Inżynieria przyszłości mobilności

W związku z Oprogramowanie Siemens Digital Industries

Od samochodów po samoloty, przyszłość transportu już tu jest i szybko się zmienia. Inżynieria oprogramowania ma coraz większe znaczenie zarówno w rozwoju, jak i utrzymaniu wszelkiego rodzaju pojazdów. Oznacza to, że więcej osób musi zacząć myśleć jak inżynierowie systemowi. Dale Tutt, wiceprezes ds. przemysłu lotniczego i obronnego w firmie Siemens Software, mówi, że oznacza to, że firmy muszą oferować więcej szkoleń i planowania dla tych, którzy projektują i rozwijają pojazdy przyszłości.

Próbując rozwiązać problem luki w talentach, możesz zrobić wiele, aby ułatwić korzystanie z narzędzi. Dzięki lepszej integracji narzędzi i wprowadzeniu technologii, takich jak sztuczna inteligencja, które pomagają zautomatyzować generowanie różnych koncepcji projektowych i analizę tych koncepcji za pomocą narzędzi symulacyjnych, można rozszerzyć możliwości systemu, aby pomóc inżynierom, mówi Tutt.

Firmy, które odnoszą największe sukcesy we wdrażaniu inżynierii systemów, robią to, ponieważ inżynieria systemów i używane narzędzia stają się prawie jak DNA ich organizacji inżynierskiej. Każdy zaczyna myśleć trochę jak inżynier systemowy, nawet w swojej normalnej pracy. Narzędzia i ekosystem, których używasz do inżynierii systemów, odgrywają dużą rolę w ułatwianiu adopcji.

Nand Kochhar, wiceprezes ds. motoryzacji i transportu w firmie Siemens Software, mówi, że podejście do inżynierii systemów może rozszerzyć się, ponieważ inżynierowie myślą o tym, jak samochody i pojazdy łączą się ze wszystkim innym w ich środowisku.

W inteligentnym mieście system stał się samym miastem. Weźmy na przykład pojazd w mieście. Definicja systemu została przesunięta z pojedynczego pojazdu, aby uwzględnić przepływ ruchu w mieście i sposób działania sygnalizacji świetlnej. Można rozszerzyć ten ekspansywny ekosystem na inne aspekty, takie jak zarządzanie budynkami, na przykład w środowisku inteligentnego miasta, mówi.

Staje się to zupełnie innym przypadkiem biznesowym niż ten, który mamy dzisiaj. Te nowe technologie wspierają innowacje, zarówno na poziomie technicznym, jak i modelu biznesowego. Tak więc w wyniku autonomii i wdrażania pojazdów autonomicznych powstają nowe modele biznesowe.

Pełny zapis

Laur Ruma: Z przeglądu technologii MIT. Nazywam się Laurel Ruma, a to jest Business Lab, program, który pomaga liderom biznesu zrozumieć nowe technologie wychodzące z laboratorium na rynek.

Naszym dzisiejszym tematem jest środowisko inżynierskie oparte na oprogramowaniu. Sposób, w jaki obecnie budowany jest samochód lub samolot, jest zupełnie inny niż za czasów Henry'ego Forda i braci Wright. Pojazdy i samoloty mają teraz więcej oprogramowania niż sprzętu. Wraz z rozwojem innowacji, ewoluuje również złożoność oprogramowania, co pozwala na nowe rodzaje wynalazków.

Dwa słowa dla Ciebie: inżynieria systemów.

Moimi gośćmi są dziś Nand Kochhar i Dale Tutt. Nand jest wiceprezesem ds. motoryzacji i transportu w firmie Siemens Software. Dołączył do Siemensa w 2020 roku po prawie 30 latach pracy w Ford Motor Company, gdzie zajmował szereg stanowisk, w tym głównego inżyniera globalnych systemów bezpieczeństwa i kierownika ds. technicznych.

Dale Tutt jest wiceprezesem ds. przemysłu lotniczego i obronnego w firmie Siemens Software. Przed objęciem tej roli Dale pracował w The Spaceship Company. A w grudniu 2018 roku poprowadził zespół w udany lot w kosmos. Witaj Nand i Dale.

Nand Kochhar : Dziękuję, Laurel.

Dale Tutt : Dziękuję, Laurel, jesteśmy bardzo podekscytowani, że możemy tu dzisiaj być.

