Abbracciare i digital twin nell'industria automobilistica: Intervista con PTC

Come i digital twin possono migliorare le operazioni, la progettazione e il processo decisionale nel settore automobilistico utilizzando dati in tempo reale.

Un digital twin è una replica virtuale di un asset fisico che utilizza dati e modelli del mondo reale per migliorare le operazioni e aiutare il processo decisionale. Incorpora dati storici e in tempo reale, oltre a modelli di ingegneria, simulazione e apprendimento automatico. Creando un digital twin, l'industria automobilistica può ottenere informazioni sulle prestazioni e sul comportamento degli asset fisici, ottimizzare le operazioni e prendere decisioni più informate.

Si prevede che l'uso del digital twin nell'industria automobilistica si diffonderà sempre di più con l'avanzare della digitalizzazione dei veicoli. Il digital twin ha il potenziale per migliorare la progettazione dei prodotti, i processi di produzione e la manutenzione dei veicoli, con conseguente miglioramento dei prodotti e un'industria automobilistica più efficiente e affidabile. Con il proseguire di questa evoluzione, una priorità fondamentale sarà garantire la sicurezza funzionale e la cybersecurity nei vari processi automobilistici. Affrontando questi requisiti, l'industria può sfruttare appieno i vantaggi del digital twin mantenendo i più alti standard di sicurezza e protezione.

Per approfondire il tema, S&P Global Mobility ha avviato colloqui con i principali operatori del mercato del digital twin, tra cui IBM, Ansys, ABB, rFpro, Digiflec e PTC. Tutti sono in prima linea nel guidare i cambiamenti architettonici e nel superare i confini tecnici. I rappresentanti di ciascuna azienda condividono le loro opinioni sull'evoluzione del panorama dei digital twin.

Per saperne di più su come PTC sta sviluppando il digital twin, abbiamo parlato con Michele Del Mondo, global advisor automotive della divisione commercial excellence di PTC. PTC è un attore chiave nel settore automobilistico e sfrutta la sua esperienza nella tecnologia digital twin per migliorare lo sviluppo del prodotto e la gestione del ciclo di vita. Le sue soluzioni consentono alle aziende di creare repliche virtuali di asset fisici, facilitando l'analisi e la simulazione dei dati in tempo reale. Questa capacità consente alle case automobilistiche di ottimizzare la progettazione, migliorare le prestazioni e ridurre i tempi di commercializzazione.

Di seguito viene riportata una trascrizione modificata della conversazione.

S&P Global Mobility: Quali sono i casi d'uso più promettenti per i digital twin nel settore automobilistico?

Michele Del Mondo: Innanzitutto, per garantire una comprensione comune, ci concentreremo sul digital twin "prodotto", escludendo considerazioni sui digital twin di produzione o sui digital twin di processo.

Il digital twin di un prodotto può offrire diversi vantaggi:

Miglioramento del processo decisionale nelle prime fasi di progettazione: Facilita i compromessi progettuali consentendo di aggiungere o sostituire rapidamente parti e sistemi, di cambiare facilmente i materiali e di testare varie configurazioni nel mondo digitale. Questo approccio consente di risparmiare sui costi dei prototipi fisici, di accelerare i tempi di commercializzazione e di migliorare l'efficienza energetica e la sostenibilità.

Simulazione, convalida e test virtuali migliorati: Sfruttando l'illimitata potenza di calcolo del cloud di oggi, un digital twin del prodotto consente di simulare, convalidare e testare in modo efficiente le prestazioni del veicolo in diverse condizioni e scenari. Ciò è vantaggioso nello sviluppo di veicoli autonomi in cui vi è un'elevata interazione del software con numerosi aspetti dei sistemi incorporati e dei componenti fisici.

Questo fa anche parte della crescente domanda di veicoli definiti dal software e di test di questi sistemi per soddisfare le crescenti esigenze di conformità, sicurezza e qualità.

Passaggio dall'ingegneria basata sull'esperienza all'ingegneria basata sui dati: Promuove la transizione verso capacità ingegneristiche virtuali e basate sui dati.

Promuovere la fedeltà al marchio attraverso la centralità del cliente: Utilizzando i dati in tempo reale e l'analisi dell'utilizzo del prodotto, un digital twin può fornire servizi personalizzati, prevedere potenziali problemi, avvisare il conducente e consigliare la manutenzione preventiva, migliorando così la soddisfazione e la fedeltà del cliente.

L'implementazione di un vero digital twin richiede la comprensione e l'implementazione dei componenti e dei livelli di base di un'architettura di digital twin. Componenti:

Prodotto reale, fisico: L'oggetto fisico che viene replicato.

Prodotto virtuale: Un modello 3D ad alta fedeltà che riproduce il prodotto fisico e i modelli di ingegneria di sistema e software per i controlli sottostanti.

