AI nella progettazione: soluzioni avanzate per sfide complesse

La progettazione è un processo complesso che richiede tempo, risorse e una grande quantità di input ingegneristico e creativo. Le aziende si trovano spesso di fronte a sfide significative nel bilanciare la necessità di innovazione, vincoli di tempo, budget e risorse disponibili. Come migliorare il risultato progettuale e ottimizzare i processi? Quali nuove tecnologie sono disponibili?

Il ruolo dell’AI nella progettazione

 L'ascesa dell'intelligenza artificiale ha aperto nuove frontiere nell'ambito della progettazione dei prodotti, offrendo alle aziende strumenti e tecniche avanzate per ottimizzare il processo.

L'AI è preziosa perché può essere impiegata per analizzare grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti, come feedback dei clienti, dati di vendita, tendenze di mercato e metriche delle prestazioni, al fine di identificare modelli e insight utili per la progettazione del prodotto. Algoritmi di apprendimento automatico possono essere addestrati su questi dati per identificare correlazioni e relazioni nascoste tra vari fattori, consentendo alle aziende di prendere decisioni più informate e mirate sulla progettazione e lo sviluppo della produzione: ciò può portare a prodotti più efficienti ed efficaci in grado di soddisfare meglio le esigenze dei clienti.

La progettazione multi-obiettivo

Uno dei vantaggi dell'utilizzo dell'AI nella progettazione del prodotto è dunque, la capacità di ottimizzare i progetti contemporaneamente per criteri diversi: mentre i metodi tradizionali di progettazione di norma ottimizzano per un singolo obiettivo alla volta, le nuove tecnologie consentono di tenere in considerazione più parametri contemporaneamente (ad esempio, un’azienda potrebbe voler ottimizzare allo stesso tempo la forza, il peso e il costo di un prodotto) portando a soluzioni progettuali in grado di massimizzare il valore complessivo del prodotto stesso.

Sapiens Analytics  una delle principali realtà provider di AI, è in grado di fornire soluzioni avanzate che garantiscono appunto l’ottimizzazione multi-obiettivo, che consente alle aziende di massimizzare il valore complessivo del loro prodotto ottimizzando simultaneamente una serie di criteri e obiettivi concorrenti. Utilizzando algoritmi avanzati e tecniche di ottimizzazione, Sapiens Analytics è in grado di identificare soluzioni che bilanciano in modo efficace le esigenze dei clienti, le capacità produttive e i vincoli di costo, consentendo alle aziende di massimizzare il valore del loro investimento in progettazione e sviluppo.

Inoltre, Sapiens Analytics è un leader nel campo del design generativo, un approccio alla progettazione del prodotto AI-driven   che consente alle aziende di esplorare un'ampia gamma di soluzioni di progettazione in modo rapido ed efficiente, poiché crea diverse opzioni in base ai parametri di input. Anche in questo caso, mentre il processo di progettazione tradizionale riesce ad analizzare un numero limitato di possibilità, l’intelligenza artificiale è in grado di esaminare centinaia o addirittura migliaia di opzioni in pochi secondi: è evidente come questo si traduca in ingenti risparmi di tempo e risorse e in un time to market ottimizzato. Il processo inizia con la definizione dei requisiti del prodotto, come peso, resistenza e proprietà del materiale; l'algoritmo AI genera quindi più varianti di design che soddisfano i requisiti; infine i progetti vengono valutati e viene scelta l'opzione migliore.

È facile intuire come un tale utilizzo dell’intelligenza artificiale possa avere effetti positivi anche in chiave sostenibilità, oggi uno dei criteri cardine della progettazione in ogni settore: le aziende sono messe in condizione di ridurre gli sprechi e l'utilizzo delle materie prime o aiutate dalla tecnologia a identificare materiali sostenibili e opzioni di progettazione che riducono al minimo l'impatto ambientale.

L’analisi predittiva

 Un altro modo in cui Sapiens Analytics utilizza l'intelligenza artificiale per la progettazione è attraverso l'analisi predittiva , che impiega algoritmi statistici e tecniche di apprendimento automatico per esaminare i dati e anticipare i risultati futuri del processo. Questo tipo di analisi consente di individuare potenziali difetti di progettazione e punti critici prima della realizzazione del prodotto effettivo. Attraverso l'analisi predittiva dei dati provenienti da simulazioni e test, Sapiens Analytics individua prontamente eventuali problematiche, consentendo alle aziende di apportare tempestivamente le necessarie modifiche per migliorare la qualità del progetto finale, ridurre la necessità di prototipi fisici e migliorare il processo produttivo.

Le soluzioni messe in campo permettono avanzate opzioni di simulazione, processo di creazione di un modello virtuale del prodotto e il suo test in diverse condizioni. Grazie all'AI, le aziende possono condurre simulazioni più accurate, considerando una vasta gamma di variabili e scenari, e così identificare potenziali difetti di progettazione e apportare modifiche prima di costruire i prototipi.

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Altro aspetto fondamentale è la capacità dell’AI di automatizzare il processo di sviluppo del prodotto, attraverso la generazione e l'iterazione delle opzioni di progettazione, la creazione di simulazioni e prototipi virtuali e persino il test e la convalida delle prestazioni. Tutto ciò porta a un ingente risparmio di tempo e denaro, migliorando nel complesso la qualità dei prodotti finali.

Come avviene lo sviluppo di una soluzione Sapiens Analytics per la progettazione?

 Grazie alla sua expertise nel campo dell'Intelligenza Artificiale per la progettazione dei prodotti, Sapiens Analytics ha aiutato numerose aziende a esplorare nuove opportunità di progettazione e sviluppo, ottenendo risultati significativi e tangibili.

Sapiens Analytics è in grado di supportare sia aziende che hanno già una struttura ICT in grado di operare sullo sviluppo, sia realtà che richiedono una soluzione completa.

Il processo di sviluppo di una soluzione Sapiens Analytics per la progettazione è suddiviso in diverse fasi chiave, ognuna delle quali mira a garantire la massima qualità e efficienza della produzione finale.

• Analisi: studio propedeutico dei processi e delle esigenze del cliente, acquisizione di competenza di dominio.

• Training: creazione del datalake di addestramento con documentazione tecnica, dati di progetto e disegni già portati a termine, informazioni sui processi di manifattura.

• Sviluppo: progettazione e sviluppo di prototipi di strumenti predittori.

• Testing: verifica dell’efficacia e della bontà delle soluzioni e analisi fornite dai predittori sviluppati.

• Lancio in produzione: al termine del percorso di sviluppo, prototipazione e test, si procede, alla messa in produzione del predittore che si è rivelato più performante

• Raccolta dei risultati: valutazione dell’impatto in termini di resa economica del sistema di Intelligenza Artificiale.

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