Vytváření budoucnosti mobility

Ve spojení s Software Siemens Digital Industries

Od aut po letadla, budoucnost dopravy už je tady – a rychle se mění. Softwarové inženýrství je stále důležitější jak pro vývoj, tak pro údržbu všech druhů vozidel. To znamená, že více lidí musí začít myslet jako systémoví inženýři. Dale Tutt, viceprezident pro letecký a obranný průmysl společnosti Siemens Software, říká, že to znamená, že společnosti musí nabídnout více školení a plánování pro ty, kteří navrhují a vyvíjejí vozidla budoucnosti.

Když se snažíte řešit mezeru mezi talenty, můžete udělat spoustu věcí, které vám usnadní používání nástrojů. Lepší integrací nástrojů a zavedením technologií, jako je umělá inteligence, které pomohou automatizovat generování různých návrhových konceptů a analýzu těchto konceptů pomocí simulačních nástrojů, můžete rozšířit možnosti systému tak, aby pomohl posílit vaše inženýry, říká Tutt.

Společnosti, které jsou nejúspěšnější v zavádění systémového inženýrství, to dělají, protože systémové inženýrství a používané nástroje se stávají téměř jako DNA jejich inženýrské organizace. Každý začíná uvažovat trochu jako systémový inženýr, dokonce i ve svém normálním zaměstnání. Nástroje a ekosystém, který používáte k systémovému inženýrství, hrají velkou roli při usnadnění přijetí.

Nand Kochhar, viceprezident pro automobilový průmysl a dopravu společnosti Siemens Software, říká, že přístup systémového inženýrství se může rozšířit šířeji, protože inženýři přemýšlejí o tom, jak se auta a vozidla propojují se vším ostatním v jejich prostředí.

V chytrém městě se systém stal městem samotným. Vezměte si například vozidlo ve městě. Definice systému se přesunula od jediného vozidla, aby zahrnovala tok dopravy ve městě a fungování semaforů. Tento rozsáhlý ekosystém můžete rozšířit na další aspekty, jako je správa budov, například do prostředí chytrého města, říká.

Stává se z toho úplně jiný obchodní případ, než jaký máme dnes. Tyto nové technologie podporují inovace, jak na technické úrovni, tak na úrovni obchodního modelu. Takže v důsledku autonomie a nasazení autonomních vozidel se formují nové obchodní modely.

Úplný přepis

Laurel Ruma: Z MIT Technology Review. Jsem Laurel Ruma a toto je Business Lab, show, která pomáhá obchodním lídrům pochopit nové technologie vycházející z laboratoře a na trh.

Naším dnešním tématem je softwarově řízené inženýrské prostředí. To, jak se dnes staví auto nebo letadlo, je úplně jiné než za časů Henryho Forda a bratří Wrightů. Vozidla a letadla mají nyní více softwaru než hardwaru. Jak se vyvíjejí inovace, vyvíjí se i složitost softwaru, což umožňuje nové typy vynálezů.

Dvě slova pro vás: systémové inženýrství.

Mými hosty jsou dnes Nand Kochhar a Dale Tutt. Nand je viceprezidentem pro automobilový průmysl a dopravu společnosti Siemens Software. Do společnosti Siemens nastoupil v roce 2020 po téměř 30 letech ve Ford Motor Company, kde zastával řadu pozic, včetně hlavního inženýra globálních bezpečnostních systémů a výkonného technického vedení.

Dale Tutt je viceprezidentem leteckého a obranného průmyslu společnosti Siemens Software. Před touto rolí pracoval Dale ve společnosti The Spaceship Company. A v prosinci 2018 vedl tým na úspěšný let do vesmíru. Vítejte Nand a Dale.

Nand Kochhar : Děkuji, Laurel.

Dale Tutt : Děkujeme, Laurel, jsme velmi rádi, že tu dnes můžeme být.

Vavřín : S tím, jak vývoj produktů napříč průmyslovými odvětvími – včetně letectví a obrany a automobilového průmyslu – přechází od strojírenství k softwarově řízenému inženýrskému prostředí, roste složitost systémů. Softwarově řízené inženýrství dalo vzniknout interdisciplinární oblasti systémového inženýrství. Jakým způsobem ovlivnil tento nový obor nebo nový přístup průmysl jako celek – a zejména letectví, obranu a automobilový průmysl?

nand : Tento obor poskytl automobilovému průmyslu příležitost pokračovat v inovacích. Jak víte, trendy v tomto odvětví se mění – přecházíme od spalovacích motorů k novým pohonným systémům a směřujeme k elektrifikaci. Naše vozidla se také přizpůsobují úrovním autonomie, od úrovně SAE 1 až po 5.

