ETD

• 3D printing
• additive manufacturing
• decision support system
• digital twin
• digital warehouse
• logistics scenarios
• operational resilience
• predictive validation
• self-regenereting ship

In current geopolitical scenarios, characterized by the resurgence of high-intensity theaters and Anti-Access/Area Denial (A2/AD) contexts, the traditional logistics chain represents the most critical Single Point of Failure for a fleet. The "Just-in-Case" doctrine, founded on the massive stockpiling of physical spares, clashes with the unsustainability of embarked weights and the unpredictability of combat damage. This thesis theorizes and defines the concept of the Self-Regenerating Ship: a platform capable of autonomously restoring its Mission Capability by producing critical components on board via Additive Manufacturing (AM), thereby breaking free from immediate dependence on external resupply.
The main obstacle to the adoption of 3D printing in the naval military domain is not the production technology itself, but the absence of instantaneous certification. A component produced at sea, subject to vibrations and ship motions, is intrinsically a "unique piece" with unknown mechanical properties. The research hypothesis is that the Digital Twin (DT) must evolve from a monitoring tool into a Predictive Validation Engine, capable of authorizing the tactical use of a non-standard component by simulating its behavior in the real system before installation.
The study analyzes the Data-Driven architecture of the Naval Platform Digital Twin proposed by Fincantieri NexTech, identifying Operational Scenario 1.3.7 ("Replacement of Equipment with an Out-of-Spec Component") as the enabling framework for additive manufacturing. The analysis of technical documents demonstrates that the infrastructure is already designed to simulate the impact of components with degraded specifications on correlated systems. The thesis extends this use case: the "out-of-spec" component, originally intended as an adapted emergency spare, is reinterpreted as the 3D printed component. Furthermore, the hybrid Edge/Cloud architecture is leveraged, proposing a workflow where computing power ashore (Shore Centre) supports the complex validation of print models, while the DT on board ensures decision-making autonomy in the absence of communications (Denied Logistics).
The paper highlights, however, a critical technological gap in the current state of the art. The planned Machine Learning algorithms, based on historical series of past failures, are ineffective for validating AM components that possess no "history." Therefore, the possibility of a "Self-Regenerating Ship" based exclusively on statistical DTs is refuted. The thesis demonstrates the necessity of integrating deterministic Physics-Based models on board, capable of correlating in real-time the environmental printing conditions (e.g., Sea State) with the residual strength of the part, transforming material uncertainty into a calculated risk parameter for the Command.
In conclusion, the Digital Twin is configured not only as a twin of the physical ship but as the guarantor of its Survivability. The "Self-Regenerating Ship" is technically feasible by integrating the Digital Warehouse into the Fincantieri ecosystem, marking the epochal shift from material logistics to data logistics.

Negli attuali scenari geopolitici, caratterizzati dalla recrudescenza dei teatri operativi ad alta intensità e da contesti di Anti-Access/Area Denial (A2/AD), la catena logistica tradizionale rappresenta il Single Point of Failure più critico per una flotta. La dottrina del Just-in-Case, fondata sul massiccio stoccaggio di parti di ricambio fisiche, entra in palese contrasto con l'insostenibilità dei pesi imbarcati e con l'imprevedibilità dei danni da combattimento. La presente tesi teorizza e definisce il concetto di "Nave Auto-Rigenerante" (Self-Regenerating Ship): una piattaforma in grado di ripristinare autonomamente la propria Mission Capability attraverso la produzione di componenti critici a bordo mediante Manifattura Additiva (AM), affrancandosi in tal modo dalla dipendenza immediata dai rifornimenti esterni.

Il principale ostacolo all'adozione della stampa 3D in ambito militare navale non risiede nella tecnologia di produzione in sé, bensì nell'assenza di una certificazione istantanea. Un componente realizzato in mare, soggetto alle vibrazioni e ai moti nave, costituisce intrinsecamente un "pezzo unico" dalle proprietà meccaniche incognite. L'ipotesi di ricerca postula che il Digital Twin (DT) debba evolvere da mero strumento di monitoraggio a "Motore di Validazione Predittiva", in grado di autorizzare l'impiego tattico di un componente non standard simulandone il comportamento all'interno del sistema reale prima della sua installazione.

Lo studio analizza l'architettura Data-Driven del Naval Platform Digital Twin proposto da Fincantieri NexTech, individuando nello Scenario Operativo 1.3.7 ("Sostituzione di un apparato con un componente fuori specifica") la cornice abilitante per la manifattura additiva. L'analisi della documentazione tecnica dimostra che l'infrastruttura è già predisposta per simulare l'impatto di componenti con specifiche degradate sui sistemi correlati. La presente trattazione estende tale caso d'uso: il componente "fuori specifica", originariamente concepito come ricambio di emergenza riadattato, viene reinterpretato come il componente prodotto in stampa 3D. Viene inoltre sfruttata l'architettura ibrida Edge/Cloud, proponendo un workflow in cui la potenza di calcolo a terra (Shore Centre) supporta la complessa validazione dei modelli di stampa, mentre il DT di bordo garantisce l'autonomia decisionale in scenari di assenza di comunicazioni (Denied Logistics).

L'elaborato evidenzia, tuttavia, un divario tecnologico critico nell'attuale stato dell'arte. Gli algoritmi di Machine Learning previsti, basati sulle serie storiche dei guasti pregressi, risultano inefficaci per la validazione di componenti AM privi di uno "storico". Pertanto, si confuta la fattibilità di una "Nave Auto-Rigenerante" basata esclusivamente su DT di natura statistica. La tesi dimostra la necessità di integrare a bordo modelli deterministici Physics-Based, in grado di correlare in tempo reale le condizioni ambientali di stampa (ad es., lo Stato del Mare) con la resistenza residua del pezzo, trasformando l'incertezza del materiale in un parametro di rischio calcolato a disposizione del Comando.

In conclusione, il Digital Twin si configura non soltanto come mero gemello della nave fisica, ma come il garante della sua Survivability. La "Nave Auto-Rigenerante" risulta tecnicamente realizzabile attraverso l'integrazione del Digital Warehouse nell'ecosistema Fincantieri, segnando il passaggio epocale dalla logistica dei materiali alla logistica dei dati.