Por Royston Jones, PhD, Diretor Global de Automotivo e Transporte da Siemens Digital Industries Software
No automobilismo moderno, vencer e alcançar o lugar mais alto do pódio depende tanto da precisão da engenharia digital quanto da velocidade pura. Os prazos entre as etapas são apertados quando as corridas acontecem semana após semana, dando às equipes apenas alguns dias para construir, atualizar ou reprojetar um carro funcional, composto por milhares de peças exclusivas, e deixá-lo pronto para o fim de semana, a fim de superar dezenas de concorrentes.
Como resultado, os engenheiros se tornaram especialistas na aquisição de dados sobre o desempenho de veículos e componentes, para embasar melhor as decisões de engenharia. Cada momento, desde o túnel de vento até a própria pista, contém informações valiosas que podem levar a inovações ainda maiores no futuro, e os engenheiros vêm utilizando os mais recentes avanços tecnológicos para tornar essas informações visíveis e acessíveis às suas equipes.
A aquisição desses dados, entretanto, é apenas o primeiro passo. Aproveitar todo o potencial dos dados de um veículo também exige as ferramentas adequadas para garantir que essas informações sejam rastreáveis e acessíveis, assegurando que os insights possam ser rapidamente disponibilizados aos engenheiros.
É por isso que o mundo das corridas vem confiando cada vez mais na digitalização de seus processos de engenharia e avançando continuamente nessa direção. Com ferramentas como o gêmeo digital abrangente (comprehensive digital twin) e a inteligência artificial industrial (IA), os engenheiros do automobilismo conseguem maximizar o aproveitamento dos dados e colocar máquinas extraordinárias em alta velocidade na pista o mais rapidamente possível. Esses esforços não apenas transformam o universo das corridas, mas também demonstram como as mesmas iniciativas podem ser utilizadas para revolucionar a indústria automotiva em geral e outros setores.
Os dados estão em tudo
Assim como acontece no desenvolvimento de qualquer produto, ter os dados certos à disposição no momento em que são necessários é fundamental para tomar decisões que levem ao melhor resultado possível. O maior obstáculo, naturalmente, é encontrar esses dados em primeiro lugar. Essa questão é especialmente evidente em um campo como o automobilismo, no qual o tempo disponível para testes físicos, simulações e análise de dados é extremamente curto, caso os engenheiros queiram colocar seu melhor carro na pista todas as semanas.
No entanto, são justamente essas restrições de tempo que transformaram os engenheiros do automobilismo em especialistas na aquisição de dados essenciais ao longo de todo o ciclo de vida de seus veículos, para utilizá-los nas decisões de engenharia. Afinal, a inovação se beneficia das restrições. Grande parte disso se deve à adoção de tecnologias e sistemas digitais, como sensores embarcados, capazes de monitorar veículos e componentes em tempo real. Independentemente de o carro estar realizando testes aerodinâmicos em um túnel de vento ou competindo ativamente em uma pista, esses sensores e sistemas conseguem fornecer aos engenheiros dados imediatos e precisos diretamente em suas telas.
Ter dados tão precisos à disposição proporciona aos engenheiros uma compreensão muito melhor de como o carro e seus componentes funcionam sob uma ampla variedade de condições, permitindo que façam o veículo apresentar um desempenho ainda melhor na próxima corrida.
Conectando equipes e dados com o gêmeo digital
Como mencionado anteriormente, esses carros de corrida abrigam milhares de peças individuais, cada uma envolvendo diversas interações com as demais. Isso pode resultar na geração de um enorme volume de dados, chegando até mesmo a dezenas de terabytes. Quando os engenheiros já precisam realizar inúmeras substituições de componentes e melhorias de projeto ao longo da temporada, tentar encontrar ou rastrear os dados corretos pode provocar atrasos que colocam em risco a participação em uma corrida. Sem as ferramentas ou os processos adequados para organizar e conectar os dados, essas informações podem rapidamente se tornar extremamente difíceis de gerenciar pelas equipes de engenharia.
