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Abbiamo intervistato il co-fondatore di Kyrall, Osama Atwi, per parlare della generazione di file CAD parametrici nativi che gli ingegneri possono continuare a modificare in Onshape, di come Kyrall gestisce i controlli di Progettazione per la produzione (DfM) sulle parti generate e dei tre casi d’uso concreti dai quali i suoi primi progetti pilota stanno ottenendo un valore reale.
Lavoro manuale che causa un flusso frammentato
Qual è il problema che state risolvendo?
È duplice. Il modo in cui progettiamo le parti meccaniche è molto manuale e l’intero settore della progettazione è frammentato tra progettazione, simulazione e produzione. Quindi c’è il lavoro manuale all’interno di ciascuna di queste fasi e la mancanza di connessione tra di esse.
In che senso manca la connessione?
I formati che utilizziamo in ogni ambito sono completamente separati. Quando si finisce un progetto e si esporta la parte come file STEP o STL, quel formato perde gran parte dell’intento progettuale. L’intento progettuale è la serie di decisioni che un ingegnere prende per costruire una parte in un certo modo e la sequenza che ha seguito per arrivarci. È molto difficile da catturare, perché di solito non è documentato in modo esplicito e non si trova nel formato del file.
Quando si esegue una simulazione, è difficile reintegrare i risultati nel ciclo di progettazione. Quando si passa alla produzione, mancano molte delle informazioni necessarie per progettare per un processo specifico, quindi il progetto deve essere rielaborato per adattarsi al metodo. Un file parametrico nativo è migliore di uno STEP o STL: cattura almeno i passaggi che sono stati seguiti per costruire la parte, ma non cattura ancora tutto l’intento progettuale.
E l’altra metà del problema è il lavoro manuale.
Se ci concentriamo sul CAD, è come se si volesse arare un campo a mano e il trattore non fosse ancora stato inventato. Gran parte del CAD, una volta separata l’ingegneria di progettazione, consiste solo nel fare clic in un software. Si fa uno schizzo, si disegna un cerchio, lo si estrude, si raccordano i bordi, si aggiunge un foro. Questi passaggi richiedono tempo e anni per essere appresi, ma non sono vera e propria ingegneria. Questo è il lavoro manuale che secondo noi dovrebbe essere automatizzato.
Quindi l’ingegneria consiste nell’ideare la parte, mentre trasferire quella visione sul computer è solo un lavoro manuale che non dovrebbe esserci?
Se esiste un modo per tradurre direttamente le proprie conoscenze in un modello 3D, allora si può automatizzare il passaggio manuale senza automatizzare l’ingegneria. Le persone pensano che l’obiettivo sia eliminare il lavoro degli ingegneri, ma è il contrario. Si tratta di liberarli dalla noiosa parte manuale in modo che possano concentrarsi su ciò che conta davvero: la funzione, i requisiti, la parte che stanno progettando.
Equipariamo il CAD all’ingegneria perché è la modalità in cui lavoriamo, la cosa tangibile che rappresenta il nostro lavoro. È come equiparare un intero dipinto all’arte. Ma la cornice del dipinto non è arte. Se c’è un altro modo per rappresentare l’ingegneria che rimuove il lavoro manuale, possiamo considerare anche quello come ingegneria.
Quindi, cos’è l’ingegneria?
Ad alto livello, è la risoluzione di problemi. Più concretamente, è l’utilizzo delle conoscenze acquisite negli anni, insieme alle nuove informazioni ricevute e agli strumenti a disposizione, per risolvere un problema molto specifico all’interno di una serie di vincoli e requisiti. Nel settore aerospaziale, significa progettare un aereo che voli in modo sicuro. Lo stesso approccio si applica al settore automobilistico, alla Robotica e Automazione e alla classica ingegneria meccanica.
Dove avete riscontrato o notato il problema?
Nel mio lavoro come ingegnere progettavamo molti piccoli droni e ogni nuovo progetto significava partire più o meno da zero, perché non c’era molto di riutilizzabile. Così ho iniziato a programmare strumenti software per automatizzare la progettazione del telaio di un drone. Tutto avveniva premendo un pulsante. Ma ho dovuto programmarlo per uno specifico telaio. Una configurazione diversa significava costruire un nuovo configuratore da zero. Gli strumenti non erano stati creati per quel tipo di automazione.
Sostituire punti nello spazio con uno script
In che modo Kyrall sta cercando di risolvere il problema per il settore?