Collegamenti di dati: Connessioni tra prodotti fisici e virtuali.

Dal punto di vista dei livelli, l'architettura del gemello digitale può essere vista come un sistema integrato con tre livelli, abilitati dal filo digitale:

1. Livello di base o livello dei dati (system of records): Questo livello fondamentale comprende varie fonti di dati e l'infrastruttura per i sistemi collegati. Può includere i dati CAD 3D e PLM, i dati di gestione del ciclo di vita del software/applicazione (ALM), le simulazioni, l'ERP, ecc.
2. Livello di integrazione e orchestrazione: Abilitato dal digital thread, questo livello crea il modello di veicolo virtuale (Digital Vehicle Record) del prodotto fisico utilizzando e collegando i dati del livello dati e fornendo capacità analitiche.
3. Livello di coinvolgimento: Questo livello comprende l'interfaccia utente delle applicazioni basata sui ruoli, che consente l'interazione con il digital twin e la creazione di casi d'uso ad alto valore.

Quali sono le principali sfide associate all'implementazione della tecnologia digital twin?

Le sfide principali nell'implementazione della tecnologia digital twin sono per lo più associate alla determinazione di quale fedeltà/aspetti del gemello siano allineati con i giusti casi d'uso e con il valore aziendale atteso, dato l'elevato investimento iniziale richiesto. Oltre a queste questioni strategiche, le sfide comuni riguardano spesso sistemi e processi legacy isolati e non collegati. Una gestione e un'integrazione efficaci dei dati, oltre a risolvere i problemi di sicurezza e privacy, sono fondamentali quando si implementa la tecnologia digital twin.

Come viene determinata la struttura dei prezzi per lo scenario digital twin? Si basa sulla complessità dello scenario, sulla dimensione dei dati o sull'accuratezza dei dati sintetici?

Fornire una risposta definitiva è difficile perché ogni azienda ha un panorama informatico unico. La complessità dello scenario influisce in modo significativo sui costi, ma come già detto, il principale fattore di costo è la gestione e l'integrazione dei dati. Le aziende che hanno già implementato un digital thread hanno probabilmente una struttura di costi inferiore per l'implementazione di uno scenario digital twin. In termini commerciali semplici, i prezzi per le applicazioni di ingegneria di prodotto possono essere calcolati per utente, mentre gli scenari incentrati sui servizi possono essere più strettamente legati a una base per asset. I costi aggiuntivi associati all'implementazione sono spesso legati ai casi d'uso da integrare e alle eventuali implementazioni specifiche richieste.

Qual è il nuovo standard per i tempi di sviluppo dei veicoli, a partire dalla fase di congelamento della progettazione fino alla produzione?

In passato, il tempo medio di sviluppo di un veicolo era di circa 60-72 mesi. Oggi le case automobilistiche cinesi affermano di poter sviluppare un veicolo completo in 28 mesi. Considerando l'aumento degli sforzi per l'omologazione dei veicoli, uno standard più ragionevole per lo sviluppo dei veicoli tende a scendere da 40 a 32 mesi o meno. Anche se alla fine potrebbe verificarsi un congelamento della progettazione, l'obiettivo è quello di aumentare la concomitanza e la velocità dello sviluppo. Forse anche consentendo di apportare alcune modifiche alla progettazione anche in fase di produzione, dato che le tempistiche continuano a ridursi.

La tecnologia digital twin viene utilizzata principalmente nei settori dell'infotainment e dei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) nell'industria automobilistica? Oppure si prevedono progressi significativi in altri settori come la catena cinematica, il telaio e la carrozzeria?

La tecnologia digital twin non si limita all'infotainment e agli ADAS. Può essere applicata a qualsiasi parte o sistema, fornendo un valore significativo. Ad esempio, la tecnologia digital twin consente di creare nuovi scenari di simulazione con diverse forme di carrozzeria per ottimizzare la resistenza aerodinamica di un veicolo. Un'altra applicazione è l'ottimizzazione del comportamento della catena cinematica e del telaio, considerando diversi scenari di guida basati su dati di utilizzo in tempo reale. Certamente, gli ambiti più significativi riguardano i controlli del veicolo, che stanno diventando sempre più software-driven e differenziati, tra cui l'assistenza al conducente, la sicurezza del veicolo e l'infotainment, ma anche direttamente ai livelli inferiori dei sottosistemi come la frenata, il drive-by-wire, i controlli del motore, ecc.

Come si colloca la sostenibilità dei digital twin rispetto allo sviluppo fisico tradizionale in termini di emissioni di CO2? Quali misure vengono adottate per ridurre al minimo l'impronta di carbonio della tecnologia dei digital twin?

