I progetti di ingegneria diventano sempre più complessi. A livello industriale emerge l’esigenza di ridurre al minimo il tempo d’implementazione, concentrando gli sforzi sulla fase di testing e di validazione per individuare e correggere tempestivamente gli errori di progettazione, realizzare soluzioni più efficienti e ottimizzare le risorse.
Indice degli argomenti
L’evoluzione del model based design verso l’ingegneria simultanea
La maggiore complessità dei sistemi, la necessità di software certificabili e il crescente impiego di Digital Twin e soluzioni AI-based stanno spingendo verso una progettazione ingegneristica “simultanea”, dove design, validazione e certificazione si sovrappongono.
In questo scenario il Model-Based Design (MBD) riveste un ruolo strategico. Si tratta di un approccio ingegneristico consolidato, adottato da oltre vent’anni nei settori automotive, aerospace, automazione industriale ed elettronica di consumo per lo sviluppo di software embedded all’avanguardia. Un metodo lineare: invece di affidarsi a processi tradizionali e frammentati, il MBD integra modellazione, simulazione e generazione automatica del codice in un unico sistema, dando vita a un processo più veloce ed efficiente. Ingegneri e aziende possono quindi progettare algoritmi, simularne il comportamento e validare il codice generato prima ancora di implementarlo su un prototipo fisico; possono inoltre migliorare la standardizzazione del codice attraverso la generazione automatica e incrementare tracciabilità e compliance tramite flussi di lavoro strutturati.
Non stupisce che, da qui al 2030, il mercato globale del MBD sia destinato a raddoppiare, spinto dalla crescente complessità dei sistemi e dalla domanda di soluzioni più efficienti. Veicoli elettrici, sistemi autonomi e dispositivi IoT sono solo alcuni esempi di tecnologie che richiedono questo approccio.
AI, digital twin e nuove tecnologie che potenziano il model based design
A trainare questa crescita sono principalmente tre fattori. Il primo riguarda la complessità dei veicoli autonomi che oggi sono altamente integrati e, di conseguenza, richiedono metodi di sviluppo sempre più sofisticati. Sono diffuse, ad esempio, le simulazioni multi-dominio attraverso le quali gli ingegneri possono rappresentare sistemi meccanici, elettrici e software in un unico modello, analizzando la loro interazione e semplificando lo sviluppo di prodotti complessi e integrati.
Un ulteriore elemento è legato alla maggiore necessità di software certificabili: soprattutto in comparti critici per la sicurezza, come quello automobilistico e aerospaziale, la conformità a standard come ISO 26262 e DO-178C svolge un ruolo cruciale nel garantire affidabilità e sicurezza. Infine la crescente integrazione dei digital twin (repliche digitali di sistemi fisici) con i dati provenienti da sensori e tecnologie IoT concorre all’evoluzione del MDB, rendendo possibile effettuare analisi predittive e prendere decisioni in tempo reale. Non meno importante è il ruolo di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, che permettono di automatizzare la fase di test e ottimizzare i sistemi.
Queste tendenze guidano l’innovazione, riducono il time-to-market e confermano il ruolo cruciale del MBD nei sistemi autonomi, nella produzione intelligente, nelle scienze della vita e nella prototipazione di UI (User Interface) già dalla fase iniziale. Il Model Based Design, infatti, completa le metodologie Agile (per sviluppare software in modo iterativo e collaborativo) e DevOps (per rilasciare e mantenere software con automazione e integrazione continua) abilitando test e integrazioni durante tutto il processo di sviluppo. Supporta, inoltre, il miglioramento e la validazione della user experience, aprendo la strada a nuovi approcci per la progettazione e il collaudo delle interfacce uomo-macchina.
Settori emergenti e applicazioni innovative del model based design
Le applicazioni più diffuse del Model Based Design oggi vanno dal settore automotive all’aerospace, in cui la simulazione multi-sistema e gli strumenti per la conformità di sicurezza sono fondamentali per far progredire la tecnologia aerospaziale. A fare largo uso dell’approccio MBD è anche l’elettronica di consumo, nella progettazione di software embedded per l’Internet of Things e gli smart devices, e l’automazione industriale, dove ha un ruolo essenziale nelle smart factory.