É por isso que muitas equipes de corrida recorrem ao gêmeo digital abrangente (comprehensive digital twin). Como modelo virtual de um produto, processo ou sistema físico ao longo de todo o seu ciclo de vida, o gêmeo digital abrangente conecta diferentes domínios e ferramentas para aprimorar a continuidade dos dados entre todas as partes envolvidas e integrar as equipes de projeto, fabricação, simulação e outras áreas. Em resumo, ele reúne dados de diferentes aspectos do veículo, sejam eles mecânicos, elétricos, térmicos etc., em uma única fonte confiável de informações, que toda a equipe de corrida pode acessar e utilizar.
Além disso, o gêmeo digital também possibilita simulações de alta fidelidade de tudo, desde peças individuais até sistemas maiores, ajudando a otimizar seus equivalentes no mundo real. Com dados atualizados diretamente da pista, a precisão dessas simulações aumenta substancialmente, tornando possível simular o desempenho do veículo com uma precisão de até um décimo de segundo em uma pista.
Essas simulações podem proporcionar aos engenheiros insights ainda melhores e acelerar significativamente as iterações de projeto. Por exemplo, utilizando simulações realizadas com o gêmeo digital abrangente, a Oracle Red Bull Racing alcançou uma melhoria de 300% no tempo do ciclo de desenvolvimento de projetos de componentes e tornou as iterações de projeto aerodinâmico 1.000% mais rápidas por iteração, ao mesmo tempo que reduziu o prazo de aprovação das alterações de projeto de semanas para apenas algumas horas.
Gerenciando dados com IA industrial
Outra tecnologia que está ajudando o mundo das corridas a aproveitar toda a força dos dados é a IA industrial. Diferentemente da inteligência artificial generativa, normalmente retratada no imaginário do público, a IA industrial é integrada a modelos de engenharia e sistemas automatizados para aprimorar a análise de dados e garantir a segurança e a confiabilidade de suas recomendações. Trata-se de uma IA desenvolvida especificamente para ser utilizada com a finalidade de engenharia, mantendo os dados protegidos e dentro da própria organização.
A IA industrial se destaca por disseminar grandes quantidades de informações e reuni-las em um único lugar para que os engenheiros possam utilizá-las. Ela também é capaz de analisar esses dados em velocidades elevadas e destacar os principais insights mais relevantes para as necessidades dos engenheiros. Por exemplo, pode utilizar os dados coletados em simulações, túneis de vento e sensores instalados nos carros para realizar análises preditivas e identificar problemas de fadiga ou confiabilidade dos componentes antes que eles ocorram, proporcionando aos engenheiros mais tempo para solucionar essas questões.
Impulsionando o avanço das indústrias
O automobilismo moderno tornou-se um modelo de referência de como organizações de diferentes setores podem conectar os mundos físico e digital, utilizando dados de desempenho do mundo real para aprimorar continuamente os modelos virtuais, acelerar o desenvolvimento de produtos e prever e otimizar resultados no mundo real.
A mesma combinação do gêmeo digital abrangente e da IA industrial que ajuda as equipes de corrida a conquistar uma vantagem competitiva também está ajudando fabricantes automotivos a desenvolver veículos definidos por software (Software-Defined Vehicles) com maior rapidez, empresas aeroespaciais a validar sistemas cada vez mais complexos e fabricantes a otimizar suas operações, reduzindo custos, riscos e desperdícios.
À medida que os produtos se tornam cada vez mais conectados, orientados por software e intensivos em dados, a capacidade de transformar rapidamente dados em insights aplicáveis está se tornando um diferencial competitivo fundamental em todos os setores — e não apenas nas pistas de corrida.
As lições aprendidas atualmente no automobilismo estão ajudando a moldar a próxima geração de veículos, produtos, fábricas e sistemas industriais, comprovando que o futuro da inovação pertence às organizações capazes de acompanhar a velocidade dos dados.
As equipes de corrida de hoje não estão apenas competindo por lugares no pódio — elas estão sendo pioneiras nas estratégias de gêmeo digital e IA industrial que definirão o futuro da engenharia em todos os setores da indústria.
Imagem: divulgação/ Siemens