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title: Digital Engineering e AI per lo sviluppo prodotto
description: Digital Engineering e AI accelerano lo sviluppo di prodotti industriali con simulazioni, preventivi digitali e nuovi servizi per il postvendita.
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Pubblicato il 04/11/26 - 13:11

# Digital Engineering e AI per lo sviluppo prodotto

![Featured image: MADE Digital Engineering e AI per lo sviluppo prodotto](https://blog.made-cc.eu/hubfs/Immagine-AI-67-e1747035857775.png)

Nell’incontro “Dal concept all’ordine di lavoro. AI e Digital Engineering per accelerare lo sviluppo del prodotto industriale”, MADE4.0 e i partner Cefriel e CSMT Innovation Hub hanno presentato le funzionalità e i vantaggi del Digital Engineering per migliorare e accelerare le fasi di progettazione e realizzazione di un prodotto da immettere sul mercato.   
Il Digital Engineering è un modello operativo che integra digitalmente le diverse fasi del ciclo di vita di un prodotto: acquisizione dei requisiti da un cliente, progettazione, simulazione, test, sviluppo, post vendita. Le diverse fasi sono collegate tra loro in modo dinamico, consentendo l’evoluzione del progetto, la riduzione progressiva dei rischi di errore di progettazione e un risparmio di tempo e risorse grazie a simulazioni che, sulla base di tutta una serie di parametri già verificati digitalmente, settano quello che sarà il prototipo fisico con un livello di precisione che, generalmente, riduce i tempi di validazione.   
Inoltre, tenere traccia dell’evoluzione del prodotto in ogni suo passaggio, collegando requisiti, dati, modelli, configurazioni, simulazioni, prove e decisioni lungo l’intero ciclo di vita, offre un vantaggio competitivo anche nel post vendita nei servizi di manutenzione, negli eventuali aggiornamenti e revisioni di prodotto, ma anche nella possibile offerta di nuovi servizi grazie alle caratteristiche digitali del prodotto. 

## Creare valore oltre la vendita

In un contesto di forte competitività per costi e per qualità, il valore distintivo di un prodotto oggi può risiedere nella sua parte digitale, ossia nella possibilità di recuperare durante l’utilizzo  informazioni digitali utili al produttore per ottimizzare processi e prodotti e per offrire al cliente servizi aggiuntivi distintivi fino all’introduzione di nuovi modelli di business. Grazie alla progettazione digitale di un prodotto, infatti, il ciclo di vita passa da una dimensione lineare (progetto, realizzo, vendo) a un processo circolare: uso reale, dati, conoscenza, decisione, servizi, nuovo valore, in un ciclo potenzialmente continuo di creazione di valore. Il prodotto diventa un sistema digitale complesso, che integra componenti fisiche, hardware, software, design, dati, AI e servizi per il cliente. 

Tuttavia, per creare valore e avere impatto sul business, è necessario progettare i nuovi prodotti Smart partendo da una “Product Vision” chiara: quale bisogno o problema dovrà risolvere e quali dati/informazioni sarà utile raccogliere durante il suo utilizzo per creare questo valore continuo. Possono essere servizi, esperienze e modelli derivabili proprio da queste informazioni che, in un sistema esclusivamente fisico, non sarebbero disponibili una volta venduto il prodotto. Come ha sottolineato Nadia Scandelli, Head of Business Line Smart Products & Industrial Solutions di Cefriel, non basta connettere gli oggetti a un software attraverso sensori per avere un oggetto Smart, ma occorre capire quali dati estrapolare per quali obiettivi di business.   
Può trattarsi dell’approvvigionamento puntuale dei consumabili con un servizio proattivo, oppure di manutenzione preventiva e predittiva in capo al fornitore, di un servizio di logistica ottimizzata, fino a un modello “pay per use” del prodotto/servizio. Le prime fasi di progettazione sono dunque fondamentali per assicurarsi di creare valore continuo lungo il ciclo di vita del prodotto, attraverso i dati che verranno raccolti e analizzati da un software secondo una serie di parametri definiti.   
Secondo Nadia Scandelli, la domanda da porsi non è quale tecnologia aggiungere, ma quale valore vogliamo che continui a creare il nostro prodotto smart che, per essere sostenibile, deve rispondere a tre dimensioni: tecnologica, di business ed esperienziale (per l’utente). Il suo successo dipende infatti dalla capacità di orchestrare un insieme di dimensioni complementari che devono essere considerate fin dalle prime fasi progettuali. 

