PRO_458

progettare 458 • novembre / dicembre 2023 57 un anno fa. Non sorprende come l’80% degli executives tema che rallentamen- ti o fallimenti delle attività mirate alla digitalizzazione delle loro aziende causi una crescita poco controllabile di costi e la possibile perdita di market share. Quattro fattori importanti del processo di digitalizzazione sono la simulazione numerica, il calcolo ad alta velocità (HPC), la capacità di gestire e analizzare grandi quantità di dati e l’impiego delle tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e Machine learning (ML). Analisi dei dati La simulazione numerica ha rappresen- tato una rivoluzione epocale, consen- tendo alle aziende di progettare, otti- mizzare e produrre prodotti complessi sempre più rapidamente, riducendo i costi senza compromettere la qualità e la affidabilità. Oggi il suo impiego è consolidato ed esteso alle aziende di ogni dimensione anche grazie a solu- zioni flessibili e all’accesso a risorse su cloud. Le nuove piattaforme, sfrut- tando automazione ed AI, gestiscono tantissimi processi liberando il tempo delle risorse per attività ad alto valore aggiunto. Anche la data analytics è ben diffusa. Le aziende da anni raccolgono dati relativi al personale, al magazzino, alla produzione. Ci sono però delle problematiche che limitano ancora, e di molto, il ritorno dell’investimento. La carenza di esperti e la difficoltà di formare chi è già in azienda rendono difficile un impiego esteso della disci- plina. Non è inusuale, infatti, vedere POC ben riusciti che non vengono poi integrati nei processi aziendali. In più, gli analisti spesso non hanno le basi per comprendere le esigenze di alcuni team come l’ingegneria o la produ- zione, e si scontrano con una enorme disomogeneità di formati e supporti dei dati, conservati in dipartimenti tra loro non comunicanti. Qui vengono in aiuto piattaforme no-code come Altair Ra- pidMiner, che permettono anche a non esperti di utilizzare strumenti molto po- tenti con una curva di apprendimento estremamente rapida. Mettere questi strumenti nelle mani della progettazio- ne, R&D, produzione e manutenzione permette loro di prendere decisioni informate, e quindi migliori. Ritorno dell’investimento Ottenere ritorni non è complicato, anzi. Un esempio di attività ad alto valore aggiunto sono le analisi testuali. Ana- lizzando documenti tecnici, rapporti e manuali, i produttori possono identifi- care potenziali errori o incongruenze che potrebbero portare a difetti del prodotto o problemi di sicurezza; si possono monitorare i cambiamenti di specifiche e normative, garantendo la conformità ai requisiti in evoluzione; si può completare l’analisi dei dati nu- merici estraendo informazioni utili dai dati testuali non strutturati, consenten- do ai produttori di prendere decisioni più informate riguardo ai processi di produzione, ai cambiamenti di proget- tazione e all’allocazione delle risorse. La convergenza tra simulazione, a- nalisi dei dati, intelligenza artificiale e machine learning promette quindi di poter simulare sistemi molto com- 1 - Text analysis in aerospace manufacturing permette di scoprire preziose informazioni da documenti tecnici, registri di manutenzione, canali di comunicazione e altro ancora. SPECIALE INDUSTRIA AEROSPACE