Laur : W związku z tym, że rozwój produktów w różnych branżach — w tym lotniczym i obronnym oraz motoryzacyjnym — przechodzi z inżynierii mechanicznej do środowiska inżynierskiego opartego na oprogramowaniu, systemy stają się coraz bardziej złożone. Inżynieria oparta na oprogramowaniu dała początek interdyscyplinarnej dziedzinie inżynierii systemów. W jaki sposób ta nowa dziedzina lub nowe podejście wpłynęło na całą branżę — aw szczególności na przemysł lotniczy, obronny i motoryzacyjny?

nand : Ta dziedzina dała przemysłowi motoryzacyjnemu szansę na dalsze innowacje. Jak wiecie, trendy w branży się zmieniają — przechodzimy z silników spalinowych na nowe układy napędowe, zmierzając w kierunku elektryfikacji. Nasze pojazdy również dostosowują się do poziomów autonomii, od poziomu SAE 1 do 5.

Wszystko to niesie ze sobą dużą złożoność. W rzeczywistości można powiedzieć, że oprogramowanie zjada samochód, ponieważ oprogramowanie staje się dominującą częścią dzisiejszego i przyszłego rozwoju samochodów. Dyscyplina oparta na inżynierii oprogramowania pozwoliła nam zająć się tą rosnącą złożonością, a naszym inżynierom pozwoliła na dalsze wprowadzanie innowacji i oferowanie produktów, których oczekuje klient końcowy. To jest wielka zmiana — jak zmienia się rozwój produktów i produkcja w przemyśle samochodowym.

Zacząć robić : Jak mówił Nand o przemyśle motoryzacyjnym, widzimy potrzebę wprowadzenia znacznie większej liczby innowacji niż w przeszłości w przemyśle lotniczym i obronnym. Niezależnie od tego, czy chodzi o budowanie nowych taksówek powietrznych, czy samolotów EVTOL, postęp w systemach kosmicznych i zatrudnianie coraz większej liczby osób zmienia sposób, w jaki prowadzimy eksplorację kosmosu.

W miarę zbliżania się do przyszłości potrzeba bardziej zrównoważonego rozwoju i rozwiązania problemu zużywania mniejszej ilości paliwa i większej wydajności naszych systemów spowodowała wiele innowacji w branży. Firmy wykorzystują oprogramowanie do obsługi znacznie bardziej złożonych systemów, oczekując, że będą one działać wydajniej i wydajniej. W przypadku samolotów oczekiwanym rezultatem jest samolot o mniejszej masie, który następnie zużywa mniej energii na przejście z jednego miejsca do drugiego.

Inżynieria systemów od dziesięcioleci dominuje w lotnictwie i obronności. Jest teraz używany do wspomagania niektórych z tych innowacji, aby upewnić się, że przyjrzeliśmy się wszystkim możliwym kombinacjom złożonego systemu i możliwym trybom awarii tych systemów, abyśmy mogli zapewnić najbezpieczniejsze, najbardziej niezawodne, produkt o najwyższej możliwej wydajności dla klientów. Tak więc, chociaż istnieje już od dłuższego czasu, patrząc na te złożone systemy, zauważyliśmy ogromny wzrost zapotrzebowania na inżynierię systemów i inżynierię systemów opartych na modelach wśród wszystkich naszych klientów, aby uzyskać innowację, którą chcą mieć .

Laur : Tak więc samochody ewoluują, podobnie jak samoloty, i można nawet powiedzieć, że następuje masowe przejście nie tylko z silników spalinowych na pojazdy elektryczne, ale także na pojazdy autonomiczne dla obu tych wspaniałych innowacji. Nand, jak to wpływa ogólnie na samochody i kiedy myślimy o tym, jak systemy są wykorzystywane i zmieniają się tak drastycznie?

nand : Tak, jak powiedziałeś, zmienia to całe podejście do rozwoju produktu, gdy spojrzysz na pojazdy autonomiczne lub pojazdy elektryczne. Więc weźmy jedną na raz. W pojazdach elektrycznych, zamiast silników spalinowych, oczywiście teraz jest system akumulatorów jako źródło wytwarzania energii. Następnie masz transmisję tej mocy przez koła. Tak więc wiele mechanizmów pomiędzy nimi się zmienia.

