I team di ingegneri sono sottoposti a una pressione senza precedenti per sviluppare prodotti migliori in tempi più rapidi, con risorse ridotte e tempistiche di sviluppo sempre più serrate. La progettazione di prodotti basata sull’intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente ciò che è possibile realizzare. Secondo McKinsey, le aziende che integrano l’intelligenza artificiale nei propri processi di sviluppo dei prodotti possono ridurre i tempi di immissione sul mercato fino al 30%, migliorando al contempo la qualità della progettazione. Per i produttori dei settori aerospaziale, automobilistico, dei dispositivi medici, dell’elettronica e delle apparecchiature industriali, non si tratta di un miglioramento incrementale, ma di un vantaggio competitivo strutturale.
Questo articolo illustra in dettaglio cos’è la progettazione di prodotti basata sull’IA, come si svolge il flusso di lavoro nella pratica, quali settori stanno registrando l’impatto maggiore e quali sfide un’organizzazione deve affrontare prima di estendere l’adozione di questa tecnologia.
La progettazione di prodotti basata sull’IA si riferisce all’uso dell’intelligenza artificiale, inclusi modelli linguistici di grandi dimensioni, apprendimento automatico, algoritmi generativi e simulazione assistita dall’IA, per supportare gli ingegneri in ogni fase del processo di progettazione. A differenza dei flussi di lavoro CAD tradizionali, in cui un progettista definisce manualmente la geometria e i vincoli, gli strumenti di progettazione di prodotti basati sull’IA possono guidare, suggerire, generare e valutare concetti di progettazione a una velocità e su una scala che l’iterazione umana non può eguagliare.
Questo cambiamento è importante perché la complessità della progettazione sta crescendo più rapidamente delle capacità ingegneristiche. Un singolo componente in un assieme può comportare migliaia di vincoli che si intersecano, tra cui carichi strutturali, requisiti termici, disponibilità dei materiali, tolleranze di produzione e requisiti normativi di certificazione. L’IA per la progettazione dei prodotti non sostituisce il giudizio dell’ingegnere, ma lo potenzia aiutando i team a passare più rapidamente e con maggiore sicurezza dai primi concetti di progettazione al rilascio in produzione.
L’IA è in grado di fornire indicazioni immediate su come eseguire i flussi di lavoro, aiutando sia gli ingegneri alle prime armi che quelli esperti con istruzioni passo dopo passo. Gli strumenti di IA possono analizzare un progetto man mano che prende forma, eseguendo simulazioni strutturali, termiche o modali e individuando problemi di produzione, tolleranza e interferenza prima che richiedano costose rielaborazioni. Questo ciclo continuo di feedback fornisce agli ingegneri informazioni accurate nel momento stesso in cui vengono prese le decisioni, non dopo una revisione del progetto che avviene molte settimane o mesi dopo.
La progettazione basata sull’IA è in grado di valutare contemporaneamente migliaia di configurazioni progettuali, individuando le geometrie che soddisfano i requisiti strutturali, termici o modali riducendo al minimo il peso e l’uso di materiale. L’ingegnere definisce gli obiettivi di progettazione, i vincoli, i materiali e i processi di produzione , e l’IA genera una o più opzioni progettuali da prendere in considerazione. Questo approccio, comunemente noto come progettazione generativa nel CAD, rivela costantemente soluzioni che altrimenti potrebbero non essere state prese in considerazione.
L'intelligenza artificiale nell'ingegneria meccanica si estende alle funzionalità di simulazione integrate che prevedono come un progetto si comporterà in condizioni reali, inclusi carichi di sollecitazione, spostamenti, comportamento termico e fluidodinamica. Grazie all’intelligenza artificiale, gli ingegneri possono valutare più scenari in meno tempo rispetto alla tradizionale analisi agli elementi finiti (FEA) e concentrarsi sulle opzioni più promettenti.
L’IA trasforma i flussi di lavoro ingegneristici gestendo attività ripetitive come l’analisi delle tolleranze, la ricerca delle caratteristiche, la generazione dei componenti e la configurazione delle varianti, consentendo agli ingegneri di concentrarsi su attività ad alto valore aggiunto. Eliminando lo sforzo cognitivo e i potenziali errori legati ai processi di routine, questi strumenti garantiscono coerenza e precisione, aumentando al contempo in modo significativo la produttività. Gli ingegneri guadagnano tempo prezioso da dedicare alla risoluzione creativa dei problemi, all’esplorazione di progetti innovativi e a una collaborazione interfunzionale significativa. Questo cambiamento non solo migliora le prestazioni individuali, ma favorisce anche una dinamica di squadra orientata all’innovazione e alla produttività, in cui le scadenze vengono rispettate senza sacrificare la qualità.
