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Porque a engenharia está se digitalizando?

Porque a engenharia está se digitalizando?

 

Como segundo artigo da série, nós da VirtualCAE vamos falar um pouco sobre o que é de fato simular virtualmente um produto, como isso se encaixa no processo de digitalização e como isso pode ser fundamental para garantir a sobrevivência das empresas no futuro (próximo).

Simulação virtual consiste em modelar matematicamente um produto e fenômeno físico em um ambiente virtual. Basicamente, a ideia é representar um problema físico por meio de modelos matemáticos (ou equações em casos mais simples) a fim de predizer o comportamento do produto a ser estudado. Certo, mas o que isso quer dizer? Vejamos o exemplo da deformação de uma mola. A lei de Hooke (modelo) estabelece que dadas propriedades do material e uma força aplicada a mola é possível calcular a deformação de uma mola. Este problema pode ser solucionado de diferentes formas: por meio de cálculos análiticos (na mão), via planilhas e algoritmos ou modelos numéricos (elementos finitos, por exemplo).

A simulação virtual consiste é uma tecnologia fundamental que suporta as etapas do processo de digitalização. O termo tem estado em alta nos últimos anos e, especialmente agora, em função da pandemia do covid-19, que tem forçado muitas empresas a acelerarem seu processo de digitalização.

Mas o que é transformação digital afinal?

Transformação digital, ou a criação de negócios digitais, consiste na geração de valor por meio da melhoria da experiência do usuário e eficiência de processos, através do uso de tecnologias digitais e dados [1].

O processo em si é uma construção e não pode ser encarado somente como uma “virada de chave”. Tornar-se digital não é algo que possa ser atingido do dia para a noite e precisa percorrer uma série de etapas. Para este caso, tomemos como referência o framework TOGAF (The Open Group consortium) que estabelece as principais etapas na jornada de digitalização sob aspectos técnicos (importante reforçar pois aspectos culturais são extremamente relevantes para uma estratégia de implantação de sucesso):

  • Tag, Sense & Connect (Rotular, Medir e Conectar): Não é possível controlar aquilo que não medimos, certo? Neste sentido, é preciso identificar objetos e recursos (humanos inclusive), medir informações sobre objeto e recursos e criar uma rede de conexão.
  • Ingest (Captura): Com os objetos e recursos conectados, um volume gigante de informação e dados começam a serem criados. Uma base de dados robusta e confiável precisa estar a disposição para comportar esse montante de dados.
  • Analyse & Prepare (Analisar e Preparar): Dados por si só não agregam valor a negócios. Por isso, é preciso analisar dados de maneira sistemática a fim de prover inteligência sobre como as operações de uma empresa.
  • Utilize (Utilizar): O ciclo de transformação digital é fechado com a inclusão dos insights e inteligência geradas na etapa anterior para a tomada de decisão de negócios, no sentido de melhorar eficiência de processos e criar novos produtos e serviços, por exemplo.

A simulação virtual desempenha um papel muito importante no processo de transformação digital. Ao contrário do que muitos pensam, sua aplicação não é restrita a uma etapa do processo de digitalização. No entanto, para este artigo, vamos focar especificamente nas etapas de análise e utilização.

Comentamos sobre como modelos virtuais podem representar a realidade, certo? E se pudéssemos utilizar dados obtidos a partir de sensores em tempo real para alimentar modelos virtuais? E se estes mesmos modelos pudessem prever o comportamento deste objeto baseado nestes mesmos dados reais? Ou ainda, e se pudéssemos submeter estes dados reais a diferentes condições de operação?

Bem, tudo isto é possível sim e, inclusive, já tem nome. Digital twins, ou gêmeos digitais, são representações virtuais da realidade via modelos matemáticos que simulam o mundo físico em tempo real [2]. Ou seja, estamos falando de uma cópia virtual de um produto ou equipamento que tem a sua operação simulada virtualmente com dados alimentados em tempo real.

Os modelos de Digital Twin abrem um leque muito interessante de oportunidades e linhas de atuação como forma de geração de valor.

  • Predição de comportamento: Modelos de simulação virtual tem objetivo de fornecer respostas (saídas) para um conjunto de dados (entradas) que simulam o funcionamento de um objeto. Logo, é possível criar modelos que alimentados de dados de vibração de acelerômetros e temperatura, por exemplo, forneça estimativas sobre a quebra estimada de um equipamento, possíveis defeitos ou falhas inicialmente não previstos ou ainda otimizar calendário de manutenção preventiva.
  • Integração e insights a partir da multidisciplinaridade: Com a integração de sensores e recursos, surgem diversas oportunidades para aprofundamento em como áreas, processos e atividades se relacionam. A partir de tais relacionamentos, que muitas vezes não são óbvios, engenheiros podem enxergar como diferentes modelos virtuais influenciam um ao outro. Por exemplo, como dados de operação de um centro de usinagem (velocidade de corte ou temperatura) influenciam resultados de simulação virtual estrutural (CAE) e de processo (CAM).
  • Exploração de design: Com dados alimentados em tempo real e disponibilidade vasta de informações de diferentes processos. A exploração de design aumenta exponencialmente o valor que pode agregar para o desenvolvimento de novos produtos. A exploração de design, como citado no artigo anterior, é uma forma de se avaliar inúmeras condições de contorno e carregamentos para diversas configurações de produto, ou seja, fornece ao engenheiro como o produto dele se comportaria em diferentes condições de contorno e configurações do próprio produto.

A digitalização e a simulação virtual são partes de um todo e quando combinadas podem alavancar os resultados de uma empresa em processo de transformação digital. Além de possibilitarem que engenheiros desenvolvam produtos melhores, mais rapidamente e mais focados no usuário.

Referências

[1] Chirchu, A. M., Sultanow E. and Sözer, L. D. A Reference Architecture for Digitalization in the Pharmaceutical Industry. Lecture Notes in Informatics (LNI). 2017

[2] Zambrano, V., Rodrígues-Barrachina, R., Calvo, S., Izquierdo, S. TWINKLE: A digital-twin-building kernel for real-time. SoftwareX. 2020.

Autor: Caio Rodrigues

Analista de Desenvolvimento de Negócios, Graduado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de São Paulo-SP

Trabalhou por cerca de 5 anos como Gerente de Projetos em empresas do ramo automotivo e O&G. Realizando trabalhos de lançamento de novos produtos integrando simulação CAE, testes e fabricação. Atualmente responsável por desenvolver serviços e soluções CAE nas áreas Automotiva, Healthcare, Energia, Maquinas Industriais e Agrícola

2020-04-28T13:52:23+00:00

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