Kiedy mówimy, że jest zasilany z baterii, aby zapewnić elektryfikację, nie chodzi tylko o baterię. To cała elektronika, która zmienia wraz z nią całą architekturę oraz oprogramowanie. Oprogramowanie wykonuje to, co nazywamy zarządzaniem baterią, ponieważ stale optymalizuje działanie baterii, aby mogło dostarczać moc na żądanie i być najbardziej wydajne, jednocześnie rozwiązując problemy związane z różnymi atrybutami wydajności cieplnej.

Zasadnicza zmiana zachodzi na poziomie atrybutów pojazdu, na poziomie osiągów pojazdu kierowcy, a nie tylko na poziomie komponentów, które masz teraz w wirnikach, silnikach i akumulatorach, w porównaniu z poprzednimi systemami. Kiedy spojrzysz na autonomię, staje się ona jeszcze bardziej złożona, zaczynając od poziomów autonomii do poziomu SAE 2, gdzie masz zarówno funkcje hamowania, jak i funkcje kierowania oraz podejmowania decyzji. Więc teraz masz dodatkowy zestaw czujników w samochodzie. Zbierają informacje, cały czas zbierają dane. Ta informacja jest wysyłana do jednostki centralnej w celu podjęcia decyzji, więc masz dodatkowy zestaw oprogramowania, algorytmów, które podejmują te decyzje. Decyzje te wracają do działania, niezależnie od tego, czy chodzi o hamowanie, czy kierowanie. Tak więc poziom złożoności wzrósł.

Możesz przejść jeszcze dalej do poziomu SAE 3 lub 4. Teraz masz kamerę i radar LIDAR. Systemy czujnikowe muszą również komunikować się z infrastrukturą, niezależnie od tego, czy jest to oświetlenie uliczne w mieście, czy też inne części transponderów zainstalowanych w miastach. Zmieniła się definicja systemów. W przeszłości, kiedy nie mieliśmy zaawansowanych pojazdów z różnymi poziomami autonomii, sam pojazd nazywano systemem. Był to system systemów, a tymi podsystemami były nadwozie, podwozie, układ napędowy, elektronika. Teraz, gdy spojrzysz na to autonomiczne środowisko, sam pojazd stał się podsystemem i pracuje w systemie z innymi samochodami na drodze oraz z infrastrukturą, więc zmieniła się definicja systemów. W ten sposób podejście systemu systemów jest jedynym sposobem na zajęcie się rodzajem autonomii, z której chcemy cieszyć się w przyszłości.

Laur : Dale, z EVTOL, czyli elektrycznymi samolotami pionowego startu i lądowania, to tylko jeden przykład, czy jest podobny w tym, jak zmieniają się i ewoluują systemy systemów?

Zacząć robić : Absolutnie. Jak powiedział Nand, przez wiele lat koncentrowano się na samolocie lub samym produkcie i myśleniu o nim jako o systemie systemów. Z użyciem dronów stało się to bardziej problemem systemowym, a EVTOL-y są problemem bardzo podobnym do tego, co widzimy w branży motoryzacyjnej, gdy mówimy o pojazdach autonomicznych. Jak samolot wchodzi w interakcję z otoczeniem za pomocą czujników w mieście, ponieważ będziesz latał między budynkami? Musisz być w stanie wyczuć i unikać innych latających samolotów. Musisz wchodzić w interakcje ze stacjami ładowania, które są częścią infrastruktury.

Staje się to znacznie szerszym, bardziej złożonym problemem. Masz wyższy poziom łączności między różnymi pojazdami, które latają. Następnie potrzebujesz możliwości tak prostych, jak możliwość ich śledzenia i umożliwienia im interakcji z aplikacją w telefonie, ponieważ ludzie wyobrażają sobie coś takiego jak wspólne przejazdy. To część tego, jak działa cały system systemów. Jest to o wiele bardziej złożony problem niż mieliśmy w przeszłości i musisz być w stanie połączyć wszystkie elementy razem, zarządzać nimi i odpowiednio współdziałać, aby uzyskać pożądaną wydajność i użyteczność usługi.

