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Il design del prodotto si rinnova con l'intelligenza artificiale
In associazione con Software Siemens per le industrie digitali
Gli ingegneri sono sottoposti a una pressione senza precedenti per realizzare prodotti che vengono utilizzati da migliaia, se non milioni, di consumatori ogni giorno.
Basta chiedere a Bernd Zapf. Responsabile dello sviluppo, nuove attività e tecnologie presso Heller Group, un produttore di macchine utensili in Germania, Zapf afferma che le organizzazioni di oggi devono sempre più trovare un equilibrio tra progettazione, ingegneria, produzione, funzionamento e artigianato per lo sviluppo di un prodotto basato su linee guida rigorose.
Il design del prodotto si rinnova con l'intelligenza artificiale
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È un compito arduo, ma secondo Zapf la tecnologia di intelligenza artificiale (AI) può supportare acquisendo i dati giusti e guidando gli ingegneri attraverso la progettazione e lo sviluppo del prodotto.
Non sorprende che un sondaggio McKinsey del novembre 2020 riveli che più della metà delle organizzazioni ha adottato l'IA in almeno una funzione e il 22% degli intervistati afferma che almeno il 5% dei guadagni a livello aziendale è attribuibile all'IA. E nel settore manifatturiero, il 71% degli intervistati ha visto un aumento del 5% o più delle entrate con l'adozione dell'IA.
Ma non è sempre stato così. Una volta utilizzata raramente nello sviluppo di prodotti, l'IA ha subito un'evoluzione negli ultimi anni, afferma Zapf. Oggi, i giganti della tecnologia noti per le loro innovazioni nell'IA, come Google, IBM e Amazon, hanno stabilito nuovi standard per l'uso dell'IA in altri processi, come l'ingegneria.
L'intelligenza artificiale è un'area promettente ed esplorativa che può migliorare significativamente l'esperienza dell'utente per i progettisti, oltre a raccogliere dati rilevanti nel processo di sviluppo per applicazioni specifiche, afferma Katrien Wyckaert, direttore delle soluzioni di settore per Siemens Industry Software.
Il risultato è un crescente apprezzamento per una tecnologia che promette di semplificare i sistemi complessi, portare i prodotti sul mercato più velocemente e guidare l'innovazione dei prodotti.
Semplificare i sistemi complessi
Un perfetto esempio del potere dell'IA di rivedere lo sviluppo del prodotto è Renault. In risposta alla crescente domanda dei consumatori, la casa automobilistica francese sta equipaggiando un numero crescente di nuovi modelli di veicoli con un cambio manuale automatizzato (AMT), un sistema che si comporta come un cambio automatico ma consente ai conducenti di cambiare marcia elettronicamente utilizzando un comando a pulsante.
Gli AMT sono popolari tra i consumatori, ma la loro progettazione può presentare sfide formidabili. Questo perché le prestazioni di un AMT dipendono dal funzionamento di tre sottosistemi distinti: un attuatore elettromeccanico che cambia le marce, sensori elettronici che monitorano lo stato del veicolo e un software integrato nell'unità di controllo della trasmissione, che controlla il motore. A causa di questa complessità, può essere necessario fino a un anno di numerosi tentativi ed errori per definire i requisiti funzionali del sistema, progettare la meccanica dell'attuatore, sviluppare il software necessario e convalidare l'intero sistema.
Nel tentativo di semplificare il processo di sviluppo AMT, Renault si è rivolta al software Simcenter Amesim di Siemens Digital Industries Software. La tecnologia di simulazione si basa su reti neurali artificiali, sistemi di apprendimento dell'IA modellati vagamente sul cervello umano. Gli ingegneri devono semplicemente trascinare, rilasciare e collegare le icone per creare graficamente un modello. Quando viene visualizzato su uno schermo come uno schizzo, il modello illustra la relazione tra tutti i vari elementi di un sistema AMT. A loro volta, gli ingegneri possono prevedere il comportamento e le prestazioni dell'AMT e apportare tutti i perfezionamenti necessari all'inizio del ciclo di sviluppo, evitando problemi e ritardi nelle fasi finali. In effetti, utilizzando un motore virtuale e trasmissioni come sostituti durante lo sviluppo dell'hardware, Renault è riuscita a ridurre quasi della metà i tempi di sviluppo dell'AMT.
Velocità senza rinunciare alla qualità
Allo stesso modo, stanno emergendo anche standard ambientali che spingono Renault a fare più affidamento sull'IA. Per conformarsi agli standard emergenti sulle emissioni di anidride carbonica, Renault ha lavorato alla progettazione e allo sviluppo di veicoli ibridi. Ma i motori ibridi sono molto più complessi da sviluppare rispetto a quelli che si trovano nei veicoli con un'unica fonte di energia, come un'auto convenzionale. Questo perché i motori ibridi richiedono agli ingegneri di eseguire imprese complesse come bilanciare la potenza richiesta da più fonti di energia, scegliere tra una moltitudine di architetture ed esaminare l'impatto delle trasmissioni e dei sistemi di raffreddamento sulle prestazioni energetiche di un veicolo.
Per soddisfare i nuovi standard ambientali per un motore ibrido, dobbiamo ripensare completamente l'architettura dei motori a benzina, afferma Vincent Talon, responsabile della simulazione di Renault. Il problema, aggiunge, è che esaminare attentamente le decine di diversi attuatori che possono influenzare i risultati finali del consumo di carburante e delle emissioni inquinanti è un processo lungo e complesso, reso più difficile da scadenze rigide.
Oggi, chiaramente non abbiamo il tempo di valutare scrupolosamente varie architetture di propulsori ibridi, afferma Talon. Piuttosto, dovevamo utilizzare una metodologia avanzata per gestire questa nuova complessità.
Per ulteriori informazioni sull'IA nelle applicazioni industriali, visitare www.siemens.com/artificialintelligence .
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Questo contenuto è stato prodotto da Insights, il ramo dei contenuti personalizzati di MIT Technology Review. Non è stato scritto dalla redazione del MIT Technology Review.