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Entrevistamos a Osama Atwi, cofundador de Kyrall, para hablar sobre la generación de modelos CAD paramétricos nativos que los ingenieros pueden seguir editando en Onshape, sobre cómo Kyrall gestiona los controles de Diseño para la Fabricación (DfM) en las piezas generadas y sobre tres casos de uso concretos de los que sus primeros programas piloto están obteniendo un valor real.
El trabajo manual da lugar a un flujo fragmentado
¿Cuál es el problema que estáis resolviendo?
Tiene dos vertientes. La forma en que diseñamos piezas mecánicas es muy manual, y todo el sector del diseño está fragmentado entre el diseño, la simulación y la fabricación. Así que se trata del trabajo manual dentro de cada una de esas etapas y de la desconexión entre ellas.
¿En qué consiste esa desconexión?
Los formatos que utilizamos en cada ámbito están completamente separados. Cuando terminas un diseño y exportas la pieza como un archivo STEP o STL, ese formato pierde gran parte de la intención de diseño. La intención de diseño es la serie de decisiones que toma un ingeniero para construir una pieza de una manera determinada, y la secuencia que siguió para llegar hasta ahí. Es muy difícil de plasmar, porque normalmente no se documenta de forma explícita y no está en el formato del archivo.
Cuando ejecutas una simulación, es difícil incorporar los resultados de vuelta al ciclo de diseño. Cuando pasas a la fabricación, falta mucha de la información necesaria para diseñar para un proceso específico, por lo que hay que rehacer el diseño para adaptarlo al método. Un archivo paramétrico nativo es mejor que un STEP o STL; captura al menos los pasos que se siguieron para construir la pieza, pero sigue sin capturar toda la intención de diseño.
Y la otra mitad del problema es el trabajo manual.
Si nos centramos en el CAD, es como si quisieras arar un campo a mano y el tractor aún no se hubiera inventado. Una gran parte del CAD, una vez que se separa la ingeniería de diseño, consiste simplemente en hacer clics en un software. Haces un croquis, dibujas un círculo, lo extruyes, redondeas las aristas, añades un agujero. Esos pasos llevan tiempo y tardan años en aprenderse, pero en realidad no son ingeniería. Ese es el trabajo manual que creemos que debería automatizarse.
¿La ingeniería consiste en que yo imagine la pieza, y plasmar esa visión en el ordenador es solo un trabajo manual que no debería existir?
Si hay una forma de tomar todo el conocimiento que tengo y traducirlo directamente a un modelo 3D, una forma de automatizar el paso manual sin automatizar la ingeniería. La gente piensa que el objetivo es eliminar el trabajo de los ingenieros. Es todo lo contrario. Se trata de liberarlos de la tediosa parte manual para que puedan centrarse en lo que realmente importa: la función, los requisitos, la pieza que están diseñando.
Equiparamos el CAD con la ingeniería porque es la modalidad en la que trabajamos, lo tangible que representa nuestro trabajo. Es como equiparar un cuadro entero con el arte. Pero el marco del cuadro no es arte. Si hay otra forma de representar la ingeniería que elimine el trabajo manual, podemos considerar que eso también es ingeniería.
Entonces, ¿qué es la ingeniería?
A grandes rasgos, es la resolución de problemas. Más concretamente, usar el conocimiento que has adquirido a lo largo de los años, junto con la nueva información que recibes y las herramientas que tienes, para resolver un problema muy específico dentro de un conjunto de limitaciones y requisitos. En el sector aeroespacial, eso significa diseñar un avión que vuele y sea seguro. El mismo enfoque se aplica a la automoción, a la robótica y a la ingeniería mecánica clásica.
¿Dónde encontraste o notaste este problema?
En mi trabajo como ingeniero, diseñábamos muchos drones pequeños, y cada nuevo proyecto suponía empezar más o menos de cero, porque muy poco era reutilizable. Así que empecé a programar desde cero herramientas de software para automatizar el diseño del chasis de un dron. Se convirtió en algo de pulsar un botón. Pero tuve que programarlo para un chasis específico. Una configuración diferente implicaba crear un configurador nuevo desde cero. Las herramientas no estaban hechas para ese tipo de automatización.
Sustituir puntos en el espacio por un script
¿Cómo busca Kyrall resolver este problema para la industria?