Laur : Mówiąc o tego typu wyzwaniach, ponieważ infrastruktury firmowe stają się bardziej podobne do systemów systemów wykorzystujących technologie takie jak sztuczna inteligencja, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, być może warto zmienić myślenie na podejście inżynierii systemów stosowane w całej firmie. Z jakimi typami zmian technologicznych spotykają się firmy, integrując inżynierię systemów z istniejącą architekturą?

Zacząć robić : Zawsze jest też trochę kulturowego wyzwania, kiedy zaczynasz wprowadzać nowe podejście systemowe, że czasami ludzie chcą po prostu wskoczyć i zacząć coś projektować. Jako inżynier, wydaje mi się, że sam kilka razy byłem tego winny, ale naprawdę potrzebujesz systemów, które pomogą Ci zarządzać wymaganiami. Możesz zautomatyzować sprawdzanie tych wymagań, aby były napisane poprawnie i rozkładały się z systemu systemów na produkt, na poszczególne podsystemy w samolocie lub w pojeździe. Tak więc jest dużo technologii. Masz większe interakcje między symulacjami, oprogramowaniem do projektowania, którego używasz, a następnie narzędziami, których używasz do zarządzania modelowaniem systemu, ale z większą ilością autonomii, której chcą, zaczynasz mieć więcej wpływ na bezpieczeństwo systemu. Tak więc naprawdę musisz być w stanie połączyć ze sobą te rozwiązania, aby nie przegapić niczego, aby zobaczyć pełny obraz. Optymalizacja produktów jest o wiele łatwiejsza, gdy rozwiązania programowe są połączone w jeden ekosystem.

To jest strona techniczna. Wspomniałem trochę o kulturze i potrzebie zmiany nastawienia ludzi, przyjęcia nastawienia inżynierii systemów. Nie pracują już tylko nad swoim małym fragmentem pojazdu, ale myślą o tym w kontekście tego, jak wpływa i współdziała z wszystkimi innymi systemami w samolocie — lub w ramach ekosystemu, w przypadku czegoś takiego taksówki lotnicze. Musisz spojrzeć na swoje procesy, musisz spojrzeć na swoich ludzi i musisz spojrzeć na technologię, którą wprowadzasz na pokład, aby stworzyć kompletny proces, który pozwoli inżynierom być bardziej innowacyjnymi i myśleć o nowych rozwiązaniach .

Laur : A skoro już o tym mowa, Nand, jak wygląda wzmacnianie inżynierów podczas pracy nad projektem?

nand : Z punktu widzenia inżynierii systemów, umożliwienie im najpierw zdefiniowania problemu, który należy rozwiązać, a następnie udostępnienie im narzędzi i procesów wymaganych do jego realizacji, jest tym, gdzie w grę wchodzi upodmiotowienie. Istnieje kilka poziomów wyzwań i rozwiązań technicznych, a środki wzmacniające umożliwiają im to wszystko.

W zależności od tego, gdzie znajduje się dana firma lub organizacja na swojej drodze do transformacji cyfrowej, te wyzwania i rozwiązania będą różne. Z punktu widzenia czystej infrastruktury lub sprzętu, niektóre z nich będą miały zainstalowany wystarczający sprzęt, który poradzi sobie z rozległą ilością modelowania i przetwarzania w ich środowisku. Inni staną przed wyzwaniem upewnienia się, że w firmie nie ma silosów, zgodnie z kulturą Dale'a, oraz zapewnienia płynnego przepływu informacji z jednego końca do drugiego w formacie wątku cyfrowego. To są wyzwania. W tym miejscu bardzo ważne jest, aby mieć ogólny plan obejmujący część technologiczną, a także kulturową i ludzką stronę firmy skierowaną z perspektywy talentów, aby zapewnić podejście do inżynierii systemów.

Laur : Trochę więcej na ten temat, Dale – jak firmy patrzą na tego rodzaju wyzwania, przezwyciężanie luk w talentach i przełamywanie silosów informacyjnych? Można powiedzieć, że są to dwa główne cele transformacji cyfrowej w dowolnej branży, ale w szczególności w przemyśle lotniczym, obronnym i motoryzacyjnym. Tak więc myślenie o tym w inny sposób to prawdziwa zmiana.

Zacząć robić : Tak. Kiedy zaczynasz zastanawiać się, jak sobie z tym poradzić, musisz przejść przez pewną ilość szkoleń ze swoimi pracownikami i sprawić, by nie tylko nauczyli się umiejętności, ale także przyjęli sposób myślenia, który jest niezbędny do bycia inżynierem systemowym. Druga część to poszukiwanie rozwiązań, które faktycznie pomogą zautomatyzować niektóre z tych procesów.

