Concevoir l'avenir de la mobilité

En association avec Logiciel Siemens pour les industries numériques

Des voitures aux avions, l'avenir des transports est déjà là et évolue rapidement. L'ingénierie logicielle est de plus en plus au cœur du développement et de la maintenance de toutes sortes de véhicules. Cela signifie que davantage de personnes doivent commencer à penser comme des ingénieurs système. Dale Tutt, vice-président de l'industrie aérospatiale et de la défense pour Siemens Software, affirme que cela signifie que les entreprises doivent offrir plus de formation et de planification à ceux qui conçoivent et développent les véhicules du futur.

Alors que vous essayez de combler le manque de talents, vous pouvez faire beaucoup pour rendre les outils plus faciles à utiliser. En intégrant mieux les outils et en apportant des technologies comme l'IA pour aider à automatiser la génération de différents concepts de conception et l'analyse de ces concepts à l'aide d'outils de simulation, vous pouvez étendre les capacités du système afin qu'il aide à responsabiliser vos ingénieurs, dit Tutt.

Les entreprises qui réussissent le mieux à adopter l'ingénierie des systèmes le font parce que l'ingénierie des systèmes et les outils utilisés deviennent presque comme l'ADN de leur organisation d'ingénierie. Tout le monde commence à penser un peu comme un ingénieur système, même dans son travail normal. Les outils et l'écosystème que vous utilisez pour faire de l'ingénierie système jouent un rôle important dans la facilitation de l'adoption.

Nand Kochhar, vice-président de l'automobile et des transports chez Siemens Software, explique qu'une approche d'ingénierie système peut s'étendre plus largement, car les ingénieurs réfléchissent à la façon dont les voitures et les véhicules se connectent à tout le reste de leur environnement.

Dans une ville intelligente, le système est devenu la ville elle-même. Prenez un véhicule en ville, par exemple. La définition du système est passée du véhicule unique pour inclure le flux de trafic dans la ville et le fonctionnement des feux de circulation. Vous pouvez étendre ce vaste écosystème à d'autres aspects comme la gestion des bâtiments, par exemple, dans l'environnement de la ville intelligente, dit-il.

Cela devient une analyse de rentabilisation totalement différente de celle que nous avons aujourd'hui. Ces nouvelles technologies favorisent l'innovation, tant au niveau technique qu'au niveau du business model. Ainsi, à la suite de l'autonomie et du déploiement des véhicules autonomes, de nouveaux modèles commerciaux se forment.

Transcription complète

Laure Ruma : De la revue de technologie du MIT. Je m'appelle Laurel Ruma, et voici Business Lab, l'émission qui aide les chefs d'entreprise à donner un sens aux nouvelles technologies qui sortent du laboratoire et arrivent sur le marché.

Notre sujet aujourd'hui est l'environnement d'ingénierie piloté par logiciel. La façon dont une voiture ou un avion est construit aujourd'hui est très différente de celle de l'époque d'Henry Ford et des frères Wright. Les véhicules et les avions ont maintenant plus de logiciels que de matériel. À mesure que l'innovation évolue, la complexité du logiciel évolue également, ce qui permet de nouveaux types d'inventions.

Deux mots pour vous : ingénierie des systèmes.

Mes invités d'aujourd'hui sont Nand Kochhar et Dale Tutt. Nand est vice-président de l'automobile et des transports pour Siemens Software. Il a rejoint Siemens en 2020 après près de 30 ans chez Ford Motor Company, où il a occupé plusieurs postes, notamment celui d'ingénieur en chef des systèmes de sécurité mondiaux et de responsable technique exécutif.

Dale Tutt est vice-président de l'industrie aérospatiale et de la défense pour Siemens Software. Avant ce rôle, Dale a travaillé chez The Spaceship Company. Et en décembre 2018, il a dirigé l'équipe lors d'un vol réussi dans l'espace. Bienvenue Nand et Dale.

Nand Kochar : Merci, Laure.

Dale Tutt : Merci, Laurel, nous sommes très heureux d'être ici aujourd'hui.