## Perché simulare prima di produrre?

La fase progettuale impatta i costi di un prodotto fino al 70-80% (dati NASA), quindi più si anticipano e risolvono le criticità senza dover arrivare al collaudo e alla messa in opera, più si risparmiano tempo e risorse e si evitano ritardi nella consegna.   
I costi diventano esponenziali se un errore si trascina da una fase all’altra: requisiti, progettazione, realizzazione, integrazione e collaudo, esercizio. Oggi l’approccio del digital engineering è di grande aiuto per valutare e ottimizzare soluzioni di prodotto in ambiente digitale, dopo la fase di progettazione, attraverso l’utilizzo di strumenti digitali di simulazione molto avanzati. L’approccio tradizionale basa il progetto sull’esperienza e su regole empiriche, con iterazioni su prototipi fisici, poche alternative esplorabili e le criticità scoperte tardivamente. In questo caso, la conoscenza resta in capo a pochi esperti di dominio.   
Con l’approccio digitale, invece, la conoscenza viene codificata in modelli e dati riutilizzabili. Il progetto in 3D è parametrico, ossia variabile in base a relazioni matematiche, regole geometriche e variabili simulate; le iterazioni avvengono sul modello virtuale, l’esplorazione è sistematica con metodi matematico-statistico avanzati e le criticità emergono in fase di progettazione e simulazione e si possono correggere per tempo.   
Come ha sottolineato Laura Treccani, Head of Innovative Materials & Sustainability - Technology Transfer Engineering di CSMT Innovation Hub di Brescia, la simulazione non esclude la sperimentazione fisica, ma la rende mirata, con una serie di combinazioni di variabili già verificate. Un altro aspetto richiamato è quello di seguire un metodo nella scelta degli strumenti, partendo sempre da una domanda tecnica, un obiettivo specifico per ogni fase di simulazione cui corrisponde il software più appropriato, come il CAD parametrico e per vedere come cambia la geometria al variare di un requisito, o il CDF che individua i campi di velocità, pressione e temperatura dei fluidi. 

## Caso applicativo: ottimizzazione di un essiccatoio sottovuoto del legno

Il problema di partenza dell’azienda cliente erano consumi e costi elevati dell’essiccatoio per flusso d’aria non omogeneo, ricircoli e dispersioni dall’involucro. La forma dell’essiccatoio è una cisterna in cui vengono inserite cataste di legno. Grazie all’analisi del funzionamento del forno esistente con modello 2D della sezione trasversale e la simulazione CDF (Computational Fluid Dynamics), è stata fatta una diagnosi energetica confrontandola con le diverse tecnologie e forme geometriche.   
Grazie alla simulazione, CSMT Innovation Hub ha individuato l’origine del problema non solo nella ventilazione, ma anche nella struttura geometrica. Flusso e isolamento vanno progettati insieme e vanno inserite nel modello anche le condizioni reali, non solo quelle ideali per avere risposte pertinenti. In particolare, sono state inserite forme di cataste non perfettamente allineate, per rendere il modello il più aderente possibile alla realtà.   
Alla fine, per lo sviluppo del nuovo forno sono state confrontate tre proposte basate sul modello senza prototipi intermedi; quindi la migliore è stata portata in 3D per una ulteriore verifica e ora sono pronti modelli e disegni per il prototipo fisico. Il progetto è stato finanziato da MADE con fondi Next GenerationEU.