Czasami, gdy zaczynasz przełamywać bariery, jeśli myślisz o tradycyjnym projektowaniu konstrukcji i analizie konstrukcji, na przykład podczas projektowania kompozytowego panelu poszycia w samolocie, w przeszłości projektant projektował go w CAD, a następnie ręcznie to do analityka, aby wykonał analizę naprężeń na części. Wtedy będą musieli rozmawiać w tę iz powrotem. Teraz, gdy zaczniesz łączyć narzędzia, symulację i projekt, możesz teraz sprawić, by ta sama osoba wykonywała oba zadania, ponieważ narzędzia są łatwe w użyciu, są zintegrowane i razem są dobrze zautomatyzowane.

Rozszerzając to na inżynierię systemów, próbując rozwiązać problem luki w talentach, możesz zrobić tylko tyle szkoleń, ale możesz zrobić wiele, aby uczynić narzędzia prostszymi i łatwiejszymi w użyciu. Lepiej je zintegrować, wprowadzając do niego technologie, takie jak sztuczna inteligencja, w których możesz pomóc zautomatyzować generowanie różnych koncepcji projektowych i analizę tych koncepcji za pomocą narzędzi symulacyjnych, możesz rozszerzyć możliwości systemu, aby pomóc inżynierom .

Firmy, które odnoszą największe sukcesy we wdrażaniu inżynierii systemów, robią to, ponieważ inżynieria systemów i używane narzędzia stają się prawie jak DNA ich organizacji inżynierskiej — każdy zaczyna myśleć trochę jak inżynier systemowy, nawet w swoich normalna praca. Więc robiąc to, zmieniłeś całą swoją organizację. Nie musisz polegać na super wyspecjalizowanej grupie inżynierów systemów, aby zarządzać tym procesem. Każdy jest interesariuszem tego procesu. Narzędzia i ekosystem, których używasz do inżynierii systemów, odgrywają bardzo dużą rolę w rozwiązaniu tego problemu.

Laur : Pozostając przy idei symulacji i sztucznej inteligencji, to z pewnością jest coś, co wymaga dużej ilości danych, dużej ilości inżynierii, aby rozwiązać te naprawdę duże problemy. Ile razy jeździsz na Księżyc i z powrotem, testując pojazd autonomiczny? Setki, prawda? Tak więc potrzebujesz ogromnej ilości danych, aby móc uruchomić symulację lub modele. Czy mógłbyś wyjaśnić nieco więcej o tym, jak symulacja – a nawet koncepcja cyfrowego bliźniaka, która polega na tworzeniu cyfrowego środowiska online, aby naśladować to, co faktycznie byś budował w terenie – jak to pasuje do inżynierii systemów?

Zacząć robić : Odgrywa bardzo dużą rolę. Jest prawie w centrum tego. Często myślimy o inżynierii systemów w kontekście wymagań, modelowania systemu, a następnie procesów weryfikacji, aby wykazać, że spełniasz te wymagania. To klasyczny proces inżynierii systemów w pętli zamkniętej, ale symulacja staje się bardzo krytycznym narzędziem umożliwiającym rozwój architektury produktu i optymalizację tych produktów. Możesz teraz spojrzeć na tysiące opcji. Możesz uruchomić różne testy. Odgrywa więc bardzo dużą rolę w określaniu produktu z góry.

Następnie, gdy rozpoczynasz proces weryfikacji, ponieważ masz narzędzia symulacyjne do oceny wydajności produktu w wielu różnych konfiguracjach, możesz zidentyfikować zmiany w projekcie przed rozpoczęciem tworzenia produktu i przed rozpoczęciem jego testowania. Odgrywa kluczową rolę w definicji architektury, następnie definicji produktu, a na końcu weryfikacji produktu. Pomaga zoptymalizować procesy, które są wykorzystywane do opracowywania nowego produktu.

