Nell’incontro “Dal concept all’ordine di lavoro. AI e Digital Engineering per accelerare lo sviluppo del prodotto industriale”, MADE4.0 e i partner Cefriel e CSMT Innovation Hub hanno presentato le funzionalità e i vantaggi del Digital Engineering per migliorare e accelerare le fasi di progettazione e realizzazione di un prodotto destinato al mercato.
Il Digital Engineering è un modello operativo digitale che integra le diverse fasi del ciclo di vita di un prodotto (PLC). Include acquisizione dei requisiti da un cliente, progettazione, simulazione, test, sviluppo, post vendita.
La simulazione riduce rischi e tempi
Le diverse fasi sono collegate tra loro in modo dinamico. Consentono l’evoluzione del progetto, la riduzione progressiva dei rischi di errore di progettazione e un risparmio di tempo e risorse grazie alla simulazione. Simulazione che, sulla base di tutta una serie di parametri già verificati digitalmente, setta quello che sarà il prototipo fisico, con un livello di precisione tale da ridurre i tempi di validazione.
Inoltre, tenere traccia dell’evoluzione del prodotto in ogni suo passaggio, collegando requisiti, dati, modelli, configurazioni, simulazioni, prove e decisioni lungo l’intero ciclo di vita, offre un vantaggio competitivo anche nel post vendita. La tracciabilità dei dati è infatti utile per i servizi di manutenzione, per gli eventuali aggiornamenti e revisioni di prodotto e per l’offerta di nuovi servizi.
Creare valore oltre la vendita con AI e Digital Engineering
Per il produttore, recuperare informazioni sul ciclo di vita del prodotto oltre la vendita può dare un vantaggio competitivo importante. Ottimizza i suoi processi e prodotti e offre al cliente servizi distintivi fino all’introduzione di nuovi modelli di business.
Come ha spiegato Nadia Scandelli, Head of Business Line Smart Products & Industrial Solutions di Cefriel, con la progettazione digitale il ciclo di vita di un prodotto passa da una dimensione lineare (“progetto, realizzo, vendo”) a un processo circolare: uso reale, dati, conoscenza, decisione, servizi, nuovo valore. Questo avviene in un ciclo potenzialmente continuo di creazione di valore. Il prodotto diventa un sistema digitale complesso, che integra componenti fisiche, hardware, software, design, dati, AI e servizi per il cliente.
Tuttavia, per creare valore e avere impatto sul business, non basta la connessione a un software. Occorre capire quali dati estrapolare per quali obiettivi di business. Può essere l’approvvigionamento puntuale dei consumabili con un servizio proattivo. Oppure la manutenzione preventiva e predittiva in capo al fornitore. Un servizio di logistica ottimizzata, fino a un modello “pay per use” del prodotto/servizio.
Per farlo, è necessario partire da una “product vision” chiara. Quale bisogno o problema dovrà risolvere il prodotto? Quali dati/informazioni sarà utile raccogliere durante il suo utilizzo per creare questo valore continuo? La domanda da porsi quindi, secondo Scandelli, non è quale tecnologia aggiungere, ma quale valore vogliamo che continui a creare il nostro prodotto Smart.
Perché serve simulare prima di produrre?
L’approccio tradizionale basa il progetto sull’esperienza e su regole empiriche, con iterazioni su prototipi fisici, poche alternative esplorabili e le criticità scoperte tardivamente. In questo caso, la conoscenza resta in capo a pochi esperti di dominio.
Con l’approccio digitale, invece, la conoscenza viene codificata in modelli e dati riutilizzabili. Il progetto in 3D è parametrico, ossia variabile in base a relazioni matematiche, regole geometriche e variabili simulate. Le iterazioni avvengono sul modello virtuale. L’esplorazione è sistematica con metodi matematico-statistico avanzati e le criticità emergono in fase di progettazione e simulazione e si possono correggere per tempo.
La simulazione non esclude la sperimentazione fisica, ma la rende mirata, con una serie di combinazioni di variabili già verificate. In questo modo si anticipano e risolvono le criticità senza dover arrivare al collaudo e alla messa in opera, risparmiando tempo e risorse e evitando ritardi nelle consegne.
Laura Treccani (in foto d'apertura), Head of Innovative Materials & Sustainability - Technology Transfer Engineering di CSMT Innovation Hub di Brescia, ha sottolineto come i costi lievitino se un errore si trascina da una fase all’altra del ciclo di vita del prodotto: requisiti, progettazione, realizzazione, integrazione e collaudo, esercizio. Oggi l’approccio del Digital Engineering è di grande aiuto per valutare e ottimizzare soluzioni di prodotto in ambiente digitale, attraverso strumenti digitali di simulazione avanzati.
