Che cos'è l'ingegneria digitale?

L'ingegneria digitale utilizza strumenti computazionali, modelli digitali e dati connessi per supportare la progettazione, il test, il monitoraggio e la manutenzione dei moderni sistemi ciberfisici. Un sistema di ingegneria digitale è costituito da un insieme olistico di pratiche ingegneristiche sviluppate per gestire sistemi complessi, tecnologie in evoluzione e pressioni per accelerare il time-to-market dei prodotti.     

I team di progettazione utilizzano l'ingegneria digitale come approccio di nuova generazione basato su modelli per lo sviluppo dei prodotti e la gestione del ciclo di vita. Questo approccio mira a fornire informazioni contestuali tempestive a supporto dei processi decisionali di progettazione. In altre parole, fornisce le informazioni giuste, al momento giusto, nel contesto giusto e nel formato giusto. L'ingegneria digitale non è solo l'applicazione di principi di trasformazione digitale ai dati di progettazione. Crea un ecosistema che consente alle tecnologie avanzate di:

• Modellare e simulare il comportamento dei sistemi in base ai requisiti
• Implementare l'automazione
• Connettere le discipline tecniche all'interno dell'organizzazione
• Stabilire fonti di dati autorevoli per le informazioni critiche 

I potenziali vantaggi dell'ingegneria digitale rendono la sua definizione e adozione un'evoluzione logica delle tradizionali procedure di progettazione hardware con dipendenze software. Lo sviluppo hardware tradizionale utilizza una metodologia a cascata anziché i metodi agili comuni nello sviluppo software. Gli approcci flessibili spesso non funzionano bene per lo sviluppo hardware a causa della complessità e dell'interdipendenza dei sistemi hardware.

Tuttavia, l'introduzione dell'ingegneria dei sistemi basata su modelli (MBSE) ha mostrato due modi per incorporare i vantaggi delle metodologie agili. Innanzitutto, i team di progettazione potevano adottare un approccio, a livello di sistema, alla modellazione dei prodotti in base ai loro requisiti. In secondo luogo, potrebbero rendere le informazioni sul prodotto più definite e facilmente accessibili. Insieme, questo cambiamento nella strategia ha eliminato le dipendenze organizzative e processuali.

Il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti (DoD) ha visto questi vantaggi e, nel 2018, ha istituito una strategia di ingegneria digitale con questi quattro obiettivi specifici:

1. Formalizzare lo sviluppo, l'integrazione e l'uso dei modelli per informare l'azienda e il processo decisionale relativo ai programmi
2. Fornire una fonte di dati affidabile e autorevole
3. Integrare l'innovazione tecnologica per migliorare la pratica ingegneristica
4. Stabilire un'infrastruttura e ambienti di supporto per eseguire attività, collaborare e comunicare tra le parti interessate

DoD Instruction 5000.97 ha ulteriormente perfezionato la strategia e incoraggiato l'ecosistema di acquisizione della difesa ad adottare l'ingegneria digitale. Da questa iniziativa, il settore aerospaziale e della difesa ha adottato sempre più l'ingegneria digitale per la sua capacità intrinseca di gestire costi, tempi e rischi in modo efficace.

Per comprendere meglio l'impulso all'ingegneria digitale, analizziamo l'espressione "informazioni di progettazione contestuali tempestive per prendere decisioni di progettazione".