Laurier : Ainsi, à mesure que le développement de produits dans tous les secteurs, y compris l'aérospatiale, la défense et l'automobile, passe de l'ingénierie mécanique à un environnement d'ingénierie piloté par logiciel, les systèmes deviennent de plus en plus complexes. L'ingénierie pilotée par logiciel a donné naissance au domaine interdisciplinaire de l'ingénierie des systèmes. De quelle manière ce nouveau domaine ou cette nouvelle approche a-t-il affecté l'industrie dans son ensemble, et l'aérospatiale et la défense, et l'automobile, en particulier ?

nand : Ce domaine a été l'occasion pour l'industrie automobile de continuer à innover. Comme vous le savez, les tendances dans l'industrie changent - nous passons des moteurs à combustion interne à de nouveaux systèmes de propulsion, vers l'électrification. Nos véhicules s'adaptent également aux niveaux d'autonomie, du niveau SAE 1 à 5.

Tout cela apporte beaucoup de complexité. En fait, on pourrait dire que les logiciels mangent la voiture, car les logiciels deviennent une partie prédominante de l'automobile d'aujourd'hui et du développement automobile futur. La discipline basée sur l'ingénierie logicielle nous a permis de faire face à cette complexité croissante, et elle a permis à nos ingénieurs de continuer à innover et à proposer des produits que le client final souhaite. C'est le grand changement - comment le développement et la fabrication de produits dans l'industrie automobile évoluent.

Vas-y : Comme Nand le disait à propos de l'industrie automobile, nous constatons un besoin d'innover beaucoup plus que par le passé dans l'aérospatiale et la défense. Qu'il s'agisse de construire de nouveaux taxis aériens ou l'avion EVTOL, les progrès des systèmes spatiaux et l'arrivée de plus en plus de personnes changent notre façon de faire l'exploration spatiale.

À mesure que nous avançons vers l'avenir, le besoin de plus de durabilité et d'utiliser moins de carburant et d'avoir une plus grande efficacité dans nos systèmes a entraîné beaucoup d'innovation dans l'industrie. Les entreprises utilisent des logiciels pour activer des systèmes beaucoup plus complexes dans l'espoir qu'ils fonctionneront plus efficacement, plus efficacement. Dans le cas des avions, le résultat attendu est un avion plus léger, qui utilise alors moins d'énergie pour aller d'un endroit à l'autre.

L'ingénierie des systèmes est prédominante dans l'aérospatiale et la défense depuis des décennies. Il est maintenant utilisé pour aider à stimuler une partie de cette innovation, pour nous assurer que nous avons examiné toutes les combinaisons possibles d'un système complexe et les modes de défaillance possibles de ces systèmes, afin que nous puissions fournir le système le plus sûr, le plus fiable, produit le plus performant possible pour les clients. Ainsi, bien que cela existe depuis longtemps, en examinant ces systèmes complexes, nous avons constaté une croissance considérable du besoin d'ingénierie des systèmes et d'ingénierie des systèmes basée sur des modèles chez tous nos clients pour obtenir l'innovation qu'ils souhaitent avoir .

Laurier : Donc, les voitures évoluent comme les avions, et on pourrait même dire qu'il y a un basculement massif, pas seulement des moteurs à combustion vers les véhicules électriques, mais aussi vers les véhicules autonomes pour ces deux grandes innovations. Nand, comment cela affecte-t-il les voitures en général et quand on pense à la façon dont les systèmes sont utilisés et changent si radicalement ?

nand : Oui, comme vous l'avez dit, cela change toute l'approche de développement de produits quand on regarde les véhicules autonomes ou les véhicules électriques. Alors, prenons-en un à la fois. Dans les véhicules électriques, au lieu d'avoir les moteurs à combustion, bien sûr, maintenant, il y a un système de batterie comme source de production d'énergie. Ensuite, vous avez la transmission de cette puissance passant par les roues. Ainsi, de nombreux mécanismes intermédiaires sont en train de changer.

