Inteligenţa Artificială (AI) primeşte în zilele noastre o atenţie tot mai extinsă datorită modului în care devine parte componentă a vieţii cotidiene. Avansul tehnologic, alimentat de progresele spectaculoase în cloud computing, Internet of Things (IoT), procesare a limbajului natural (NLP), învățare automată (Machine Learning), robotică, rețele neuronale, interacțiune naturală și deep learning schimbă fundamental modul în care ne raportăm la lumea din jurul nostru. De la telefoanele mobile, până la echipamentele de uz casnic dezvoltate şi produse recent, AI-ul se infiltrează în viața noastră cotidiană, pentru a face interacţiunea cu utilizatorul final cât mai facilă și atractivă.
Implementarea cu succes a asistenților virtuali precum ChatGPT şi adoptarea lor la scară largă au demonstrat că este posibilă dezvoltarea şi comercializarea unui concept AI complex, stabilind astfel un nou standard în domeniu. Însă, poate că una dintre cele mai interesante evoluții ale AI-ului se manifestă în domeniul Product Lifecycle Management (PLM). Aici, AI redefinește modul în care procesele de dezvoltare sunt executate, aplicând concepte şi tehnologii revoluţionare, pentru a satisface cerințele tot mai complexe de personalizare şi dezvoltare pe care trebuie să le acopere un asemenea sistem IT. Aici, conceptul de asistent virtual are un impact direct asupra modului în care gestionăm ciclul de viață al produselor.
Studiile Gartner® confirmă că integrarea componentelor AI și a soluțiilor GenAI în cadrul PLM-ului a devenit o prioritate pentru departamentele de cercetare și dezvoltare ale producătorilor de software PLM. Este un pas esențial către viitorul în care inteligența artificială va marca modul în care gestionăm ciclul de viață al produselor, injectând eficiență și optimizare în procesele industriale.
Rolul AI într-un sistem PLM poate să fie perceput ca fiind unul multi-dimensional, având aplicabilitate în diversele etape ale procesului de dezvoltare de produs (NPD - New Product Development process) precum: marketing, prototipare şi testare, inginerie sau producţie.
PLI (Product Lifecycle Intelligence) a apărut ca o evoluţie firească a soluţiei PLM (Product Lifecycle Management) prin aplicarea diverselor componente, concepte AI cu ajutorul cărora utilizatorii pot înțelege mai ușor informaţiile generate şi disponibile în procesul de dezvoltare a produsului. De asemenea, acesta creează scenarii şi predicţii, recomandă îmbunătăţiri sau automatizează acţiuni/procese executate în mediul colaborativ extins al unei organizaţii.
Fig. 1: Sursă imagine
PLI poate colecta, conecta şi agrega date gestionate de diversele sisteme interne IT (PLM, ERP, MES, MOM etc.), date stocate la nivel de fișiere sau date/informaţii din reţeaua de furnizori cu scopul de a le interpreta şi de a le face disponibile, într-un format uşor de interpretat, utilizatorilor cu diverse roluri de business din organizaţie.
Adoptarea şi implementarea componentelor de AI în PLM poate să fie diversă, acoperind toate etapele de dezvoltare de produs.
De la etapa de concepere, unde AI-ul poate genera idei și concepte bazate pe analiza datelor de marketing și feedbackul consumatorilor, până la etapele de dezvoltare și inginerie, unde poate asista în analiza documentației tehnice și generarea cerințelor de proiectare. În plus, AI-ul poate fi folosit și în definirea structurii produsului (xBOM), optimizarea reutilizării componentelor sau în etapa de producție, unde poate optimiza procesele de fabricație, efectuând analize predictive și mentenanță sau monitorizând și controlând calitatea.
