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Cinco tendências principais do setor de simulação e teste para 2023 e anos seguintes

Stephen Ferguson

Neste começo de 2023, a economia mundial ainda está se recuperando dos efeitos da Covid-19 e enfrenta uma crise energética causada pelo conflito na Ucrânia. Com isso, o mundo está à beira da recessão devido a problemas contínuos na cadeia de suprimentos, aumento da inflação, escassez mundial de talentos (principalmente em disciplinas de engenharia profissional) e insegurança energética sem precedentes. Ao mesmo tempo, governos, fabricantes e fornecedores de energia de todo o mundo estão tentando desesperadamente reduzir as emissões de gases de efeito estufa para evitar as piores consequências da crise climática.

Durante as crises econômicas anteriores, mesmo com o corte de orçamentos de P&D, a simulação de engenharia desempenhou um papel fundamental no estímulo da economia por meio do aumento da inovação, redução dos prazos de desenvolvimento e melhoria da produtividade. Prevejo que nesta crise não será diferente. Aqui estão cinco tendências principais que, na minha opinião, definirão o setor de simulação em engenharia em 2023.

  1. Gêmeo digital (executável)

No Gartner Hype Cycle de 2018, os gêmeos digitais ocuparam o topo do “pico de expectativas infladas” (o estado de hype máximo). O Hype Cycle prevê que, após esse ponto, as novas tecnologias inevitavelmente mergulharão no “vale da desilusão” (período em que o interesse diminui quando os primeiros usuários não conseguem atingir o potencial prometido) antes de emergir para o “platô da produtividade” (adoção em grande escala). O Gartner previu que o gêmeo digital estava há 5 a 10 anos antes da maturidade. Esse momento é agora.

Embora você possa argumentar que o gêmeo digital já existe há algum tempo, no início, a maioria dos gêmeos digitais era altamente complexa – com captura de toda a física relevante – e também complicada, envolvendo a interação entre vários sistemas diferentes de software e hardware.

Em 2023, o conceito de gêmeo digital está evoluindo para algo muito mais fácil e incrivelmente prático: o gêmeo digital executável (ou xDT). Em outras palavras, o xDT é o gêmeo digital em um chip. O xDT usa dados de um pequeno número de sensores embutidos no produto físico para realizar simulações em tempo real usando modelos de ordem reduzida. A partir desse pequeno número de sensores, ele pode prever o estado físico em qualquer ponto do objeto (mesmo em locais onde seria impossível colocar sensores).

Com o gêmeo digital executável, os engenheiros podem prever o desempenho de um produto inteiro a partir de um número limitado de pontos de sensor, em tempo real.

Com o xDT, os operadores podem monitorar o desempenho de um produto durante toda a sua vida útil, e mais do que isso, o gêmeo digital executável se adapta e aprende com o seu ambiente. Isso não apenas permite que o produto evolua em resposta às mudanças nas condições operacionais, mas também permite que os operadores identifiquem problemas antes mesmo que eles ocorram e programem a manutenção apropriada. O resultado disso são produtos de desempenho superior e mais robustos, com custos operacionais menores.

  1. Inteligência artificial e aprendizado de máquina

Em 2023, os engenheiros usarão cada vez mais o aprendizado de máquina (ML) e a inteligência artificial (IA) para ampliar o conhecimento de cada engenheiro, aumentar a quantidade de aprendizado fornecido por meio de simulação e teste e transferir o conhecimento acumulado entre os projetos.

Por exemplo, os clientes do Simcenter estão começando a usar o aprendizado de máquina para digitalizar os resultados de milhares de simulações anteriores, treinando um algoritmo para identificar os recursos de fluxo (ou concentrações de tensão ou outro) que influenciam significativamente o desempenho do produto. O mais impressionante é que os algoritmos treinados em ML podem reconhecer coisas que somente o engenheiro mais experiente pode detectar, aumentando o valor geral dos dados gerados pela simulação. Em outros exemplos, IA e ML são usados para identificar e categorizar peças individuais de grandes montagens em CAD, economizando muitas horas do valioso tempo de engenharia.

A inteligência artificial pode ser treinada para prever o resultado de alterações no projeto ou cenário com alto grau de precisão.

Embora alguns inevitavelmente possam dizer que a inteligência artificial eventualmente substituirá os engenheiros humanos, eu discordo. Em 2023, IA e ML ajudarão os engenheiros a realizar mais simulações e extrair mais informações úteis de cada simulação. Também permitirão que os engenheiros se concentrem na tomada de decisões com base em dados de simulação, em vez de executar tarefas repetitivas e simples, aumentando simultaneamente a produtividade e a inovação.