La progettazione di prodotti basata sull’IA è un processo in rapida evoluzione, con alcuni aspetti già disponibili oggi e altri in arrivo. Si tratta inoltre di una collaborazione strutturata tra l’ingegnere e il sistema di IA, in cui ciascuno apporta punti di forza distinti: l’ingegnere fornisce contesto, vincoli e giudizio; l’IA fornisce potenza di calcolo e velocità.
Ad esempio, un tipico flusso di lavoro di progettazione generativa può seguire queste cinque fasi.
Il processo inizia con l’ingegnere che specifica ciò che la progettazione deve realizzare. Ciò include i requisiti funzionali (capacità di carico, prestazioni termiche, peso target), i vincoli di produzione (materiali preferiti, processi produttivi) e qualsiasi requisito normativo o di certificazione imposto dal settore di destinazione.
Una volta definiti i vincoli, gli strumenti CAD generativi sfruttano la simulazione per esplorare lo spazio di progettazione, producendo centinaia o migliaia di geometrie candidate, ciascuna delle quali soddisfa in misura diversa i requisiti specificati. Le opzioni migliori vengono quindi sottoposte all’esame del valutatore. I metodi algoritmici possono produrre opzioni che esulano dal pensiero progettuale convenzionale. È proprio questo il punto.
L’ingegnere esamina le opzioni generate e applica il proprio giudizio per restringere il campo, valutando la producibilità, i costi, l’estetica, l’assemblaggio a valle e altre considerazioni che l’IA non è in grado di valutare appieno da sola. I progetti selezionati possono quindi essere ulteriormente perfezionati e sottoposti a simulazioni ad alta fedeltà assistite dall’IA, per una valutazione più precisa delle prestazioni.
Nel prossimo futuro, gli strumenti di IA supporteranno il passaggio dalla geometria concettuale ai modelli dettagliati, automatizzando potenzialmente la creazione delle caratteristiche, la propagazione delle tolleranze e le annotazioni sui disegni. Gli strumenti di prototipazione basati sull’IA potrebbero essere in grado di identificare il percorso più veloce dal modello CAD al prototipo fisico, raccomandando strategie di produzione o approcci di attrezzaggio basati sulla geometria di progetto e sui requisiti di produzione.
L’ingegnere ha l’ultima parola. La progettazione di prodotto guidata dall’IA potenzia il processo decisionale umano, ma non lo sostituisce. L’ingegnere convalida il progetto finale rispetto a tutti i requisiti, risolve eventuali conflitti in sospeso e rilascia il modello per la produzione o per ulteriori attività di governance all’interno del sistema di gestione del ciclo di vita del prodotto (PLM) dell’organizzazione.
I vantaggi commerciali dell’IA nella progettazione dei prodotti sono ormai consolidati e in continua crescita. Le organizzazioni che utilizzano strumenti di progettazione assistita dall’IA segnalano costantemente miglioramenti nei tempi di ciclo, nei tassi di difettosità e nella capacità ingegneristica. I vantaggi si concentrano in quattro aree.
La progettazione generativa e la simulazione assistita dall’IA riducono i cicli di progettazione, che tradizionalmente durano settimane, a pochi giorni. L’esplorazione automatizzata in parallelo sostituisce l’iterazione manuale sequenziale, consentendo agli ingegneri di valutare più opzioni più rapidamente e di arrivare prima a soluzioni più solide. Poiché i produttori devono far fronte a tempi di sviluppo sempre più ristretti, questo vantaggio in termini di velocità si moltiplica nell’intero portafoglio prodotti.
Gli ingegneri tendono ad affidarsi a geometrie consolidate e modelli di progettazione basati sull’esperienza e sui successi passati. La progettazione generativa esplora una gamma di possibilità molto più ampia, individuando spesso soluzioni ottimizzate che sarebbero difficili o improbabili da sviluppare manualmente. Il risultato non è solo un’esplorazione progettuale più rapida, ma anche prestazioni del prodotto superiori.