Alla base, ci stiamo muovendo verso ciò che chiamiamo compilabilità dei modelli 3D. Vogliamo trattare i modelli 3D proprio come codice. Questo risolve il problema della frammentazione, perché si ottiene un unico formato che scorre lungo la pipeline ingegneristica, rendendo più semplice la generazione.
Invece di generare punti nel vuoto per costruire un modello, generiamo uno script e quello script genera il modello 3D. Possiamo controllarlo per individuare errori, estrarre feature e incorporare metadati che vengono utilizzati a valle nella simulazione e in altri strumenti. Tuttavia, l’utente non interagisce mai direttamente con il codice: rimane in background, modificato e aggiornato man mano che il progetto matura. Le parti CAD sono già essenzialmente codice, ma quel codice non viene sfruttato al massimo del suo potenziale.
Significa che state costruendo un vostro CAD?
Non proprio. Stiamo costruendo la nostra infrastruttura e i nostri formati, ma la nostra tesi non è “buttate via tutto quello che avete e usate il nostro strumento”. È un sistema autonomo che si integra con ciò che le persone già usano. Ad oggi, possiamo leggere e scrivere in Onshape. Possiamo anche leggere CATIA, NX, SolidWorks e Creo, e stiamo lavorando per poter scrivere anche su questi.
Illustrami il processo di generazione delle parti con Kyrall.
Dipende da come si lavora. Alcuni hanno disegni tecnici o schizzi che descrivono la parte. Altri la descrivono solo a testo. Altri ancora hanno una descrizione precisa, come un foglio Excel con i punti di connessione e le dimensioni esatte, e noi progettiamo la parte parametricamente partendo da quello. Alcuni lo usano come strumento di reverse engineering, ricreando una parte in modo parametrico dai disegni.
Una volta generata una parte, è possibile continuare a modificarla tramite testo, oppure evidenziare una sezione di un assieme e modificare solo quella. Quando si pensa all’IA, si presume che abbia allucinazioni o che modificando una parte cambi tutto il resto. Noi lo abbiamo costruito in modo che si possa isolare e modificare solo una singola cosa. E poiché tutto è parametrizzato, basta cambiare un numero. Vuoi una staffa a L un po’ più lunga? Cambi il numero, premi invio e in meno di un secondo viene aggiornata.
Come si creano parti che siano effettivamente conformi alle linee guida di producibilità?
Stiamo integrando i test di Progettazione per la produzione (DfM) in questo momento, concentrandoci prima sulla Fresatura CNC a tre assi e sulla Stampa 3D FDM, SLA e SLS, per poi espanderci alla Lavorazione della lamiera e ad altri metodi. Ogni parte può essere inserita nello strumento DfM, l’utente sceglie il metodo di produzione e la parte viene alterata per superare i controlli.
Li dividiamo in statici e dinamici. I requisiti statici devono essere soddisfatti affinché la parte possa essere realizzata con quel metodo. Se sto fresando una piastra, non posso avere angoli interni acuti in una tasca, devono essere raccordati. Un requisito dinamico è più soggettivo, come ad esempio valutare se un raggio specifico su una macchina specifica implichi l’acquisto di una nuova testa utensile. I controlli in sé sono basati su regole. L’integrazione lungo la pipeline è basata sull’IA, perché non è mai del tutto deterministica.
Quando una parte infrange una regola di progettazione, appare un suggerimento pop-up. Un semplice esempio è la distanza minima da un foro al bordo di una piastra, solitamente 1,5 volte il diametro del foro. Se un foro è troppo vicino al bordo, lo strumento lo segnala. Queste regole possono essere perfezionate in base al settore e all’utente.
Tre casi d’uso principali
Alcune aziende in questo settore si promuovono dicendo “descrivi un motore a turbina e lui lo genera”. Qual è la realtà?
C’è molto rumore là fuori. E “text-to-CAD” è un pessimo nome. Dà l’impressione che si possa digitare “progettami un motore a reazione”, premere invio e veder uscire un motore a reazione.
Lo abbiamo visto in prima persona. Abbiamo dato lo strumento in prova a ingegneri meccanici senior: lo interrogavano in quel modo e poi rimanevano delusi che non funzionasse. Noi chiedevamo: pensi davvero di poter progettare un intero aereo da caccia in questo istante? Perché esisterebbero tutte le aziende che progettano aerei da caccia se questo fosse possibile? In parte è stato un nostro errore per aver gestito le aspettative nel modo sbagliato.