 

## I vantaggi della simulazione per l’azienda

La modellizzazione ha permesso di vedere la correlazione tra forma dell’involucro e fluidodinamica, potendo così intervenire su più dimensioni con una proposta di efficienza energetica e maggiore qualità nel processo di essicazione, grazie a una distribuzione uniforme del calore.   
Un impatto positivo è anche sulla riduzione dei prototipi fisici, che sarebbero stati onerosi e complessi viste anche le dimensioni dell’essiccatoio. Ma, su tutto, resta l’acquisizione di un metodo replicabile: un modello CFD riutilizzabile per altri scopi; una diagnosi energetica ripetibile e *dati chiari e attendibili* su costi, consumi ed efficienza dell’impianto, comunicabili agli stakeholder in modo oggettivo. 

 

## Caso applicativo: preventivazione digitale di pezzi meccanici

Quoto, presentato da CAMNGO e sviluppato in collaborazione con CSMT Innovation Hub, è una soluzione che permette di fare preventivi di pezzi meccanici, partendo dalla geometria di un disegno 3D.   
La soluzione risponde al problema dell’assorbimento di tempo, risorse e competenze per stilare preventivi nelle aziende metalmeccaniche, con conoscenze e stime spesso soggettive, legate a valutazioni individuali. Con Quoto invece, a condizione di avere dati omogenei, coerenti, riferimenti confrontabili e un continuo aggiornamento del sistema, si può arrivare a stime di costo con un punteggio di similarità dell’80%.   
Il software, dotato di AI e machine learning, confronta il modello 3D del pezzo da produrre (geometria e ingombri); il tipo di materiale, le finiture e i trattamenti necessari, con lo storico dei preventivi aziendali.   
I vantaggi per le aziende sono maggiori risorse per attività più produttive, perché la valutazione finale del prezzo viene fatta su una stima di massima già ottenuta in automatico e inoltre, a parità di condizioni, si rendono ripetibili le stime di costo ripetibili, meno legate alla discrezionalità individuale, soprattutto nelle aziende che non hanno un ufficio dedicato. Come ha sottolineato Valerio Calvi, co-founder & Sales Manager di CAMNGO, avere una stima precisa dei costi di produzione è utile anche per la marginalità da applicare, oltre che accelerare l’invio di preventivi e renderli più uniformi a parità di condizioni.  

MADE4.0 [mette a disposizion](https://www.made-cc.eu/it/servizi/)e competenze, metodologie e tecnologie nella sede di Milano e attraverso la sua rete di partner per accompagnare le aziende nei processi di Digital Engineering.   
In particolare, un’area dimostrativa - utilizzabile dalle imprese per i progetti di “test before invest” - riguarda il flusso tecnologico dello sviluppo di prodotto, con software di regia (PLM), CAD, simulazione e analisi, AR/VR, CAM, dispositivi digitali (visori, occhiali, scanner) e una Cave per ispezionare i modelli 3D virtualmente. Davide Polotto, business development presso MADE, ha ricordato la centralità e la funzione del Competence Center per costruire delle Roadmap digitali in azienda, anche attraverso il servizio di consulenza [DRAIVE](https://content.made-cc.eu/draive), che aiuta proprio ad andare oltre il PoC (Proof od Concept) nello sviluppo prodotto, facendo leva sulle tecnologie digitali.  