Lorsque nous disons qu'il est alimenté par batterie, pour fournir l'électrification, ce n'est pas seulement la batterie. C'est toute l'électronique, qui change avec elle toute l'architecture ainsi que le logiciel. Le logiciel effectue ce que nous appelons la gestion de la batterie car il optimise en permanence les opérations de la batterie afin qu'elle puisse fournir la puissance à la demande et être la plus efficace, tout en résolvant les problèmes d'attributs croisés de toute performance thermique.

Le changement fondamental se produit au niveau des attributs du véhicule, au niveau des performances conducteur-véhicule, et pas seulement au niveau des composants que vous avez maintenant dans les rotors, les moteurs et les batteries, par rapport aux systèmes précédents. Lorsque vous regardez l'autonomie, cela devient encore plus complexe, en commençant par les niveaux d'autonomie jusqu'au niveau SAE 2, où vous avez à la fois les fonctions de freinage ainsi que les fonctions de direction et la prise de décision. Donc, maintenant vous avez un ensemble supplémentaire de capteurs dans la voiture. Ils collectent des informations, collectent des données tout le temps. Ces informations sont envoyées à une unité centrale de traitement pour prendre des décisions, vous avez donc un ensemble supplémentaire de logiciels, les algorithmes, qui prennent ces décisions. Ces décisions reviennent aux opérations, qu'il s'agisse de freiner ou de diriger. Ainsi, le niveau de complexité a augmenté.

Vous pouvez aller encore plus loin au niveau SAE 3 ou 4. Maintenant, vous avez la caméra et le radar LIDAR. Les systèmes de détection doivent également communiquer avec l'infrastructure, qu'il s'agisse de l'éclairage de la ville ou d'autres parties des transpondeurs installés dans les villes. La définition des systèmes a changé. Dans le passé, lorsque nous n'avions pas de véhicules avancés avec des niveaux d'autonomie, le véhicule lui-même s'appelait le système. C'était un système de systèmes, et ces sous-systèmes étaient la carrosserie, le châssis, le groupe motopropulseur, l'électronique. Maintenant, quand vous regardez cet environnement autonome, le véhicule lui-même est devenu un sous-système, et il fonctionne dans le système avec d'autres voitures sur la route et avec l'infrastructure, donc la définition des systèmes a changé. C'est ainsi que l'approche du système de systèmes est la seule façon d'aborder le type d'autonomie dont nous voulons profiter à l'avenir.

Laurier : Dale, avec EVTOL, ou les avions à décollage et atterrissage verticaux électriques, juste un exemple, est-ce similaire dans la façon dont les systèmes de systèmes changent et évoluent ?

Vas-y : Absolument. Comme l'a dit Nand, pendant de nombreuses années, on s'est beaucoup concentré sur l'avion ou le produit lui-même et on l'a considéré comme un système de systèmes. Avec l'utilisation des drones, cela est devenu davantage un problème de système de systèmes, et les EVTOL sont un problème très similaire à ce que nous voyons dans l'industrie automobile lorsque nous parlons de véhicules autonomes. Comment l'avion interagit-il avec l'environnement avec des capteurs dans une ville, parce que vous allez voler parmi des bâtiments ? Vous devez être capable de détecter et d'éviter les autres aéronefs qui volent. Il faut interagir avec les bornes de recharge qui font partie de l'infrastructure.

Cela devient un problème beaucoup plus vaste et plus complexe. Vous avez un niveau de connectivité plus élevé entre les différents véhicules qui volent. Ensuite, vous avez besoin de fonctionnalités aussi simples que de pouvoir les suivre et leur permettre d'interagir avec une application sur un téléphone, car les gens envisagent quelque chose comme le covoiturage. Cela fait partie de la façon dont tout le système des systèmes fonctionne. C'est un problème beaucoup plus complexe que celui que nous avons rencontré par le passé, et vous devez être capable de connecter tous les éléments ensemble, de les gérer et de les faire interagir correctement afin d'obtenir les performances et la convivialité souhaitées du service.

Laurier  : En parlant de ces types de défis, alors que les infrastructures d'entreprise ressemblent davantage à des systèmes de systèmes pour intégrer des technologies telles que l'IA, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, il est peut-être logique de changer de pensée vers une approche d'ingénierie des systèmes appliquée à l'ensemble de l'entreprise. À quels types d'évolutions technologiques les entreprises sont-elles confrontées pour intégrer l'ingénierie système dans une architecture existante ?

