Tutti convengono sul fatto che la qualità di un prodotto sia importante, anche se ognuno ha diverse interpretazioni del termine qualità: c’è chi si focalizza sull'efficienza, chi sulla cura dei dettagli estetici, chi sulla user experience e chi sulla percezione di robustezza.
Al di là delle definizioni dei singoli, la qualità dei prodotti e dei beni è un tema centrale per tutte le aziende, in quanto influisce direttamente sulla profittabilità del business (dal costo di ciò che si acquista alla marginalità dei beni che si vendono).
Quanto la pianificazione delle azioni da intraprendere per assicurare determinati livelli di qualità sia importante, ce lo ricordano anche episodi storici come ad esempio l’incidente dello Shuttle Columbia disintegrato al rientro in orbita per problemi legati ad un errato risk-assessment.
In questo articolo mostreremo come le tecnologie digitali di simulazione siano uno strumento molto efficace per prevedere il livello di qualità dei prodotti e supportare la gestione della qualità durante il processo di sviluppo.
C’è una lunga lista di motivi per cui la qualità di un prodotto (o servizio) sia centrale per ogni organizzazione:
La gestione della qualità in azienda è un tema molto complesso. Se ci limitiamo al design di nuovi prodotti, si può distinguere tra:
Il livello di complessità dei prodotti è in costante aumento, questo è dovuto alla tendenza nell’inglobare diverse tecnologie produttive e funzionalità. La complessità, che arricchisce i prodotti di nuove funzioni, rappresenta però anche una grossa sfida. Le possibilità di guasto di prodotti complessi aumentano con il numero di parti e di funzionalità.
Questo significa che testare tutti i modi di guasto prima del rilascio del prodotto sul mercato potrebbe diventare una impresa ciclopica, arrivando a mettere in discussione la profittabilità stessa del prodotto. L’interazione tra il sistema e le interfacce di controllo (che molte volte agiscono intelligentemente prima che si raggiungano punti di lavoro critici) rende il processo di gestione qualità (piano di test, FMEA, risk assessment) ancora più complesso: quanti test bisogna fare per essere ragionevolmente sicuri? quali? quali sono le condizioni più critiche?
Il modo in cui la simulazione può aiutare nel progettare prodotti di qualità è abbastanza diretto: si simulano in un mondo virtuale le condizioni di esercizio del prodotto senza bisogno di prototipi fisici. I principali benefici sono:
Il vero vantaggio della simulazione, nella fase di design di prodotti articolati e complessi, è quello di poter capire quello che avverrà fisicamente ed il suo motivo. Questa è la chiave per progettare avendo un obiettivo ed una strada maestra per arrivarci, piuttosto che una serie di tentativi che si pianificano sulla base dell’esperienza. In questo grafico vediamo la classica curva “a vasca da bagno” del tasso di guasto.
L’utilizzo della simulazione nel ciclo di design permette di migliorare il prodotto soprattutto nella fase cruciare definita di premature failure. Con la simulazione in tempo reale si possono verificare velocemente errori macroscopici di progettazione che porterebbero rapidamente a guasti.
Ad esempio si può verificare se il livello di sforzo di un componente meccanico sia vicino alla soglia critica di cedimento, che potrebbe portare al collasso entro pochi cicli di utilizzo. Oppure scoprire se un cuscinetto in un riduttore non viene lambito da lubrificante in modo sufficiente, cosa che sicuramente porterebbe ad un guasto in tempi brevissimi.
Un altro caso in cui la simulazione aiuta a progettare prodotti migliori, è basata sull’analisi di fenomeni di affidabilità. Si può ad esempio simulare il comportamento a fatica di un albero motore, per evitare che ceda prima della manutenzione programmata. O ancora, è possibile verificare che la temperatura di esercizio di un semiconduttore sia ragionevolmente sotto la temperatura di soglia, in modo da garantire una lifetime corretta. In questi due casi, si possono quindi diminuire in maniera efficace i casi di wear out con conseguente miglioramento della qualità complessiva del prodotto.
Prima di spiegare come la simulazione può supportare il team nella gestione della qualità di progetto, faremo una breve digressione sul generico flusso di progetto che porta alla necessità di testare e verificare i prodotti o i campioni, quando lo sviluppo non è ancora concluso.
Una volta ricevute le specifiche di prodotto, il team analizza tutte le possibili modalità di guasto, svolgendo una FMEA. Nei casi in cui non è possibile a priori valutare correttamente i parametri della FMEA (severità del guasto, identificabilità e probabilità), il piano di validazione permette di eseguire una serie di test che fanno luce su questi dubbi.
Quando si pianifica un test, bisogna avere un valido “progetto” della prova da fare. Ci si deve domandare, ad esempio, se il test metterà in luce i comportamenti che si vogliono indagare; se l’apparato di misura è abbastanza preciso rispetto ai risultati che si vogliono vedere ed altro ancora.
Qui la simulazione è un potentissimo strumento di supporto, perché permette di valutare quello che potrebbe succedere nel test. Per essere più chiaro faremo un esempio semplice ma efficace.
Si immagini di voler caratterizzare la conducibilità termica di un materiale attraverso la misura della temperatura di una barra, al cui estremo è imposta una temperatura fissa (Tc), mentre all’altro è libera (Tf), come nell’immagine.
Se il materiale è molto conduttivo, la temperatura dell’estremità libera sarà “simile” a quella della sorgente. Per fare in modo che l’estremità fredda lo sia in maniera sufficiente da permettere una buona caratterizzazione, un metodo potrebbe essere quello di usare dei campioni ragionevolmente lunghi. Questo perché man mano che si aumenta la lunghezza del campione, la Tf sarà più vicina alla temperatura ambiente che si suppone molto lontana da Tc . Contrariamente, se il materiale è isolante, il lato “freddo” sarà molto vicino alla temperatura ambiente. In questo caso, per una misura di qualità, bisognerebbe avere un campione meno lungo possibile. Se i campioni fossero troppo lunghi, si misurerebbe un valore così prossimo alla temperatura ambiente da non cogliere alcuna differenza tra i materiali testati.
In casi come questi, la determinazione del corretto set up della prova (in questo caso la lunghezza ottimale del campione) possono essere definiti simulando la prova nelle diverse condizioni. Si può riuscire in questo modo a determinare un valore di lunghezza del campione adeguato per una misura corretta delle proprietà di interesse.
Sebbene estremamente semplificato, questo esempio fa capire che anche in fase di test sperimentale le scelte giuste permettono di centrare l’obiettivo evitando molti test e fallimenti ripetuti. Più un fenomeno o un test sono complessi, più la simulazione ci può essere d’aiuto nel capire se il test può darci i risultati attesi e quanto questi risultati possono essere accurati.
Tutto ciò a sua volta si riassume nel risparmio di soldi, di tempo e alla maggiore confidenza che alla fine del ciclo di sviluppo, il prodotto avrà molti meno problemi legati alla qualità.
La simulazione è spesso, a torto, vista come un tool che vive e muore all’interno dell’ufficio tecnico o R&D. In realtà, è uno strumento che porta benefici a 360° lungo tutto il percorso di design e sviluppo, anche su temi, come quello della qualità, apparentemente lontani dal dominio del calcolo computazionale.
Pur essendo uno strumento molto verticale, per i quali è spesso necessario avere delle conoscenze tecniche specialistiche, la simulazione è lo strumento ideale per ottenere un modello previsionale del comportamento di ciò che si sta per realizzare. Poter prevedere permette di fare meno errori, di concentrare i test sui reali punti critici ed ottenere alla fine un risultato di qualità superiore.