Od osmih mesecev do dveh tednov: z modeliranjem in simulacijami skrajšujemo čas preskušanja napajalnikov

V SIQ z uporabo naprednega modeliranja in simulacij spreminjamo potek preskušanja napajalnikov. V konkretnem projektu smo proces, ki je prej trajal približno osem mesecev, skrajšali na le dva tedna. Za proizvajalce to pomeni bistveno hitrejši razvojni cikel.

Čas je pri razvoju novega proizvoda eden ključnih dejavnikov konkurenčnosti. Razvoj kompleksnega električnega ali elektronskega proizvoda lahko traja več let, pomemben del tega procesa pa predstavljajo preskušanje, odpravljanje ugotovljenih neustreznosti in ponovno preskušanje.

Prav tu lahko napredno modeliranje in simulacije preskusov, tudi z umetno inteligenco, pomembno spremenijo tradicionalni razvojni proces, kot tudi proces preskušanja.

Od 240 dni do le dveh tednov

V SIQ smo skupaj s podjetjem Inpotron preverili, za koliko lahko z uporabo digitalnih modelov in simulacij z uporabo umetne inteligence pospešimo proces preskušanja napajalnika.

Rezultat je bil izjemen: proces preskušanja napajalnika, ki je prej trajal povprečno 240 dni oziroma približno osem mesecev, smo skrajšali na le dva tedna.

Ključ ni v tem, da bi z modeliranjem in simulacijo nadomestili fizično preskušanje ali strokovnjake. Bistvo novega pristopa je, da lahko velik del preverjanja, analiziranja in odkrivanja potencialnih težav opravimo bistveno prej, v procesu razvoja, še preden je proizvod pripravljen na končno preskušanje. To pomembno skrajša čas za končno preskušanje.

Težave odkrijemo, še preden postanejo drage

S pomočjo digitalnega modela proizvoda lahko že v procesu razvoja preverjamo njegove ključne lastnosti in simuliramo različne scenarije.

Med drugim lahko preverjamo:

• razdalje in kritična mesta,
• segrevanje in disipacijo toplote,
• izbiro in obremenitve komponent,
• možne odpovedi elementov,
• pričakovano obnašanje proizvoda pri različnih preskusih.

Tako lahko potencialne neustreznosti odkrijemo bistveno prej kot pri klasičnem procesu, kjer se težava pogosto pokaže šele pri preskušanju fizičnega vzorca.

To je pomembna razlika. Če se neustreznost odkrije šele pri končnem preskušanju, mora proizvajalec proizvod spremeniti, izdelati nov oziroma prilagojen vzorec in del preskusov ponoviti. Vsaka takšna iteracija pomeni dodaten čas in stroške ter zamakne načrtovani prihod proizvoda na trg.

Umetna inteligenca ne nadomešča preskušanja. Pomaga ga narediti učinkovitejšega.

Naš pristop združuje digitalno modeliranje, umetno inteligenco, simulacije, fizično preskušanje in strokovno znanje SIQ.

Ko je fizični vzorec na voljo, model primerjamo z dejansko izvedbo in opravimo vsa preskušanja. Tudi dokumentacijo lahko pregledamo že pred končnim fizičnim preskušanjem.

Rezultat je bolj ciljno usmerjen preskusni proces brez nepotrebnih dodatnih iteracij.

Glavne prednosti

• Krajši čas preskušanja
  Velik del preverjanja lahko opravimo že v razvojni fazi, zato je lahko končno preskušanje bistveno krajše.
• Hitrejše odkrivanje neustreznosti
  Potencialne težave lahko prepoznamo, preden pride do faze končnega preskušanja.
• Manj razvojnih iteracij
  Manj sprememb po končanem prototipu pomeni manj ponovnih preskusov in manj izgubljenega časa.
• Manjša poraba dragih prototipov
  Simulacije omogočajo preverjanje določenih scenarijev, ne da bi za vsako iteracijo potrebovali nov fizični vzorec.
• Hitrejši prihod proizvoda na trg
  Krajši razvojni in preskusni cikel lahko proizvajalcu omogoči zgodnejši začetek prodaje in pomembno konkurenčno prednost.

Ko osem mesecev postane dva tedna

Pri tem projektu sodelovanja med SIQ in podjetjem Inpotron smo pokazali, kakšen potencial ima takšen pristop v praksi.

Primer kaže, da vprašanje za proizvajalce ni več samo »Ali bo naš proizvod uspešno prestal preskušanje?«, temveč tudi:»Koliko težav lahko odkrijemo, še preden se končno preskušanje sploh začne?«