Individuare un errore di progettazione in un modello CAD costa una frazione di quanto costerebbe in fase di produzione o sul campo. Gli strumenti di IA che analizzano i progetti in tempo reale sono in grado di identificare punti deboli strutturali, problemi di tolleranza e conflitti di assemblaggio prima che si propaghino a valle nelle fasi di attrezzaggio, approvvigionamento o produzione. Spostare la qualità a monte rappresenta uno dei ritorni più evidenti sull’investimento nell’IA nel settore ingegneristico.
Automatizzando le attività ripetitive che richiedono molto tempo, la generazione di varianti, la documentazione e la creazione di disegni, l’IA consente agli ingegneri di concentrarsi su attività ad alto valore aggiunto. Secondo il rapporto di McKinsey rapporto "Superagency in the Workplace", le organizzazioni che implementano efficacemente l’IA vedono i propri dipendenti recuperare il 20%-30% delle loro ore lavorative per dedicarle ad attività di maggior valore. Per i team di ingegneri che devono gestire una crescente complessità progettuale con un organico invariato, questa capacità recuperata accelera direttamente i programmi di sviluppo.
La progettazione di prodotti basata sull’IA viene applicata in tutto il panorama manifatturiero. La guida basata sull’IA può aumentare la produttività ingegneristica, fornendo consigli passo dopo passo su processi di progettazione nuovi e poco utilizzati. Per la progettazione generativa basata sull’IA, l’impatto è più marcato nei settori in cui si intrecciano complessità progettuale, pressioni normative e velocità competitiva.
I produttori stanno utilizzando la progettazione generativa per ridurre il peso dei componenti strutturali, migliorando direttamente l’efficienza nei consumi e la capacità di carico utile. La simulazione basata sull’IA sta inoltre accelerando la fase di analisi della certificazione dei componenti critici per il volo.
Gli OEM e i fornitori di primo livello stanno iniziando ad applicare la progettazione di prodotto basata sull’IA alle strutture interne, ai gruppi motopropulsori, ai supporti dei motori elettrici e ai sistemi di gestione termica, aree in cui i compromessi tra peso, sicurezza, sostenibilità e prestazioni sono estremamente complessi e rigorosamente regolamentati.
Gli strumenti basati sull’IA consentono iterazioni di progettazione più rapide su componenti impiantabili e strumenti chirurgici, dove la precisione dimensionale e le prestazioni sono imprescindibili. La prototipazione basata sull’IA sta riducendo in modo misurabile i tempi di verifica del progetto.
I produttori di attrezzature pesanti utilizzano strumenti CAD generativi per ottimizzare le strutture dei telai e le geometrie dei componenti, riducendo l’uso di materiale e i tempi di lavorazione senza compromettere l’integrità strutturale.
Le pressioni legate alla miniaturizzazione stanno spingendo i team di progettazione verso l’IA per l’analisi termica e delle prestazioni a livello di componente, dove gli approcci manuali non riescono a tenere il passo con la velocità dei cicli di sviluppo.
I vantaggi sono reali, ma lo sono anche gli ostacoli all’adozione. Le organizzazioni che passano alla progettazione di prodotti basata sull’IA senza affrontare queste sfide potrebbero ottenere risultati limitati e ingegneri frustrati.
I sistemi di IA apprendono dai dati di progettazione esistenti. Se una libreria CAD contiene geometrie modellate in modo incoerente, metadati incompleti o file legacy che gli strumenti di IA non riescono ad analizzare efficacemente, i risultati rifletteranno tali carenze. A seconda della disciplina, della standardizzazione e della struttura dei sistemi CAD utilizzati, la preparazione dei dati può rappresentare una fase dispendiosa in termini di tempo nell’implementazione della progettazione di prodotti basata sull’IA.
Gli strumenti di IA non generano valore se utilizzati in modo isolato. Devono essere integrati nei flussi di lavoro già utilizzati dagli ingegneri, idealmente all’interno dell’ambiente CAD stesso piuttosto che in un’applicazione separata che richieda l’esportazione e la reimportazione dei dati. L’integrazione con i sistemi PLM garantisce che i progetti generati dall’IA siano gestiti all’interno degli stessi flussi di lavoro di controllo delle modifiche, gestione della configurazione e approvazione di tutti gli altri dati di prodotto.
