Mike Arnold, Direttore senior della sezione Prodotti e Tecnologia di Accuris, parla di digital threading, ingegneria dei sistemi basata su modelli e del ruolo fondamentale che l'intelligenza artificiale svolge in entrambi questi ambiti. Guarda il video completo, qui oppure leggi una sintesi delle risposte di Mike, qui sotto.
Esperto di intelligenza artificiale leader nel settore, Mike Arnold ha il compito di affrontare le sfide più impegnative per le società di ingegneria con tecnologie all'avanguardia e ci aiuterà, in questo frangente, a comprendere i vantaggi e i limiti delle tecnologie emergenti come l'IA.
Mike, puoi spiegare brevemente cosa sono il digital threading e l'ingegneria dei sistemi basata su modelli (MBSE) e perché sono così importanti nell'ambiente ingegneristico di oggi?
Cominciamo con l'MBSE, che esiste da oltre 15 anni, ma sta riscuotendo un successo sempre maggiore grazie alla crescita tecnologica. Quando parliamo di MBSE, ci riferiamo a un approccio ingegneristico che utilizza modelli al posto della documentazione tradizionale per definire, progettare e gestire i sistemi.
Pensiamo alla progettazione di un'automobile. Anziché passarsi di mano in mano un documento cartaceo con le specifiche, gli ingegneri possono osservare un modello che mostra esattamente come si inserisce il motore, come le portiere si collegano all'auto, come i componenti dell'impianto elettrico si inseriscono nel veicolo. Tutto ciò consente agli ingegneri di prendere decisioni più accurate, consente di ridurre i costi, ridurre gli errori e, in ultima analisi, di ottimizzare il ciclo di vita dei prodotti, rendendolo più veloce.
Il digital threading (filo digitale) è una parte importante dell'MBSE. Con digital threading si intende il framework che integra dati e informazioni durante tutto il ciclo di vita del prodotto. È il tessuto connettivo che riunisce tali dati per fornire informazioni in tempo reale agli ingegneri, mentre lavorano nell'ambiente MBSE.
L'intelligenza artificiale è ormai ovunque. Quali vantaggi offre la combinazione di intelligenza artificiale e digital threading alle organizzazioni di ingegneria, in particolare?
L'intelligenza artificiale ci offre la possibilità di creare fili digitali dove prima era spesso difficile farlo.
Pensate al passaggio da un processo di ingegneria basato su documenti a un processo di ingegneria basato su modelli. Dobbiamo in qualche modo convertire quelle informazioni testuali in informazioni digitali comprensibili ai nostri sistemi PLM, ALM e di modellazione. L'IA è in grado di trasformare dati non strutturati in dati semi-strutturati o strutturati utilizzabili da questi sistemi. L'IA ci consente di acquisire grandi quantità di dati molto rapidamente e di renderli utilizzabili in un linguaggio leggibile da parte delle macchine.
L'integrazione del processo di IA con il concetto di filo digitale in una prospettiva di progettazione, consente di ottimizzare i processi di progettazione.
Immaginate di dover prendere decisioni immediate dovendo scegliere tra opzioni contrastanti, collegandovi a un database di componenti e chiedendo: "Se sostituisco questo componente, cosa succede al mio modello?". La capacità di effettuare questa analisi predittiva dipende dalla tecnologia dell'IA, ma anche dal filo digitale che vi consente di collegare le informazioni a quel modello specifico per prendere le dovute decisioni.
Pensate a tutto ciò dal punto di vista della manutenzione. Quando parliamo di sistemi di manutenzione predittiva nel settore aerospaziale, se questi si basano sui gemelli digitali, sanno in base al numero di ore di volo quando sarà necessario sostituire un componente, cambiare l'olio o ispezionare le turbine. È qui che il digital threading e l'IA iniziano davvero a convergere e a generare un grande valore aggiunto per gli ingegneri.
Quali sfide potrebbero affrontare le organizzazioni nell'implementazione del digital threading e come possono superarle?
Una grande sfida che gli ingegneri devono affrontare è rappresentata dai silos di dati e dal capire come attingere i dati da essi.
Prendiamo ad esempio il settore del trasporto aereo. Gli aerei rimangono in servizio per decenni. Per gli aerei più vecchi, le informazioni relative alla loro costruzione erano riportate su documenti cartacei. Ora vengono digitalizzate in formato PDF, ma vengono messe in degli archivi. Come fanno gli ingegneri ad accedere a tali informazioni per gestire la manutenzione o la cura di tali aerei? Questi sono i silos di dati: i dati sono letteralmente archiviati in schedari digitali.
La complessità e la portata di tutto ciò diventano difficili da gestire se si pensa a milioni di documenti con miliardi di requisiti. La portata con cui un essere umano può comprendere tali informazioni è limitata.
L'intelligenza artificiale ci consente di elaborare rapidamente questi dati, generare e ricavarne informazioni utili e stabilire connessioni, il che alla fine porta a tempi di risposta più rapidi e a una maggiore efficienza. Gli ingegneri possono dedicare meno tempo a cercare di comprendere le informazioni e più tempo a prendere decisioni di grande valore che possano migliorare il loro prodotto.
Quali tendenze prevedi che emergeranno, nei prossimi anni, dall'intersezione tra digital threading, MBSE e IA?
Con il continuo progresso della tecnologia e la crescente famigliarità con i vantaggi che essa offre al ciclo di vita dei prodotti, siamo in grado di far evolvere e di ottimizzare i progetti molto più rapidamente. Pensate alla possibilità di iterare più e più volte un progetto, in modo rapido, per ottenere il prodotto più ottimale possibile. Questo è qualcosa che l'intelligenza artificiale può aiutarci a fare.
I "gemelli digitali" in tempo reale (modelli digitali di prodotti, sistemi o processi) continueranno a evolversi e ci aiuteranno a prendere decisioni critiche in tempo reale o addirittura a prevenire il verificarsi di eventuali problemi.
Man mano che la nostra capacità di sfruttare tale potenza di elaborazione aumenta, la possibilità di esaminare analisi avanzate e il loro effetto sul prodotto diventerà sempre più sofisticata e avremo a disposizione più informazioni per prendere decisioni più rapide.
Siamo arrivati a un punto in cui la tecnologia sta migliorando più rapidamente di quanto le aziende riescano a implementarla. Il futuro è entusiasmante, ma le sfide consistono nello stare al passo con la tecnologia, implementarla nel modo giusto e ottenerne i vantaggi desiderati.
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