El software que construye tu coche… y el mundo: 3DEXPERIENCE de Dassault Systèmes

En Autofácil llevamos más de 20 años hablando de coches. De sus motores, de sus plataformas, de sus baterías, de cómo aceleran, frenan y consumen. Pero muy pocas veces nos hemos parado a hablar de algo que está detrás de todo eso: de cómo se diseñan, se simulan, se validan y se fabrican. De las miles de decisiones de ingeniería que se toman antes de que exista ni una sola pieza física. De las herramientas que hacen posible que un coche moderno sea lo que es.

Eso cambia hoy. Porque si hay una compañía que merece protagonizar esa conversación, es Dassault Systèmes. No porque sean los únicos, sino porque llevan más de cuatro décadas en el núcleo de la ingeniería industrial global, y porque su plataforma 3DEXPERIENCE está presente, de una forma u otra, en el desarrollo de la mayoría de los vehículos que circulan por nuestras carreteras. La electrificación, la inteligencia artificial y la presión sobre los tiempos de desarrollo han convertido lo que antes era una ventaja competitiva en una necesidad. Y Dassault Systèmes lleva años preparando ese escenario.

Hicham Kabbaj lleva más de veinte años en España y desde 2016 dirige Dassault Systèmes para la península ibérica. Antes de que empiece la grabación, ya está hablando de materiales, de proveedores, de la cadena de suministro del automóvil. No es un ejecutivo que necesite calentamiento.

— Hay una generación entera de ingenieros que aprendió a diseñar con un paralex y un juego de escuadras. Después llegó el CAD, y para mucha gente el salto mental se quedó ahí: diseño en 3D, lo giro, lo amplío, lo imprimo. ¿Qué le dirías a alguien que sigue pensando que eso es, esencialmente, lo que hace Dassault Systèmes?

Primero, que tiene razón en un sentido: ese es el origen de nuestra compañía, y estamos orgullosos de que sea así. Desde principios de los ochenta nos dedicamos al diseño CAD. De hecho, empezamos a colaborar con compañías del sector de la automoción, como BMW, ya en esa época. Y CATIA, que evidentemente ha evolucionado mucho, sigue siendo una de nuestras marcas más relevantes. Aquí en España tienes muchas más probabilidades de que alguien sepa qué es CATIA que de que conozca Dassault Systèmes como compañía.

Pero desde entonces hemos recorrido un camino muy largo. Hoy CATIA no es solo diseño en 3D. Abarca todo lo que es Model Based System Engineering, simulación en múltiples disciplinas, fabricación, análisis de datos. Todo integrado en una misma plataforma que permite a ingenieros localizados en treinta países distintos trabajar en un mismo proyecto de forma coordinada. Esa continuidad digital es lo que realmente nos define hoy.

— Cuando un fabricante desarrolla un vehículo nuevo con 3DEXPERIENCE, ¿en qué fases del proceso está presente Dassault Systèmes? Porque la intuición del público es que el software de ingeniería entra al principio, en el diseño, y desaparece cuando empieza la fabricación.

Esa intuición está muy extendida, pero ya no refleja la realidad. No se trata solamente de concebir en tres dimensiones un objeto. Se trata de asegurarte de que ese objeto va a funcionar debidamente en la vida real: que tiene el peso correcto, que la aerodinámica es la adecuada, que los materiales se comportan como deben. Y luego, de asegurarte de que el día que se fabrique, todo ese trabajo previo se tiene correctamente en cuenta.

De ahí viene el concepto de PLM (Product Lifecycle Management: la gestión del ciclo de vida completo del producto, desde el primer boceto hasta el final de su vida útil, en una única plataforma). Y nosotros nos consideramos pioneros en introducirlo en el sector de la automoción, con proyectos muy relevantes con Toyota, que es una referencia en lean manufacturing. Hoy, si miras los acuerdos principales que tenemos con Renault, con Volkswagen, con los grandes grupos, no nos limitamos a la ingeniería. Cubren todo el proceso, con una analítica de datos que permite que todo funcione de forma mucho más ágil.

