L’AI RIVOLUZIONA LA PROGETTAZIONE MECCANICA
L’IA sta innovando profondamente anche la progettazione meccanica ridefinendo il modo in cui ingegneri e designer concepiscono, sviluppano e ottimizzano prodotti. Da un approccio basato sull’intuizione e sull’esperienza, stiamo passando a un paradigma supportato da dati, algoritmi e capacità predittive, che promette di accelerare i cicli di sviluppo, migliorare le prestazioni dei prodotti e ridurre i costi di produzione.
Processi ottimizzati
Tradizionalmente, infatti, la progettazione meccanica si è affidata pesantemente all’esperienza umana, ai calcoli manuali (o semi-automatici) e a processi iterativi lunghi e costosi. Ogni modifica progettuale richiedeva nuove simulazioni, prototipi fisici e test, con un impatto significativo sui tempi di immissione sul mercato e sulle risorse. Un processo che le nuove tecnologie stanno smantellando, offrendo strumenti e metodologie che amplificano le capacità umane anziché sostituirle. L’AI, infatti, non si limita a svolgere compiti ripetitivi, ma è in grado di apprendere dai dati, identificare pattern complessi e generare soluzioni innovative che potrebbero sfuggire all’analisi umana.
Uno degli impatti più evidenti dell’AI sta nell’ottimizzazione della progettazione. Algoritmi di razionalizzazione topologica, potenziati dall’AI, infatti, possono esplorare milioni di possibili geometrie in tempi rapidissimi, identificando la struttura più efficiente per un dato set di vincoli (peso, resistenza, rigidità, ecc.). Questo porta alla creazione di componenti più leggeri, più robusti e spesso con geometrie complesse impossibili da ottenere con metodi di progettazione tradizionali, aprendo la strada a nuove possibilità per la manifattura additiva. L’AI non solo suggerisce le forme ottimali, ma può anche prevedere il comportamento di un componente sotto diverse condizioni di carico, riducendo la necessità di prototipazione fisica e accelerando il processo di validazione.
Un altro ambito cruciale in cui le nuove tecnologie danno un contributo fondamentale è quello della progettazione generativa. In questo campo, dopo che l’ingegnere ha definito gli obiettivi e i vincoli del progetto, l’AI genera autonomamente una moltitudine di varianti di design che soddisfano tali requisiti, accelerando la fase di ideazione e presentando soluzioni inaspettate che possono portare a prodotti radicalmente nuovi e migliorati. «L’IA può contribuire a un’ottimizzazione delle produzioni e alla manutenzione predittiva-preventiva delle macchine, come al miglioramento dei controlli di qualità nonché alla pianificazione delle operazioni», ha detto l’ingegner Roberto Magnani, membro del Comitato scientifico e tecnico dell’Ente nazionale per l’intelligenza artificiale Enia e consigliere e consulente per il Quantum computing di Aeit, Associazione italiana di elettrotecnica, elettronica, automazione, informatica e telecomunicazioni. E nell’epoca della customizzazione di massa, che implica sforzi aggiuntivi già in sede di ideazione e di design, le nuove tecnologie sono preziose per «le personalizzazioni di piccola scala e per lotti minimi richiesti dai clienti».
Analisi predittiva
Le nuove tecnologie, infatti, stanno rivoluzionando anche la simulazione e l’analisi predittiva. Modelli di machine learning possono essere addestrati su vasti dataset di dati di simulazione e test, consentendo di prevedere le prestazioni di un design con maggiore accuratezza e velocità rispetto ai metodi tradizionali. Questo significa che gli ingegneri possono iterare più rapidamente sul design, testare virtualmente un numero maggiore di scenari e identificare potenziali problemi prima che si manifestino nella fase di prototipazione fisica. La manutenzione predittiva, supportata dall’AI, può anche estendersi al ciclo di vita del prodotto, prevedendo guasti e suggerendo interventi prima che si verifichino, migliorando l’affidabilità e riducendo i costi di fermo macchina.
Inoltre, l’AI sta facilitando la collaborazione e la gestione della conoscenza. Sistemi basati sull’AI possono analizzare enormi quantità di dati di progetto, disegni tecnici, rapporti di test e feedback dei clienti, estraendo informazioni preziose che possono guidare le future decisioni di progettazione. Questo crea un circolo virtuoso di apprendimento e miglioramento continuo, trasformando l’esperienza accumulata in un asset aziendale tangibile e accessibile.
C’è poi appunto un tema di ricambio generazionale che nella logica di Magnani si traduce più che altro in un affiancamento fra professionisti di differenti generazioni, ognuno con le sue conoscenze. Mentre cioè ai nativi digitali può essere demandata l’elaborazione di algoritmi e soluzioni IT-based che descrivano o ragionevolmente prevedano l’eventuale verificarsi di anomalie, i più anziani possono mettere a fattor comune l’esperienza empirica maturata negli anni sulle anomalie e i difetti. L’essenziale è che gli uni e gli altri siano messi in condizione di dialogare e collaborare grazie a una diversa quanto inevitabile riorganizzazione delle aziende, ognuna delle quali è chiamata a mettere a punto «un suo modello su misura e micro-progetti pilota» tenendo conto delle sue caratteristiche.
Casi di successo
Curando i suoi studi sull’efficace implementazione dell’AI fra i più piccoli Roberto Magnani si è imbattuto in più di una classica success story, magari in ambiti impensati. Per esempio nel disegno e produzione di scarpe ove l’apporto dell’AI ha permesso di unire creatività, rapidità di progettazione ed esecuzione, personalizzazione dei modelli, senza nulla perdere dell’artigianalità made in Italy.
Si tratta di un esempio che ben si affianca a quello di una società meccanica nel campo della produzione di motoveicoli che utilizza IA con Il compito di replicare il comportamento umano nelle operazioni di controllo qualità basandolo su caratteristiche non solo metriche ma anche qualitative. La valutazione estetica del materiale permette di differenziare le sue proprietà e quindi il valore commerciale del prodotto finito inserendolo in un quadro integrato come sistema di supporto alle decisioni durante il processo di produzione industriale.
Un aspetto non secondario è rappresentato dal fatto che i sistemi con IA possono operare mantenendo sempre presente le normative sia di standard industriale che generalmente etiche nel fare le proposte che siano di design innovativi o di valutazione prodotti.
Nei processi illustrati vi c’è sempre un team fatto di esperti di processo e di prodotto che guidano l’addestramento del sistema scelto, il ruolo del professionista esperto è fondamentale perché l’esperto di IA possa scegliere e addestrare il modello corretto.
