Según una investigación realizada por Enterprise Strategy Group (ESG) de TechTarget, a medida que la inteligencia artificial (IA) continúa su ascenso “meteórico” en los entornos empresariales y de TI, las organizaciones están reuniendo o acelerando rápidamente estrategias para respaldar las tecnologías de IA en todas las áreas aplicables.
A diferencia de las tecnologías de nicho que afectan solo a ciertos procesos o personal, la IA tiene un amplio potencial para transformar empresas enteras, entornos de TI y equipos asociados. La infraestructura subyacente y otros elementos de apoyo deben ser plenamente capaces de respaldar esa estrategia.
Esto significa, dicen los autores del informe, que las estrategias de IA deben ser esfuerzos multifacéticos que alineen adecuadamente los objetivos comerciales con las iniciativas y expectativas de IA, lo que requiere una participación exhaustiva de las partes interesadas de toda la organización.
No hay muchas industrias donde los equipos, las partes interesadas y las estrategias de trabajo en tándem sean más fundamentales que en la ingeniería y la fabricación, un mundo de colaboración y comunicación constante. Y este es un mundo donde la IA, en particular la IA generativa (GenAI), está teniendo un efecto profundamente mayor en las redes conectadas de las que depende la industria y en las habilidades necesarias para abordar sus necesidades en el transcurso de la próxima década.
Alinear la fabricación y la IA
El estudio ESG pronostica que hasta el 92% de las organizaciones tendrán GenAI en producción para finales de este año. Pero antes de analizar dónde, cómo y quién probablemente lo aplicará en la fabricación, vale la pena analizar el proceso de fabricación moderno y dónde los objetivos comerciales podrían alinearse adecuadamente con las iniciativas y expectativas de la IA.
Fundamentalmente, el proceso de fabricación moderno se basa en muchas disciplinas interconectadas que tienen lugar, a menudo al mismo tiempo. Cada miembro de los equipos de diseño y fabricación necesita tener acceso a la información correcta del producto en el momento adecuado, lo que significa que la disponibilidad de la información es una misión crítica.
Estos miembros del equipo participan en tareas que abarcan el diseño conceptual; diseño de ingeniería inicial; creación de prototipos, incluidos análisis de túnel de viento y dinámica de fluidos cada vez más computacional; simulación de diseño y pruebas de choque; adquisición, suministro y pedidos; marketing; Servicio y mantenimiento; y producción.
La complejidad de los sistemas que tenemos y la complejidad del contexto en el que operamos requiere una increíble transformación de las herramientas que utilizamos, como el modelo de datos y los flujos de datos.
Olivier Ribet, Dassault Systèmes
El éxito del proyecto depende de la colaboración y comunicación constante entre las distintas personas involucradas en la realización de sus actividades individuales, que pueden estar ubicadas prácticamente en cualquier parte del mundo.
A medida que los procesos distribuidos se vuelven más establecidos, el efecto en cadena ha sido un enorme aumento de datos, lo que complica la gestión del ciclo de vida del producto (PLM). Todos los elementos individuales del proceso deben estar completamente interconectados, con miembros del equipo, fabricantes, proveedores y socios autorizados a tener acceso a los datos apropiados en la etapa apropiada del proceso de fabricación. Y todos los procesos individuales pueden ver y están viendo la influencia de la IA, lo más interesante en el diseño creativo.
Mejorando el diseño y la fabricación
Mientras analiza cuál será el futuro de las industrias a las que ha prestado servicios desde 1981, la empresa de software de ingeniería Dassault Systèmes busca ver dónde la GenAI puede afectar y mejorar el proceso y los paradigmas de diseño y fabricación en los que cree que se basarán sus mercados. .
La empresa dice que su objetivo es combinar arte, ciencia y tecnología para un mundo más sostenible. Emplea a 22.500 personas en 136 países, tiene un centro global de I+D y 76 laboratorios. Los productos de la empresa se utilizan en industrias como la aeroespacial y de defensa; arquitectura, ingeniería y construcción; servicios de negocios; ciudades y servicios públicos; bienes de consumo envasados al por menor; alta tecnología; hogar y estilo de vida; equipo industrial; infraestructura, energía y materiales; ciencias de la vida y atención sanitaria; marítimo y offshore; transporte y movilidad. Los proyectos en los que se ha utilizado el sistema de la firma van desde una botella de champú hasta un satélite.
