Revolucionando la ingeniería con automatización inteligente: Nube, ML y Blockchain en PLM

En medio de un crecimiento vigoroso en su industria, los desarrolladores de software de gestión del ciclo de vida del producto (PLM) están explotando la nube y el aprendizaje automático para gestionar datos y mejorar la experiencia de los usuarios. Los líderes de la industria también están mirando blockchain, ya sea para expandir el uso del libro mayor distribuido en su software o para integrarlo donde tiene más sentido en sus aplicaciones PLM.

El mercado PLM el año pasado creció 9.4%, con 18 proveedores generando ingresos relacionados de $500 millones, dijo Stan Przybylinski, VP de investigación en CIMdata Inc. Mirando hacia 2023, CIMdata ve el mercado PLM creciendo a casi $72.4 mil millones a una tasa de crecimiento anual combinada de 8.6%.

«La adquisición de Mentor Graphics por Siemens PLM Software los convirtió en el único proveedor con ofertas que abarcan mecánica, eléctrica/electrónica y software», dijo. «Debido a esa adquisición, la estimación de CIMdata tiene a Siemens en la posición No. 1 general, superando a Dassault Systèmes por menos de $100 millones».

Con las mejoras y consideración de blockchain para PLM, la aplicación está siendo redefinida en parte para reflejar avances fundamentales en manufactura.

«Creo que el gran tema es que PLM ya no es una aplicación independiente», dijo John Kelley, VP de estrategia de cadena de valor de producto en Oracle. «Es parte de cadena de suministro integrada y manufactura, y es una pieza clave de la transición a Industria 4.0 y dispositivos inteligentes y conectados».

PLM también ha asumido la gestión de gemelos digitales, big data y analíticas para construir aplicaciones útiles como las de mantenimiento preventivo, monitoreo de activos y monitoreo de producción, dijo.
El CTO de Siemens PLM Software, Jim Rusk, podría estar de acuerdo con Kelley. Rusk dijo que el software PLM integral ofrece una ventaja competitiva.

«Hemos visto una progresión bastante significativa de cómo se desarrollan los productos», dijo. «Históricamente, lo mecánico era desarrollado por el grupo de ingeniería y luego tal vez tendrías electrónica que se desarrollaba por otro grupo y tal vez había algo de software. Esas barreras de dominio en empresas que producen productos complejos ya no pueden sostenerse. Es más difícil para ellos competir cuando están serializando estos procesos».

Agregando gasolina al aprendizaje automático

Vikram Vedantham, gerente senior de estrategia de negocio en Autodesk, dijo que la tecnología de diseño generativo de su firma, originalmente introducida el año pasado e ahora integrada dentro de su plataforma de diseño a manufactura, Fusion 360, ha sido líder en el cambio de paradigma para llevar tecnologías de automatización inteligente al amplio mercado de ingeniería.

El diseño generativo toma en cuenta la definición de un problema y cualquier restricción impuesta por un usuario —incluyendo dimensiones, materiales, condiciones de carga— para generar múltiples soluciones de diseño viables o respuestas a un problema de ingeniería.

«Estamos interesados en eliminar los cuellos de botella que actualmente existen en cómo fluyen los datos de una persona y proceso a otro, asumiendo la carga de traducir esos datos a través de una experiencia digitalizada sin costuras de extremo a extremo desde diseño hasta manufactura», dijo. «Porque entonces podemos empezar a buscar opciones donde podamos servir selectivamente respuestas que un cliente prefiere en lugar de exponerlos a cientos de resultados».

Autodesk ha mejorado la experiencia de usuario de Fusion 360 al permitir que los datos generados desde ideación en etapa temprana hasta preparación de manufactura se muevan sin problemas dentro del flujo de trabajo mientras los usuarios alternan entre páginas de «espacio de trabajo».

«Absolutamente queremos asegurarnos de que asumimos la carga de manipular los datos dentro del flujo de trabajo», dijo Vedantham. «Nuestra investigación de clientes y nuestro compromiso con el cliente definitivamente muestran que esa es una necesidad emergente e imperativa en el mercado».

Mientras Autodesk trabaja en integrar aprendizaje automático en su proceso de diseño generativo, Oracle está aprovechando la inteligencia artificial para analíticas predictivas y gestión de calidad en su aplicación Oracle PLM Cloud.

«Un dispositivo conectado IoT puede detectar una vibración que está fuera de los parámetros de diseño. Ahí es donde aprovechar analíticas predictivas y aprendizaje automático entra», dijo Kelley. «Primero, necesito predecir cuándo ese activo fallará o cuándo la calidad del producto producido en esa máquina cae fuera de parámetros. Segundo, necesito las analíticas para evaluar la orden de trabajo programada para el equipo o línea de producto y elegir el mejor momento para emitir una orden de trabajo de mantenimiento predictivo para asegurar que minimizamos el impacto en mi rendimiento de fábrica. Pero también voy a retroalimentar eso en mi aplicación de calidad para determinar si se necesitan cambios de producto para prevenir o reducir la posibilidad de que este problema vuelva a ocurrir».

