Trazendo tecnologia de automação inteligente para o amplo mercado de engenharia

Em meio ao crescimento vigoroso em seu setor, os desenvolvedores de software de gerenciamento do ciclo de vida do produto (PLM) estão explorando a nuvem e o aprendizado de máquina para gerenciar dados e aprimorar a experiência dos usuários. Os líderes do setor também estão analisando o blockchain, seja para expandir o uso do livro-razão distribuído em seu software ou para integrá-lo onde fizer mais sentido em seus aplicativos de PLM.

O mercado de PLM no ano passado cresceu 9,4%, com 18 provedores gerando receita relacionada de US$ 500 milhões, disse Stan Przybylinski, vice-presidente de pesquisa da CIMdata Inc. Olhando para 2023, a CIMdata vê o mercado de PLM crescendo para quase US$ 72,4 bilhões em uma taxa de crescimento anual combinada de 8,6%.

“A aquisição da Mentor Graphics pela Siemens PLM Software a tornou o único fornecedor com ofertas que abrangem mecânica, elétrica/eletrônica e software”, disse ele. “Por causa dessa aquisição, a estimativa da CIMdata coloca a Siemens na primeira posição geral, superando a Dassault Systèmes em menos de US$ 100 milhões.”

Com os aprimoramentos e a consideração do blockchain para PLM, o aplicativo está sendo redefinido em parte para refletir os avanços fundamentais na fabricação.

“Acho que o grande problema é que o PLM não é mais um aplicativo independente”, disse John Kelley, vice-presidente de estratégia de cadeia de valor de produto da Oracle. “Faz parte da cadeia de suprimentos e fabricação integradas e é uma peça-chave da transição para a Indústria 4.0 e dispositivos inteligentes e conectados.”

O PLM também assumiu o gerenciamento de gêmeos digitais, big data e análises para criar aplicativos úteis como os de manutenção preventiva, monitoramento de ativos e monitoramento de produção, disse ele.
O CTO da Siemens PLM Software, Jim Rusk, pode concordar com Kelley. Rusk disse que o software PLM abrangente oferece uma vantagem competitiva.

“Vimos uma progressão bastante significativa de como os produtos são desenvolvidos”, disse ele. “Historicamente, a mecânica foi desenvolvida pelo grupo de engenharia e então talvez você tenha a eletrônica desenvolvida por outro grupo e talvez houvesse algum software. Essas barreiras de domínio em empresas que estão produzindo produtos complexos não podem mais existir. É mais difícil para eles competirem quando estão serializando esses processos.”

Adicionando gasolina ao aprendizado de máquina

Vikram Vedantham, gerente sênior de estratégia de negócios da Autodesk, disse que a tecnologia de design generativo de sua empresa, originalmente introduzida no ano passado e agora integrada em sua plataforma de design para fabricação, Fusion 360, tem sido líder na mudança de paradigma para trazer tecnologias de automação inteligente para o amplo mercado de engenharia.

O projeto generativo leva em consideração a definição de um problema e quaisquer restrições impostas por um usuário – incluindo dimensões, materiais, condições de carregamento – para gerar várias soluções de projeto viáveis ​​ou respostas para um problema de engenharia.

“Estamos interessados ​​em remover os gargalos que existem atualmente na forma como os dados fluem de uma pessoa e processo para outro, assumindo o ônus de traduzir esses dados por meio de uma experiência digitalizada de ponta a ponta perfeita, desde o design até a fabricação”, disse ele. . “Porque então podemos começar a procurar opções nas quais podemos fornecer seletivamente as respostas que um cliente prefere, em vez de expô-lo a centenas de resultados.”

A Autodesk aprimorou a experiência do usuário do Fusion 360, permitindo que os dados gerados desde a concepção em estágio inicial até a preparação da fabricação se movam perfeitamente no fluxo de trabalho à medida que os usuários alternam entre as páginas de "espaço de trabalho".

“Nós absolutamente queremos ter certeza de que assumimos o fardo de manipular os dados dentro do fluxo de trabalho”, disse Vedantham. “Nossa pesquisa de clientes e nosso envolvimento com o cliente definitivamente mostram que é uma necessidade emergente e imperativa no mercado.”

Enquanto a Autodesk trabalha na integração do aprendizado de máquina em seu processo de design generativo, a Oracle está aproveitando a inteligência artificial para análise preditiva e gerenciamento de qualidade em seu aplicativo Oracle PLM Cloud.

“Um dispositivo conectado à IoT pode detectar uma vibração que está fora dos parâmetros de design. É aí que entra o aproveitamento da análise preditiva e do aprendizado de máquina”, disse Kelley. “Primeiro, preciso prever quando esse ativo falhará ou quando a qualidade do produto produzido nessa máquina estiver fora dos parâmetros. Em segundo lugar, preciso da análise para avaliar a ordem de serviço agendada para o equipamento ou linha de produtos e escolher o melhor momento para emitir uma ordem de serviço de manutenção preditiva para garantir que minimizamos o impacto no rendimento da minha fábrica. Mas também vou inserir isso no meu aplicativo de qualidade para determinar se são necessárias alterações no produto para evitar ou reduzir a chance de esse problema acontecer novamente.”