Vas-y : Il y a toujours un petit défi culturel, aussi, lorsque vous commencez à introduire la nouvelle approche systémique dans laquelle, parfois, les gens veulent simplement se lancer et commencer à concevoir quelque chose. En tant qu'ingénieur, j'imagine que j'ai moi-même été coupable de cela à plusieurs reprises, mais vous avez vraiment besoin de systèmes qui vous aident à gérer vos besoins. Vous pouvez automatiser la vérification de ces exigences afin qu'elles soient rédigées correctement et qu'elles se décomposent d'un système de systèmes en un produit, en des sous-systèmes individuels dans un avion ou dans un véhicule. Donc, il y a beaucoup de technologie. Vous avez de plus grandes interactions entre vos simulations, le logiciel de conception que vous utilisez, puis les outils que vous utilisez pour gérer la modélisation du système, mais avec la plus grande autonomie qu'ils souhaitent, vous commencez à avoir plus de également une influence sur la sécurité du système. Donc, vous devez vraiment pouvoir connecter ces solutions ensemble pour ne rien manquer, afin que vous puissiez voir une image complète. Il est beaucoup plus facile d'optimiser vos produits lorsque vos solutions logicielles sont connectées dans un seul écosystème.

C'est le côté technique. J'ai parlé un peu de la culture et de la nécessité pour les gens de changer leur état d'esprit, d'adopter un état d'esprit d'ingénierie des systèmes. Ils ne travaillent plus uniquement sur leur petit morceau du véhicule, mais ils y réfléchissent dans le contexte de la façon dont il influence et interagit avec tous les autres systèmes de l'avion - ou au sein de l'écosystème, dans le cas de quelque chose comme taxis aériens. Vous devez examiner vos processus, vous devez examiner vos employés et vous devez examiner la technologie que vous intégrez pour mettre en place un processus complet qui permet aux ingénieurs d'être plus innovants et de penser à de nouvelles solutions. .

Laurier : En parlant de ça, Nand, à quoi ressemble l'autonomisation des ingénieurs lorsque vous travaillez sur un projet ?

nand : Du point de vue de l'ingénierie des systèmes, leur permettre de définir d'abord le problème à résoudre, puis leur donner les outils et les processus nécessaires pour le résoudre, c'est là que l'autonomisation entre en jeu. Il existe plusieurs niveaux de défis et de solutions techniques, et responsabiliser signifie leur permettre de relever tous ces défis.

Selon l'état d'avancement d'une entreprise ou d'une organisation individuelle dans son parcours de transformation numérique, ces défis et solutions seraient différents. Du point de vue de l'infrastructure pure ou du matériel, certains auront suffisamment de matériel installé, qui peut gérer la quantité importante de modélisation et de calcul dans leur environnement. D'autres devront relever des défis pour s'assurer qu'il n'y a pas de silos, selon la culture de Dale, au sein de l'entreprise, et s'assurer que l'information circule de manière transparente d'un bout à l'autre dans un format de fil numérique. Tels sont les défis. C'est là qu'il est très important d'avoir un plan global pour aborder la partie technologique, ainsi que la culture et le côté humain de l'entreprise du point de vue des talents, afin de proposer une approche d'ingénierie système.

Laurier : Un peu plus là-dessus, Dale, comment les entreprises envisagent-elles ce genre de défi, de surmonter les pénuries de talents et de briser ces silos d'informations ? Ce sont deux objectifs principaux, pourrait-on dire, de la transformation numérique dans n'importe quelle industrie, mais spécifiquement pour l'aérospatiale, la défense et l'automobile. Donc, c'est un vrai changement de penser cela d'une manière différente.

Vas-y : Oui. Lorsque vous commencez à chercher comment résoudre ce problème, vous devez suivre une certaine formation avec vos employés et les amener non seulement à acquérir les compétences, mais à adopter l'état d'esprit qu'il faut pour être un ingénieur système. L'autre élément consiste à rechercher les solutions qui aident réellement à automatiser certains de ces processus.

