Il ruolo della collaborazione e dell'integrazione nell'ingegneria delle prestazioni dei veicoli

La grande richiesta di veicoli elettrici e tradizionali sta costringendo le case automobilistiche a ripensare i propri processi. Tenere il passo con un programma di produzione incrementato e mantenere al tempo stesso la redditività è un compito arduo e la semplice riduzione dei costi non è sufficiente a garantire i profitti. I produttori del settore devono ottimizzare i processi di sviluppo per migliorare le prestazioni dei veicoli e ridurre i tempi di sviluppo.

Leggi il brief e scopri quali modifiche le case automobilistiche devono intraprendere al fine di migliorare i veicoli di nuova generazione.

Evitare errori costosi grazie all’integrazione del veicolo

Con gli attuali tempi di sviluppo dei veicoli sempre più brevi, lavorare in modo isolato comporta modifiche e ritardi notevoli. Il team di progettazione può evitare importanti rilavorazioni collaborando prima e più regolarmente durante il progetto. Tuttavia, la soluzione non è realizzare prototipi fisici più costosi e inefficienti. Il segreto per favorire la collaborazione e l’integrazione nell'ingegneria delle prestazioni dei veicoli è la simulazione. Creando un digital twin completo, gli ingegneri possono capire esattamente come funzioneranno i loro componenti quando saranno integrati con altri, risparmiando così tempo e denaro.

Realizzare prodotti migliori, più velocemente e a costi inferiori con l’approccio MBSE

Insieme alla simulazione, la metodologia MBSE (Model-Based System Engineering) è fondamentale per la moderna ingegneria delle prestazioni dei veicoli (VPE, Vehicle Performance Engineering). Integrando la progettazione modulare, gli ingegneri possono riutilizzare gli elementi invece di dover ripartire da zero con ogni nuovo veicolo, combinando i singoli modelli per formare la base di qualsiasi nuovo progetto. Questo, insieme alla simulazione anticipata, aiuta i team a fare scelte progettuali tempestive, ottenendo un prodotto migliore che viene completato prima e a costi inferiori.

Migliorare l’ingegneria delle prestazioni dei veicoli con l’intelligenza artificiale

Nello sviluppo della guida autonoma, l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) vengono utilizzati ampiamente per determinare gli algoritmi di percezione e controllo e per verificare scenari differenti. Nei programmi di elettrificazione e nei veicoli tradizionali, gli ingegneri possono utilizzare un approccio basato sui dati per migliorare l’efficienza dei test, prevedere le prestazioni senza creare complessi modelli di simulazione e tradurre gli obiettivi dei veicoli completi in sottosistemi.

Scarica il brief per scoprire perché la combinazione di simulazione, test, MBSE e AI rappresenta il futuro dell'ingegneria delle prestazioni dei veicoli e come le aziende possono rimanere competitive oggi e in futuro.