À medida que as empresas passam de vendas de produtos para produtos como serviço, é fundamental garantir o tempo de atividade para controlar o fluxo de receita. A manutenção preditiva e o gerenciamento preditivo de ativos são essenciais para esses novos modelos de negócios e agora fazem parte do software PLM.

Um PLM conectado digitalmente também não é mais usado apenas pela engenharia. Ele também é usado pela cadeia de suprimentos, fabricação, vendas, suporte e outros parceiros em toda a cadeia de valor do produto e, como tal, são necessários painéis e interface de usuário específicos de função para garantir que cada usuário obtenha informações úteis específicas de função necessárias para realizar seu trabalho.

“Então, tivemos que nos concentrar em apresentar informações significativas com base nas funções”, disse Kelley. “E isso é fundamental, porque você precisa armazenar uma quantidade enorme de informações sobre o produto no PLM para criar aquele segmento digital ou registro de produto corporativo que você deseja.”

A Oracle faz isso diretamente na interface do usuário e nas análises incorporadas ao aplicativo.

“Enquanto você está fazendo seu trabalho, você pode ver análises e painéis que são muito configuráveis ​​para seu uso e sua função”, disse ele. “Então, um usuário final verá transações de nível inferior, enquanto um gerente verá um painel sobre a integridade do produto.”

Na Siemens, o aprendizado de máquina é usado no software NX integrado para projeto, simulação e fabricação.

“Estamos coletando dados enquanto o usuário está trabalhando com o produto na máquina do usuário”, disse Rusk. “Mas então estamos colocando algum aprendizado de máquina para funcionar e dizendo que, dadas as últimas horas ou mais, aqui está um padrão que estamos reconhecendo. Com base no que esse usuário ou um grupo maior de usuários fez no passado, podemos prever o que eles precisam fazer a seguir para concluir sua tarefa.”

Ainda há necessidade de julgamento de engenharia humana e tomada de decisões, acrescentou. Mas a inteligência artificial e o aprendizado de máquina podem chegar a essas decisões e fornecer as informações de que o usuário precisa com muito mais rapidez.

Rusk disse que tornar a experiência do usuário mais simples é “na frente e no centro” para seu software de PLM baseado em servidor Teamcenter e a plataforma de entrada baseada em navegador do Teamcenter, Active Workspace. Juntos, eles são o principal acesso às informações de um produto que podem ser apresentadas textualmente ou graficamente. Isso porque a complexidade de seu grupo de usuários aumentou.

“Nossos usuários estão produzindo alguns dos produtos mais complicados do mundo, sejam automóveis, aviões ou eletrônicos de consumo”, disse ele. “Seja o que for, exige um público cada vez mais amplo.

“Você pode imaginar que, indo além do ambiente de desktop tradicional, ele abre o acesso de dispositivos móveis”, disse ele. “Isso abre para outras partes da operação, incluindo fornecimento, chão de fábrica e departamento de engenharia. A ideia é simplificar e nivelar a experiência do usuário para que os usuários possam realizar uma pesquisa muito rapidamente, obter as informações de seu interesse e prosseguir para a próxima etapa.”

Onde o blockchain faz sentido?

Também faz parte do PLM o rastreamento e rastreamento, o sistema para identificar cada localização de um item e outras informações.

A Oracle este ano começou a oferecer aplicativos blockchain para rastreamento e rastreamento inteligentes, linhagem e proveniência de lotes (o que ajuda na conformidade com identificadores de dispositivos exclusivos), cadeia de frio inteligente (documentação de refrigeração adequada para perecíveis) e rastreamento de garantia e uso.

“Consideramos a IoT e a capacidade de incorporar blockchain como parte de nossa pegada geral”, disse Kelley.

A Oracle está avaliando o blockchain para futuras listas de materiais e colaboração de gerenciamento de mudanças com parceiros terceirizados de design e fabricação.

Kelley disse que tradicionalmente o OEM gerenciará uma colaboração com o fornecedor gerenciando a BOM (listas de materiais) e as alterações de engenharia em seu sistema PLM e, em seguida, enviará as informações para os fornecedores que, então, as colocarão em seu sistema. Mas para sua empresa, a colaboração torna os aplicativos blockchain adequados para BOMs e pedidos de alteração de engenharia, e a Oracle está construindo planos para eles.

“Então essa é uma área que visaremos para blockchain”, disse Kelley. “Ainda não temos uma data ou hora para isso, mas é definitivamente uma área que vamos alavancar com blockchain para aumentar a colaboração entre parceiros e a cadeia de suprimentos e a cadeia de valor do produto.”

Blockchain é uma “área de exploração” para a Autodesk, disse Vedantham.

“Também estamos analisando a partir de um aspecto de parceria estratégica para descobrir a melhor forma de integrá-lo”, acrescentou.

E na Siemens, não há prazo para implementar o blockchain, embora seja uma “área de interesse ativa” para a empresa, disse Rusk.

“Há uma preocupação com informações falsificadas que podem ter sido coletadas em algum lugar no espaço digital e depois reunidas e entregues ao OEM”, disse ele. “Há potencial para o blockchain poder se inserir e impedir que isso aconteça nesses tipos de cenários.

“Portanto, acho que essa abordagem de permitir que ele persiga preocupações específicas sobre validação adequada, falsificação, validação de fornecedor e outros tipos de preocupações que você possa encontrar no ciberespaço é um dos principais benefícios que você obtém do blockchain.”