Parfois, lorsque vous commencez à briser les barrières, si vous pensez à la conception structurelle traditionnelle et à l'analyse des structures, comme lorsque vous concevez un panneau de peau composite sur un avion, dans le passé, le concepteur le concevait en CAO, puis à la main c'est à un analyste de faire l'analyse des contraintes de la pièce. Ensuite, ils devraient parler dans les deux sens. Maintenant, lorsque vous commencez à rassembler les outils et que vous commencez à associer la simulation et la conception, vous pouvez maintenant commencer à confier les deux tâches à la même personne, car les outils sont faciles à utiliser, ils sont intégrés et ils sont bien automatisés ensemble.

Au fur et à mesure que vous étendez cela à l'ingénierie des systèmes, alors que vous essayez de combler le manque de talents, vous ne pouvez pas faire grand-chose avec la formation, mais vous pouvez faire beaucoup pour aider à rendre les outils plus simples et plus faciles à utiliser. En les rendant mieux intégrés, en y intégrant des technologies telles que l'IA, où vous pouvez aider à automatiser la génération de différents concepts de conception et l'analyse de ces concepts à l'aide d'outils de simulation, vous pouvez étendre les capacités du système afin qu'il aide à responsabiliser vos ingénieurs. .

Les entreprises qui réussissent le mieux à adopter l'ingénierie système le font parce que l'ingénierie système et les outils utilisés deviennent presque comme l'ADN de leur organisation d'ingénierie - tout le monde commence à penser un peu comme un ingénieur système, même dans leur travail normal. Ainsi, en faisant cela, vous avez changé toute votre organisation. Vous n'avez pas besoin de compter sur un groupe d'ingénieurs système super spécialisés pour gérer ce processus. Tout le monde est partie prenante dans ce processus. Les outils et l'écosystème que vous utilisez pour faire de l'ingénierie système jouent un rôle très important dans la résolution de ce problème.

Laurier : Rester sur cette idée de simulation et d'intelligence artificielle, c'est certainement quelque chose qui a besoin de beaucoup de données, de beaucoup d'ingénierie pour résoudre ces très gros problèmes. Combien de fois allez-vous sur la lune et en revenez-vous lorsque vous testez un véhicule autonome ? Des centaines, non ? Vous avez donc besoin d'une énorme quantité de données pour pouvoir exécuter la simulation ou les modèles. Pourriez-vous expliquer un peu plus comment la simulation - ou même le concept de jumeau numérique, qui consiste à créer un environnement numérique en ligne pour imiter ce que vous construiriez réellement sur le terrain - comment cela s'intègre-t-il dans l'ingénierie des systèmes ?

Vas-y : Cela joue un très grand rôle. C'est presque au centre de celui-ci. Nous pensons souvent à l'ingénierie des systèmes dans le contexte des exigences, de la modélisation du système, puis des processus de vérification pour démontrer que vous avez satisfait à ces exigences. C'est un processus classique en boucle fermée de l'ingénierie des systèmes, mais la simulation devient un outil très critique pour pouvoir développer les architectures de votre produit et optimiser ces produits. Vous pouvez maintenant consulter des milliers d'options. Vous pouvez exécuter différents tests. Ainsi, cela joue un très grand rôle en aidant à définir votre produit dès le départ.

Ensuite, lorsque vous démarrez votre processus de vérification, comme vous disposez des outils de simulation pour évaluer les performances de votre produit dans de nombreuses configurations différentes, vous pouvez identifier les modifications de conception avant de commencer à créer un produit et avant de commencer à le tester. Il joue un rôle clé dans la définition de l'architecture, puis la définition du produit, et enfin, la vérification du produit. Il aide à optimiser vos processus qui sont utilisés pour développer un nouveau produit.