• Puntualità: A causa delle crescenti pressioni della concorrenza e della complessità dei sistemi, le organizzazioni non solo devono progettare e commercializzare i prodotti più velocemente, ma anche aumentare i tempi di attività, convalidare e implementare i miglioramenti dei prodotti più rapidamente, nonché diagnosticare e correggere i guasti sul campo più rapidamente. A fronte di queste esigenze competitive, i team di progettazione non vantano più il lusso di tempistiche estese per completare queste attività. Unendo approcci basati su modelli con automazione, fonti autorevoli di dati e strumenti computazionali, un ambiente di ingegneria digitale può produrre informazioni molto più velocemente rispetto ai metodi tradizionali.
• Contesto: La moderna simulazione e la proliferazione dei sensori tramite l'Internet of Things (IoT) hanno creato una ricchezza di dati senza precedenti. Tuttavia, affinché questi dati siano utili, i responsabili delle decisioni devono comprenderne l'origine e la relazione con altri dati, fonti e affidabilità. Il contesto fornisce queste informazioni collegando i dati alle condizioni di progettazione, produzione e funzionamento.
• Informazioni di progettazione: L'ingegneria, alla base, è il processo di progettazione dei prodotti per soddisfare le specifiche e risolvere i problemi riscontrati durante il loro ciclo di vita. Per farlo in modo efficace, gli ingegneri hanno bisogno di informazioni su ogni aspetto del prodotto: materiali, ambiente operativo, geometria fisica, prestazioni, durata, e molto altro ancora. Senza queste informazioni, i team devono fare affidamento su congetture e test fisici, processi poco efficienti e costosi. La progettazione digitale offre alle parti interessate di tutta l'azienda l'accesso alle informazioni specifiche di cui hanno bisogno per svolgere in modo efficace i propri ruoli.
• Processo decisionale progettuale: Il motivo per cui i team hanno bisogno di informazioni tecniche tempestive e contestuali è prendere decisioni informate già nelle prime fasi del processo di sviluppo del prodotto o al termine della sua vita, ad esempio per determinare il metodo di smaltimento migliore. L'ingegneria digitale consente agli ingegneri di anticipare tutto ciò fornendo informazioni tempestive sul processo decisionale e riducendo in modo efficace i costi totali del ciclo di vita.   

Inoltre, l'ingegneria digitale funge da strumento per l'applicazione di tecnologie avanzate che migliorano conoscenze e tempestività. L'ingegneria digitale svolge un ruolo fondamentale nella costruzione del thread digitale di un prodotto, non solo nella cura dei dati necessari ma anche nella definizione delle fonti autorevoli di dati per le informazioni connesse attraverso il thread.

Se abbinata a strumenti di ingegneria dei sistemi e di calcolo, in particolare all'MBSE, l'ingegneria digitale consente l'accesso in tempo reale a modelli digitali del prodotto a livello di sistema che consentono analisi delle ipotesi, ottimizzazione, analisi dei guasti e analisi predittive in grado di coprire l'intero ciclo di vita del prodotto. Con l'introduzione delle tecnologie basate sull'intelligenza artificiale (AI) in rapida evoluzione come l'apprendimento automatico (Machine Learning - ML), le reti neurali e i modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models- LLMs), un ecosistema di ingegneria digitale è in grado di offrire un'automazione ancora maggiore, analisi predittive più approfondite, soprattutto quando si utilizza la simulazione basata sulla fisica migliore del settore, e una manutenzione prescrittiva. 

I sistemi di ingegneria digitale consistono in una raccolta di strumenti, processi, fonti di dati e infrastrutture che forniscono una visione completa e affidabile del ciclo di vita dei prodotti di un sistema. Normalmente, le implementazioni correnti contengono i componenti seguenti:

contesto, classificazione e connessione dei dati

Andare oltre la raccolta dei dati e la loro analisi è un passo cruciale nell'adozione dell'ingegneria digitale. Per creare valore aggiuntivo dai dati, i team devono prima aggiungere informazioni contestuali su un prodotto. Quindi, devono identificare le fonti autorevoli di dati e collegare i dati alle applicazioni in modo efficiente, ripetibile e verificabile. Le informazioni digitalizzate possono quindi essere trattate come accurate, protette dal punto di vista della sicurezza informatica e accessibili in modo tracciabile. Questo costituisce la base del thread digitale.

Digital Twin

Le rappresentazioni digitali di un intero sistema, dei suoi componenti o dei suoi sottosistemi forniscono informazioni che vanno oltre i dati statici. Spesso chiamati gemelli digitali, questi modelli consentono ai tecnici di modificare le condizioni operative, i parametri geometrici e gli input non tecnici per vedere come il sistema reagirà in condizioni di progettazione e funzionamento. I gemelli digitali possono includere, ma non solo:

• Modelli di geometria 3D (CAD)
• Progettazione basata su modelli
• Modelli di simulazione 0D/1D/3D
• Tabelle di ricerca generate dai dati curati
• Modelli a ordine ridotto (ROM) generati da simulazioni dettagliate o dati di test
• Rappresentazioni aziendali e della supply chain 

Automazione dei processi

Per semplificare il processo di sviluppo dei prodotti, le organizzazioni che adottano l'ingegneria digitale implementano l'automazione e l'orchestrazione. Questi strumenti semplificano e velocizzano l'accesso alle informazioni nel thread digitale, eseguono modelli computazionali e aggiungono dati al sistema. L'automazione consente, inoltre, agli utenti non esperti di accedere a una determinata disciplina, rafforzando l'obiettivo di dare le informazioni giuste alle persone giuste al momento giusto.