To vše přináší spoustu složitosti. Ve skutečnosti by se dalo říci, že software žere auto, protože software se stává převládající součástí dnešního a budoucího vývoje automobilů. Disciplína založená na softwarovém inženýrství nám umožnila řešit tuto rostoucí složitost a umožnila našim inženýrům pokračovat v inovacích a nabízet produkty, které koncový zákazník chce. To je ta velká změna – jak se mění vývoj a výroba produktů v automobilovém průmyslu.

Pokračuj : Jak Nand říkal o automobilovém průmyslu, vidíme potřebu inovovat mnohem více, než tomu bylo v minulosti v letectví a obraně. Ať už jde o stavbu nových aerotaxíků nebo letadel EVTOL, pokroky ve vesmírných systémech a zapojení stále většího počtu lidí do naší činnosti mění způsob, jakým provádíme průzkum vesmíru.

Jak se posouváme do budoucnosti, potřeba větší udržitelnosti a řešení spotřebovávat méně paliva a mít vyšší účinnost v našich systémech vedla k mnoha inovacím v tomto odvětví. Společnosti používají software k aktivaci mnohem složitějších systémů s očekáváním, že budou fungovat efektivněji a efektivněji. V případě letadel je očekávaným výsledkem letadlo s nižší hmotností, které pak spotřebuje méně energie na přelet z jednoho místa na druhé.

Systémové inženýrství převládá v letectví a obraně již desítky let. Nyní se používá k podpoře některých z těchto inovací, abychom se ujistili, že jsme se podívali na všechny možné kombinace komplexního systému a možné způsoby selhání těchto systémů, abychom mohli poskytnout nejbezpečnější a nejspolehlivější, nejvýkonnější produkt pro zákazníky. Takže, i když to bylo po dlouhou dobu, při pohledu na tyto složité systémy jsme u všech našich zákazníků viděli obrovský nárůst potřeby systémového inženýrství a systémového inženýrství založeného na modelech, abychom získali inovace, které chtějí mít. .

Vavřín : Auta se tedy vyvíjejí stejně jako letadla a dalo by se dokonce říci, že došlo k masivnímu posunu nejen od spalovacích motorů k elektrickým vozidlům, ale u obou těchto skvělých inovací také k autonomním vozidlům. Nand, jak to ovlivňuje auta obecně a když se zamyslíme nad tím, jak se systémy tak drasticky používají a mění?

nand : Ano, jak jste řekl, změní to celý přístup k vývoji produktů, když se podíváte na autonomní vozidla nebo elektrická vozidla. Vezměme si tedy jeden po druhém. V elektrických vozidlech je nyní samozřejmě namísto spalovacích motorů zdrojem energie bateriový systém. Pak máte přenos této síly přes kola. Takže se hodně mechanismů mezi tím mění.

Když říkáme, že je napájen z baterie, abychom zajistili elektrifikaci, není to jen baterie. Je to celá elektronika, která s ní mění celou architekturu i software. Software provádí to, čemu říkáme správa baterie, protože neustále optimalizuje provoz baterie tak, aby mohl dodávat energii na vyžádání a byl co nejefektivnější, a přitom stále řeší problémy spojené s jakýmkoliv tepelným výkonem.

K zásadnímu posunu dochází na úrovni vlastností vozidla, na úrovni výkonu řidiče a vozidla, a nikoli pouze na úrovni komponent, které nyní máte v rotorech, motorech a bateriích, oproti předchozím systémům. Když se podíváte na autonomii, je to ještě složitější, počínaje úrovněmi autonomie až po úroveň SAE 2, kde máte jak funkce brzdění, tak funkce řízení a rozhodování. Nyní tedy máte v autě sadu senzorů navíc. Shromažďují informace, neustále sbírají data. Tyto informace se odesílají do centrální procesorové jednotky k rozhodování, takže máte k dispozici další sadu softwaru, algoritmy, které tato rozhodnutí dělají. Tato rozhodnutí se vrací do provozu, ať už jde o brzdění nebo řízení. Úroveň složitosti se tedy zvýšila.

