Dalla ricerca di informazioni al riutilizzo delle conoscenze tecniche: l’intelligenza artificiale nel PLM apre nuove possibilità per engineering e manufacturing. Il punto di partenza è il patrimonio informativo già presente in azienda.
Quanto tempo serve per ritrovare la relazione di un test? O per capire perché, durante lo sviluppo di un prodotto, è stata scelta una determinata soluzione?
Nelle aziende industriali queste risposte spesso esistono già. Sono contenute in documenti tecnici, rapporti di prova e revisioni accumulate negli anni. Recuperarle, però, può richiedere numerose ricerche e il coinvolgimento delle persone che ricordano la storia del progetto.
L’integrazione tra intelligenza artificiale e PLM interviene proprio su questa distanza tra informazioni disponibili e conoscenze effettivamente utilizzabili.
Perché il PLM è una base importante per l’AI industriale
Il Product Lifecycle Management gestisce dati e processi lungo il ciclo di vita del prodotto. In Windchill, questo significa organizzare documenti, dati CAD, distinte base, revisioni e modifiche, mantenendo le relazioni necessarie a comprenderne il contesto.
Questa struttura sostiene il Digital Thread, la continuità delle informazioni tra progettazione, industrializzazione, produzione e assistenza. Un documento acquista così valore anche attraverso il suo collegamento al prodotto, alla configurazione e al processo a cui appartiene.
La visione PTC dell’Intelligent Product Lifecycle parte da questa base: rendere i dati di prodotto più accessibili e utilizzabili, estendendone il valore nelle attività aziendali.
Che cosa permette di fare Windchill AI Assistant
Con Windchill AI Assistant, PTC introduce un’interfaccia conversazionale che consente di interrogare in linguaggio naturale i contenuti documentali gestiti nella piattaforma.
Gli utenti possono cercare informazioni, ottenere sintesi e individuare dettagli rilevanti all’interno della documentazione. Le risposte riportano riferimenti alle fonti e rispettano i diritti di accesso definiti in Windchill.
Un possibile utilizzo consiste nel chiedere una sintesi di un rapporto di prova prima di una riunione tecnica. Un altro è recuperare, nei documenti disponibili, le motivazioni di una scelta progettuale.
Il valore operativo è rendere più semplice la consultazione del patrimonio tecnico aziendale, consentendo alle persone di dedicare più attenzione alla valutazione delle informazioni e alle decisioni conseguenti.
Quale impatto può avere sul lavoro quotidiano
Per valutare l’utilità dell’AI nel PLM è opportuno partire da attività circoscritte e frequenti.
Nell’ufficio tecnico, un primo progetto potrebbe riguardare la consultazione dei rapporti di test. Nell’industrializzazione, la ricerca di indicazioni contenute nella documentazione di processo. Nell’inserimento di nuove risorse, l’accesso alle conoscenze raccolte durante progetti precedenti.
In questi scenari, i benefici da verificare sono concreti:
Una risposta rapida, tuttavia, deve essere anche pertinente. Per questo la valutazione del risultato dovrebbe includere la verifica della fonte, della revisione e dell’applicabilità al problema affrontato.
Dalle funzionalità disponibili all’evoluzione del PLM
La ricerca conversazionale sui documenti rappresenta un’applicazione concreta già rilasciata. PTC ha inoltre indicato, nel percorso di sviluppo dell’assistente, l’estensione verso ulteriori ambiti, tra cui parti, modifiche e azioni nei flussi di lavoro.
È quindi utile distinguere la direzione di evoluzione della piattaforma dalle funzionalità effettivamente attivabili nello specifico ambiente aziendale.
L’adozione richiede una verifica di compatibilità, licenze e configurazione: Windchill AI Assistant è una funzionalità soggetta a licenza dedicata e a requisiti tecnici specifici.
Il contributo di CAD.I.TECH: collegare tecnologia e processi
Per CAD.I.TECH, partner PTC attivo nei processi di Engineering e Manufacturing, il tema AI e PLM si inserisce in un ambito di competenze che comprende gestione documentale, sistemi PDM/PLM e integrazione ERP/PDM/CAD/CAM.
Il punto di partenza di un progetto dovrebbe essere una domanda precisa: quale attività vogliamo migliorare e quali informazioni servono per farlo?
Da qui è possibile valutare la qualità della documentazione, le relazioni tra sistemi, i permessi e le modalità di utilizzo. Un perimetro iniziale ben definito permette di misurare i risultati e decidere come estendere l’applicazione.
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