En el fondo, avanzamos hacia lo que llamamos la «compilabilidad» de los modelos 3D. Queremos tratar los modelos 3D de un modo muy parecido al código. Esto resuelve el problema de la fragmentación, porque obtienes un único formato que fluye a lo largo de todo el proceso de ingeniería, y facilita la generación.
En lugar de generar puntos de la nada para construir un modelo, generamos un script, y ese script genera el modelo 3D. Podemos comprobar si tiene errores, extraer operaciones e integrar metadatos que se utilizarán posteriormente en la simulación y en otras herramientas. Sin embargo, el usuario nunca interactúa directamente con el código; este se mantiene en un segundo plano, editándose y actualizándose a medida que madura el diseño. En esencia, las piezas CAD ya son código, pero ese código no se está utilizando en todo su potencial.
¿Significa eso que estáis creando vuestro propio CAD?
No exactamente. Estamos construyendo nuestra propia infraestructura y nuestros propios formatos, pero nuestra tesis no es «tira todo lo que tienes y usa nuestra herramienta». Es un sistema independiente que se integra con lo que la gente ya utiliza. A día de hoy podemos leer y escribir en Onshape. También podemos leer CATIA, NX, SolidWorks y Creo, y estamos trabajando para escribir también en ellos.
Explícame el proceso de generación de piezas con Kyrall.
Depende de cómo trabajes. Algunas personas tienen planos técnicos o bocetos que describen la pieza. Otras simplemente la describen con texto. Otras tienen una descripción precisa, como una hoja de Excel con los puntos de conexión y tamaños exactos, y nosotros diseñamos la pieza paramétricamente a partir de ahí. Algunos lo usan como una herramienta de ingeniería inversa, recreando paramétricamente una pieza a partir de planos.
Una vez que has generado una pieza, puedes seguir editándola mediante texto, o seleccionar una parte de un ensamblaje y editar solo esa. Cuando la gente piensa en IA, asume que alucina, o que cambiar una parte altera todo lo demás. Nosotros lo diseñamos para que puedas aislar y cambiar solo una cosa. Y como todo está parametrizado, simplemente puedes cambiar un número. ¿Quieres un soporte en L un poco más largo? Cambias el número, pulsas Intro y en menos de un segundo se actualiza.
¿Cómo creáis piezas que realmente se ajustan a las directrices de fabricabilidad?
Ahora mismo estamos integrando controles de Diseño para la Fabricación (DfM), centrándonos primero en el fresado de tres ejes y en la impresión FDM, SLA y SLS; luego nos expandiremos a la chapa metálica y a otros métodos. Cualquier pieza puede pasar por la herramienta de DfM: el usuario elige el método de fabricación y la pieza se altera para cumplir con los controles.
Los dividimos en estáticos y dinámicos. Los requisitos estáticos se tienen que cumplir para que la pieza pueda fabricarse con ese método. Si estoy fresando una placa, no puedo tener esquinas interiores afiladas en una cajera, tienen que estar redondeadas. Un requisito dinámico es más subjetivo, como por ejemplo si un radio específico en una máquina concreta implica comprar un cabezal de herramienta nuevo. Los controles en sí se basan en reglas. La integración a lo largo de todo el proceso se basa en IA, porque nunca es totalmente determinista.
Cuando una pieza infringe una regla de diseño, aparece una recomendación emergente. Un ejemplo sencillo es la distancia mínima de un agujero al borde de una placa, que normalmente es 1,5 veces el diámetro del agujero. Si un agujero está demasiado cerca del borde, la herramienta lo marca. Esas reglas pueden ajustarse según la industria y el usuario.
Tres casos de uso principales
Algunas empresas de este sector se promocionan con la frase «describe un motor de turbina y aparecerá». ¿Cuál es la realidad?
Hay mucho ruido ahí fuera. Y el término «texto a CAD» no es acertado. Da la impresión de que puedes escribir «diseña un motor a reacción», pulsar Intro, y sale un motor a reacción.
Lo vimos de primera mano. Le dimos la herramienta a probadores que eran ingenieros mecánicos sénior, y le introducían ese tipo de indicaciones (prompts) y luego se decepcionaban al ver que no funcionaba. Les preguntábamos: «¿De verdad crees que puedes diseñar un avión de combate entero ahora mismo? ¿Por qué existirían todas las empresas que diseñan aviones de combate si eso fuera posible?». En parte fue un error nuestro, por gestionar las expectativas de forma equivocada.