— Una de las ideas más potentes del PLM es que un cambio introducido en fase de concepto tiene consecuencias cuantificables en toda la cadena: ingeniería, fabricación, costes, plazos. ¿Puede Dassault Systèmes medir y anticipar ese impacto antes de que nadie haya tocado un trozo de metal?

Es una de las características más relevantes de este tipo de tecnologías, si están bien integradas. Te permiten hacer escenarios what-if: me planteo modificar tal característica del vehículo, ¿cómo impacta en el ensamblaje, en la aerodinámica, en el consumo? Estas decisiones y ajustes se hacen hoy en fase de ingeniería. No se espera a que un vehículo contenga errores para volver atrás.

Hay un dato que no me canso de repetir: hay compañías que han reducido por cinco, seis o siete veces los tiempos de desarrollo de sus vehículos gracias a tener una gestión integrada del proceso desde la ingeniería hasta la fabricación.

Un buen ejemplo es el que hemos vivido con Peugeot Sport en el desarrollo del 9X8, su hipercoche híbrido para el Campeonato Mundial de Resistencia, que ha competido en Le Mans y en múltiples pruebas del WEC. Realizamos más de 10.000 simulaciones aerodinámicas con nuestra aplicación SIMULIA PowerFLOW, evaluando cómo fluiría el aire bajo la cadena cinemática, alrededor del splitter delantero, a lo largo de la parte trasera. El resultado es que Peugeot Sport realizó entre el 80 y el 90% de su desarrollo utilizando exclusivamente simulaciones, antes de acercarse al túnel de viento físico.

— Si toda esa información (diseño, simulación, fabricación, ciclo de vida, cadena de suministro) vive dentro de una sola plataforma conectada y se actualiza de forma continua… ¿en qué momento eso deja de ser un programa de ingeniería y empieza a parecerse a un organismo vivo que representa al producto real? ¿Es eso lo que Dassault Systèmes llama Virtual Twin?

Es exactamente eso, y es una forma en la que yo nunca había visualizado el concepto, pero está muy bien pensado. El Virtual Twin no es una representación estática de un objeto; pretende ayudarnos a medir cuál va a ser el comportamiento de ese objeto en la vida real. Y como es dinámico, cada vez que varía un parámetro y se decide hacer un ajuste, evoluciona en todo el proceso. Está constantemente buscando eficiencias en la concepción del producto.

— El término «digital twin» lo usa hoy casi todo el mundo, desde una consultora hasta un fabricante de sensores. Dassault Systèmes insiste en llamarlo «Virtual Twin». ¿Qué puede hacer uno que el otro no puede?

El digital twin es una representación virtual de un producto más o menos estática. El Virtual Twin pretende no solamente representar el objeto, sino ayudarnos a entender cómo se va a comportar en la vida real. Para decirlo de forma sencilla: con un digital twin de un motor puedes decir «quítale el aceite» y alguien te dice «ya le he quitado el aceite». Con un Virtual Twin puedes decir «quítale el aceite y arranca el motor, vamos a ver qué pasa con los componentes». Esa es la diferencia. Y ese es el valor.

Además, podemos ofrecer lo que llamamos Virtual Twin as a Service: no me compras una herramienta, me compras el resultado final de lo que quieres concebir, y yo te lo creo en base a tus requerimientos.

— El desarrollo de baterías para vehículos eléctricos es posiblemente el problema de ingeniería más complejo al que se enfrenta la industria ahora mismo. ¿Dónde aporta más valor el Virtual Twin, y dónde están todavía los límites?

Lo más relevante no es tanto qué componente específico se simula mejor, sino la continuidad digital del proceso completo. Una batería tiene pocas piezas y un diseño aparentemente evidente, pero el demonio está en los detalles: que este componente, y ese, y aquel, estén exactamente donde tienen que estar, con esa sección y no otra.

Para simular cómo se va a degradar una batería en el tiempo hay muchas herramientas, pero el nivel de precisión a la hora de evaluar cómo va a evolucionar durante años es algo que a día de hoy es complejo de medir bien en fase de concepción. Hay ciertos parámetros que solo la vida real nos acabará confirmando. Hay que asumir, especialmente en disciplinas nuevas como esta, que no todo se puede simular y controlar perfectamente. Pero sí hay un ahorro sustancial en correcciones durante el proceso de concepción.

