Come implementare l'intelligenza artificiale (IA) nei flussi di lavoro MBSE con EWB Professional e Accuris Thread
Con l'evoluzione dei team di ingegneri verso un'ingegneria dei sistemi basata su modelli (Model-Based Systems Engineering - MBSE) e un'ingegneria digitale, sta emergendo una nuova frontiera: l'integrazione dell'intelligenza artificiale (IA) nei flussi di lavoro MBSE lungo l'intero ciclo di vita del prodotto. Il nuovo modello di maturità MBSE potenziato dall'IA fornisce un prezioso framework per valutare le capacità attuali e tracciare un percorso verso una maggiore automazione e un miglior supporto decisionale.
L'ingegneria dei sistemi basata su modelli funge da mezzo principale per lo scambio di informazioni, feedback e requisiti all'interno dei processi di ingegneria, passando dai tradizionali sistemi basati su documenti ai modelli digitali.
Per aiutare le organizzazioni a scalare questa curva di maturità, Engineering Workbench Professional e Accuris Thread forniscono le conoscenze, l'automazione e gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale necessari per passare dall'ingegneria dei sistemi manuale a quella potenziata dall'intelligenza artificiale.
Comprendere il modello di maturità MBSE potenziato dall'intelligenza artificiale per sistemi complessi
Il modello di maturità assistito dall'intelligenza artificiale per l'ingegneria dei sistemi basata su modelli (ZWF, De Gruyter 2024) definisce sei livelli di integrazione crescente dell'intelligenza artificiale nell'MBSE:
- Livello 0: MBSE manuale – Flussi di lavoro tradizionali senza assistenza IA.
- Livello 1: Ingegneria supportata dall'IA – Funzionalità generiche di IA utilizzate per supportare i flussi di lavoro tecnici
- Livello 2: Copiloti ingegneristici dedicati – Le tecnologie di IA e i copiloti supportano gli ingegneri nell'automazione di specifiche attività di sviluppo.
- Livello 3: Ingegneria continua integrata con l'IA – I copiloti IA possono automatizzare interi processi di sviluppo.
- Livello 4: Ingegneria basata sull'IA – Gli assistenti IA lavorano a fianco degli ingegneri come parte integrante del team, mentre gli esperti umani definiscono e coordinano lo sviluppo.
- Livello 5: Ingegneria IA autonoma – Gli assistenti IA sono in grado di avere, pianificare ed eseguire strategie e compiti durante l'intero processo di ingegneria, sviluppando, validando e facendo evolvere i modelli in modo proattivo.
La maggior parte delle organizzazioni opera tra il Livello 0 e il Livello 2. Per superare questi livelli sono necessarie piattaforme digitali progettate per l'ingegneria assistita dall'intelligenza artificiale e l'automazione scalabile.
Le metodologie coinvolte nel progresso della maturità MBSE includono la semplificazione e l'automazione di vari processi, che migliorano la produttività e riducono lo sforzo manuale.
Promuovere la maturità MBSE grazie a Engineering Workbench Professional nell'ingegneria dei sistemi
EWB Professional offre funzionalità fondamentali che aiutano i team a passare dall'MBSE manuale a quello semi-automatizzato:
- Gestione delle conoscenze ingegneristiche: EWB centralizza standard ingegneristici validati, normative, codici, specifiche, brevetti e materiali di riferimento tecnici, migliorando le pratiche ingegneristiche attraverso la digitalizzazione e la centralizzazione di dati tradizionalmente non strutturati.
- Ricerca basata sull'intelligenza artificiale: l'intelligenza artificiale, come l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e la ricerca semantica, contribuisce ad accelerare la ricerca, lo sviluppo e l'analisi di standard e informazioni tecniche fondamentali per i vostri sistemi e progetti.
- Flussi di lavoro ingegneristici automatizzati: gli strumenti integrati supportano la gestione della conformità, l'analisi dell'impatto e la gestione delle modifiche grazie ad avvisi automatici in caso di modifiche ai contenuti degli standard e confronti automatici basati sull'intelligenza artificiale tra le revisioni dei documenti.