La gente que piensa que estas herramientas pronto diseñarán un motor a reacción a partir de un texto no sabe cómo se diseñan los motores a reacción. La ingeniería no es solo el modelado 3D. Es calcular la pieza, el Diseño para la Fabricación (DfM), la simulación, los requisitos y las pruebas.
Parece que habéis aprendido de vuestros errores. ¿Cómo trabajáis ahora con los clientes?
En lugar de darles la herramienta y decirles «id a usarla» , porque lo primero que harán será pedir algo imposible, vamos a ellos, entendemos sus procesos y cuellos de botella, y volvemos con una propuesta. Nos centramos mucho en proyectos implementados directamente en el cliente. A veces nos damos cuenta de que no tienen un problema que podamos resolver, y les decimos que no pasa nada y seguimos adelante. Es peligroso forzar la tecnología. Simplemente no la necesitas en todas partes.
¿Para qué usan Kyrall los clientes entonces?
Uno de los usos es el diseño conceptual en aviación. Cuando diseñas un dron nuevo, quieres explorar diferentes configuraciones, y hoy en día eso es muy manual. Con nuestra herramienta haces esa iteración en minutos en lugar de semanas, porque lo desarrollas una vez y luego cambias cualquier parámetro.
Otro uso es la generación de activos. Cuando la gente trabaja con ensamblajes, necesita un servomotor, un conector, un soporte, y hoy buscan en internet y normalmente no encuentran exactamente lo que quieren. A nadie le gusta rediseñar un servomotor para ponerlo en un ensamblaje. Uno sencillo puede llevar una hora y media, y en un ensamblaje más grande eso suma muchas horas al mes.
El tercero es el diseño para no diseñadores, personas que son técnicas en un área diferente y necesitan imprimir en 3D rápidamente una carcasa de placa de circuito impreso (PCB) o un soporte de motor. Hoy en día, o bien aprenden a usar CAD o van a molestar al ingeniero mecánico. Escuchamos esto a menudo en las pruebas: ingenieros mecánicos pidiéndonos que le diéramos la herramienta a esa persona para que dejara de acudir a ellos.
¿Quién es realmente el usuario objetivo?
Esos tres ejemplos cubren a casi todo el mundo, desde personas sin perfil técnico hasta perfiles júnior y sénior. Aún está por ver dónde aporta el mayor valor, pero por ahora parece que se distribuye a lo largo de todo el ciclo de ingeniería.
¿Qué pasa con los clientes de industrias que no pueden enviar datos de diseño a un proveedor externo de LLM?
Esa es una gran preocupación para muchos de ellos, y con razón. Estamos entrenando nuestros propios modelos de lenguaje pequeños que se ejecutan localmente en los propios equipos del cliente, sin necesidad de una enorme infraestructura de GPU. Los datos nunca salen de su entorno.
Un beneficio adicional es que, una vez que se aloja de forma local, podemos seguir haciendo un ajuste fino (fine-tuning) del modelo en el archivo histórico de diseños del propio cliente. Así que no obtienen solo el modelo que tienen los demás; obtienen uno que lleva integradas sus propias prácticas de diseño y que se ejecuta en sus instalaciones (on-premise), donde nadie más tiene acceso. Hablamos con empresas que tienen 50 o 100 años de antigüedad, y una cosa que nos comentan a menudo es que tienen enormes cantidades de datos históricos que en realidad no están usando porque es casi imposible acceder a ellos. Podemos analizarlos, convertirlos y hacer un ajuste fino a partir de ellos.
Diferentes niveles para cada usuario
¿Cuánto cuesta?
Tenemos un enfoque basado en licencias, ya que es a lo que está acostumbrada la industria. Por ahora, es una suscripción normal con diferentes niveles. Y además de eso, tenemos una oferta separada para clientes empresariales que necesitan un ajuste fino adicional, alojamiento local u otro tipo de personalización.
Digamos que tengo una impresora 3D y ninguna habilidad de diseño. ¿Hay alguna opción para mí?
Para ese caso de uso, el precio está dentro de lo que la gente espera de los productos de consumo, algo asequible para los aficionados. Si se trata solo de generación, estará en el rango normal de cualquier suscripción.
¿Hay integraciones completas más allá de Onshape?
Como he dicho, ya leemos los principales archivos CAD. Estamos trabajando en las capacidades de lectura y escritura, pero aún no se ha determinado cuándo será exactamente el lanzamiento. Está en nuestra hoja de ruta integrarnos con el software CAD más utilizado.