Le persone che pensano che questi strumenti presto progetteranno un motore a reazione a partire da un prompt non sanno come vengono progettati i motori a reazione. L’ingegneria non è solo modellazione 3D. È il calcolo della parte, la Progettazione per la produzione (DfM), la simulazione, i requisiti e i test.
Sembra che abbiate imparato dai vostri errori. Come lavorate con i clienti ora?
Invece di consegnare loro lo strumento dicendo “andate a usarlo” (perché la prima cosa che faranno sarà chiedere qualcosa di impossibile), andiamo da loro, comprendiamo i loro processi e i colli di bottiglia, e torniamo con una proposta. Ci concentriamo molto su progetti implementati direttamente sul campo. A volte ci rendiamo conto che non hanno un problema che possiamo risolvere, glielo diciamo e andiamo avanti. È pericoloso forzare l’introduzione della tecnologia. Semplicemente, non serve ovunque.
Per cosa usano Kyrall i clienti, allora?
Il primo caso è la progettazione concettuale nel settore dell’aviazione. Quando si progetta un nuovo drone si vogliono esplorare diverse configurazioni, e oggi questo processo è molto manuale. Con il nostro strumento si esegue questa iterazione in pochi minuti invece che in settimane, perché lo si sviluppa una volta e poi si cambia qualsiasi parametro.
Un altro è la generazione di asset. Quando si lavora con gli assiemi serve un servomotore, un connettore, una staffa; oggi si cerca online e di solito non si trova esattamente quello che si vuole. A nessuno piace riprogettare un servomotore per inserirlo in un assieme. Per uno semplice potrebbe volerci un’ora e mezza, e su un assieme più grande parliamo di molte ore al mese.
Il terzo è la progettazione per i non progettisti, ovvero persone che sono tecniche in un’altra area e che hanno bisogno di un involucro per PCB o di un supporto per motore da realizzare in Stampa 3D rapidamente. Oggi queste persone devono imparare il CAD o andare a disturbare l’ingegnere meccanico. Lo abbiamo sentito dire spesso durante i test: ingegneri meccanici che ci chiedevano di dare lo strumento a questa o quella persona così avrebbe smesso di rivolgersi a loro.
Chi è veramente l’utente a cui è destinato?
Quei tre esempi coprono quasi tutti, dalle persone non tecniche a quelle junior e senior. Resta da vedere dove si concentri il valore maggiore, ma per ora sembra distribuirsi lungo l’intera pipeline ingegneristica.
E per quanto riguarda i clienti di settori che non possono inviare i dati di progettazione a un provider LLM esterno?
È una grande preoccupazione per molti di loro, e a ragione. Stiamo addestrando i nostri modelli linguistici di piccole dimensioni affinché funzionino localmente sulle macchine del cliente, senza bisogno di un’enorme infrastruttura GPU. I dati non lasciano mai il loro ambiente.
Un vantaggio secondario è che, una volta ospitato localmente, possiamo continuare a perfezionare il modello sull’archivio di progettazione preesistente di quel cliente. Così non ottengono solo il modello che hanno tutti gli altri, ma ne ottengono uno che incorpora le loro specifiche pratiche di progettazione, in esecuzione on-premise, dove nessun altro ha accesso. Stiamo parlando con aziende che hanno 50 o 100 anni di storia, e una cosa che continuano a sollevare è che hanno enormi quantità di dati pregressi che non stanno usando realmente, perché è quasi impossibile accedervi. Noi possiamo analizzarli, convertirli e utilizzarli per il fine-tuning.
Livelli per ogni utente
Quanto costa?
Abbiamo un approccio basato sulle licenze, poiché è ciò a cui il settore è abituato. Per ora, è un normale abbonamento a livelli. E in aggiunta, abbiamo un’offerta separata per i clienti enterprise che necessitano di ulteriore fine-tuning, hosting locale o altre personalizzazioni.
Supponiamo che io abbia una stampante 3D e nessuna competenza di progettazione. C’è spazio anche per me?
Per questo caso d’uso il prezzo rientra in quello che le persone si aspettano dai prodotti consumer, gestibile per gli hobbisti. Se si tratta solo di generazione, sarà nel range di un normale abbonamento.
Ci sono integrazioni complete oltre a Onshape?
Come detto, leggiamo già i principali file CAD. Stiamo lavorando sulle capacità di lettura e scrittura, ma resta ancora da stabilire quando sarà esattamente il lancio. È nella nostra roadmap integrarci con i software CAD più utilizzati.
