O design generativo está transformando a maneira como pensamos sobre o design e a fabricação de veículos. Ao utilizar algoritmos avançados e o alto poder computacional dos computadores atuais, os fabricantes automotivos são capazes de criar soluções de materiais ou design cada vez mais criativas, eficientes e inovadoras.
O que é design generativo?
O design generativo usa algoritmos de computador para criar uma série de soluções de design diferentes com base em parâmetros e condições específicas. Ao contrário dos processos tradicionais de design e fabrico automóvel, que normalmente envolvem a criação manual de um único conceito, o design generativo permite a definição automática de centenas de variantes e cenários, que são depois avaliados e otimizados com base em critérios bem definidos. Esta abordagem é usada hoje em vários campos, como arquitetura, engenharia e design aplicado. Ele permite rastrear uma ampla gama de opções de design, muitas vezes complexas demais para serem processadas da maneira tradicional e manual. Os principais aspectos do design generativo incluem:
- automação e eficiência – algoritmos analisam rapidamente todas as opções de design disponíveis, economizando tempo e recursos,
- otimização – a capacidade de avaliar simultaneamente múltiplas opções em termos de custo, resistência, peso ou estética,
- inovação – gerando soluções únicas que seriam quase impossíveis de conceitualizar e implementar utilizando métodos tradicionais,
- personalização – personalização de designs para atender às necessidades individuais do usuário ou a requisitos funcionais específicos.
O poder computacional cada vez maior dos computadores modernos torna possível processar um número considerável de permutações de design que excede em muito as capacidades do cérebro humano. Tal processo produz um design ideal que leva em conta muitas variáveis complexas, criando simulações que imitam fielmente as inter-relações que ocorrem na natureza, na sociedade e no ambiente humano imediato.
Benefícios de implementar um design generativo
O design generativo é particularmente útil hoje na indústria automóvel, que enfrenta restrições normativas e técnicas cada vez maiores relacionadas com a proteção ambiental, eficiência energética e segurança. A adaptação dos métodos de produção, dos designs dos veículos e das estratégias empresariais ao cenário automóvel em constante mudança está a tornar-se cada vez mais complexa e exige inovação constante. Métodos de projeto generativos e a chamada otimização topológica estão contribuindo para a criação de componentes inovadores, leves e robustos. Visam melhorar a eficiência de combustível de um automóvel, bem como reduzir as emissões de CO2 – não apenas na fase de funcionamento, mas também durante o fabrico e eliminação do veículo. Além disso, permitem uma rápida adaptação às tendências e expectativas do mercado, que têm mudado cada vez com mais frequência nos últimos tempos. Através da otimização através da eliminação de componentes desnecessários, os custos podem ser reduzidos, o tempo de desenvolvimento de produtos pode ser reduzido e conceitos inovadores podem ser testados sem despesas adicionais. Para muitas empresas, o design generativo é a resposta à questão sempre presente: como aumentar a eficiência na indústria automóvel?
Reduza os custos de produção através do uso mais eficiente de materiais
O design generativo não é apenas uma abordagem inovadora para a criação de projetos complexos, mas também uma ferramenta eficaz usada pelos fabricantes automotivos para reduzir custos na fase de análise do Design for Manufacturing. Com a ajuda de algoritmos que levam em consideração vários fatores, como resistência, peso, custo dos materiais e processos gerais de fabricação, podem ser alcançados projetos ideais, onde os recursos disponíveis são utilizados da maneira mais eficiente. Em princípio, cada componente de um veículo, desde o menor parafuso até os assentos e os componentes da carroceria, tem potencial para otimização topológica envolvendo, entre outras coisas, redução de material. Algoritmos de projeto generativos podem examinar milhões de possibilidades de projeto para encontrar aquelas que oferecem a melhor relação desempenho/custo. Por exemplo, para reduzir o custo das peças de plástico, podem sugerir a utilização de um material diferente ou a alteração da forma de uma peça para reduzir o seu peso sem sacrificar a resistência. Isto pode levar a poupanças significativas, tanto em termos de custos de materiais como de energia necessária para a produção e transporte em massa. Como resultado, as empresas automóveis podem tornar-se mais competitivas e sustentáveis, o que é crucial no dinâmico mundo automóvel.