Como indicación de cómo ha evolucionado en los últimos 43 años, la empresa ha pasado de ser un proveedor de software de diseño e ingeniería a tener ahora tres pilares básicos de operación: productos y servicios; modelos de negocio y operaciones; fuerza laboral del futuro y organización.
Estos se presentan como parte de una estrategia de gemelos virtuales que propone remodelar los métodos estándar utilizados en el diseño de ingeniería. El objetivo es aprovechar el poder de la tecnología no sólo en el modelado sino también en los procesos que harán que los productos se vuelvan reales y en el ciclo de vida sostenible de su producción y operación.
Es decir, tener la capacidad de realizar pruebas, simulaciones y escenarios hipotéticos, no sólo con tamaños y dimensiones cambiantes. Por ejemplo: ¿qué pasaría si hicieras pruebas virtuales en la fabricación? ¿Y si cambias de fabricante? ¿Qué pasa si es necesario cambiar los requisitos de diseño? ¿Cómo tendrían que adaptarse los fabricantes? ¿Cuál sería el impacto en la sostenibilidad del cambio de materiales? ¿La huella de carbono del dispositivo? ¿El consumo de energía? ¿Qué pasaría si quisieras hacer un producto más ligero? ¿Cuáles son los costos y otras compensaciones?
Básicamente, el resultado es llevar la oferta más allá de la ingeniería mecánica y la simulación de software y generar una forma totalmente diferente de pensar en la ingeniería. Incluyendo, dice el vicepresidente ejecutivo de Dassault para EMEA, Olivier Ribet, “una proyección” de lo que no debería suceder.
“Estamos saliendo de una nueva era de digitalización en la que prácticamente hemos digitalizado el papel y los flujos de trabajo. Creemos que una vez que seamos capaces de modelar el producto en contexto, una vez que seamos capaces de aportar las experiencias que se pueden tener con este producto, de repente podremos hacer algo extremadamente fundamental: volver a poner al ser humano en el centro del proceso de innovación. ” él dice.
“Para que todos puedan proyectar [an idea] en el contexto de la innovación en la producción compleja, en el contexto de la cooperación, [in a] ciclo de interacción humana que aún no existe. Eso es lo que llamamos un ciclo de desmontaje, pasar de lo virtual a lo real y viceversa y aprender del mundo real e igualmente nuevamente del modelo con la intención de hacer el [process] mejorar cada vez más. Las tecnologías virtuales tienen una dimensión muy poderosa y [we have] un gran interés en permitir la innovación sostenible”.
Sostenibilidad e innovación
Por sostenibilidad, Dassault significa esencialmente procesos que utilizan menos materiales y menos energía a menos costo y menos desperdicio de producto, aprovechando el conocimiento, el know-how y la experiencia existentes de personas que previamente han generado conocimientos intelectuales de diseño y fabricación. Pero, ¿cómo transmitirán empresas como Dassault el conocimiento que se ha creado? ¿Cómo se lleva esto a una nueva generación de diseñadores para que evolucionen y transformen lo que se hacía antes?
Innovación, afirma Ribet, no es simplemente crear algo nuevo desde cero e implementar algo que antes era mucho más difícil de diseñar. Esto, dice, cuestiona la suposición fundamental de cómo se diseñó inicialmente. La innovación debe verse como un proceso continuo sostenible que apoya no sólo a los diseñadores e ingenieros sino también a los proveedores y socios, para garantizar que el producto diseñado sea tan bueno o mejor que antes.
“¿Cómo categorizamos los conocimientos y la experiencia en propiedad intelectual y los transmitimos a la próxima generación para mejorarlos? Con un modelo de negocio, ¿cómo se puede garantizar que se puede seguir invirtiendo más allá de la capacidad de fabricación o de I+D y proyectar lo que se necesita en términos de proceso de infraestructura para el futuro? Así es como pensamos en la sostenibilidad para las personas y la rentabilidad del negocio. Entonces, una vez que esté configurado, otra pregunta es: ¿cómo se puede garantizar no sólo la historia de éxito de las personas que crean software, sino también la transformación de modelos, enfoques y formas de hablar entre sí? Se trata de una colaboración totalmente diferente”, afirma.
“La complejidad de los sistemas que tenemos y la complejidad del contexto en el que operamos requiere una transformación increíble de las herramientas que utilizamos, como el modelo de datos y los flujos de datos que operamos a diario. Pero lo más importante es la profunda transformación de las habilidades y competencias de las personas de una manera que represente el futuro de una manera totalmente diferente a la del pasado, sin desperdiciar 50, 100, 200 años de innovación. [Making sure this] se capitaliza y aprendemos de eso para pasar a la siguiente evolución de la innovación”.