Certamente, spostare una parte maggiore del ciclo di sviluppo nel regno digitale contribuisce alla riduzione complessiva delle emissioni di carbonio, cercando di evitare la costruzione di almeno un'ulteriore variante di test e spostando i test fisici in modo che diventino più virtuali. Nel tempo, questi test virtuali riducono ulteriormente la necessità di mantenere uno scenario di test fisico e tutte le relative attività di acquisizione, logistica e manutenzione. Non si tratta di una novità intrinseca, in quanto questo spostamento è partito dalla definizione digitale. Con la tecnologia del digital twin abilitata dal digital thread, sta diventando più facile integrare le misure di sostenibilità nell'intero processo di sviluppo. A cominciare dall'ingegnere progettista, che può utilizzare un assistente digitale per selezionare i materiali con la migliore impronta di CO2 in base ai criteri indicati. Il processo si estende alla produzione, dove vengono utilizzate tecnologie con un consumo energetico inferiore e una riduzione dei rifiuti, e alla spedizione dei pezzi, dove viene ottimizzata l'intera rete della catena di fornitura. In sintesi, l'implementazione della tecnologia digital twin può ridurre significativamente le emissioni di CO2 del prodotto rispetto agli approcci di sviluppo tradizionali.

In che modo gli OEM e i fornitori potranno garantire la differenziazione del marchio e mantenere la brand equity in un mercato in cui i digital twin potrebbero portare a veicoli più omogenei?

Non credo che i digital twin portino a veicoli più omogenei. La differenziazione del marchio va ben oltre il semplice assemblaggio di parti in un veicolo completo. Ad esempio, lo stesso cambio automatico può essere equipaggiato con parametri software diversi, che si traducono in esperienze di guida completamente diverse. BMW, ad esempio, installa lo stesso cambio automatico sia nella Serie 3 che nella Serie 5, ma la Serie 3 ha una sensazione molto più sportiva rispetto alla Serie 5 grazie alle diverse impostazioni dei parametri. Allo stesso modo, l'iconica Porsche 911 mantiene la sua unicità indipendentemente dall'implementazione di un digital twin. L'essenza e le caratteristiche distintive di un marchio come Porsche rimarranno invariate dalla tecnologia digital twin. I fornitori possono razionalizzare alcuni aspetti del loro portafoglio offrendo lo stesso componente meccanico, il cambio o persino gli airbag, rispondendo alle esigenze specifiche degli OEM per la loro applicazione. Ciò si traduce in un maggiore ritorno sul capitale per il fornitore e in un potenziale risparmio sui costi per gli OEM.

Quale percentuale dei processi di progettazione, test e validazione si basa su modelli digital twin rispetto ai prototipi fisici?

Se il processo di omologazione dei veicoli richiede prove fisiche, i prototipi fisici saranno ancora necessari. Tuttavia, con l'avvento dei veicoli software-defined (SDV) e la crescente integrazione degli ADAS, si sta già verificando un significativo passaggio da prove e convalide fisiche a prove e convalide virtuali utilizzando i digital twin. Per ridurre ulteriormente i costi di sviluppo e abbreviare il time-to-market, sta diventando essenziale affidarsi più ai digital twin che ai prototipi fisici. L'interesse è in aumento, dato che si è passati dal mantenimento delle configurazioni su base annuale del modello a un maggior numero di aggiornamenti over-the-air, comprese le funzionalità critiche per la sicurezza. Ciò richiede un livello più elevato di test virtuali per verificare e convalidare adeguatamente i risultati previsti di tali aggiornamenti.

Quali sono gli aspetti chiave dei digital twin che tutti gli operatori del settore automobilistico dovrebbero conoscere?

Un digital twin rappresenta un approccio olistico e continuo che si evolve nel tempo e richiede un investimento iniziale per stabilire l'architettura di base. Questa architettura deve essere scalabile, flessibile e facilmente adattabile alle mutevoli condizioni di mercato e alle esigenze dei clienti.

Infine, quale consiglio di prudenza darebbe a coloro che esitano ad abbracciare i digital twin?

In primo luogo, l'industria automobilistica si trova ad affrontare un'intensa pressione competitiva, in particolare da parte di nuovi operatori che si affacciano sul mercato con una gamma sempre più ampia di opzioni diverse, dai veicoli elettrici a batteria (BEV), all'idrogeno e alle opzioni ibride, per rispondere alle sfide del mercato. Alcuni di questi nuovi operatori del mercato partono da un campo verde, libero da sistemi legacy e di proprietà, il che rende più facile per loro stabilire un digital twin e ottenere un vantaggio competitivo più rapidamente rispetto agli OEM tradizionali.

In secondo luogo, per gli OEM un fattore di successo fondamentale è la centralità del cliente, soprattutto quando un prodotto di alta qualità è considerato una commodity. Se un veicolo non è connesso e i suoi dati non possono essere analizzati in tempo reale, la fornitura di servizi di prima classe incentrati sul cliente e l'ottimizzazione dello sviluppo delle future generazioni di automobili diventano difficili.