Laur : Nand, w jaki sposób to pomaga w bezpieczeństwie, kiedy można używać symulacji lub cyfrowych bliźniaków, albo po prostu mieć więcej danych, aby uczynić te pojazdy bardziej bezpiecznymi?

nand : Symulacja stanowi w moim umyśle podstawę dostarczania cyfrowego bliźniaka lub inżynierii systemów. Tak więc, dzięki symulacji w początkowych fazach, możesz dokonać właściwego wyboru architektury, a następnie przejść do szczegółowych projektów. Pozwala zbadać przestrzeń do optymalizacji w dostarczaniu tego rozwiązania. Kiedy połączysz to z fizyczną reprezentacją tych samych symulacji i połączysz te dwie rzeczy razem, w ten sposób zwiększysz pewność swojej symulacji i wyników testów fizycznych, co nazywa się korelacją testu CAE. Pomaga to w realizacji inżynierii systemów. Można więc powiedzieć, że symulacja, cyfrowy bliźniak, idą w parze, dostarczając lub umożliwiając inżynierię systemów od początku do końca.

Laur : A więc Nand, w jaki sposób inżynieria systemów pomaga skalować rozwój produktu i/lub zapewnia wydajność przemysłową? Jaki jest zwrot z inwestycji?

nand : To interesujące. Wydajność przemysłowa jest jednym z największych rezultatów końcowych, w jaki sposób zarabiasz na wszystkich tych inwestycjach. Posłużę się kilkoma przykładami, o które pytałeś wcześniej. Po pierwsze, jak dostarczyć bezpieczny pojazd? Kiedy wykonujesz wiele symulacji, jednym z celów jest zmniejszenie liczby budowanych fizycznych prototypów, aby można było polegać na tej symulacji. Z definicji jest to tańsze, ponieważ nie zużywa się części i maszyn do budowy tych prototypów, a to wielka rzecz w przemyśle motoryzacyjnym. Jednocześnie wprowadzasz wiele innowacji. Jest kilka rzeczy, które nie zostały zrobione w fizycznym środowisku testowym, więc musisz iść ramię w ramię i wykonać korelację CAE, aby zbudować pewność siebie. Po tym momencie generujesz kolejny zestaw danych poprzez symulację. Teraz, w następnym programie lub następnej iteracji projektu, jesteś o wiele bardziej wydajny.

Pozwolę sobie pójść jeszcze dalej: jak sztuczna inteligencja wraz z tymi ogromnymi danymi symulacyjnymi pasuje do tego? Istnieje wiele przypadków, w których bierzesz dane symulacyjne i poprzez uczenie maszynowe szkolisz algorytmy na podstawie wyników tej konkretnej symulacji. Tak więc, jeśli przeprowadzasz analizę aerodynamiczną i patrzysz na współczynnik oporu, jest to intensywne z obliczeniowego punktu widzenia. Czasami trwają do pięciu dni, aby uzyskać wyniki. Jeśli wyszkoliłeś swoje algorytmy poprzez uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, możesz dalej budować swoją bazę danych, dla danych warunków testowych, na podstawie wyników. Na koniec, kiedy masz inny nowy scenariusz projektowy, nie musisz robić tych pięciodniowych symulacji. Przepuszczasz to przez te algorytmy, a to daje wyniki w ciągu kilku minut. Widać ogromną wydajność, zarówno pod względem czasu potrzebnego na wykonanie tego zadania, jak i obliczeń, co obniża koszty wszystkich tych rzeczy. W ten sposób zwiększasz zwrot z inwestycji i rozwijasz rozwój produktów. Skalujesz rozwój produktu z wielu perspektyw, robiąc więcej za mniej, przy mniejszej liczbie ludzi, ponieważ dzięki symulacjom i wszystkim tym technologiom razem możesz wykonać tę samą ilość pracy. Możesz też zaoszczędzić z taką samą liczbą osób, przepychając więcej produktów. W branży motoryzacyjnej masz czasem jednocześnie uruchomionych do 20 programów i możesz być bardziej wydajny.

Laur : Dale, kiedy mówimy o zwrocie z inwestycji i samolotach dla obrony powietrznej, mówimy o inwestowaniu w system i sprzęt, który może przetrwać lata. Samolot nie jest wymieniany w ciągu roku. Musi trwać długo. Jak ROI wpływa na sposób, w jaki ludzie myślą o tym w inżynierii systemów?