A la vanguardia de esta próxima evolución está el uso de GenAI en la fase de diseño del proceso. Y en este ámbito, los gemelos digitales actuarán como una representación de un activo o una instalación de producto, capturando completamente lo que incluye el producto o pieza de la vida real. Esa es la física y la ciencia que giran en torno a un producto.
Infraestructura conectada
Hace un año, en el Mobile World Congress (MWC) de Barcelona, Dassault demostró por primera vez cómo las redes 5G podrían ayudar en este proceso, conectándose con el Internet de las cosas (IoT) y construyendo una infraestructura digital conectada. Por ejemplo, modelar un robot de fábrica que muestre todos los activos contenidos en el entorno de trabajo, con todos los puntos de acceso a las comunicaciones necesarios para planificar las zonas de cobertura de la infraestructura de comunicaciones localizada. Estos podrían consistir en comprender el entorno conectado de, por ejemplo, una red 5G privada y convertir los puntos de conectividad en un modelo 3D que contenga todos los cerramientos del edificio y los equipos que contiene, pero también utilizar este modelo para el seguimiento y la simulación de activos.
En el MWC 2024, este paradigma entró en el ámbito virtual con Dassault hablando con los usuarios sobre cómo poner en práctica la infraestructura de modelado y comunicaciones para aportar valor.
Stéphane Sireau, vicepresidente de industria de alta tecnología de Dassault Systèmes, explica: “Supongamos que tiene una instalación enorme al aire libre y tiene muchas piezas móviles, o un vehículo guiado automáticamente, por ejemplo. Si necesita conectarse en un área donde hay un área bastante amplia con muchos activos críticos donde se necesita el grado industrial, entonces el argumento comercial para una red 5G tiene sentido.
“Igualmente, puede haber casos en los que no seas capaz de encontrar un caso de negocio para 5G, así que ahí es donde entra en juego el gemelo virtual, porque te permite básicamente modelar 5G. [coverage] dentro del contexto más amplio de su instalación de fabricación a simple vista. Así que la conversación, a pesar de todo el entusiasmo, gira en torno al 5G. La discusión debe ser sobre el valor y debe ser realizada por organizaciones que comprendan profundamente el proceso de fabricación. Debería [the site] Si necesitamos una red 5G, la cuestión tiene que ser sobre el valor en el contexto del proceso industrial. Por lo tanto, el 5G no es un fin en sí mismo, sino un facilitador de este proceso”.
Para Sireau, el proceso comienza con contar con expertos que comprendan profundamente el proceso de diseño, ingeniería y fabricación. Luego, dice, mediante el uso de gemelos digitales los ingenieros pueden jugar con el valor al poder orquestar lo que quieren hacer en un mundo virtual antes de diseñar realmente. Lo que esto implica es que el diseño del producto no es el principio y el fin de todo. Los proyectos se basan mucho más en casos de uso y el modus operandi es que se toma el diseño del producto, se crea un gemelo virtual de su producto y luego las oportunidades son ilimitadas.
Maestrías en ingeniería
Los proyectos ahora incluyen GenAI. Los modelos CAD de Dassault permiten asignar datos virtuales a los del mundo real y crear un circuito de retroalimentación utilizando instrucciones de trabajo, que luego se pueden reutilizar, ya que se captura toda la intención del diseño, lo que significa que los modelos de lenguaje grandes (LLM) de datos de ingeniería ahora tienen valor masivo.
“El modelo de lenguaje grande puede procesar diferentes casos de uso. Ahora nos centramos en el modelo físico real que hoy es algo en lo que utilizamos el diseño generativo. Y en [our] En un tipo particular de sistema de diseño generativo, comienzas con tu nombre y luego le pides a la IA que genere cuál es el modelo que mejor se adapta a tu forma de pensar, y puedes ver cómo se le da forma a una pieza para cumplir con tus requisitos”, dice Sireau.
Los modelos de diseño actuales de Dassault GenAI muestran cómo construir un facsímil digital, incluida la agrupación, para interrogar al sistema de modelado y analizar piezas que pueden tener la forma y los materiales requeridos, etc. El diseño generativo se ve como una forma completamente nueva de diseñar en lugar de esbozar información. El usuario explica la pieza en general y sus atributos clave, no sólo incluyendo dimensiones sino dónde se fija o cuál es su función; atributos físicos como la fuerza del torque que puede…
