In numerosi mercati verticali, i responsabili R&D (ricerca e sviluppo) e i CAE (Computer Aided Engineering) manager hanno il difficile compito di gestire e coordinare progetti estremamente complessi, dove occorre integrare l’utilizzo di svariati tool software. È, questa, ormai, la prassi nella realizzazione dei moderni velivoli per uso commerciale o militare nel settore aerospaziale, così come lo sviluppo, in campo automotive, di veicoli innovativi in ambito civile o per la difesa.
Si tratta tipicamente di ambienti altamente tecnici in cui operano team di lavoro differenti, allocati su molteplici aree disciplinari e spesso dislocati a livello geografico. Questi strumenti sfruttano, sempre più spesso, metodologie di progettazione concorrente e distribuita che incentivano la collaborazione tra i vari reparti, con l’obiettivo di gestire il progetto nella maniera più efficiente possibile.
Un aspetto chiave da tenere presente in questi scenari è che al cuore di ogni progetto di sviluppo e test di un nuovo prodotto c’è la fase, cruciale, della simulazione, basata sull’elaborazione di modelli che aiutano a prevedere come il sistema appena ingegnerizzato funzionerà e si comporterà in condizioni reali.
La fase di simulazione è tradizionalmente dispendiosa in termini di tempo, risorse computazionali ed economiche, sia perché occorre reiterare più volte la simulazione stessa utilizzando elevata potenza di calcolo, sia perché questa fase richiede la realizzazione di prototipi fisici che permettono di condurre la sperimentazione. Appare evidente che razionalizzare e automatizzare questi workflow, sfruttando nel modo migliore i dati provenienti dai diversi tool software, riveste un’importanza critica per rendere il processo di design il più efficiente possibile.
Oggi infatti, sempre più, nei contesti descritti, in cui team di ingegneri geograficamente distribuiti collaborano su scala globale per migliorare le funzionalità e le performance, diventa strategico valutare la fattibilità e l’usabilità del prodotto nonché la correttezza delle sue configurazioni fin dalle prime fasi del processo di design. Anticipare la fase di simulazione il più possibile, nelle fasi iniziali del ciclo di vita del prodotto, è possibile, oggi, attraverso l’adozione di strumenti di ottimizzazione della simulazione stessa, che permettono di ridurre le iterazioni e accorciare cicli di design e tempi di sviluppo.
I modelli di simulazione utilizzati per la prototipazione virtuale sono in grado di esprimere una gamma di caratteristiche estremamente varia: dalle ipotesi sulla linearità del modello alle dimensioni del problema ingegneristico (numero di variabili), dalla complessità, rappresentata sia dal numero di obiettivi e vincoli, sia dal numero di discipline coinvolte, a fattori come il livello minimo accettabile di affidabilità e a molti altri aspetti tecnici.
L’intelligenza dei software permette anche di arrivare a conclusioni e soluzioni ingegneristiche che altrimenti sarebbero state abbandonate o non considerate e che molto spesso si traducono in una riduzione dei costi di sviluppo. In ultima analisi, i risultati ottenuti in termini di miglior coordinamento delle strategie di prodotto e miglior pianificazione portano a ridurre la pressione sui team di progetto e a centrare gli obiettivi di time-to-market.