Můžete to posunout ještě dále na úroveň SAE 3 nebo 4. Nyní máte kameru a radar LIDAR. Snímací systémy musí také komunikovat s infrastrukturou, ať už se jedná o osvětlení městské dopravy nebo jiné části transpondérů instalovaných ve městech. Definice systémů se změnila. V minulosti, kdy jsme neměli pokročilá vozidla s úrovní autonomie, se samotné vozidlo nazývalo systém. Byl to systém systémů a těmi subsystémy byly karoserie, podvozek, hnací ústrojí, elektronika. Nyní, když se podíváte na toto autonomní prostředí, vozidlo samotné se stalo subsystémem a spolupracuje v systému s ostatními auty na silnici a s infrastrukturou, takže definice systémů se změnila. Takto je přístup systému systémů jediným způsobem, jak se vypořádat s druhem autonomie, který si chceme na silnici užít.

Vavřín : Dale, s EVTOL nebo elektrickými vertikálními vzletovými a přistávacími letadly, jen jeden příklad, je to podobné v tom, jak se mění a vyvíjejí systémy systémů?

Pokračuj : Absolutně. Jak řekl Nand, mnoho let se hodně zaměřovalo na letadlo nebo samotný produkt a myslelo se na to jako na systém systémů. S používáním dronů se z toho stal spíše systémový problém a EVTOL jsou problémem, který je velmi podobný tomu, co vidíme v automobilovém průmyslu, když mluvíme o autonomních vozidlech. Jak letadlo interaguje s prostředím se senzory ve městě, protože budete létat mezi budovami? Musíte být schopni vnímat a vyhýbat se ostatním letadlům, která létají. Musíte komunikovat s nabíjecími stanicemi, které jsou součástí infrastruktury.

Stává se z toho mnohem širší a komplexnější problém. Máte vyšší úroveň konektivity mezi různými vozidly, která létají kolem. Pak potřebujete tak jednoduché funkce, jako je schopnost je sledovat a umožnit jim interakci s aplikací v telefonu, jak si lidé představují něco jako spolujízdu. To je součást toho, jak celý systém systémů funguje. Je to mnohem komplexnější problém, než jsme měli v minulosti, a musíte být schopni propojit všechny části dohromady a spravovat je a nechat je správně interagovat, abyste získali požadovaný výkon a použitelnost služby.

Vavřín : Když už mluvíme o těchto typech výzev, s tím, jak se podnikové infrastruktury stávají spíše systémy systémů, které zahrnují technologie jako AI, umělá inteligence a strojové učení, má možná smysl přesunout myšlení na přístup systémového inženýrství aplikovaný na celou společnost. Jakým typům technologických změn čelí společnosti při integraci systémového inženýrství do stávající architektury?

Pokračuj : Vždy je to také trochu kulturní výzva, když začnete přinášet nový systémový přístup, který někdy lidé prostě chtějí skočit a začít něco navrhovat. Jako inženýr jsem se tím sám několikrát provinil, ale opravdu potřebujete mít systémy, které vám pomohou spravovat vaše požadavky. Kontrolu těchto požadavků můžete automatizovat tak, aby byly správně napsány a aby se rozkládaly ze systému systémů na produkt, na jednotlivé subsystémy v letadle nebo ve vozidle. Technologií je tedy hodně. Máte větší interakce mezi simulacemi, návrhovým softwarem, který používáte, a pak nástroji, které používáte ke správě modelování systému, ale s vyšší mírou autonomie, kterou požadují, začnete mít více vliv na bezpečnost systému. Takže opravdu musíte být schopni tato řešení propojit dohromady, aby vám nic neuniklo, abyste mohli vidět úplný obrázek. Je mnohem snazší optimalizovat vaše produkty, když jsou vaše softwarová řešení propojena v jediném ekosystému.

To je ta technická stránka. Zmínil jsem se trochu o kultuře a potřebě lidí změnit své myšlení, osvojit si myšlení systémového inženýrství. Už nepracují jen na svém malém kousku vozidla, ale přemýšlejí o něm v kontextu toho, jak ovlivňuje a interaguje se všemi ostatními systémy v letadle – nebo v rámci ekosystému, v případě něčeho podobného aerotaxi. Musíte se podívat na své procesy, musíte se podívat na své lidi a musíte se podívat na technologii, kterou zavádíte, abyste dali dohromady kompletní proces, který inženýrům umožní být inovativnější a přemýšlet o nových řešeních. .