Laurier : Nand, comment cela contribue-t-il à la sécurité, alors que vous pouvez utiliser la simulation ou des jumeaux numériques, ou simplement avoir plus de données pour rendre ces véhicules plus sûrs ?

nand : La simulation est à la base de la livraison d'un jumeau numérique ou de l'ingénierie des systèmes, dans mon esprit. Ainsi, avec la simulation dans les phases initiales, vous pouvez faire les bons choix d'architecture, puis passer aux conceptions détaillées. Il vous permet d'explorer l'espace d'optimisation dans la fourniture de cette solution. Lorsque vous combinez cela avec la représentation physique des mêmes simulations et que vous réunissez ces deux éléments, vous augmentez ainsi la confiance dans votre simulation et les résultats des tests physiques, ce que l'on appelle une corrélation de test CAE. Cela aide à fournir l'ingénierie des systèmes. Ainsi, vous pourriez dire simulation, jumeau numérique, ils vont de pair pour fournir ou permettre à l'ingénierie système d'aller de bout en bout.

Laurier : Alors, Nand, comment l'ingénierie des systèmes aide-t-elle le développement de produits à l'échelle et/ou crée-t-elle cette efficacité industrielle ? Quel est le retour sur investissement ?

nand : C'est intéressant. L'efficacité industrielle est l'un des plus grands livrables finaux, comment vous monétisez tous ces investissements. Je vais utiliser quelques exemples dont vous avez parlé plus tôt. Tout d'abord, comment livrez-vous un véhicule sûr? Lorsque vous avez effectué de nombreuses simulations, l'un des objectifs est de réduire le nombre de prototypes physiques construits afin que vous puissiez vous fier à cette simulation. Par définition, c'est moins cher parce que vous ne consommez pas de pièces et de machines pour construire ces prototypes, et c'est très important dans l'industrie automobile. En même temps, vous faites beaucoup d'innovations. Il y a certaines choses qui n'ont pas été faites dans un environnement de test physique, vous devez donc aller de pair et faire une corrélation CAE pour renforcer la confiance. Après ce point, vous générez un autre ensemble de données par simulation. Maintenant, dans votre prochain programme ou la prochaine itération de la conception, vous êtes beaucoup plus efficace.

Permettez-moi d'aller encore plus loin : comment l'intelligence artificielle et ces données de simulation massives s'intègrent-elles ? Il existe de nombreux cas où vous prenez les données de simulation et, grâce à l'apprentissage automatique, vous entraînez les algorithmes sur le résultat de cette simulation particulière. Donc, si vous faites une analyse aérodynamique et regardez un coefficient de traînée, c'est intensif d'un point de vue informatique. Parfois, ceux-ci durent jusqu'à cinq jours pour obtenir des résultats. Si vous avez formé vos algorithmes grâce à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle, vous pouvez continuer à créer votre base de données, pour des conditions de test données, sur les résultats. À la fin, lorsque vous avez un autre nouveau scénario de conception, vous n'avez pas besoin de faire ces simulations de cinq jours. Vous le faites passer par ces algorithmes, et cela vous donne les résultats en quelques minutes. Vous pouvez voir une énorme efficacité, à la fois en termes de temps nécessaire pour le faire et également en termes de calcul, ce qui réduit le coût de toutes ces choses. C'est ainsi que vous augmentez le retour sur investissement et développez votre développement de produits. Vous faites évoluer le développement de produits pour de multiples perspectives en faisant plus avec moins, avec moins de personnes, car avec les simulations et toutes ces technologies combinées, vous pouvez faire la même quantité de travail. Ou vous pourriez économiser avec le même nombre de personnes en proposant plus de produits. Dans l'industrie automobile, vous avez parfois jusqu'à 20 programmes en cours d'exécution simultanément, et vous pouvez être plus efficace.

Laurier : Dale, quand on parle de retour sur investissement et d'avions pour la défense aérospatiale, on parle d'investir dans un système et du matériel qui peuvent durer des années. Un avion n'est pas remplacé en un an. Il faut que ça dure longtemps. Comment le retour sur investissement affecte-t-il la façon dont les gens y réfléchissent avec l'ingénierie des systèmes ?