Zacząć robić : To świetne pytanie. Niektóre z komentarzy, które poczynił Nand, bardzo dobrze uchwyciły wiele z nich. Zwykle myślę o tym na dwa sposoby. Jednym z nich jest to, że kiedy myślisz o programie w lotnictwie i kosmosie, przechodzi on przez program rozwojowy, pracujesz z dużymi zespołami. Patrzysz na budżety wykorzystywane w niektórych z tych programów i mogą one wydawać 10, 20 milionów, a może nawet 100 milionów dolarów miesięcznie. W ramach tego finansowania przechodzą proces certyfikacji. Jeśli możesz użyć symulacji, aby uniknąć miesięcznych lub dwóch opóźnień, to znaczna kwota. Wiele razy, jeśli tylko garstka osób zajmujących się symulacją pracuje nad tym problemem, zwrot z inwestycji może wynosić 10, 20, 30, 40x. To całkiem niesamowite oszczędności, gdy przechodzisz przez ten proces, a może to całkiem niesamowite unikanie kosztów.

Drugim elementem, o którym wspomniałeś, jest możliwość wspierania tych programów przez 50, 60-letni cykl życia produktu. Mając miejsce do symulacji, aby móc zrozumieć, jak samolot działa, gdy jest już w terenie, a aktualizując symulację cyfrowego bliźniaka, możesz zoptymalizować cykle konserwacji, co może być ogromną oszczędnością kosztów dla operatorów . Ponownie, ROI może być wielokrotnością 10 lub 20 na niektórych z nich. Czasami te koszty są ukryte, ale to znaczna oszczędność.

Następnie, gdy chcesz uaktualnić lub dodać nowe możliwości, ponieważ masz tego cyfrowego bliźniaka i masz symulację, już wykonałeś prace inżynieryjne systemów. Łatwiej się integrować i dostarczać klientowi nowe możliwości. Przez cały okres użytkowania produktu nadal tworzysz wartość dodaną. Tak więc zwrot z inwestycji jest znaczący w przypadku wielu z tych narzędzi i wykracza poza pierwszą symulację i rozpoczęcie projektowania pojazdu. Przynosi korzyści przez cały cykl życia produktu.

Laurel: Tak więc, Nand, wspomniałeś wcześniej o inteligentnych miastach io tym, że podejścia do inżynierii systemów można rozszerzyć na wiele różnych typów problemów w inteligentnych miastach. Jak myślisz, w jaki sposób inżynieria systemów pomoże w dalszym rozwoju wynalazków i innowacji?

nand : W inteligentnym mieście Twój system stał się na przykład miastem i pojazdem w mieście. Twoja definicja systemu przesunęła się z pojazdu na przepływ ruchu w mieście, sposób działania sygnalizacji świetlnej w mieście i możesz nadal rozszerzać to na inne aspekty zarządzania budynkiem, na przykład w środowisku inteligentnego miasta . W przypadku pojazdu autonomicznego pojazdy będą poruszały się samodzielnie, bez kierowcy, a więc jest to część miasta. Muszą współpracować z całą infrastrukturą miejską, całym systemem ruchu miejskiego, kontrolerami ruchu i pojazdem autonomicznym. Tak więc staje się to zupełnie inny przypadek biznesowy niż ten, który mamy dzisiaj. Wszystkie te rzeczy nadal pozwalają na innowacje, zarówno na poziomie technicznym, jak i na poziomie modelu biznesowego. W wyniku autonomii i wdrażania pojazdów autonomicznych powstają nowe modele biznesowe. Niezależnie od tego, czy chodzi o udostępnianie samego pojazdu, dostarczanie towarów, czy wspólne przejazdy, to właśnie mam na myśli, kontynuując innowacje wokół tego, co ma sens i jak możemy zarabiać, a firmy mogą przynosić zyski.

Jeśli chodzi o techniczną stronę biznesu, łączność to duży element. Ponieważ trendy konsumenckie, takie jak ludzie oglądający Netflix na swoich telefonach w domu, kiedy wprowadzają się do samochodu, aby gdzieś pojechać, chcą ciągłości. Chcą nadal oglądać w samochodowym systemie audio-wideo. Łączność pozwala na więcej pomysłów dotyczących rozwoju produktu.