Vavřín : Když už o tom mluvíme, Nand, jak vypadá zmocnění inženýrů, když pracujete na projektu?

nand : Z hlediska systémového inženýrství přichází ke slovu zmocnění, když jim umožníme nejprve definovat problém, který je třeba vyřešit, a poté jim umožníme nástroje a procesy potřebné k jeho dosažení. Existuje několik úrovní technických výzev a řešení a zmocnění prostředků, které jim umožňují všechny tyto problémy.

V závislosti na tom, kde se jednotlivá společnost nebo organizace na své cestě digitální transformace nachází, by se tyto výzvy a řešení lišily. Z čistého hlediska infrastruktury nebo hardwaru budou mít někteří nainstalovaný dostatečný hardware, který zvládne velké množství modelování a počítání v jejich prostředí. Jiní budou čelit výzvám, jak zajistit, aby v rámci společnosti neexistovala žádná sila, až k bodu kultury Dale, a zajistit, aby informace plynule proudily z jednoho konce na druhý ve formátu digitálního vlákna. To jsou výzvy. To je místo, kde je velmi důležité mít celkový plán, jak technologickou část, stejně jako kulturu a lidskou stránku podniku řešit z pohledu talentů, aby bylo možné zajistit přístup systémového inženýrství.

Vavřín : Trochu více o tom, Dale – jak se společnosti dívají na tento druh výzvy, překonání mezer v talentech a prolomení těchto informačních sil? To jsou dvě hlavní zaměření, dalo by se říci, digitální transformace napříč jakýmkoli průmyslovým odvětvím, ale konkrétně pro letectví, obranu a automobilový průmysl. Je tedy skutečný posun uvažovat o tom jiným způsobem.

Pokračuj : Ano. Když začnete hledat, jak to řešit, musíte se svými lidmi projít určitým školením a přimět je nejen k tomu, aby se naučili dovednosti, ale aby si osvojili způsob myšlení, který vyžaduje být systémovým inženýrem. Druhá část hledá řešení, která skutečně pomáhají automatizovat některé z těchto procesů.

Někdy, když začnete bourat bariéry, když přemýšlíte o tradičním konstrukčním návrhu a analýze konstrukcí, jako když navrhujete kompozitní panel v letadle, v minulosti jej návrhář navrhl v CAD a poté je na analytikovi, aby provedl analýzu napětí na součásti. Pak by museli mluvit tam a zpět. Nyní, když začnete spojovat nástroje a začnete spojovat simulaci a návrh, můžete začít s tím, že oba úkoly bude dělat stejná osoba, protože nástroje se snadno používají, jsou integrované a jsou spolu dobře automatizované.

Když to rozšíříte do systémového inženýrství, když se budete snažit řešit mezeru mezi talenty, můžete se školením udělat jen tolik, ale je toho hodně, co můžete udělat, abyste nástroje zjednodušili a snáze je používali. Tím, že je lépe integrujete, zavedete do něj technologie, jako je umělá inteligence, kde můžete pomoci automatizovat generování různých návrhových konceptů a analýzu těchto konceptů pomocí simulačních nástrojů, můžete rozšířit možnosti systému tak, aby pomohl posílit vaše inženýry. .

Společnosti, které jsou nejúspěšnější v zavádění systémového inženýrství, to dělají, protože systémové inženýrství a používané nástroje se stávají téměř jako DNA jejich inženýrské organizace – každý začíná uvažovat trochu jako systémový inženýr, dokonce i ve svém normální práce. Takže tím jste změnili celou vaši organizaci. Při řízení tohoto procesu se nemusíte spoléhat na super specializovanou skupinu systémových inženýrů. Každý je v tomto procesu účastníkem. Nástroje a ekosystém, který používáte k systémovému inženýrství, hrají velmi velkou roli v pomoci s tímto problémem.

Vavřín : Zůstat u této myšlenky simulace a umělé inteligence, to je určitě něco, co potřebuje hodně dat, hodně inženýrství k vyřešení těchto opravdu velkých problémů. Kolikrát jedete na Měsíc a zpět, když testujete autonomní vozidlo? Stovky, že? Takže potřebujete obrovské množství dat, abyste mohli spustit simulaci nebo modely. Mohl byste vysvětlit trochu více o tom, jak simulace – nebo dokonce koncept digitálního dvojčete, který vytváří digitální online prostředí napodobující to, co byste skutečně budovali v terénu – jak to zapadá do systémového inženýrství?

