Mike Arnold, Director Sénior de Producto y Tecnología de Accuris, habla sobre el hilo digital, la ingeniería de sistemas basada en modelos y cómo la IA desempeña un papel fundamental en ambos. Puede ver el vídeo completo aquí o leer un resumen de las respuestas de Mike a continuación.
Mike Arnold, experto en inteligencia artificial líder en el sector, es responsable de abordar los mayores retos de las empresas de ingeniería con tecnología de vanguardia, al tiempo que nos ayuda a comprender las ventajas y limitaciones de las tecnologías emergentes, como la IA.
Mike, ¿puede explicar brevemente qué son el hilo digital y la ingeniería de sistemas basada en modelos (MBSE) y por qué son importantes en el entorno de ingeniería actual?
Comencemos con MBSE, que existe desde hace más de 15 años, pero que está experimentando un gran auge a medida que la tecnología comienza a crecer. Cuando hablamos de MBSE, nos referimos a un enfoque de ingeniería que utiliza modelos en lugar de la documentación tradicional para definir, diseñar y gestionar sistemas.
Pensemos en el diseño de un automóvil. En lugar de pasar un documento en papel con las especificaciones, los ingenieros pueden ver un modelo que muestra exactamente cómo encaja el motor, cómo se conectan las puertas al automóvil y cómo encajan los componentes del cableado eléctrico en ese vehículo. Todo esto permite a los ingenieros tomar decisiones más precisas. Reduce los costes, disminuye los errores y, en última instancia, acorta los ciclos de vida de los productos.
El hilo digital es una parte importante del MBSE. El hilo digital se refiere al marco que integra los datos y la información a lo largo del ciclo de vida del producto. Es el tejido conectivo que reúne esos datos para proporcionar información en tiempo real a los ingenieros mientras trabajan en el entorno MBSE.
Hoy en día, la IA está presente en todas partes. ¿Qué tipo de ventajas aporta la combinación de la IA y el hilo digital a las organizaciones de ingeniería en particular?
La IA nos brinda la capacidad de crear hilos digitales donde antes solía ser difícil hacerlo.
Piense en pasar de un proceso de ingeniería basado en documentos a un proceso de ingeniería basado en modelos. Necesitamos convertir de alguna manera esa información basada en texto en información digital que nuestros sistemas PLM, ALM y de modelado puedan comprender. La IA puede tomar datos no estructurados y convertirlos en datos semiestructurados o estructurados que estos sistemas utilizan. La IA nos permite tomar grandes cantidades de datos muy rápidamente y hacerlos utilizables en un lenguaje legible por máquina.
Cuando pensamos en el proceso de la IA y el hilo digital juntos desde una perspectiva de diseño, esto ayuda a optimizar los procesos de diseño.
Imagine poder hacer concesiones en tiempo real, conectarse a una base de datos de piezas y preguntarle: "Si cambio esta pieza, ¿qué le pasa a mi modelo?". La capacidad de realizar ese análisis predictivo depende de la tecnología de IA, pero también del hilo digital que permite conectar la información a ese modelo para tomar esas decisiones.
Piénselo desde el punto de vista del mantenimiento. Cuando hablamos de sistemas de mantenimiento predictivo en el sector aeroespacial, si se basan en gemelos digitales, saben cuántas horas de vuelo necesitan para sustituir una pieza, cambiar el aceite o inspeccionar las turbinas. Ahí es donde el hilo digital y la IA realmente empiezan a converger y aportan un gran valor a los ingenieros.
¿Qué retos pueden afrontar las organizaciones al implementar el hilo digital y cómo pueden superarlos?
Un gran reto con el que se enfrentan los ingenieros son los silos de datos, y descubrir cómo aprovecharlos.
Tomemos como ejemplo el sector aéreo. Los aviones están en servicio durante décadas. En el caso de los aviones más antiguos, la información sobre su fabricación se registraba en documentos en papel. Ahora se escanea en archivos PDF, pero estos permanecen archivados. ¿Cómo acceden los ingenieros a esa información para conocer el mantenimiento o la conservación de esos aviones? Se trata de un silo de datos. Los datos están literalmente guardados en un archivador.
La complejidad y la magnitud de esto se complican cuando se piensa en millones de documentos con miles de millones de requisitos. La capacidad humana para comprender esa información es limitada.
La IA nos permite procesar estos datos rápidamente, generar y obtener información a partir de ellos, y establecer conexiones, lo que en última instancia se traduce en tiempos de respuesta más rápidos y una mayor eficiencia. Los ingenieros pueden dedicar menos tiempo a intentar comprender la información y más tiempo a tomar decisiones de gran valor que pueden mejorar su producto.
¿Qué tipo de tendencias cree que surgirán en los próximos años en la intersección entre el hilo digital, el MBSE y la IA?
A medida que la tecnología sigue avanzando y nos sentimos más cómodos con sus ventajas para el ciclo de vida del producto, podemos evolucionar y optimizar los diseños mucho más rápido. Piense en iterar continuamente un diseño una y otra vez, rápidamente, para conseguir el producto más óptimo posible. Eso es algo en lo que la IA puede ayudarnos.
Los "gemelos digitales" en tiempo real (modelos digitales de productos, sistemas o procesos) seguirán evolucionando y nos ayudarán a tomar decisiones críticas en tiempo real o incluso a evitar que se produzcan problemas.
A medida que aumenta nuestra capacidad para aprovechar esa potencia de procesamiento, la capacidad de examinar análisis avanzados y su efecto en su producto será cada vez más sofisticada, y tendremos más información a nuestro alcance para tomar decisiones más rápidamente.
Nos encontramos en un momento en el que la tecnología avanza más rápido de lo que las empresas pueden implementarla. El futuro es prometedor, pero los retos son mantenerse al día con la tecnología, implementarla de la manera correcta y obtener los beneficios que se desean.
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