  1. Engenharia de sistemas baseada em modelos

Os produtos complexos de hoje usam uma combinação de eletrônica, software e mecânica, criando interações complexas entre produtos que precisam ser gerenciadas. A engenharia de sistemas baseada em modelos (MBSE, na sigla em inglês) é uma abordagem de engenharia que nos ajuda a gerenciar a complexidade do produto, garantindo que coisas complexas não precisem ser complicadas.

Em janeiro de 2020, a Nasa informou que a MBSE tem sido “cada vez mais adotada pela indústria e pelo governo como um meio de acompanhar a complexidade do sistema” e que, com a MBSE, “o engenheiro pode representar o sistema em um modelo de computador abrangente, permitindo melhorar a rastreabilidade, o rastreamento e a consistência da informação”.

A MBSE ajuda no processo de tomada de decisão, permitindo que os engenheiros entendam as complexas interações entre os sistemas e identifiquem os fatores críticos que causam o comportamento de um sistema. A MBSE coloca a modelagem e a simulação no centro do processo de projeto do sistema, o que significa que cada componente e subsistema não precisa ser considerado isoladamente e pode ser projetado e desenvolvido levando-se em conta o desempenho de todo o sistema.

  1. Manufatura aditiva e projeto generativo

Alguns anos atrás, tive a sorte de conversar com alguns dos pioneiros da indústria de simulação (tanto em FEA quanto em CFD). Fiquei surpreso ao ver que, no início dos anos 1980, esses pioneiros imaginaram a manufatura, e não o projeto do produto, como o melhor caso de uso da simulação porque “o custo de produção de qualquer produto é cerca de 10% de projeto, 10% de marketing e 80% de manufatura”. Em 2023, essa visão finalmente se tornará realidade, pois os fabricantes usam a simulação para implementar e otimizar os processos de manufatura aditiva.

Uma consequência do aumento da manufatura aditiva é o surgimento do projeto generativo, em que as geometrias do produto evoluem diretamente da simulação, e não da mão de um projetista humano no CAD. Em 2023, a manufatura aditiva, livre das restrições dos processos tradicionais, permitirá que os engenheiros finalmente fabriquem produtos otimizados para simulação que eles projetam há anos.

O projeto generativo permite projetar componentes verdadeiramente otimizados usando a simulação, e a manufatura aditiva permite fabricá-los.

  1. Materiais digitais otimizados

Grandes avanços tecnológicos quase sempre dependem da criação (ou descoberta) de novos materiais. Desenvolvimentos revolucionários na ciência de materiais permitem a próxima geração de avanços tecnológicos.

Como engenheiros, tendemos a subestimar os materiais. Na maioria dos projetos de engenharia, os materiais não mudam; pois são definidos no início do projeto e raramente são alterados ao longo desse processo. Estamos preparados para ajustar cada parâmetro geométrico na busca por soluções de engenharia ideais, mas os materiais são tratados como uma restrição, e não como um grau de liberdade.

O recente desenvolvimento de “materiais digitais” que podem ser projetados, analisados e otimizados via simulação muda esse paradigma para sempre, promovendo infinitas possibilidades de desenvolvimento tecnológico e cultural.

Com o Simcenter, os engenheiros e cientistas de materiais podem prever como as propriedades microestruturais dos materiais afetam seu desempenho estrutural.

Em 2023, os materiais digitais começarão a promover uma colaboração sem precedentes entre cientistas de materiais e engenheiros de projeto de produtos e permitir que eles desenvolvam sempre o material certo para a aplicação certa.

Pela primeira vez na história da nossa espécie, o desenvolvimento de materiais poderá progredir no mesmo ritmo da inovação da engenharia. Alguns desses materiais digitais desempenharão um papel fundamental na redução da dependência de combustíveis fósseis da nossa sociedade.

Mesmo para nós envolvidos na simulação que fazem previsões diárias sobre o desempenho futuro dos produtos de engenharia propostos, prever o futuro é uma tarefa difícil. Nas palavras de Samuel Goldwyn: “Apenas um tolo faria previsões, principalmente sobre o futuro.” Só saberemos exatamente se essas previsões são tolas daqui um ano.

Stephen Ferguson é diretor de Marketing do Simcenter da Siemens Digital Industries Software.

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