Pokračuj : Hraje velmi velkou roli. Je to skoro v jejím středu. Často přemýšlíme o systémovém inženýrství v kontextu požadavků, modelování systému a následně ověřovacích procesů, abychom prokázali, že jste tyto požadavky splnili. To je klasický proces systémového inženýrství s uzavřenou smyčkou, ale simulace se stává velmi kritickým nástrojem pro vývoj architektury vašeho produktu a optimalizaci těchto produktů. Nyní se můžete podívat na tisíce možností. Můžete provádět různé testy. Hraje tedy velmi velkou roli při definování vašeho produktu předem.

Poté, když zahájíte proces ověřování, protože máte k dispozici simulační nástroje pro vyhodnocení výkonu vašeho produktu v mnoha různých konfiguracích, můžete identifikovat změny návrhu, než začnete produkt sestavovat a než jej začnete testovat. Hraje klíčovou roli v definici architektury, poté v definici produktu a nakonec v ověřování produktu. Pomáhá optimalizovat vaše procesy, které se používají k vývoji nového produktu.

Vavřín : Nand, jak to pomůže bezpečnosti, když můžete použít simulaci nebo digitální dvojčata, nebo jen mít více dat, aby byla tato vozidla bezpečnější?

nand : Simulace tvoří základ poskytování digitálního dvojčete – nebo systémového inženýrství, podle mého názoru. Díky simulaci v úvodních fázích si tedy můžete vybrat správnou architekturu a poté přejít k detailním návrhům. Umožňuje vám prozkoumat prostor pro optimalizaci při poskytování tohoto řešení. Když to zkombinujete s fyzickou reprezentací stejných simulací a spojíte tyto dvě věci dohromady, zvýšíte tím důvěru ve vaši simulaci a výsledky fyzického testu, což se nazývá korelace testu CAE. To pomáhá dodávat systémové inženýrství. Takže, dalo by se říci simulace, digitální dvojče, jdou ruku v ruce při poskytování nebo umožnění systémového inženýrství jít od konce ke konci.

Vavřín : Takže, Nand, jak systémové inženýrství pomáhá škálovat vývoj produktů a/nebo vytvářet tuto průmyslovou efektivitu? Jaká je návratnost investice?

nand : To je zajímavé. Průmyslová efektivita je jedním z největších konečných výstupů, jak zpeněžit všechny tyto investice. Použiji několik příkladů, na které jste se ptali dříve. Za prvé, jak doručíte bezpečné vozidlo? Když máte hotových hodně simulací, jedním z cílů je snížit počet vyrobených fyzických prototypů, abyste se na tuto simulaci mohli spolehnout. Podle definice je to levnější, protože na stavbu těchto prototypů nespotřebováváte díly a stroje, a to je v automobilovém průmyslu velká věc. Zároveň děláte spoustu inovací. Jsou některé věci, které nebyly provedeny ve fyzickém testovacím prostředí, takže musíte jít ruku v ruce a udělat nějakou CAE korelaci, abyste si vybudovali důvěru. Poté pomocí simulace generujete další sadu dat. Nyní, ve vašem dalším programu nebo další iteraci návrhu, jste mnohem efektivnější.

Dovolte mi to ještě dále: jak do toho zapadá umělá inteligence spolu s těmito masivními simulačními daty? Existuje mnoho případů, kdy vezmete simulační data a pomocí strojového učení trénujete algoritmy na výsledku této konkrétní simulace. Takže pokud děláte aerodynamickou analýzu a díváte se na koeficient odporu vzduchu, je to náročné z hlediska výpočtu. Někdy jim trvá až pět dní, než se dostaví výsledky. Pokud jste své algoritmy trénovali pomocí strojového učení a umělé inteligence, můžete pokračovat ve vytváření databáze pro dané testovací podmínky na základě toho, jaké by byly výsledky. Na konci, když máte další nový scénář návrhu, nemusíte dělat ty pětidenní simulace. Provedete to těmito algoritmy a dostanete výsledky během několika minut. Je vidět obrovská efektivita, jak z hlediska času, který to zabere, tak i výpočetní techniky, což snižuje náklady na všechny ty věci. Tímto způsobem přidáte na návratnosti investic a rozšíříte vývoj svých produktů. Můžete škálovat vývoj produktu pro různé perspektivy tím, že uděláte více s méně as menším počtem lidí, protože se simulacemi a všemi těmito technologiemi v kombinaci můžete udělat stejné množství práce. Nebo můžete ušetřit se stejným počtem lidí tím, že prosadíte více produktů. V automobilovém průmyslu máte současně někdy spuštěno až 20 programů a můžete být efektivnější.