Gli ingegneri devono fidarsi di ciò che l’IA fornisce, e tale fiducia si conquista nel tempo attraverso la spiegabilità, la convalida e l’esperienza pratica. Molti ingegneri progettisti sono inizialmente scettici nei confronti dell’IA e dei risultati della progettazione generativa proprio perché le geometrie appaiono poco familiari. Affrontare il divario di competenze e investire nella gestione del cambiamento sono prerequisiti per un’adozione di successo.
Gli attuali sistemi di IA funzionano bene all’interno di ambiti problematici ben definiti, ma incontrano difficoltà di fronte a sfide progettuali altamente innovative, insiemi di requisiti incompleti o compromessi che richiedono un’ampia conoscenza contestuale. Gli ingegneri dovrebbero considerare l’IA come un collaboratore capace, con punti di forza documentati e limiti chiari, non come un oracolo della progettazione.
I produttori nei settori regolamentati, come quello aerospaziale, della difesa o dei dispositivi medici, devono far fronte a requisiti rigorosi in materia di accesso e trattamento dei dati di progettazione. Quando gli strumenti di IA operano in ambienti cloud, le organizzazioni devono verificare che la gestione dei dati soddisfi i requisiti applicabili in materia di controllo delle esportazioni, proprietà intellettuale e residenza dei dati prima della distribuzione.
Il percorso dell’IA nella progettazione dei prodotti punta verso un’integrazione più stretta e in tempo reale tra i sistemi di IA e l’intera catena di strumenti ingegneristici, dalla fase iniziale di ideazione fino al rilascio in produzione. Assistenti di progettazione autonomi in grado di comprendere le specifiche complete di un prodotto, il contesto normativo e l’ambiente di produzione stanno già emergendo in ambito di ricerca. Entro cinque o dieci anni, potrebbero diventare lo standard nella produzione avanzata.
Per le organizzazioni che stanno gettando le basi oggi, il passo più importante non è adottare lo strumento di IA più sofisticato disponibile, bensì stabilire l’infrastruttura dei dati, l’integrazione dei flussi di lavoro e la cultura ingegneristica che consentiranno alle capacità di IA di generare un valore crescente man mano che la tecnologia matura. I produttori che investono oggi in queste basi saranno quelli che si muoveranno più rapidamente quando arriverà la prossima generazione di strumenti CAD basati sull’IA.
PTC sfrutta un framework composto da ADVISE, ASSIST e AUTOMATE per gestire le funzionalità di IA in Creo. In questo framework, l’IA assume ulteriori responsabilità nel flusso di lavoro di progettazione del prodotto. In tutti i casi, il progettista deve esaminare e approvare qualsiasi modifica guidata dall’IA prima dell’implementazione.
Creo di PTC integra l’assistenza basata sull’intelligenza artificiale e le funzionalità di progettazione generativa direttamente nell’ambiente di progettazione già utilizzato dagli ingegneri. Nessuno strumento separato; nessun dato da esportare o importare; nessuna interruzione del flusso di lavoro. La progettazione generativa di Creo consente agli ingegneri di definire obiettivi prestazionali, materiali e vincoli di produzione. L’intelligenza artificiale esplora migliaia di opzioni geometriche e le classifica in base alle prestazioni. La guida alla progettazione in tempo reale e la simulazione assistita dall’intelligenza artificiale consentono di individuare eventuali problemi prima che raggiungano la fase di produzione.
I dati ricchi e coerenti di Creo si integrano direttamente con Windchill di PTC, la piattaforma PLM leader del settore, garantendo che i progetti generati dall’intelligenza artificiale siano tracciati, sottoposti a controllo delle versioni e gestiti nell’ambito dei processi di controllo delle modifiche e di gestione della configurazione stabiliti dall’organizzazione. È proprio questa connessione tra la progettazione guidata dall’intelligenza artificiale e i dati di prodotto gestiti dal PLM a rendere la progettazione di prodotti basata sull’intelligenza artificiale sostenibile dal punto di vista operativo su larga scala.
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Steve is PTC’s Creo Product Marketing Director. In this role, Steve is focused on communicating the competitive advantages of PTC’s award-winning Creo, Creo Elements/Direct and Mathcad solutions. His career spans the aerospace, consumer appliances, and consumer electronics industries.
Steve is a certified Lean Six Sigma Black Belt and holds degrees in Mechanical Engineering from Purdue University and Business Administration from UCLA.