Perché l’AI è già nel cofano dei processi
Da anni il settore automotive utilizza Cad (Computer Aided Design) e Cae (Computer Aided Engineering) come ossatura del ciclo di sviluppo. La novità, già operativa nelle sale di progettazione, è la forte integrazione con l’intelligenza artificiale, inclusa quella “generativa”. Risultato: meno costi immediati di sviluppo e, soprattutto, tempi di progettazione più brevi nel medio periodo.
Le case auto devono conciliare margini compressi e adempimenti normativi sempre più severi su sicurezza e ambiente. Qui l’AI fa la differenza: consente agli ingegneri di esplorare e testare molte più soluzioni in meno tempo. Non è solo questione di risparmio, ma di velocità competitiva: i migliori player europei e americani impiegano 4-5 anni per un nuovo modello, mentre i cinesi arrivano sul mercato in 18-24 mesi. In un contesto in cui chi arriva prima spesso raccoglie la fetta più grande, accelerare è strategico.
Dal Cad/Cae al design esplorativo
Le piattaforme di progettazione integrate con AI di Dassault Systèmes, Siemens, Autodesk, Ptc, Altair Engineering, nTop e Ansys permettono di «inventare» nuove soluzioni ingegneristiche coerenti con i vincoli del progetto. L’approccio guidato dall’AI non si limita a ottimizzare parametri: genera varianti percorribili e le verifica nel contesto reale del veicolo e della supply chain.
Un esempio tipico è l’aggiornamento di una sospensione per una versione più sportiva di un modello esistente, mantenendo invariati pianale e punti di attacco. L’AI produce decine di alternative conformi allo spazio disponibile e realizzabili dai fornitori, in poche ore dove un team impiegherebbe giorni o settimane. Lo stesso vale per un semplice restyling della mascherina frontale: cambiano aerodinamica, consumi (e quindi CO2), assorbimento degli urti e flussi d’aria verso il radiatore. Anche qui, l’AI può disegnare molte proposte basate sui dati d’ingresso degli ingegneri, accelerando la scelta della soluzione migliore.
Chi la usa già
Queste non sono promesse a lungo termine, ma pratiche correnti tra costruttori e fornitori globali. Ecco alcuni esempi, esattamente come riportati:
- Dassault Systèmes: utilizzata da Renault, Volkswagen, Mahindra e Neta (brand di Hozon Auto).
- nTop: adottata da Ford e General Motors.
- Ansys: in uso presso ZF e anche da Hyundai, Marelli, Ford, Lucid Motors, Rivian e Oracle Red Bull Racing.
Il valore concreto per il settore è chiaro: cicli decisionali rapidi, maggiore coerenza con i vincoli produttivi e una gestione più efficiente delle varianti di prodotto. Per dealer, reti post-vendita e noleggio, questo si traduce in portfolio modelli aggiornati più di frequente e in un flusso di novità tecniche che può migliorare la proposta commerciale.
La prossima frontiera: il “digital twin”
La traiettoria evolutiva punta ora al gemello digitale. Un “digital twin” è la replica virtuale di un prodotto o di un’infrastruttura, su cui eseguire simulazioni interamente digitali. Con un’auto riprodotta fedelmente e inserita in ambienti virtuali che replicano città e scenari reali, è possibile raccogliere dati sul comportamento su strada prima della produzione.
In questo quadro l’AI non serve solo a progettare componenti correttivi quando emergono criticità nel gemello digitale: contribuisce anche a creare scenari complessi e situazioni difficili o costose da replicare nel mondo fisico, per mettere alla prova il veicolo con anticipo. L’industria utilizza già i digital twin a livello di singolo componente e, in alcuni casi, di intero veicolo.
Resta però un nodo sostanziale: il fabbisogno di calcolo. L’uso massivo di ambienti simulati complessi richiede potenza elaborativa elevata, spesso erogata in cloud. Qui entrano in gioco i rischi di sicurezza informatica e di fuga di dati legati a modelli non ancora sul mercato. Far girare un gemello digitale presso un fornitore esterno espone alla possibilità che, in caso di attacco, il progetto venga sottratto e cada nelle mani di un competitor.
Per questo, mentre il settore abbraccia con convinzione l’innovazione, è indispensabile mantenere presidi etici e di governance su proprietà intellettuale, gestione dei dati e accessi. Chi saprà unire AI e gemelli digitali con misure robuste di sicurezza potrà accorciare sensibilmente il time-to-market, elevando qualità e conformità normativa senza compromettere la riservatezza dei progetti.