Vavřín : Dale, když mluvíme o návratnosti investic a letadel pro obranu letectví, mluvíme o investicích do systému a hardwaru, který vydrží roky. Letadlo není vyměněno do jednoho roku. Je potřeba, aby to vydrželo dlouho. Jak návratnost investic ovlivňuje způsob, jakým o tom lidé uvažují se systémovým inženýrstvím?

Pokračuj : To je skvělá otázka. Některé komentáře, které Nand učinil, mnohé z toho velmi dobře zachytily. Obvykle o tom přemýšlím dvěma způsoby. Jedním z nich je, že když přemýšlíte o programu a v letectví, prochází vývojovým programem, pracujete s velkými týmy. Podíváte se na rozpočty, které se používají pro některé z těchto programů, a mohou utratit 10 milionů, 20 milionů, možná i 100 milionů dolarů měsíčně. V rámci tohoto financování procházejí certifikačním procesem. Pokud můžete použít simulaci, abyste se vyhnuli měsíčnímu nebo dvěma zpožděním, je to značné množství peněz. Mnohokrát, pokud na tomto problému pracuje jen hrstka simulátorů, může být ROI 10, 20, 30, 40x. Je to docela úžasná úspora, když projdete procesem, nebo možná je to docela úžasné vyhnutí se nákladům.

Druhá část, kterou jste zmínil, je schopna podporovat tyto programy po dobu 50, 60 let životního cyklu vývoje produktu. Mít místo pro simulaci, abyste mohli porozumět tomu, jak si letadlo vede, jakmile je v terénu, a aktualizací digitálního dvojčete, simulace, budete schopni optimalizovat cykly údržby, což může být pro provozovatele obrovskou úsporou nákladů. . Opět platí, že u některých z nich může být ROI v násobcích 10 nebo 20. Někdy jsou tyto náklady skryté, ale jde o značné úspory.

Když pak chcete upgradovat nebo přidat nové schopnosti, protože máte digitální dvojče a máte zavedenou simulaci, už jste provedli systémovou inženýrskou práci. Snadněji se integruje a přináší zákazníkovi nové možnosti. Přidáváte hodnotu po celou dobu životnosti produktu. Takže návratnost investic je u mnoha těchto nástrojů významná a přesahuje první simulaci a zahájení návrhu vozidla. Vyplácí dividendy během celého životního cyklu produktu.

Laurel: Takže, Nand, dříve jsi zmínil chytrá města a že přístupy systémového inženýrství by mohly být rozšířeny na mnoho různých typů problémů v chytrých městech. Jak si myslíte, že systémové inženýrství pomůže dalšímu invenci a inovacím?

nand : V chytrém městě se váš systém stal například městem a vozidlem ve městě. Vaše definice systému se přesunula od vozidla k plynulosti dopravy ve městě, jak fungují semafory ve městě, a můžete to i nadále rozšiřovat do dalších aspektů správy budov, například do prostředí chytrého města. . V případě autonomních vozidel se budou vozidla pohybovat sama bez řidiče, takže je to součást města. Musí spolupracovat s celou městskou infrastrukturou, celým městským dopravním systémem, dispečery a autonomním vozidlem. Takže se z toho stává úplně jiný obchodní případ, než jaký máme dnes. Všechny tyto věci nadále umožňují inovace, a to jak na technické úrovni, tak na úrovni obchodního modelu. V důsledku autonomie a nasazení autonomních vozidel se formují nové obchodní modely. Ať už jde o sdílení samotného vozidla nebo dodání zboží nebo spolujízdu, to je to, co mám na mysli tím, že budu pokračovat v inovacích kolem toho, co dává smysl a jak můžeme zpeněžit a jak mohou být společnosti ziskové.