Saiba mais: Exemplos, tipos e aplicação de produção em massa
Reduza o tempo necessário para desenvolver novos produtos
O processo de design tradicional requer tempo para navegar em milhares de páginas em busca de inspiração e dados sobre os componentes usados até o momento. A criação e revisão manual de modelos 3D geralmente levava meses e estava sujeita a prazos apertados, limitando a liberdade criativa e comprometendo a qualidade do design, que muitas vezes ainda precisa de revisões no final. Hoje, transformar rapidamente esboços 2D em modelos 3D complexos com a ajuda da IA permite aumentar a produtividade e obter melhores resultados na área de fabricação e design com uma abordagem de design thinking. Ao criar automaticamente múltiplas iterações de design em um curto período de tempo, o design generativo permite uma redução significativa no tempo necessário para o desenvolvimento de novos produtos. Isso significa que as empresas automotivas hoje podem lançar novos modelos de veículos no mercado com mais rapidez (reduzindo o Time To Market) e responder com mais eficiência às mudanças nas necessidades e expectativas dos clientes. A primeira etapa do processo é definir critérios de projeto, como requisitos de resistência mecânica, peso, custos de fabricação e recursos relacionados ao projeto. Os algoritmos generativos então pesquisam o espaço de design, avaliando várias soluções. Isso lhes permite identificar rapidamente as soluções que atendem a requisitos específicos. Além disso, a capacidade de realizar testes e simulações virtuais de resistência permite a rápida detecção e eliminação de possíveis problemas.
Leia mais: O que é Time To Market e como reduzir o valor desse parâmetro na indústria automotiva?
Testes multivariantes sem custo adicional
Projetar com a ajuda de tecnologias generativas torna possível testar muitas variantes diferentes de um componente sem o custo adicional de prototipagem e o gasto de material associado. Isso permite que os departamentos de P&D conduzam livremente análises extensas e testes altamente complexos de novos componentes. Isto não só ajuda a evitar erros e a obter as certificações necessárias mais rapidamente, mas pode até levar a soluções tecnológicas, de materiais ou de design novas e sem precedentes. Os fabricantes de automóveis podem testar, por exemplo, diferentes variantes de estruturas de reforço, pára-choques ou componentes de motor relativamente a vários parâmetros, como resistência mecânica, durabilidade, funcionalidade ou desempenho, mesmo antes de estes serem realmente produzidos. Utilizando técnicas avançadas de visualização e simulação detalhada, bem como impressão 3D, os engenheiros podem experimentar diferentes soluções e selecionar aquelas que oferecem os melhores resultados. De acordo com dados divulgados pelo estúdio McKinsey, os processos de P&D das empresas automotivas melhoraram de 10 a 20% apenas através do design generativo. A inteligência artificial é considerada a maior aliada na área de apoio ao desenvolvimento de produtos principalmente em empresas fabricantes de equipamentos originais (OEM), pois as ajuda a construir uma estratégia de negócios baseada na inovação.
Examples of generative design applications in the automotive industry
O design generativo é usado por muitas empresas automotivas hoje. Alguns o utilizam para criar peças mais leves e eficientes, enquanto outros o utilizam para desenvolver corpos com formatos mais aerodinâmicos para aumentar a velocidade, o alcance e reduzir o consumo de energia. Por exemplo, a fabricante norte-americana de motocicletas elétricas, Lightning Motorcycles, utiliza algoritmos artificiais para otimizar componentes mecânicos, como braços de controle, entre outros. A General Motors está usando design generativo baseado em inteligência artificial e computação em nuvem para explorar diversas soluções de design na área de peças e componentes de veículos. De acordo com algumas estimativas, o design generativo pode reduzir o custo de fabricação de componentes em cerca de 6 a 20%, reduzir o seu peso em 10 a 50% e reduzir o tempo de desenvolvimento em 30 a 50%. Um material ideal para a indústria automotiva que pode ajudar a alcançar tais resultados é o material EPP (polipropileno expandido) ultraleve e extremamente resistente, que está substituindo com sucesso materiais tradicionais e mais pesados usados nas áreas de segurança passiva, equipamentos internos ou mesmo proteção para baterias de automóveis. e tanques de combustível, entre outras coisas.
O futuro do design generativo na indústria automotiva
A IA de design generativo já é parte integrante da Indústria 4.0 e, graças ao desenvolvimento contínuo da tecnologia, podemos esperar que desempenhe um papel cada vez mais importante na indústria automóvel. É possível que no futuro todos os novos veículos sejam concebidos utilizando apenas tecnologias generativas. No entanto, prevê-se que os algoritmos artificiais não substituirão os designers humanos durante pelo menos mais 20-30 anos, mas serão apenas um suporte eficaz para eles. Uma transição completa para o design generativo requer não só um maior desenvolvimento desta tecnologia até ao ponto em que esta possa, por exemplo, avaliar de forma independente qualidades estéticas ou compreender aspectos culturais, mas também aceitação social. Uma das áreas mais importantes onde o design generativo pode ter um impacto significativo é o desenvolvimento de veículos eléctricos e autónomos. Esta é uma das tecnologias fundamentais que permitirão a transição da tecnologia de motores de combustão interna (ICE) para veículos elétricos (EVs). Ao otimizar a forma e o peso dos componentes, o alcance e a eficiência dos VE podem ser gradualmente aumentados, o que é fundamental para a sua maior difusão.