Fig. 2: Sursă imagine
Tehnologii și concepte precum Knowledge Graphs, Gen(AI), LLMs (Large Language Models, NLP (Language Processing), Expert Systems sau Machine Vision devin tot mai prezente în tranziţia companiilor de la strategii "product-centric" unde produsul era conceput ca "build-to-last" la modele de business "customer-centric" prin care produsele comercializate sunt construite să ofere experienţe consumatorului, fiind îmbunătăţite în mod constant pe toată durata de viață (build-to-evolve) prin implementarea de funcţionalităţi /capabilităţi noi.
Atunci când abordăm subiectul AI (concepte, tehnologii sau tooluri), nu putem omite un factor important al contextului, acesta fiind "datele/informaţia" sub diversele sale forme și gestionată în diverse moduri de către un business.
Organizaţiile au la dispoziţie o mină de aur, neexploatată sau valorificată, dacă privim volumul de informaţie/date gestionate în sisteme IT vechi, fişiere electronice stocate dispersat, desene sau documente tipărite. Prin valorificarea și contextualizarea acestora cu ajutorul AI, companiile vor avea capabilitatea de a utiliza aceste informaţii în interiorul sistemelor PLM pentru a dezvolta produse cu o calitate ridicată ce satisfac cerinţele tot mai complexe ale consumatorilor sau organelor de reglementare.
Printre avantajele pe care le poate aduce AI pentru PLM se regăsesc:
Analize avansate ale trendurilor de piaţă prin colectarea, agregarea şi interpretarea comportamentului consumatorilor, al concurenţei și al evoluției pieţei de desfacere;
Optimizarea proceselor de proiectare prin asistarea inginerilor în luarea de decizii bazate pe informaţii în timp real, oferind sugestii sau identificând defecte încă din etapele incipiente de dezvoltare;
Crearea de specificații şi cerinţe de proiectare prin agregarea şi sumarizarea unui volum mare de informaţii, documente sau alte surse de date;
Optimizarea structurilor de produs (xBOM) prin selecţia optimă a materialelor/componentelor pentru a respecta ţintele de cost sau sustenabilitate;
Crearea documentaţiei tehnice pentru procesele de asamblare/producţie prin generarea de informaţii procedurale, paşi şi instrucţiuni de urmat în procesul de producţie;
Companiile din domeniul industrial experimentează o presiune din ce în ce mai ridicată când vine vorba despre dezvoltarea de produse noi, în timp scurt, la costuri optime şi cu o calitate superioară, datorită contextului economic global complex.
Fig. 3: ACCENTURE "Assisted BOM" - Overview
Acestea caută modalităţi noi de a adopta şi implementa tehnologii revoluţionare (precum AI) în modul în care îşi desfăşoară activitatea pentru a putea face faţă concurenţei ridicate.
Termenul de "co-pilot" a fost folosit iniţial în aeronautică, reprezentând pilotul secund al unei aeronave ce asistă căpitanul în executarea sarcinilor pe parcursul zborului.
Acest concept a fost împrumutat în AI pentru a exemplifica scopul final al tehnologiei, acesta fiind unul de asistenţă, suport a utilizatorului în taskurile/activităţile zilnice, nicidecum înlocuirea acestuia.
Dacă extrapolăm interpretarea şi aplicabilitatea pentru un sistem PLM, "co-pilot" poate reprezenta un asistent virtual/tool ce ajută utilizatorul să desfăşoare cu o mai mare uşurinţă diverse acţiuni, precum: crearea de conţinut (documente, prezentări etc.), analiza şi interpretarea datelor provenite din diverse surse/sisteme IT, automatizarea proceselor de aprobare sau pre-validarea unui concept.
În funcţie de scopul, clar definit, pentru care a fost dezvoltat şi integrat în sistemul PLM, un "Co-pilot" are implementat diverse module/tehnologii AI (machine learning, natural language processing, deep learning sau neural networks) cu ajutorul cărora procesează, evaluează date structurate/nestructurate pentru a livra outputul cerut de către utilizator (sub diverse forme).