Z hlediska technické stránky podnikání je konektivita velkým dílem. Vzhledem k tomu, že spotřebitelské trendy jako lidé sledují Netflix na svých telefonech doma, když se nastěhují do auta, aby někam odjeli, chtějí kontinuitu. Chtějí pokračovat ve sledování v audio systému auta. Konektivita umožňuje více nápadů ohledně vývoje produktu.

Největším problémem v automobilovém průmyslu jsou bezdrátové aktualizace. Takže celý posun paradigmatu od nutnosti pořizovat si každých pár let nový model auta k většině funkcí auta, které jsou aktualizovány prostřednictvím softwaru, umožňuje, aby váš hardware zůstal stejný. Můžete si koupit nové funkce, aniž byste museli jít do obchodního zastoupení, protože tyto funkce jsou distribuovány prostřednictvím softwaru a lze je dodat vzduchem, když je vozidlo zaparkované u vás doma nebo kdekoli. Opět jsme rozšířili definici systému. Systém se stal softwarem, který je tlačen od autora tohoto softwaru ke koncovému spotřebiteli pro jejich produkty.

Vavřín : Dale, jaký máš názor na inovace a vynálezy se systémovým inženýrstvím?

Pokračuj : Všechno, o čem jsme tu dnes mluvili kolem propojených měst a propojených aut a propojených letadel a EVTOL, nebo aerotaxi obecně, je úžasné, když se zamyslíte nad obchodními modely, o kterých jsme dosud nepřemýšleli. Něco, o čem sníme, alespoň v kosmonautice, je jako let na Měsíc – se systémem systémového přístupu a schopností všech nových nástrojů nyní prohlížet více možností, můžete se podívat na úplně jinou sadu jak se dostat na Měsíc a žít na Měsíci. Místo rakety, která startuje, a pak se přenesete na lunární přistávací modul a přemýšlíte o tom, jak byly nastaveny mise Apollo, bylo do toho hodně optimalizace, ale teď se na to můžete podívat optikou zcela odlišných modelů.

Když začínáme přemýšlet o tom, jak využíváme energii po celém světě a jak pracujeme na udržitelnější budoucnosti, a jak se chytrá města stále více propojují, jak efektivně využíváte energii pro vaši dopravu? Jak jej efektivněji využíváte při výrobě energie – když slunce svítí v nejteplejším místě dne a potřebujete mít klimatizaci, jak uděláte budovy chytřejšími, aby, když je v budově méně lidí, může budova regulovat teplotu, aby šetřila elektřinu?

Existuje tolik možností, jak přemýšlet o tom, jak využíváme zdroje, které máme, a jak lépe spojovat lidi. Když lidé začnou propojovat všechna tato zařízení dohromady, naskytne se mnoho příležitostí, jak si skutečně mnohem lépe uvědomovat své okolí a způsob, jakým komunikujeme s městy a ostatními lidmi. Jsem z toho nadšená.

Vavřín : Výborně. Nand a Dale, moc vám děkuji, že jste se ke mně dnes připojili v Business Lab.

Pokračuj : Bylo skvělé být tady a dnešní rozhovor se mi líbil. Děkuju.

nand : Děkuji ještě jednou. Rozhovor jsem si také užil.

Vavřín : To byli Nand Kochhar a Dale Tutt ze společnosti Siemens Software, se kterými jsem mluvil z Cambridge, Massachusetts, sídla MIT a MIT Technology Review, s výhledem na řeku Charles. To je pro tuto epizodu Business Lab vše. Jsem váš hostitel, Laurel Ruma. Jsem ředitel Insights, vlastní vydavatelské divize MIT Technology Review. Byli jsme založeni v roce 1899 na Massachusettském technologickém institutu a každý rok nás můžete najít v tisku na webu a na akcích po celém světě. Pro více informací o nás a show se prosím podívejte na naše webové stránky na adrese technologyreview.com. Tato show je k dispozici všude, kde získáte své podcasty. Pokud se vám tato epizoda líbila, doufáme, že si najdete chvilku, abyste nás ohodnotili a zrecenzovali. Business Lab je produktem MIT Technology Review. Tato epizoda byla produkována Collective Next. Díky za poslech.

Tento podcast vytvořila společnost Insights, vlastní obsahová sekce MIT Technology Review. Nenapsala to redakce MIT Technology Review.

skrýt