- Integrazione dei contenuti degli standard negli strumenti MBSE: i collegamenti diretti dai contenuti normativi alle piattaforme di modellazione consentono una perfetta integrazione delle conoscenze tecniche nei modelli di sistema.
Queste funzionalità supportano l'automazione dell'ingegneria dei sistemi e riducono drasticamente i costi generali manuali, caratteristiche chiave dei livelli di maturità 2 e 3 nel modello AI-Augmented.
Sbloccare l'MBSE potenziato dall'intelligenza artificiale grazie a Accuris Thread
Accuris Thread si concentra sui miglioramenti basati sull'intelligenza artificiale per la gestione dei requisiti, un pilastro fondamentale della maturità MBSE:
- Estrazione automatizzata dei requisiti: identifica, definisce ed estrae automaticamente i requisiti dai documenti senza alcuna rielaborazione manuale.
- Comprensione del linguaggio naturale: utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per taggare, classificare e aggiungere automaticamente i requisiti con metadati utilizzando l'analisi semantica basata sull'intelligenza artificiale.
- Tracciabilità intelligente: crea collegamenti digitali dinamici e supportati dall'intelligenza artificiale tra requisiti, modelli, sistemi e altra documentazione importante, come report di audit o di conformità.
- Integrazione con applicazioni MBSE – Collega direttamente i requisiti estratti agli altri strumenti e sistemi basati su modelli.
Grazie a queste caratteristiche, Accuris Thread consente ai team di ingegneri di passare a flussi di lavoro MBSE potenziati dall'intelligenza artificiale (livelli di maturità 3 e 4), gettando le basi per la futura ingegneria dei sistemi autonomi.
Perché l'intelligenza artificiale nell'MBSE è importante oggi
L'integrazione dell'IA nell'MBSE non è una visione futura, ma una necessità attuale. La pressione a innovare più rapidamente, mantenendo al contempo la qualità e la conformità, sta spingendo le organizzazioni ad adottare strumenti MBSE, IA e soluzioni di digital threading che automatizzano la modellazione, la simulazione e l'analisi. Le simulazioni svolgono un ruolo fondamentale nella convalida delle prestazioni e del comportamento dei sistemi, garantendo che i progetti soddisfino i requisiti e funzionino come previsto.
Insieme, EWB Professional e Accuris Thread consentono:
- Informazioni connesse tra sistemi complessi
- Tempo di ciclo accelerato
- Riduzione dei rischi, riduzione delle rilavorazioni
- Integrazione scalabile dell'IA in linea con gli obiettivi dell'ingegneria digitale
- Miglioramento della tracciabilità e della collaborazione nell'ingegneria dei sistemi
Questi strumenti sfruttano l'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza nella progettazione e nel processo decisionale, riducendo i rischi e accelerando il time-to-market.
Conclusioni: promuovere l'intelligenza artificiale nei sistemi digitali, nella modellazione e nella progettazione
Se state valutando come implementare l'IA nella vostra strategia MBSE, iniziate con un'analisi comparativa della vostra situazione attuale utilizzando il modello di maturità MBSE potenziato dall'IA. Quindi, dotate i vostri team di strumenti come EWB Professional e Accuris Thread, progettati per accelerare i progressi in tutto questo spettro, dai flussi di lavoro assistiti all'automazione intelligente.
L'utilizzo delle tecnologie di intelligenza artificiale può migliorare significativamente l'ingegneria dei sistemi basata su modelli (MBSE) aumentando l'efficienza e l'efficacia dei sistemi, dei processi, dei modelli e dei progetti. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di analizzare grandi set di dati per ottimizzare l'analisi, automatizzare l'identificazione dei requisiti e migliorare la modellazione e la simulazione generando e perfezionando modelli di sistema basati su requisiti, dati sulle prestazioni e feedback.
Con gli strumenti giusti, le organizzazioni di ingegneria possono trasformare l'MBSE da un'attività manuale a un processo intelligente e adattivo, pronto per le esigenze dell'ingegneria digitale moderna e per le opportunità offerte dall'intelligenza artificiale.