De exemplu, un "co-pilot" poate sugera un text descriptiv al unei componente 3D analizând geometria acesteia, metadatele ataşate sau alte informaţii conexe ce definesc piesa. Acest text descriptiv poate fi standardizat bazându-se pe un template ce defineşte clar ordinea în care caracteristicile componentei sunt enumerate în descriere (ex. [clasă piesă] - [material] - [L] x [l] ...).
Sau, "co-pilot" poate ajuta utilizatorul să aleagă componente care urmează să fie adăugate în structura de produs (BOM), furnizând informații de suport pentru a lua decizii optime. Vom detalia acest studiu de caz în cele ce urmează.
"Assisted BOM" este o soluţie "CLOUD powered" care utilizează inteligenţa artificială, pentru a ajuta inginerii în luarea deciziilor corecte bazate pe informaţii actualizate în timp real când vine vorba despre utilizarea/analiza sau înlocuirea componentelor din structurile de produs (xBOM), asigurâdu-se respectarea cerinţelor de proiectare.
Scopul acestui tool este acela de a agrega datele gestionate dispersat în diversele sisteme IT (MES, SAP, PLM, MRO, after sales, traceability, sustainability, IOT platforms etc.) sau la nivel de "files repositories" pentru a crea o structură de informaţii unificată şi consolidată, utilizată ulterior ca input pentru diversele modele de interpretare şi analiză AI.
Fig. 4: Assisted BOM Dashboard
"Assisted BOM" a fost conceput ca o unealtă "co-pilot" neținându-se cont de sistemele de provenienţă a datelor, fiind dezvoltată să consolideze într-un mod standardizat informaţiile despre structurile xBOM.
Panoul de raportare, integrat în soluția PLM furnizează informații despre rata de eșec a componentelor, analiza de cost și amprenta de carbon, oferind alternative de componente substituibile. Acest lucru optimizează reutilizarea componentelor, eficientizând procesul de producție și reducând costurile.
Utilizarea toolului "Assisted BOM" aduce o serie de avantaje:
Reducerea timpului de luare a deciziilor. Toolul ajută departamentul de inginerie să gestioneze structurile de produs (xBOM-uri) într-un timp mult mai scurt, accelerând procesul decizional.
Ciclu de aprobare redus. Validarea schimbărilor din structura de produs se desfășoară într-un timp mai scurt, contribuind la creșterea eficienței operaționale.
Reutilizarea eficientă a componentelor. Prin propunerea componentelor substituibile "best fit" toolul asigură o reutilizare optimă a componentelor, contribuind la reducerea deșeurilor și la economisirea de resurse.
Îmbunătățirea proceselor de proiectare și dezvoltare. Prin procesele decizionale eficiente bazate pe date actualizate în timp real, asistentul contribuie la îmbunătățirea proceselor de proiectare și dezvoltare a produselor, accelerând inovația și aducând produse de calitate superioară pe piață.
Analiza datelor din ciclul de viață al produsului. Asistentul permite analiza continuă a datelor din ciclul de viață a produsului, facilitând îmbunătățirea constantă a calității produselor;
Standardizarea și optimizarea procesului de producţie. Utilizarea componentelor eficiente din punctul de vedere al costului contribuie la standardizarea proceselor de producție și la optimizarea costurilor;
Cu certitudine, evoluţia AI va influența în mod capital modul în care utilizatorii vor interacţiona cu sistemele PLM. Implementarea AI-ului va reprezenta un mod firesc de a naviga în mediul complex al proceselor susținute de soluţiile PLM, oferind precizie, agilitate şi eficienţă în luarea deciziilor cruciale de-a lungul întregului ciclul de dezvoltare a produselor.
Pentru fiecare companie în parte, viitorul integrării componentelor AI în sistemul actual (sau viitor) PLM va depinde de modul eficient în care se vor agrega resursele de date/informaţii existente și de valorificarea acestora prin strategiile clar definite la nivel de business.