Adozione organizzativa e cambio paradigma

Quando un'organizzazione implementa l'ingegneria digitale, i cambiamenti comportamentali sono importanti tanto quanto quelli tecnici. Ogni parte interessata coinvolta nel ciclo di vita di un prodotto deve comprendere e adottare un approccio allo sviluppo del prodotto basato sui dati e a livello di sistema. L'azienda deve promuovere sia la collaborazione sia l'innovazione tra le diverse discipline, garantire il supporto visibile della leadership, stabilire rigide procedure di governance dei dati e incoraggiare metodologie agili.

Architetture aperte per gli strumenti

Il team di implementazione deve garantire che tutti gli strumenti presenti nel sistema di ingegneria digitale utilizzino un'architettura aperta che promuova efficienza, tracciabilità, ripetibilità, interoperabilità, collaborazione e accesso accurato ai dati. Gli strumenti isolati che operano nel proprio ecosistema chiuso, anziché adottare le moderne API standard del settore, impediscono alle organizzazioni di trarre beneficio da alcuni dei vantaggi dell'ingegneria digitale. 

Geometria della metasuperficie con tre tipi di meta-atomo (pilastri triangolari, rotondi e quadrati)

L'ingegneria digitale può migliorare i processi del ciclo di vita dei prodotti di qualsiasi organizzazione, indipendentemente dal settore. Tuttavia, i settori con elevati requisiti normativi, sistemi elettromeccanici complessi e rigorosi obiettivi di prestazioni traggono i maggiori vantaggi. I settori aerospaziale, sanitario e automobilistico offrono alcuni dei casi di utilizzo più complessi.

Gigafabbriche di batterie

I rapidi progressi tecnologici e la crescita esponenziale della domanda di batterie per applicazioni aerospaziali, energetiche e automobilistiche stanno spingendo i produttori ad adottare l'ingegneria digitale nelle loro "gigafabbriche", un termine che di recente alcune aziende hanno adottato per descrivere le loro fabbriche di batterie e veicoli elettrici (EV).

Ad esempio, Honeywell Process Solutions offre sistemi di automazione realizzati utilizzando l'ingegneria digitale. Questi sistemi uniscono dati in tempo reale e simulazione fisica per progettare linee di produzione che si adattano dinamicamente alle condizioni mutevoli. L'utilizzo di questo approccio può aiutare i clienti a realizzare rese più elevate, costi inferiori e maggiore efficienza energetica.

Veicoli definiti dal software

Nel settore automobilistico, i sistemi intelligenti controllati dal software stanno cambiando il panorama competitivo. Molti produttori di automobili utilizzano l'ingegneria digitale per favorire il passaggio a veicoli definiti dal software (Software-Defined Vehicles - SDV) più velocemente e con meno problemi sul campo. L'ingegneria digitale consente agli OEM (Original Equipment Manufacturer) e ai loro fornitori di collaborare alla progettazione, alla convalida e all'implementazione della propria visione sugli SDV. Molte implementazioni utilizzano la propria piattaforma di ingegneria digitale per:

• Includere l'intelligenza artificiale nelle loro soluzioni
• Superare le barriere organizzative tra progettazione elettrica, meccanica e software
• Migliorare i progetti con l'ottimizzazione multifisica
• Integrare informazioni provenienti da altre discipline
• Migliorare la robustezza del software incorporato

Testare i dispositivi medici in silico

Nel settore sanitario e in altri settori, per test in silico si intende l'uso di modelli digitali nello sviluppo dei prodotti. Si tratta di un contrasto con le prove in vivo (nel corpo) e in vitro (al di fuori del corpo, come in un ambiente di laboratorio). Con l'introduzione dell'ingegneria digitale, l'intero processo di sviluppo dei prodotti si allinea meglio ai severi requisiti normativi dello sviluppo e dell'approvazione dei dispositivi medici. I team di progettazione possono mantenere un'unica fonte di dati documentata, accelerare il processo di sviluppo e fornire dati di verifica e convalida agli enti normativi. 