Ci sono però altri settori emergenti dove il Model Based Design sta assumendo una funzione sempre più importante grazie alla crescente adozione di digital twin, strumenti per il testing in modalità HIL (hardware-in-the-loop) e soluzioni di prototipazione rapida che permettono di simulare scenari complessi, validare progetti in tempo reale e ottenere sistemi più efficienti e intelligenti.
Teoresi, per esempio, applica il MBD anche in ambito sanitario, dove l’intelligenza artificiale viene utilizzata per migliorare l’analisi dell’ECG, riducendo gli errori diagnostici e migliorando l’assistenza dei pazienti. O nel settore dell’agricoltura smart, dove gli strumenti per l’HIL e la prototipazione rapida sono progettati per convalidare le macchine agricole in diverse condizioni, garantendo efficienza e affidabilità nelle operazioni reali. Altre applicazioni innovative sono realizzate per migliorare prestazioni e connettività degli elettrodomestici connessi oppure si ritrovano nella progettazione di componenti per sistemi di sterilizzazione destinati all’industria farmaceutica.
Il model based design nell’automotive e il testing-as-a-service
Uno degli ambiti in cui l’approccio del MBD sta mostrando il proprio impatto è il settore automobilistico: la transizione verso veicoli elettrici, architetture software-defined e sistemi ADAS sempre più complessi impone infatti di ripensare radicalmente processi e strumenti di sviluppo. In questo scenario, le aziende stanno adottando approcci che consentano di automatizzare e orchestrare l’intero ciclo di testing, riducendo tempi, rischi ed errori lungo la catena di progettazione.
Uno spazio in cui confrontarsi su alcune delle principali innovazioni per il settore automobilistico è stata la Automotive Testing Expo Europe 2025, fiera di riferimento per le tecnologie di collaudo, sviluppo e validazione in ambito automotive. Insieme ad altri player del settore, Teoresi ha presentato il suo approccio Testing-as-a-Service dove test e verifica non sono più fasi isolate, ma si integrano già dall’inizio progettazione attraverso metodologie di Model-Based Systems Engineering (MBSE). Questo modello si applica ad alcuni dei progetti più all’avanguardia nel campo dell’auto e dei trasporti, dove Teoresi collabora con i produttori di apparecchiature originali: dall’ottimizzazione dei sistemi nei veicoli ibridi ed elettrici al controllo delle emissioni sino alla gestione dell’energia.
Un approccio particolarmente avanzato di MBSE è quello definito Software & Testing By Design, checonsente la generazione automatica del software applicativo e di test. Un’altra innovazione di metodo è costituita dal Functional Test/Test Automation, utile ad automatizzare rapidamente l’esecuzione dei test funzionali riducendo i tempi di test e gli errori manuali. Da menzionare anche il Fuzzing Test for Cybersecurity, che verifica la resilienza del software contro potenziali attacchi informatici, e il Robustness Test in Android Automotive, il cui scopo èverificare la robustezza delle applicazioni Android Automotive in scenari complessi e sotto stress.
Dal model based design alla model based engineering
Il Model Based Design è più che un modo di progettare: pensare in termini di modelli significa testare e ottimizzare in un ciclo continuo. Il modello non è solo uno step della catena di sviluppo, ma diventa il perno attorno a cui ruotano decisioni tecniche, business e compliance. L’evoluzione del MBD verso la Model-Based Engineering porta con sé un’idea di ingegneria “simultanea” – metodo che fa lavorare insieme, fin dal principio, tutti i reparti coinvolti nello sviluppo di un prodotto per ridurre tempi e costi -, supportata da AI e simulazioni in tempo reale: in questo modo il confine tra prototipo virtuale e prodotto reale si assottiglia sempre di più, accelerando l’innovazione.
L’ingegneria del futuro sarà impattata profondamente da modelli intelligenti che imparano, si adattano e si predispongono al processo di certificazione. Così come il Model-Based Design, da semplice metodologia, diventerà lo strumento principale attorno cui progettare le tecnologie di domani, dai veicoli autonomi ai dispositivi medici più all’avanguardia.