Vas-y : C'est une excellente question. Certains des commentaires de Nand en ont très bien capté une grande partie. Je pense généralement à cela de deux manières. Premièrement, quand vous pensez à un programme, et dans l'aérospatiale, cela passe par le programme de développement, vous travaillez avec de grandes équipes. Vous regardez les budgets qui sont utilisés pour certains de ces programmes, et ils pourraient dépenser 10 millions, 20 millions, peut-être même 100 millions de dollars par mois. Dans le cadre de ce financement, ils passent par le processus de certification. Si vous pouvez utiliser la simulation pour éviter un mois ou deux de retard, c'est une somme d'argent importante. Souvent, si vous n'aviez qu'une poignée de personnes travaillant sur ce problème de simulation, le retour sur investissement peut être de 10, 20, 30, 40x. C'est une économie assez incroyable lorsque vous passez par le processus, ou peut-être que c'est un évitement de coûts assez incroyable.

L'autre élément, que vous avez mentionné, est de pouvoir soutenir ces programmes sur un cycle de vie de développement de produits de 50 ou 60 ans. Avoir le lieu de simulation pour pouvoir comprendre comment l'avion fonctionne une fois qu'il est sur le terrain, et en mettant à jour le jumeau numérique, la simulation, vous êtes en mesure d'optimiser les cycles de maintenance, ce qui peut représenter d'énormes économies pour les opérateurs . Encore une fois, le retour sur investissement peut être en multiples de 10 ou 20 sur certains d'entre eux. Parfois, ces coûts sont cachés, mais il s'agit d'économies importantes.

Ensuite, lorsque vous souhaitez mettre à niveau ou ajouter de nouvelles fonctionnalités, parce que vous avez ce jumeau numérique et que vous avez la simulation en place, vous avez déjà effectué le travail d'ingénierie des systèmes. Il est plus facile d'intégrer et d'apporter de nouvelles fonctionnalités au client. Vous continuez à ajouter de la valeur tout au long de la durée de vie du produit. Ainsi, le retour sur investissement est significatif avec beaucoup de ces outils et va au-delà de la première fois que vous simulez et commencez à concevoir le véhicule. Il rapporte des dividendes tout au long du cycle de vie du produit.

Laurel : Donc, Nand, vous avez mentionné plus tôt les villes intelligentes et que les approches d'ingénierie des systèmes pourraient être étendues à de nombreux types de problèmes différents dans les villes intelligentes. Comment pensez-vous que l'ingénierie des systèmes contribuera à l'invention et à l'innovation ?

nand : Dans une ville intelligente, votre système est devenu la ville et le véhicule dans la ville, par exemple. Votre définition du système est passée d'un véhicule au flux de circulation dans la ville, au fonctionnement des feux de circulation dans la ville, et vous pouvez continuer à étendre cela à d'autres aspects de la gestion des bâtiments, par exemple, dans l'environnement de la ville intelligente . Dans le cas du véhicule autonome, les véhicules se déplaceront seuls sans conducteur, ce qui fait partie de la ville. Ils doivent travailler avec l'ensemble de l'infrastructure de la ville, l'ensemble des systèmes de circulation de la ville, les contrôleurs de la circulation et le véhicule autonome. Cela devient donc une analyse de rentabilisation totalement différente de celle que nous avons aujourd'hui. Toutes ces choses continuent de permettre l'innovation, tant au niveau technique qu'au niveau du modèle économique. Grâce à l'autonomie et au déploiement des véhicules autonomes, de nouveaux modèles commerciaux se forment. Qu'il s'agisse de partager le véhicule lui-même, de livrer la marchandise ou de faire du covoiturage, c'est ce que je veux dire par continuer à innover autour de ce qui a du sens et comment nous pouvons monétiser et les entreprises peuvent être rentables.

En ce qui concerne l'aspect technique de l'entreprise, la connectivité en est un élément important. Comme les tendances de consommation comme les gens qui regardent Netflix sur leur téléphone à la maison, lorsqu'ils emménagent dans leur voiture pour aller quelque part, ils veulent de la continuité. Ils veulent continuer à regarder dans le système audio-vidéo de la voiture. La connectivité permet plus d'idées autour du développement de produits.