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Creare valore oltre la vendita In un contesto di forte competitività per costi e per qualità, il valore distintivo di un prodotto oggi può risiedere nella sua parte digitale, ossia nella possibilità di recuperare durante l’utilizzo informazioni digitali utili al produttore per ottimizzare processi e prodotti e per offrire al cliente servizi aggiuntivi distintivi fino all’introduzione di nuovi modelli di business. Grazie alla progettazione digitale di un prodotto, infatti, il ciclo di vita passa da una dimensione lineare (progetto, realizzo, vendo) a un processo circolare: uso reale, dati, conoscenza, decisione, servizi, nuovo valore, in un ciclo potenzialmente continuo di creazione di valore. Il prodotto diventa un sistema digitale complesso, che integra componenti fisiche, hardware, software, design, dati, AI e servizi per il cliente. Tuttavia, per creare valore e avere impatto sul business, è necessario progettare i nuovi prodotti Smart partendo da una “Product Vision” chiara: quale bisogno o problema dovrà risolvere e quali dati/informazioni sarà utile raccogliere durante il suo utilizzo per creare questo valore continuo. Possono essere servizi, esperienze e modelli derivabili proprio da queste informazioni che, in un sistema esclusivamente fisico, non sarebbero disponibili una volta venduto il prodotto. Come ha sottolineato Nadia Scandelli, Head of Business Line Smart Products &amp; Industrial Solutions di Cefriel, non basta connettere gli oggetti a un software attraverso sensori per avere un oggetto Smart, ma occorre capire quali dati estrapolare per quali obiettivi di business. Può trattarsi dell’approvvigionamento puntuale dei consumabili con un servizio proattivo, oppure di manutenzione preventiva e predittiva in capo al fornitore, di un servizio di logistica ottimizzata, fino a un modello “pay per use” del prodotto/servizio. Le prime fasi di progettazione sono dunque fondamentali per assicurarsi di creare valore continuo lungo il ciclo di vita del prodotto, attraverso i dati che verranno raccolti e analizzati da un software secondo una serie di parametri definiti. Secondo Nadia Scandelli, la domanda da porsi non è quale tecnologia aggiungere, ma quale valore vogliamo che continui a creare il nostro prodotto smart che, per essere sostenibile, deve rispondere a tre dimensioni: tecnologica, di business ed esperienziale (per l’utente). Il suo successo dipende infatti dalla capacità di orchestrare un insieme di dimensioni complementari che devono essere considerate fin dalle prime fasi progettuali. Perché simulare prima di produrre? La fase progettuale impatta i costi di un prodotto fino al 70-80% (dati NASA), quindi più si anticipano e risolvono le criticità senza dover arrivare al collaudo e alla messa in opera, più si risparmiano tempo e risorse e si evitano ritardi nella consegna. I costi diventano esponenziali se un errore si trascina da una fase all’altra: requisiti, progettazione, realizzazione, integrazione e collaudo, esercizio. Oggi l’approccio del digital engineering è di grande aiuto per valutare e ottimizzare soluzioni di prodotto in ambiente digitale, dopo la fase di progettazione, attraverso l’utilizzo di strumenti digitali di simulazione molto avanzati. L’approccio tradizionale basa il progetto sull’esperienza e su regole empiriche, con iterazioni su prototipi fisici, poche alternative esplorabili e le criticità scoperte tardivamente. In questo caso, la conoscenza resta in capo a pochi esperti di dominio. Con l’approccio digitale, invece, la conoscenza viene codificata in modelli e dati riutilizzabili. Il progetto in 3D è parametrico, ossia variabile in base a relazioni matematiche, regole geometriche e variabili simulate; le iterazioni avvengono sul modello virtuale, l’esplorazione è sistematica con metodi matematico-statistico avanzati e le criticità emergono in fase di progettazione e simulazione e si possono correggere per tempo. Come ha sottolineato Laura Treccani, Head of Innovative Materials &amp; Sustainability - Technology Transfer Engineering di CSMT Innovation Hub di Brescia, la simulazione non esclude la sperimentazione fisica, ma la rende mirata, con una serie di combinazioni di variabili già