— Hablemos de un caso concreto donde la plataforma haya marcado la diferencia para un proveedor de la cadena, no para un fabricante de hipercoches de competición.

Sin poder dar el nombre del cliente, puedo hablar de un fabricante de componentes antivibración en caucho para grandes fabricantes de automóviles. El caucho es un material no-lineal, muy complejo de simular: rigidez, durabilidad, comportamiento ante vibraciones. Cada proyecto requería muchas modificaciones y validaciones, con equipos trabajando de forma secuencial y dependiendo de correos electrónicos y reuniones entre departamentos para avanzar.

Tras implantar 3DEXPERIENCE integrando CATIA para diseño, SIMULIA para simulación y ENOVIA para gestión de datos, y adoptar el enfoque ModSim (modelado y simulación en un único entorno simultáneo, en lugar de hacerlos de forma secuencial), los resultados fueron medibles: reducción del ciclo de diseño en torno a un 20%, reducción del tiempo total de desarrollo hasta un 40%, y un 30% menos de tareas administrativas sin valor añadido. Y además, mayor capacidad para desarrollar componentes más ligeros con materiales compuestos avanzados.

Este tipo de empresa es exactamente el perfil que más tiene que ganar con estas herramientas, porque el margen de mejora en eficiencia es enorme y la presión de los OEM sobre sus proveedores no va a disminuir.

— Este año Dassault Systèmes ha presentado los Virtual Companions: agentes de inteligencia artificial con nombres propios (Aura, Leo, Marie). ¿Qué hace uno de esos agentes en el día a día de un equipo de ingeniería, y qué sigue sin poder hacer la máquina?

Tenemos tres. Leo es el ingeniero. Aura es la businesswoman, y ya está disponible en la plataforma: la estamos usando todos los empleados de la compañía y nuestros clientes. Marie es la científica, más orientada a I+D.

El rol fundamental de estos Virtual Companions no es sustituir al ingeniero, sino incrementar su capacidad y su productividad. Con un Virtual Companion, un ingeniero puede hacer quizás el doble de lo que haría en un tiempo determinado.

Se alimentan de todo el conocimiento acumulado en la plataforma a lo largo de años: materiales utilizados, decisiones tomadas, comportamientos observados en proyectos anteriores. No van a decirle a Renault cómo hace las cosas Peugeot, eso está absolutamente fuera de la ecuación. Pero sí pueden decirle a un ingeniero: considera este tipo de material para esta aplicación, porque históricamente ha dado problemas en estas condiciones.

La idea es invertir la proporción habitual: que en vez de pasar el 80% del tiempo ejecutando y el 20% pensando, el ingeniero pueda dedicar más tiempo a las decisiones y menos a la ejecución mecánica. En última instancia, quien tiene que decidir cómo se hace un vehículo es una persona. De lo que se trata es de darle el máximo número de herramientas para que lo haga de forma más eficiente y más rápida.

— La alianza con NVIDIA apunta a algo más ambicioso que acelerar cálculos. ¿Qué significa en la práctica, y cómo se protege la propiedad intelectual de los clientes cuando son sus datos los que alimentan los modelos?

El acuerdo con NVIDIA nos permite incrementar nuestra capacidad de cálculo de forma muy relevante, incorporando cada vez más inteligencia artificial en nuestras herramientas. Un buen ejemplo son las AI Factories: no es exactamente un data center, es un complejo totalmente volcado a hacer computación para empresas que están incorporando la IA en su portfolio de soluciones.

Sobre la propiedad intelectual: separamos claramente dos cosas. La información específica de un cliente y un proyecto es y será siempre propiedad de ese cliente. Pero hay otro nivel: el conocimiento acumulado de años de trabajo con miles de clientes, el saber hacer de nuestros ingenieros, la experiencia en materiales y procesos. Eso es lo que llamamos knowledge and know-how, y eso sí consideramos que nos pertenece. Estamos en una economía de conocimiento, y ese conocimiento es lo que alimenta los modelos, no los datos de los proyectos de los clientes.