Le plus important dans l'industrie automobile est les mises à jour en direct. Ainsi, tout le changement de paradigme, de la nécessité d'obtenir un nouveau modèle de votre voiture toutes les quelques années à la mise à jour de la plupart des fonctionnalités de la voiture via un logiciel, permet à votre matériel de rester le même. Vous pouvez acheter de nouvelles fonctionnalités sans vous rendre chez un concessionnaire, car ces fonctionnalités sont distribuées par le biais d'un logiciel et peuvent être diffusées par voie hertzienne pendant que le véhicule est garé chez vous ou ailleurs. Encore une fois, nous avons élargi la définition de système. Le système est devenu le logiciel poussé de l'auteur de ce logiciel au consommateur final pour leurs produits.

Laurier : Dale, que pensez-vous de l'innovation et de l'invention avec l'ingénierie des systèmes ?

Vas-y : Tout ce dont nous avons parlé ici aujourd'hui autour des villes connectées et des voitures connectées et des avions connectés et des EVTOL, ou des taxis aériens en général, est incroyable quand on pense aux modèles commerciaux auxquels nous n'avons pas encore pensé. Quelque chose dont nous rêvons, du moins dans l'aérospatiale, c'est comme aller sur la lune - avec une approche système de systèmes et la capacité de tous les nouveaux outils maintenant à pouvoir examiner plus d'options, vous pourriez envisager un ensemble complètement différent de comment aller sur la lune et vivre sur la lune. Au lieu d'une fusée qui se lance, puis vous transférez dans un atterrisseur lunaire, et vous pensez à la façon dont les missions Apollo ont été configurées, il y a eu beaucoup d'optimisation qui a été apportée à cela, mais maintenant, vous pouvez le regarder à travers l'objectif de modèles complètement différents.

Alors que nous commençons à réfléchir à la façon dont nous utilisons l'énergie dans le monde et à la manière dont nous travaillons pour un avenir plus durable, et à mesure que les villes intelligentes deviennent de plus en plus connectées, comment utilisez-vous efficacement l'énergie pour vos transports ? Comment l'utilisez-vous plus efficacement avec votre production d'électricité - lorsque le soleil atteint le point le plus chaud de la journée et que vous avez besoin d'air conditionné, comment rendez-vous les bâtiments plus intelligents pour que, lorsqu'il y a moins de personnes dans le bâtiment, le bâtiment peut réguler la température pour économiser l'électricité ?

Il y a tellement de possibilités de réfléchir à la façon dont nous utilisons les ressources dont nous disposons et à mieux connecter les gens entre eux. Il y aura beaucoup d'opportunités à mesure que les gens commenceront à connecter tous ces appareils ensemble, pour vraiment devenir beaucoup plus conscients de notre environnement et de la façon dont nous interagissons avec les villes et les autres. Je suis excité à ce sujet.

Laurier : Excellent. Nand et Dale, merci beaucoup de m'avoir rejoint aujourd'hui sur le Business Lab.

Vas-y : C'était génial d'être ici, et j'ai apprécié la conversation d'aujourd'hui. Merci.

nand : Merci encore. J'ai également apprécié la conversation.

Laurier : C'était Nand Kochhar et Dale Tutt, de Siemens Software, avec qui j'ai parlé depuis Cambridge, Massachusetts, siège du MIT et du MIT Technology Review, surplombant la rivière Charles. C'est tout pour cet épisode de Business Lab. Je suis votre hôte, Laurel Ruma. Je suis directeur d'Insights, la division de publication personnalisée de MIT Technology Review. Nous avons été fondés en 1899 au Massachusetts Institute of Technology, et vous pouviez nous trouver dans des imprimés sur le Web et lors d'événements chaque année dans le monde. Pour plus d'informations sur nous et sur le salon, veuillez consulter notre site Web à l'adresse technologyreview.com. Cette émission est disponible partout où vous obtenez vos podcasts. Si vous avez apprécié cet épisode, nous espérons que vous prendrez un moment pour nous évaluer et nous donner votre avis. Business Lab est une production de MIT Technology Review. Cet épisode a été produit par Collective Next. Merci pour l'écoute.

Ce podcast a été produit par Insights, la branche de contenu personnalisé de MIT Technology Review. Il n'a pas été écrit par la rédaction de MIT Technology Review.

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