Kyrall è solo un editor basato su browser?
Lo offriamo anche come API, non solo come strumento per browser. Con i coding copilot è possibile creare rapidamente applicazioni molto specifiche basate su Kyrall. Vuoi un’app che prenda un file STL di uno strumento e vi costruisca intorno un pannello portautensili? O una che generi dime e attrezzaggi a partire da una parte? Puoi crearli sulla nostra API in breve tempo, senza bisogno di acquistare la licenza di software dedicati per ognuno di essi.
Una combinazione di passione e critica ci porta avanti
Ci sono già alcuni nomi in questo spazio. Quanti saranno i vincitori?
Lo spazio è enorme, quindi ce ne saranno diversi, proprio come avviene nel mondo CAD, dove oggi non esiste un unico pacchetto CAD dominante. Chi vincerà dipenderà da chi si concentra fin dall’inizio sulla risoluzione di problemi reali, piuttosto che sulla costruzione di qualcosa che sia solo bello da vedere. È uno spazio difficile e conservatore che vede poca innovazione, e per un buon motivo. Questi strumenti costruiscono automobili, aerei e macchine che le persone usano ogni giorno, quindi l’asticella della sicurezza e dell’affidabilità è molto alta e dovrebbe rimanere tale.
È una cosa che ho sempre trovato divertente: gli ingegneri innovano tutto tranne i propri flussi di lavoro.
Quando gli ingegneri hardware cercano del software, hanno aspettative molto alte. L’hardware è difficile, quindi presumono che il software sia facile, il che di solito non è vero. È in parte da qui che derivano le aspettative esagerate. Anche questa resistenza non è una novità. È successo quando è stato introdotto il CAD. Allora le persone dicevano che era troppo lento, pieno di bug, che potevano disegnare più velocemente a mano. Ora nessuno direbbe che il CAD non è migliore di ciò che c’era prima.
La parte facile del software è che lo si può testare. Con l’hardware, si può passare un anno sulla modellazione CAD, poi le parti vengono prodotte, poi assemblate in una fabbrica, i proprietari la avviano e solo allora si scopre se si è fatto un errore.
Esattamente. Passavamo mesi a progettare un drone, a costruirlo, ad assemblarlo, e vai sul campo di volo e si schianta dopo due secondi. Stai congelando sul campo di volo alle 8 del mattino a dicembre, sei in ritardo sui tempi e fuori budget, lanci il drone e si schianta immediatamente. La cosa peggiore che di solito prova uno sviluppatore di software è compilare un codice pieno di bug, e ora uno strumento di programmazione IA lo corregge al posto suo. L’ingegneria è difficile. Eravamo soliti dire che il primo test di volo è sempre uno schianto. Se vola al primo test, è un miracolo. Questo non significa che il software sia facile, significa che è semplicemente più facile.
Quanto dell’interesse per gli strumenti di IA è solo paura di restare indietro?
La nostra esperienza non è stata proprio questa. La maggior parte delle volte le persone sono scettiche, perché si tratta di IA. Pensano che abbia allucinazioni, o la considerano un chatbot piuttosto che uno strumento di ingegneria. Sono caute e fanno molte domande tecniche: come si integra, come abbiamo risolto il problema delle allucinazioni, cosa succede ai loro dati. Ed è esattamente come dovrebbe essere. Se qualcuno la insegue solo per la paura di restare indietro, probabilmente dopo un po’ la abbandonerà.
È salutare che ci siano sia passione che critica, perfino avversione. Se tutti si limitano ad applaudire, non si ottengono feedback adeguati. Se tutti si limitano a criticare, non si va avanti. Abbiamo bisogno del giusto equilibrio. È necessario che un maggior numero di aziende porti avanti queste tecnologie e sia disposto a testare le cose anche in una fase iniziale, perché se si vuole che questo funzioni tra tre o quattro anni, bisogna iniziare ora. Il modo in cui progettiamo le macchine non rimarrà lo stesso e le aziende disposte a provare questi strumenti finiranno per essere significativamente in vantaggio rispetto alle altre.
Chi altro, oltre a voi, le persone dovrebbero seguire in questo settore?
Bench AI sta facendo un ottimo lavoro sulla preparazione dei modelli dopo la simulazione da reintegrare nel processo di progettazione. nTop sta facendo molto nell’esplorazione progettuale. E Synera è all’avanguardia nei flussi di lavoro basati su agenti e nelle integrazioni tra i diversi strumenti.
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