¿Es Kyrall únicamente un editor basado en navegador?
También lo ofrecemos como API, no solo como una herramienta de navegador. Con los asistentes de programación puedes crear aplicaciones muy específicas basadas en la API de Kyrall rápidamente. ¿Quieres una aplicación que tome un archivo STL de una herramienta y construya un panel de siluetas (shadow box) a su alrededor? ¿O una que genere plantillas y utillajes (jigs and fixtures) a partir de una pieza? Puedes crearlas usando nuestra API en muy poco tiempo, sin necesidad de pagar licencias de software dedicado para cada una.
Una combinación de pasión y crítica nos hace avanzar
Ya hay algunos nombres en este sector. ¿Cuántos ganadores habrá?
El sector es enorme, así que habrá varios, igual que ocurre en el mundo del CAD, donde hoy en día no hay un único paquete CAD que domine. Quién gane dependerá de quién se centre desde el principio en resolver problemas reales, en lugar de crear algo que solo se vea bonito. Es un sector difícil y conservador que experimenta poca innovación, y por una buena razón. Estas herramientas diseñan coches, aviones y máquinas que la gente utiliza a diario, por lo que el listón de la seguridad y la fiabilidad está muy alto y debe seguir así.
Es algo que siempre me ha parecido curioso, que los ingenieros innoven en todo menos en sus propios flujos de trabajo.
Cuando los ingenieros de hardware van a adquirir software, tienen expectativas muy altas. El hardware es difícil, así que asumen que el software es fácil, lo cual no suele ser el caso. De ahí viene en parte esa expectativa inflada. Esta resistencia tampoco es nueva. Ya ocurrió cuando se introdujo el CAD. Por aquel entonces la gente decía que era demasiado lento, que tenía demasiados errores, que podían dibujar más rápido a mano. Ahora nadie diría que el CAD no es mejor que lo que había antes.
La parte fácil del software es que puedes probarlo. Con el hardware, puedes pasar un año en el modelado CAD, luego se fabrican tus piezas, se montan en una fábrica, los propietarios lo ponen en marcha, y solo entonces te das cuenta de si te has equivocado.
Exacto. Podíamos pasarnos meses diseñando un dron, construyéndolo, montándolo, y luego ibas al campo de vuelo y se estrellaba a los dos segundos. Estás congelándote en el campo de vuelo a las 8 de la mañana en diciembre, vas con retraso y te has pasado del presupuesto, lanzas el dron y se estrella inmediatamente. Lo peor que suele sentir un desarrollador de software es compilar un código con errores, y ahora una herramienta de programación por IA te lo soluciona. La ingeniería es difícil. Solíamos decir que la primera prueba de vuelo siempre es un accidente. Si vuela en la primera prueba, es un milagro. No significa que el software sea fácil, significa que simplemente es más sencillo.
¿Qué parte del interés en las herramientas de IA es solo miedo a quedarse atrás?
Nuestra experiencia no ha sido realmente esa. La mayor parte del tiempo la gente es escéptica, porque se trata de IA. Piensan que alucina, o lo ven como chatbots en lugar de una herramienta de ingeniería. Son cautelosos y hacen muchas preguntas técnicas: cómo se integra, cómo hemos resuelto las alucinaciones, qué pasa con sus datos. Así es exactamente como debería ser. Si alguien solo lo persigue por miedo a quedarse atrás, probablemente lo dejará después de un tiempo.
Es sano tener tanto pasión como crítica, incluso rechazo. Si todo el mundo se limita a aplaudir, no obtienes comentarios adecuados. Si todo el mundo se dedica a criticar, no avanzas. Necesitamos la mezcla adecuada. Es necesario que más empresas impulsen estas tecnologías y estén dispuestas a probar cosas incluso en una fase inicial, porque si quieres que esto funcione dentro de tres o cuatro años, tienes que empezar ya. La forma en que diseñamos máquinas no seguirá siendo la misma, y las empresas dispuestas a probar estas herramientas acabarán muy por delante de las demás.
¿A quién más, aparte de vosotros, debería seguir la gente en este sector?
Bench AI está haciendo un trabajo muy bueno preparando modelos después de la simulación para incorporarlos de nuevo en el proceso de diseño. nTop está haciendo mucho en exploración de diseño. Y Synera es líder en flujos de trabajo basados en agentes y en integraciones entre diferentes herramientas.
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