verificate. Un altro aspetto richiamato è quello di seguire un metodo nella scelta degli strumenti, partendo sempre da una domanda tecnica, un obiettivo specifico per ogni fase di simulazione cui corrisponde il software più appropriato, come il CAD parametrico e per vedere come cambia la geometria al variare di un requisito, o il CDF che individua i campi di velocità, pressione e temperatura dei fluidi. Caso applicativo: ottimizzazione di un essiccatoio sottovuoto del legno Il problema di partenza dell’azienda cliente erano consumi e costi elevati dell’essiccatoio per flusso d’aria non omogeneo, ricircoli e dispersioni dall’involucro. La forma dell’essiccatoio è una cisterna in cui vengono inserite cataste di legno. Grazie all’analisi del funzionamento del forno esistente con modello 2D della sezione trasversale e la simulazione CDF (Computational Fluid Dynamics), è stata fatta una diagnosi energetica confrontandola con le diverse tecnologie e forme geometriche. Grazie alla simulazione, CSMT Innovation Hub ha individuato l’origine del problema non solo nella ventilazione, ma anche nella struttura geometrica. Flusso e isolamento vanno progettati insieme e vanno inserite nel modello anche le condizioni reali, non solo quelle ideali per avere risposte pertinenti. In particolare, sono state inserite forme di cataste non perfettamente allineate, per rendere il modello il più aderente possibile alla realtà. Alla fine, per lo sviluppo del nuovo forno sono state confrontate tre proposte basate sul modello senza prototipi intermedi; quindi la migliore è stata portata in 3D per una ulteriore verifica e ora sono pronti modelli e disegni per il prototipo fisico. Il progetto è stato finanziato da MADE con fondi Next GenerationEU. I vantaggi della simulazione per l’azienda La modellizzazione ha permesso di vedere la correlazione tra forma dell’involucro e fluidodinamica, potendo così intervenire su più dimensioni con una proposta di efficienza energetica e maggiore qualità nel processo di essicazione, grazie a una distribuzione uniforme del calore. Un impatto positivo è anche sulla riduzione dei prototipi fisici, che sarebbero stati onerosi e complessi viste anche le dimensioni dell’essiccatoio. Ma, su tutto, resta l’acquisizione di un metodo replicabile: un modello CFD riutilizzabile per altri scopi; una diagnosi energetica ripetibile e dati chiari e attendibili su costi, consumi ed efficienza dell’impianto, comunicabili agli stakeholder in modo oggettivo. Caso applicativo: preventivazione digitale di pezzi meccanici Quoto, presentato da CAMNGO e sviluppato in collaborazione con CSMT Innovation Hub, è una soluzione che permette di fare preventivi di pezzi meccanici, partendo dalla geometria di un disegno 3D. La soluzione risponde al problema dell’assorbimento di tempo, risorse e competenze per stilare preventivi nelle aziende metalmeccaniche, con conoscenze e stime spesso soggettive, legate a valutazioni individuali. Con Quoto invece, a condizione di avere dati omogenei, coerenti, riferimenti confrontabili e un continuo aggiornamento del sistema, si può arrivare a stime di costo con un punteggio di similarità dell’80%. Il software, dotato di AI e machine learning, confronta il modello 3D del pezzo da produrre (geometria e ingombri); il tipo di materiale, le finiture e i trattamenti necessari, con lo storico dei preventivi aziendali. I vantaggi per le aziende sono maggiori risorse per attività più produttive, perché la valutazione finale del prezzo viene fatta su una stima di massima già ottenuta in automatico e inoltre, a parità di condizioni, si rendono ripetibili le stime di costo ripetibili, meno legate alla discrezionalità individuale, soprattutto nelle aziende che non hanno un ufficio dedicato. Come ha sottolineato Valerio Calvi, co-founder &amp; Sales Manager di CAMNGO, avere una stima precisa dei costi di produzione è utile anche per la marginalità da applicare, oltre che accelerare l’invio di preventivi e renderli più uniformi a parità di condizioni. MADE4.0 mette a disposizione competenze, metodologie e tecnologie nella sede di Milano e attraverso la sua rete di partner per accompagnare le aziende nei processi di Digital Engineering. 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