Progettare 464

88 progettare 464 • settembre 2024 l’analisi dei dati e il calcolo ad alte pre- stazioni (HPC). Questi strumenti permet- tono agli utenti di prevedere il risultato di un processo di produzione una volta progettata una parte. Raccogliendo dati da macchine dotate di sensori, diventa possibile confrontare l’oggetto prodotto con quello previsto dalla simulazione, considerando gli errori indotti dal pro- cesso di produzione e le tolleranze di progettazione, e identificare qualsiasi variazione che superi le tolleranze e la sua causa. Questo aiuta gli utenti a decidere se scartare, rielaborare, accet- tare una parte, e/o affinare il processo di produzione. Aiuta anche a identi- ficare combinazioni di segnali deboli che portano a malfunzionamenti delle macchine, consentendo una pianifica- zione tempestiva della manutenzione. Analisi delle cause Quando si verificano difetti di prodotto o guasti delle macchine di produzio- ne, identificare le cause attraverso la Root Cause Analysis RCA è un’attività complessa, ma preziosa. Gli strumenti di simulazione e analisi dei dati basati sull’IA aiutano a rilevare difetti di pro- gettazione, problemi con le materie prime, problemi di costruzione e pro- blemi di controllo della qualità il prima possibile. Questo migliora la qualità del prodotto, le prestazioni e l’affidabilità, impattando positivamente sulla repu- tazione dell’azienda. La RCA potenziata dall’IA offre ai team di ingegneria la capacità di determinare le probabili cause di guasto nei test, nelle ispezioni di qualità, nelle anomalie di proget- tazione e altro. L’IA è particolarmente preziosa nella RCA perché spesso richie- de un’analisi approfondita dei parametri di funzionamento delle macchine, delle caratteristiche dei materiali, dei fattori ambientali e di molte altre variabili. I problemi spesso sorgono da più fattori concomitanti, e capire la loro interazione è cruciale per identificare i difetti. L’IA gestisce questa complessità rapidamente e facilmente, scoprendo correlazioni che potrebbero essere difficili o impossibili da individuare per gli esseri umani. Gestire correttamente il processo RCA riduce i reclami in garanzia e i costi, aumenta i profitti e migliora la soddisfazione del cliente. L’RCA di nuova generazione basata sull’IA funziona consentendo agli utenti di specificare una metrica obiettivo (non conformità), e un elenco di potenziali cause che potrebbero influenzarla. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono correlare i dati di produzione con le non conformità e identificare tutti i sintomi che, quando osservati, hanno un’alta probabilità di causare una non conformità. Inoltre, il software può suggerire parametri operativi otti- mali per prevenire e ridurre i problemi identificati. Analisi dei testi e conformità normativa Una delle applicazioni di IA più semplici ma interessanti per l’industria aerospa- ziale è l’analisi dei testi. Analizzando documenti tecnici, rapporti e manuali, i produttori possono identificare potenziali errori, discrepanze o incongruenze che potrebbero causare difetti o problemi di sicurezza. L’analisi dei testi basata sull’IA consente anche di monitorare e interpretare i cam- biamenti e gli aggiornamenti normativi, garantendo la conformità ai requisiti in continua evoluzione. Estrarre informazio- ni dai dati testuali non strutturati, come i rapporti, può essere sfruttato per pren- dere decisioni più informate riguardo ai processi di produzione, ai cambiamenti di progettazione e all’allocazione delle risorse. L’analisi dei testi è anche un modo effi- ciente per esaminare i rapporti di ma- nutenzione, anche quelli in formato PDF. SOFTWARE Il gemello digitale può suggerire cambiamenti nelle condizioni operative o nei parametri di progettazione.