- Konu Yazar
- #1
Yazılım Tanımlı Ürünler ve Mühendislikteki Dönüşüm
Günümüzde yazılım tanımlı ürünler, üreticilerin mühendislik departmanlarından beklentileri kökten değiştiriyor. Geliştirme döngüleri kısalırken, ürünlerin karmaşıklığı artıyor. Bu durum, mühendislik operasyon modelleri ve araç setleri üzerinde büyük bir baskı oluşturuyor.
Mühendisler, iş günlerinin yaklaşık yarısını dokümantasyon, raporlama ve bilgi arama gibi temel mühendislik görevleri dışındaki işlere harcıyor. Accenture'ın tahminlerine göre bu, küresel olarak yıllık 39 milyar dolarlık bir üretkenlik kaybına yol açıyor.
İşte üreticilerin mühendislik yeteneklerini yazılım tanımlı ürünlerin taleplerine uyarlamalarına yardımcı olacak beş mühendislik ilkesi:
1. V-Modelini Bir Bayrak Yarışı Gibi Koşturmayı Bırakın 🏁
Bir ürün gereksinimini ilk fikirden spesifikasyonlara, donanıma ve koda kadar takip etmek her zaman mühendislik sürecinin temel bir parçası olmuştur. Yazılım ve verilerin özellikleri ve performansı giderek daha fazla tanımlamasıyla, izlenebilirlik gereksinimi her zamankinden daha önemli hale geldi. Üreticilerin sürekli güncellemeler, yükseltmeler ve düzeltmeler sağlaması gerektiğinden, işi yapıp bir sonraki kişiye devretmek artık yeterli değil.
BMW, izlenebilirliğin bir işletim yeteneği haline geldiğinde neler olduğunu gösteriyor. Otomobil üreticisi, geliştirme araçlarından verilere daha hızlı erişime ve prototipleme döngüleri boyunca sinyalleri izlemek için daha iyi bir yola ihtiyaç duyuyordu. 3.500 geliştirme aracından oluşan bir filoda saniyede iki kez 10.000'den fazla sinyali izleyen ve kaydeden bir Mobil Veri Kaydedici çözümü geliştirdi. Şirket daha sonra, mühendislerin bu araç verilerini doğal dilde sorgulamasına olanak tanıyan bir yapay zeka yardımcı pilotu ekledi. Şimdi bu çözüm, mühendislere verileri yaklaşık 10 kat daha hızlı sunuyor ve analizi destekliyor.
2. Doğrulama ve Uyumluluğu Otomatikleştirin 🤖
Bağlantılı bir zorluk da mühendislik doğrulamasıdır. Talep, test kapasitesinden daha hızlı artıyor, bu da sık yazılım sürümlerini, yeni donanımları ve düzenlenmiş veya güvenliğin kritik olduğu ortamlardaki uyumluluğu doğrulamayı ve onaylamayı en büyük zorluklardan biri haline getiriyor.
Tier 1 otomotiv tedarikçisi Daiichi Elektronik, doğrulama ve uyumluluğun geliştirme akışının sonunda değil, içinde çalışmasının avantajlarını gösteriyor. Otomobil üreticisi beklentileri yazılım tanımlı araçlara doğru kaydıkça, Daiichi Elektronik geliştirme hızını yavaşlatmadan kanıt standardını yükseltmek zorunda kaldı. Gereksinimleri, testleri, kusurları ve sürümleri birbirine bağlayan bir iş akışı oluşturmak için PTC'nin Codebeamer'ını kullandı ve bu, temel uygulama çabasını neredeyse bir yıldan iki aya indirdi. İzlenebilirlik ve kusur takibi baştan entegre edildiğinde, ekipler sorunları daha erken buldu ve geç aşama kanıt toplama ile sıkça ortaya çıkan yeniden işleme miktarını azalttı.
