In una fase complessa per il mercato automobilistico, i progettisti di veicoli sono chiamati a sfide ancora più delicate. I clienti finali, infatti, non tollerano nemmeno piccoli errori di progettazione, malfunzionamenti, design poco accattivanti o limitata affidabilità. Ogni errore può determinare l’insuccesso di un veicolo. Il tutto senza dimenticare le nuove sfide poste dalla trazione elettrica, che richiede una sostanziale riprogettazione anche dei modelli più affermati.
Il tutto, come ben sanno i progettisti, con la necessità di minimizzare i tempi di ingegnerizzazione del prodotto e di industrializzazione, per cogliere le esigenze del mercato, innovare ed anticipare la concorrenza. Da qui la scelta, o meglio la necessità, di sfruttare le potenzialità dell’intelligenza artificiale. Ma come utilizzare, realmente, l’intelligenza artificiale nel processo di ingegnerizzazione di un veicolo?
L’AI rappresenta un supporto fondamentale. Le competenze dei progettisti e quelle dell’intelligenza artificiale devono essere equilibrate ed integrate. Senza dimenticare che spetta ai progettisti il compito di addestrare e sfruttare correttamente l’intelligenza artificiale, integrandola con le proprie competenze, utilizzandola ad esempio, ma non solo, nelle analisi più ripetitive o alimentate da enormi volumi di dati.
È quindi necessario comprendere i vari casi d’uso dell’intelligenza artificiale per il settore automobilistico. Un ambito approfondito dal White Paper di Siemens “Leveraging AI in the vehicle design process”, disponibile gratuitamente a questo link. Il documento esplora, con esempi pratici, come l’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nel processo di progettazione dei veicoli migliori la simulazione, i test, l’esplorazione del design e l’ottimizzazione. Queste innovazioni semplificano i flussi di lavoro, migliorano le performance del sistema, anche nel framework model-based systems engineering (MBSE), per una progettazione più rapida e collaborativa.
L’intelligenza artificiale sostituisce il progettista?
In realtà, come viene sintetizzato nel video The power of AI and MBSE for Automotive Design, un coinvolgente dialogo tra esperti di Siemens, Simona Ottaiano, Senior Product Manager, e David Almer, Business Developer, l’Intelligenza Artificiale rappresenta un ausilio e non un competitor. Difatti, l’ingegneria dei sistemi basata su modelli (MBSE) crea una metodologia standardizzata, che promuove una collaborazione più efficace tra team di ingegneria riducendo i costi di sviluppo. Mentre l’intelligenza artificiale aiuta ad accelerare i processi di progettazione, dalla generazione di molteplici opzioni progettuali alla previsione di possibili anomalie, permettendo quindi decisioni rapide e guidate dai dati.
La sinergia tra AI e MBSE, migliora la qualità del design e l’affidabilità dei veicoli grazie a simulazioni e analisi avanzate.
Un sogno impossibile
Ma tutto questo è davvero possibile? Generalmente l’adozione di nuovi strumenti è spesso dettata dalla familiarità dei singoli team. Al contrario il White Paper di Siemens “Leveraging AI in the vehicle design process”, spiega come l’AI, affiancata ad approcci tradizionali e alla competenza del progettista, permetta di anticipare errori e trovare soluzioni più efficienti, sfruttando anche la grande quantità di dati rilevanti accumulata in fase di progettazione, simulazione e test, durante l’intero ciclo di vita del prodotto e nel framework MBSE, per realizzare veicoli più sicuri, intelligenti e progettati a una velocità prima impensabile.
Si pensi, ad esempio, al fatto che i costruttori di veicoli possiedono enormi database storici. Si tratta, però, di dati provenienti da decenni di progettazione, simulazione, ottimizzazione e test. Proprio a causa dell’enorme volume di dati, per un ingegnere è difficile identificare, comprendere e spiegare le complesse relazioni che legano questi valori. Un compito che, invece, l’intelligenza artificiale svolge è supportare l’ingegnere durante le varie fasi del ciclo di vita del prodotto per incrementare l’efficienza e l’innovazione. Ad esempio, nell’ambito del comfort di guida, per anni l’attenzione si è focalizzata sul rumore e sulle vibrazioni prodotte dai motori. Mentre oggi, con la diffusione dei veicoli elettrici, è necessario focalizzarsi su come eliminare le fonti di rumore stradale. È però inutile ripetere tutti i test, in quanto le aziende dispongono di informazioni raccolte negli anni e che possono essere elaborate dall’intelligenza artificiale. È così possibile comprendere l’impatto delle condizioni dell’asfalto, ma anche ottimizzare dimensioni di cerchi e pneumatici, rigidità dei battistrada, sospensioni e parametri della carrozzeria in funzione del peso e della velocità a cui si sta muovendo il veicolo.
Transizione 5.0
È questo un esempio dei vantaggi offerti dall’impiego dell’intelligenza artificiale nell’ambito della progettazione dei veicoli.
Proprio alla luce di tali aspetti, con l’obiettivo di rendere più competitivi gli OEM ed i produttori italiani di componentistica per il settore automotive, sin dal Piano Industria 4.0 sono state incentivate le piattaforme di progettazione intelligenti. L’allegato B, infatti, comprende “Software, sistemi, piattaforme e applicazioni per la progettazione, definizione/qualificazione delle prestazioni e produzione di manufatti in materiali non convenzionali o ad alte prestazioni, in grado di permettere la progettazione, la modellazione 3D, la simulazione, la sperimentazione, la prototipazione e la verifica simultanea del processo produttivo, del prodotto e delle sue caratteristiche (funzionali e di impatto ambientale)”.
Un’opportunità non sempre sfruttata, poiché le aziende hanno concentrato la propria attenzione soprattutto sui beni materiali, non considerando quanto una corretta progettazione, capace di sfruttare le più innovative tecnologie messe a disposizione dal mercato, rappresenti un vantaggio competitivo.
Un vantaggio ribadito dal Piano Nazionale Transizione 5.0 che offre un credito d’imposta, sino al 45%, per l’implementazione e l’integrazione delle piattaforme di progettazione e simulazione e rappresenta un’opportunità per le aziende che siano pronte ad investire sulle nuove tecnologie. Informazioni utili disponibili sul sito dedicato di Siemens a questo link.