Gli strumenti di modellazione e simulazione estendono l'ingegneria digitale oltre la gestione dei dati, consentendo ai team di progettazione di valutare in modo efficiente le prestazioni dei prodotti utilizzando analisi ad alta fedeltà basate sulla fisica. La simulazione fornisce anche informazioni utili nelle prime fasi del processo di sviluppo. Un sistema di ingegneria digitale ben implementato deve utilizzare strumenti di simulazione con le caratteristiche seguenti:

Input/Output di dati aperto e supporto all'automazione 

Un'ingegneria digitale efficace richiede integrazione e automazione che consentano a strumenti esterni di estrarre i risultati, incorporare input da fonti attendibili e gestire modelli di simulazione attivi. Lo strumento di accesso pitonico PyAnsys per il software Ansys è una soluzione ben documentata che supporta i formati di file standard del settore. Inoltre, il software di gestione dei dati e dei processi di simulazione Ansys Minerva fornisce un'unica fonte di dati per il controllo e l'accesso a dati e modelli di simulazione. 

Una piattaforma aperta supporta, inoltre, l'integrazione di altre discipline nelle simulazioni. Ad esempio, una soluzione per le informazioni sui materiali, come la raccolta di prodotti Ansys Granta, può fornire tracciabilità e garantire un'unica fonte di dati per le proprietà dei materiali. L'apertura consente inoltre l'utilizzo di strumenti di ottimizzazione come il software di integrazione dei processi e ottimizzazione della progettazione Ansys optiSLang, nonché soluzioni emergenti di intelligenza artificiale (AI) come la piattaforma AI abilitata per il cloud Ansys SimAI.

Simulazione fisica e multifisica 

Gli strumenti computazionali nelle soluzioni di ingegneria digitale devono essere accurati e basati sulla fisica che rappresentano. I migliori strumenti di Ansys, parte di Synopsys, consentono di eseguire simulazioni a livello di componenti e sottosistemi:

• Software Ansys Fluent
• Software Ansys HFSS
• Software Ansys Maxwell
• Software Ansys Mechanical

Poiché la maggior parte dei prodotti prevede più simulazioni fisiche, Ansys adotta un approccio multifisico per comprendere le interazioni strutturali, termiche, elettriche, elettromagnetiche e ottiche in una rappresentazione virtuale di un prodotto. 

Simulazione a livello di sistema

Una volta modellati con precisione componenti e sottosistemi, il passo successivo consiste nell'implementare strumenti di simulazione a livello di sistema. Soluzioni come il software Ansys ModelCenter MBSE consentono agli ingegneri di valutare appieno le prestazioni dei prodotti dal punto di vista dei sistemi. Per i prodotti sottoposti a più missioni o a interazioni complesse nel tempo, una piattaforma di simulazione per la progettazione digitale delle missioni come il software Ansys Systems Tool Kit (STK) offre funzionalità complete di pianificazione delle missioni, visualizzazione e interazione multifisica in un'unica piattaforma. 

Infine, uno strumento come la piattaforma gemellata digitale basata sulla simulazione Ansys Twin Builder può essere utilizzato tra i team per creare e gestire gemelli digitali per rappresentare virtualmente prodotti e processi. 

Integrazione dei software per sistemi embedded 

La maggior parte dei prodotti moderni incorpora software integrati, sia all'interno dei sensori sia per gestire un prodotto stesso. Ciò evidenzia la necessità di strumenti che facilitino lo sviluppo e il test rapidi del software all'interno del contesto più ampio del sistema. La suite Ansys SCADE è un esempio di piattaforma di sviluppo software che consente il test sia hardware-in-the-loop e software-in-the-loop.

Risolutori veloci e flessibili

Implementazioni di ingegneria digitale efficaci richiedono risolutori veloci per eseguire molteplici scenari in tutte le soluzioni hardware e fornire informazioni tempestive. Ad esempio, il Native GPU Solver di Ansys Fluent è in grado di modellare il comportamento dei fluidi a velocità che superano di gran lunga la simulazione sulle CPU. Inoltre, la raccolta Ansys Cloud offre la flessibilità, la velocità e la convenienza del cloud computing per portare la simulazione avanzata a qualsiasi utente.

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