Kluczowa różnica polega na tym, że inżynier nie musi już przełączać się między kilkunastoma systemami, aby porównać różne warianty prototypu. AI integruje tę perspektywę i w czasie zbliżonym do rzeczywistego wskazuje, który projekt lepiej spełnia założone kryteria techniczne i kosztowe. W połączeniu z koncepcją cyfrowego bliźniaka system jest w stanie zasymulować zachowanie produktu w realnych warunkach eksploatacji i przedstawić konkretne propozycje zmian zwiększających niezawodność. W branży motoryzacyjnej czy lotniczej, gdzie każda modyfikacja ma konsekwencje dla bezpieczeństwa, taka pomoc nie jest już miłym dodatkiem, lecz warunkiem utrzymania tempa rozwoju bez rozszczelnienia rygorów jakości.

PP: Czy AI pomaga przewidywać konieczne modyfikacje produktu na etapie aktualizacji? I jaką rolę odgrywają dane z IoT?

MC: W momencie, w którym produkt opuszcza fabrykę, historia w systemie PLM wcale się nie kończy, tylko zmienia gatunek z teorii na reportaż. Dane z czujników IoT (np. informacje o temperaturach, wibracjach, cyklach pracy, zużyciu komponentów) tworzą strumień sygnałów z rzeczywistej eksploatacji. Algorytmy uczenia maszynowego analizują te dane, wyłapują anomalie i nieprawidłowości, które ludzki operator mógłby pominąć, zbagatelizować lub uznać za „dziwny przypadek”.

Na tej podstawie AI jest w stanie nie tylko wskazać, co należy poprawić przy kolejnej wersji produktu, ale także przewidzieć, kiedy te problemy realnie się ujawnią. Z reaktywnego modelu „czekamy na reklamację” firmy przechodzą do proaktywnego planowania aktualizacji, kampanii serwisowych czy modyfikacji konstrukcji. Przy odpowiednio szerokiej bazie zainstalowanych urządzeń algorytmy są w stanie dostrzec to, czego nie widać w żadnym pojedynczym egzemplarzu: które rozwiązania sprawdzają się w różnych krajach, warunkach klimatycznych czy typach obciążenia. Połączenie PLM, IoT i AI, staje się dzięki temu mniej archiwum projektów, a bardziej radarem wychwytującym nadchodzące problemy.

PP: W jaki sposób AI ogranicza błędy w inżynierii produktów? Jakie wskaźniki poprawiają się najbardziej?

MC: Sztuczna inteligencja redukuje liczbę błędów przede wszystkim dlatego, że jest bezlitośnie konsekwentna w analizowaniu danych, których człowiek zwyczajnie nie jest w stanie przetworzyć. Modele porównują nowe projekty z dziesiątkami tysięcy wcześniejszych wariantów, z normami, z historią awarii. Wychwytują połączenia materiałów, kształty czy zakresy obciążeń, które w przeszłości kończyły się problemami, i sygnalizują je na długo przed pierwszym testem fizycznym.

Cyfrowe bliźniaki pozwalają z kolei symulować warunki pracy produktu, zanim trafi on do klienta. Zestawienie wyników symulacji z realnymi danymi z eksploatacji sprawia, że kolejne wersje projektu są coraz bardziej odporne na „niespodzianki”. W wielu wdrożeniach firmy deklarują skrócenie time-to-market o 20–40 procent, przy jednoczesnym spadku liczby zmian inżynierskich na późnych etapach. AI wspiera też proces ECR/ECO, pomagając wybierać te poprawki, które przynoszą największą poprawę jakości przy najmniejszej ingerencji w resztę systemu. Efekt uboczny jest dość przyjemny: mniej pożarów do gaszenia, więcej czasu na projektowanie tego, co naprawdę nowe.

PP: Jak sztuczna inteligencja zmienia doświadczenie pracy z systemami PLM? Czy interfejsy oparte na AI faktycznie ułatwiają życie inżynierom?

MC: Generatywne modele wspierają też samą wizualizację. Potrafią w stosunkowo krótkim czasie wygenerować trójwymiarowy model koncepcyjny na podstawie opisu, zaproponować kilka alternatywnych geometrii i od razu pokazać ich skutki dla kluczowych parametrów. Rozwiązania takie jak rozszerzenia generative design w nowoczesnych systemach CAD/PLM nie wymagają od użytkownika znajomości języków programowania, tylko umiejętności precyzyjnego formułowania wymagań. Innymi słowy: mniej „klikologii”, więcej inżynierii.