3. Simülasyon Odaklı Gelişime Geçin 💻
Bir mühendislik lideri bize şunları söyledi: "Bir devre inşa ettiğimizde, o devreyi üç ila dört kez yeniden inşa etmemiz gerekebilir ve her seferinde iki buçuk ay sürer. İlk seferde doğru yaparsak, neredeyse yarım yıllık bir işten tasarruf ederiz." Yapay zeka destekli süreç planlama, simülasyon ve optimizasyonun en az %20 üretkenlik artışı sağlaması bekleniyor.
Siemens Energy, simülasyon ve sanal ürün geliştirmenin faydalarını gösteriyor. Hidrojenle çalışabilen gaz türbinleri inşa etmek ve CO2 emisyonlarını azaltmak için, tüm ürün verilerini ve Siemens Teamcenter ve Simcenter gibi mühendislik araçlarını entegre eden bir mühendislik dijital iş parçacığı oluşturdu. Bu, mühendislerin türbin tasarımlarını küresel olarak mühendislik ekipleri arasında görselleştirmesine, simüle etmesine ve optimize etmesine yardımcı oldu. Sonuç olarak, Siemens Energy'nin mühendislik ekibi 26 tasarım iterasyonunu tamamladı (geleneksel yöntemlerden dört kat daha fazla) ve dünyanın ilk %100 hidrojen gaz türbini sistemini rekor sürede teslim etti.
4. Yapay Zekanın Mühendislerin Çalışma Şeklini Güçlendirmesine İzin Verin 🧠
Ürün mühendisliği hızla yapay zeka destekli bir meslek haline geliyor. Teknoloji ve araçlar, rutin işlerin azalmasını sağlıyor ve bunun yerine mühendisler yargılama, yaratıcılık ve problem çözmeye daha fazla zaman ayırıyor.
ABB Robotics, bu değişimin somut bir örneğini sunuyor. 60.000'den fazla mühendis tarafından kullanılan simülasyon aracı RobotStudio'ya, ekiplerin otomasyon hücrelerini dağıtımdan önce tasarlaması, programlaması, test etmesi ve doğrulaması için NVIDIA Omniverse kütüphanelerini entegre etti. Bu yaklaşım, %99 simülasyon-gerçek korelasyonu sağladı, dağıtım maliyetlerini %40'a kadar düşürdü, pazara sunma süresini %50'ye kadar hızlandırdı ve kurulum ve devreye almayı %80'e kadar azalttı.
5. Ortak İşbirliğini Düzene Sokun 🤝
Ürün geliştirme bir ekip işidir. Bir kıdemli havacılık mühendisi yöneticisinin bize söylediği gibi, bir uçağın %70'i tedarik zinciri tarafından inşa edilir. Ancak birçok program hala ortakları e-posta, tutarsız veriler ve geç entegrasyon testleri aracılığıyla yönetiyor. Bu yaklaşım, tedarikçiler büyük alt sistemler tasarladığında ve kanıtın organizasyonel sınırlar arasında sağlam kalması gerektiğinde başarısız olur.
Harici ortaklarla işbirliği yaparken, mühendislik departmanları baştan itibaren net roller, veri paylaşım kuralları ve erişim kontrolleri belirlemelidir. Herkes, sürekli farklı dosyaları uzlaştırmak yerine aynı onaylanmış gereksinimleri, arayüzleri ve değişiklik kayıtlarını kullanmalıdır. Kontrollü dijital ortamlar, ortakların güvenli bir şekilde işbirliği yapmasına, fikri mülkiyeti korumasına ve entegrasyon sorunlarını daha erken tespit etmesine yardımcı olur. Standart işe alım, kontrol listeleri ve eskalasyon yolları, tedarikçileri işi yavaşlatmadan sürece dahil etmeyi kolaylaştırır. Yapay zeka, verileri sınıflandırarak, aşırı paylaşımı işaretleyerek, arayüz çakışmalarını belirleyerek ve kanıtı doğru kişilere yönlendirerek bunu destekleyebilir. Bu, ortak geliştirmeyi ve doğrulamayı hızlandırır ve daha az geç aşama sorununa yol açar, çünkü projeler yalnızca en yavaş ortak kadar hızlı ilerleyebilir.