Un altro aspetto rilevante è quello di seguire un metodo nella scelta degli strumenti. Bisogna partire da una domanda tecnica e darsi un obiettivo specifico per ogni fase di simulazione cui corrisponde il software più appropriato, come il CAD parametrico per vedere come cambia la geometria al variare di un requisito, o il CDF (Computational Fluid Dynamics) che individua i campi di velocità, pressione e temperatura dei fluidi.
Primo caso applicativo: ottimizzazione di un essiccatoio sottovuoto
Il problema di partenza erano consumi e costi elevati dell’essiccatoio per flusso d’aria non omogeneo, ricircoli e dispersioni dall’involucro. La forma dell’essiccatoio è una cisterna in cui vengono inserite cataste di legno.
Grazie all’analisi del funzionamento del forno esistente con modello 2D della sezione trasversale e il software CDF, è stata possibile una diagnosi energetica, confrontandola con le diverse tecnologie e forme geometriche.
Con la simulazione, CSMT Innovation Hub ha individuato l’origine del problema non solo nella ventilazione, ma anche nella struttura geometrica. Flusso e isolamento vanno progettati insieme e nel modello vanno inserite anche le condizioni reali per avere risposte pertinenti. Alla fine, per lo sviluppo del nuovo forno sono state confrontate tre proposte basate sul modello senza prototipi intermedi. Quindi la migliore è stata tradotta in 3D per una ulteriore verifica e ora sono pronti modelli e disegni per il prototipo fisico. Il progetto è stato finanziato da MADE con fondi Next GenerationEU.
I vantaggi della simulazione per l’azienda
La modellizzazione ha permesso di vedere la correlazione tra forma dell’involucro e fluidodinamica, potendo così intervenire su più dimensioni con una proposta di efficienza energetica e maggiore qualità nel processo di essicazione, grazie a una distribuzione uniforme del calore.
Un impatto positivo è anche sulla riduzione dei prototipi fisici, che sarebbero stati onerosi e complessi viste le dimensioni dell’essiccatoio. Ma, su tutto, resta l’acquisizione di un metodo replicabile: un modello CFD riutilizzabile per altri scopi. Una diagnosi energetica ripetibile e dati chiari e attendibili su costi, consumi ed efficienza dell’impianto, comunicabili agli stakeholder in modo oggettivo.
Secondo caso applicativo: preventivazione digitale
Quoto, presentato da CAMNGO e sviluppato in collaborazione con CSMT Innovation Hub, è una soluzione che permette di fare preventivi di pezzi meccanici, partendo dalla geometria di un disegno 3D. La soluzione risponde al problema dell’assorbimento di tempo, risorse e competenze per stilare preventivi nelle aziende metalmeccaniche, con conoscenze e stime spesso approssimative, legate a valutazioni individuali.
Con Quoto invece, a condizione di avere dati omogenei, coerenti, riferimenti confrontabili e un continuo aggiornamento del sistema, si può arrivare a stime di costo con un punteggio di similarità dell’80%.
Il software, dotato di AI e machine learning, confronta il modello 3D del pezzo da produrre (geometria e ingombri); il tipo di materiale, le finiture e i trattamenti necessari, con lo storico dei preventivi aziendali.
I vantaggi per le aziende sono maggiori risorse per attività più produttive, perché la valutazione finale del prezzo viene fatta su una stima di massima già ottenuta in automatico. Inoltre, a parità di condizioni, si rendono ripetibili le stime di costo, meno legate alla discrezionalità individuale, soprattutto nelle aziende che non hanno un ufficio dedicato.
Come ha sottolineato Valerio Calvi, co-founder & Sales Manager di CAMNGO S.r.l, avere una stima precisa dei costi di produzione è utile anche per la marginalità da applicare, oltre che accelerare l’invio di preventivi e renderli più uniformi a parità di condizioni.
Digital Engineering in pratica: i servizi MADE4.0
MADE4.0 mette a disposizione, attraverso la sua rete di partner, competenze, metodologie e tecnologie per accompagnare le aziende nei processi di Digital Engineering.
Nell’area dimostrativa utilizzabile per il “test before invest” delle aziende, sono presenti le tecnologie per il flusso tecnologico dello sviluppo di prodotto, con software di regia (PLM), CAD, simulazione e analisi, AR/VR, CAM, dispositivi digitali (visori, occhiali, scanner) e una Cave per ispezionare i modelli 3D virtualmente.
Davide Polotto, Business Development di MADE4.0, ha ricordato la centralità e la funzione del Competence Center per costruire delle Roadmap digitali in azienda, anche attraverso il servizio di consulenza DRAIVE, che aiuta proprio ad andare oltre il PoC (Proof of Concept) nello sviluppo prodotto, facendo leva sulle tecnologie digitali.