A medida que las empresas pasan de ventas de producto a producto como servicio, garantizar tiempo de actividad para controlar el flujo de ingresos es crítico. Mantenimiento predictivo y gestión predictiva de activos son críticos para estos nuevos modelos de negocio y ahora son parte del software PLM.

Un PLM digitalmente conectado ya no es usado solo por ingeniería, tampoco. También es usado por cadena de suministro, manufactura, ventas, soporte y otros socios a lo largo de la cadena de valor del producto y, como tal, interfaces de usuario y paneles específicos de rol son necesarios para asegurar que cada usuario obtenga información útil específica de rol necesaria para hacer su trabajo.

«Así que hemos tenido que enfocarnos en presentar información significativa basada en roles», dijo Kelley. «Y eso es clave, porque necesitas almacenar una tremenda cantidad de información sobre el producto en PLM para crear ese hilo digital o registro de producto empresarial que quieres».

Oracle hace eso directamente en la UI y en analíticas embebidas en la aplicación.

«Mientras haces tu trabajo puedes ver analíticas y paneles que son muy configurables para tu uso y tu rol», dijo. «Así que un usuario final verá transacciones de nivel inferior mientras un gerente verá un panel sobre salud del producto».

En Siemens, el aprendizaje automático se usa en el software NX integrado para diseño, simulación y manufactura.

«Estamos recopilando datos mientras el usuario trabaja con el producto en la máquina de un usuario», dijo Rusk. «Pero luego ponemos algo de aprendizaje automático a trabajar y decimos que dadas las últimas varias horas o más aquí hay un patrón que estamos reconociendo. Basado en lo que ese usuario o un grupo más grande de usuarios ha hecho en el pasado, podemos predecir qué es lo que necesitan hacer a continuación para completar su tarea».

Todavía hay necesidad de juicio de ingeniería humano y toma de decisiones, agregó. Pero la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden llegar a esas decisiones y servir la información que el usuario necesita mucho más rápido.

Rusk dijo que hacer la experiencia de usuario más simple es «frente y centro» para su software PLM basado en servidor Teamcenter y la plataforma de entrada basada en navegador de Teamcenter, Active Workspace. Juntos son el acceso principal a la información de un producto que puede presentarse textual o gráficamente. Eso es porque la complejidad de su grupo de usuarios ha aumentado.

«Nuestros usuarios están produciendo algunos de los productos más complicados del mundo, ya sea que hables de automóviles o aviones o electrónica de consumo», dijo. «Sea lo que sea requiere una audiencia cada vez más amplia.

«Puedes imaginar que yendo más allá del entorno de escritorio tradicional te abre para acceso desde dispositivos móviles», dijo. «Lo abre para otras partes de la operación, incluyendo abastecimiento, planta, y el departamento de ingeniería. La idea allí es simplificar y aplanar la experiencia de usuario para que los usuarios puedan muy rápidamente realizar una búsqueda, tomar la información que les interesa y proceder al siguiente paso».

¿Dónde tiene sentido blockchain?

También parte de PLM es rastreo y trazabilidad, el sistema para señalar cada ubicación de un artículo y otra información.

Oracle este año comenzó a ofrecer aplicaciones blockchain para rastreo y trazabilidad inteligente, linaje de lote y procedencia (que ayuda con cumplimiento de identificador único de dispositivo), cadena de frío inteligente (documentación de refrigeración adecuada para perecederos) y rastreo de garantía y uso.

«Consideramos IoT y la capacidad de incorporar blockchain como parte de nuestra huella general», dijo Kelley.

Oracle está evaluando blockchain para futuras listas de materiales y colaboración de gestión de cambios con socios de diseño y manufactura externalizados.

Kelley dijo que tradicionalmente el OEM gestionará una colaboración con proveedores gestionando la BOM (listas de materiales) y cambios de ingeniería en su sistema PLM y luego enviará la información a los proveedores que luego la incorporarían en su sistema. Pero para su compañía, la colaboración hace que las apps blockchain sean un buen ajuste para BOMs y órdenes de cambio de ingeniería, y Oracle está construyendo planes para ellos.

«Así que ese es un área a la que nos dirigiremos para blockchain», dijo Kelley. «No tenemos una fecha o hora para eso aún, pero definitivamente es un área que aprovecharemos con blockchain para aumentar la colaboración entre socios y la cadena de suministro y cadena de valor del producto».

Blockchain es un «área de exploración» para Autodesk, dijo Vedantham.

«También lo estamos viendo desde un aspecto de asociación estratégica para averiguar cómo integrarlo mejor», agregó.

Y en Siemens, no hay marco de tiempo para implementar blockchain aunque es un «área de interés activo» para la compañía, dijo Rusk.

«Hay una preocupación alrededor de información falsificada que podría haber sido recogida en algún lugar en el espacio digital luego recopilada y entregada de vuelta al OEM», dijo. «Hay potencial para que blockchain pueda insertarse y prevenir que eso suceda en ese tipo de escenarios.

«Así que creo que este enfoque de permitirle perseguir preocupaciones particulares alrededor de validación adecuada, falsificación, validación de proveedores, y otros tipos de preocupaciones en las que podrías tropezar en el ciberespacio es uno de los beneficios clave que obtienes de blockchain».