Największym wydarzeniem w branży motoryzacyjnej są aktualizacje bezprzewodowo. Tak więc cały paradygmat zmienia się z konieczności kupowania nowego modelu samochodu co kilka lat na większość funkcji samochodu aktualizowanych za pomocą oprogramowania, dzięki czemu sprzęt pozostaje taki sam. Możesz kupić nowe funkcje bez wizyty u dealera, ponieważ te funkcje są dystrybuowane za pośrednictwem oprogramowania i mogą być dostarczane bezprzewodowo, gdy pojazd jest zaparkowany w domu lub w dowolnym innym miejscu. Ponownie rozszerzyliśmy definicję systemu. System stał się oprogramowaniem wypychanym od autora tego oprogramowania do końcowego konsumenta dla ich produktów.

Laur : Dale, co myślisz o innowacjach i wynalazkach związanych z inżynierią systemów?

Zacząć robić : Wszystko, o czym dzisiaj mówiliśmy, dotyczące połączonych miast i połączonych samochodów, połączonych samolotów i EVTOL, czy ogólnie taksówek powietrznych, jest niesamowite, gdy pomyślimy o modelach biznesowych, o których jeszcze nie pomyśleliśmy. Coś, o czym marzymy, przynajmniej w przemyśle lotniczym, jest jak podróż na Księżyc — z podejściem systemowym i zdolnością wszystkich nowych narzędzi do przeglądania większej liczby opcji, możesz spojrzeć na zupełnie inny zestaw jak dostać się na Księżyc i żyć na Księżycu. Zamiast rakiety, która wystrzeliwuje, a potem przenosisz się do lądownika księżycowego i myślisz o tym, jak skonfigurowano misje Apollo, w to włożono dużo optymalizacji, ale teraz możesz spojrzeć na to przez obiektyw zupełnie różnych modeli.

Kiedy zaczynamy myśleć o tym, jak wykorzystujemy energię na całym świecie i jak pracujemy na rzecz bardziej zrównoważonej przyszłości, a inteligentne miasta stają się coraz bardziej połączone, w jaki sposób efektywnie wykorzystujesz energię w transporcie? W jaki sposób wykorzystujesz go bardziej efektywnie przy wytwarzaniu energii — kiedy słońce świeci w najgorętszym punkcie dnia i potrzebujesz klimatyzacji, jak sprawić, by budynki były inteligentniejsze, aby gdy w budynku jest mniej osób, budynek może regulować temperaturę, aby oszczędzać energię elektryczną?

Jest tak wiele możliwości zastanowienia się, jak wykorzystujemy posiadane zasoby i lepiej łączymy ludzi. Pojawi się wiele możliwości, gdy ludzie zaczną łączyć ze sobą wszystkie te urządzenia, aby naprawdę stać się bardziej świadomym naszego otoczenia i tego, jak wchodzimy w interakcje z miastami i innymi ludźmi. Jestem tym podekscytowany.

Laur : Świetny. Nand i Dale, bardzo wam dziękuję za przyłączenie się do mnie dzisiaj w Business Lab.

Zacząć robić : Wspaniale było tu być i podobała mi się dzisiejsza rozmowa. Dziękuję Ci.

nand : Jeszcze raz dziękuję. Podobała mi się też rozmowa.

Laur : To byli Nand Kochhar i Dale Tutt z Siemens Software, z którym rozmawiałem z Cambridge w stanie Massachusetts, siedziby MIT i MIT Technology Review, z widokiem na rzekę Charles. To tyle w tym odcinku Business Lab. Jestem twoim gospodarzem, Laurel Ruma. Jestem dyrektorem Insights, działu custom publishing w MIT Technology Review. Zostałyśmy założone w 1899 w Massachusetts Institute of Technology i można było nas znaleźć w publikacjach drukowanych w Internecie oraz na corocznych wydarzeniach na całym świecie. Więcej informacji o nas i programie znajdziesz na naszej stronie internetowej technologyreview.com. Ten program jest dostępny wszędzie tam, gdzie otrzymujesz podcasty. Jeśli podobał Ci się ten odcinek, mamy nadzieję, że poświęcisz chwilę, aby nas ocenić i zrecenzować. Business Lab to produkcja MIT Technology Review. Ten odcinek został wyprodukowany przez Collective Next. Dziękuję za słuchanie.

Ten podcast został wyprodukowany przez Insights, dział zajmujący się treściami niestandardowymi MIT Technology Review. Nie została napisana przez redakcję MIT Technology Review.

ukryć