— SOLIDWORKS tiene ocho millones de usuarios, la mayoría en empresas medianas y proveedores. La solución 3DEXPERIENCE® SOLIDWORKS, integra SOLIDWORKS 3D CAD conectado con la plataforma 3DEXPERIENCE, pero, ¿Cómo gestiona Dassault Systèmes una posible fricción sin perder por el camino al tejido de proveedores que fabrica físicamente los coches que luego firman los grandes?

Hay distintos niveles de madurez según el tamaño y el tipo de empresa. Los grandes OEM y los principales proveedores de primer nivel, compañías como Gestamp, Antolin o Ficosa, llevan quince años trabajando con este tipo de herramientas y ya colaboran de forma totalmente integrada en nuestra plataforma con sus clientes. No conciben una pieza sin saber de antemano que va a encajar, no solo físicamente, sino en peso, en resistencia de materiales, en comportamiento dinámico.

Luego tienes los proveedores de segundo y tercer nivel, donde la fricción es real. El concepto de PLM o de Virtual Twin puede parecerles algo tan complejo y tan caro que ni siquiera vale la pena investigarlo. Y esa es exactamente la fricción que hay que gestionar. Porque la ganancia en eficiencia para estas empresas puede ser brutal: tener continuidad digital desde la ingeniería hasta la fabricación, pasando por la simulación y el análisis de datos, transforma la capacidad de cualquier empresa independientemente de su tamaño.

— Si miramos a diez años vista, ¿qué habrá cambiado más en la forma en que se diseña y fabrica un vehículo?

Hay una evolución que vemos clarísima: los vehículos van a dejar de concebirse como objetos aislados. Van a ser parte de un ecosistema: una ciudad, con puntos de carga en determinadas localizaciones, con condiciones de circulación específicas. La concepción del vehículo ya no va a ser solo «quiero un vehículo que ruede bien». Va a tener que hacerse teniendo en cuenta el ecosistema en el que ese vehículo va a vivir.

Uno de los Virtual Twins más grandes que tenemos en términos de ciudades es el de Singapur. Y la idea es que en el futuro puedas integrar un vehículo en ese Virtual Twin y ver cómo se comporta en ese entorno concreto: si entra holgadamente en la mayoría de los aparcamientos, cómo interactúa con la infraestructura de carga, cómo responde en determinadas condiciones climáticas. Los vehículos autónomos van a necesitar exactamente ese tipo de entorno virtual para poder concebirse correctamente.

— Hay dos palabras que dominan cualquier conversación sobre el futuro industrial: inteligencia artificial y China. De la IA ya hemos hablado. Sobre China: Dassault Systèmes lleva 25 años allí y ha triplicado su negocio en los últimos cinco años. Al mismo tiempo, defienden la soberanía tecnológica europea. ¿Cómo se sostienen simultáneamente esas dos posiciones?

China es un planeta en el que hay que estar. Y ya vemos aquí en España cómo está contribuyendo a la transformación de la flota de vehículos que circulan por nuestras calles.

Lo que sí tengo claro es que nuestro conocimiento y nuestra propiedad intelectual son lo más relevante que tiene la compañía, y hay que protegerlos. Hay una parte de nuestros sistemas que es lo que visualizas cuando ves una pantalla. Y luego hay todo lo que hay detrás: años y años de conocimiento embebido en la herramienta, que no es algo que puedas listar ni capturar abiertamente. Tú usas CATIA y gracias a la IA te hace recomendaciones sobre ciertas decisiones. Ese conocimiento no se puede extraer fácilmente. Proyecto a proyecto vas beneficiándote de él, pero no lo tienes en un archivo que puedas copiar.

En China han conseguido cosas extraordinarias en muchos ámbitos. No digo que ninguna compañía pueda nunca ofrecer herramientas en este sector. Pero a día de hoy, si seguimos creciendo allí es precisamente porque ese conocimiento diferencial que nos define no lo tienen. Y mientras sea así, nos protege.