Design Thinking - DAES Ingénieurs Genève

Design Thinking Engineering

Le Design Thinking Engineering est une approche de conception de produits ou de systèmes qui mixe les principes du design thinking et de l’ingénierie. L’objectif est de développer des produits et des systèmes qui répondent aux besoins des utilisateurs grâce à des prototypes numériques en digitalisant au maximum les étapes du process d’ingénierie et de conception.

De plus en plus régulièrement, les projets impliquent des équipes internationales, délocalisées ou sur des lignes hiérarchiques parallèles qui doivent réussir ensemble les projets. Elles n’ont pas la même culture, ni le même historique et ne partagent pas les mêmes méthodologies de travail.

Ces équipes doivent composer avec leurs outils et ceux des autres pour réduire le temps de développement, sécuriser les phases de prototypage, de pré-séries ou de production.

Ces outils ne parlent pas toujours entre eux et les données parfois hétérogènes sont rarement exploitables sans retraitement. Les équipes doivent redoubler de vigilance et d’agilité.

Elles peuvent aussi choisir d’être accompagnées par les équipes DAES pour accompagner l’analyse de données, faire communiquer leurs boîtes à outils et repenser leur Design Thinking Engineering : quels input / output pour les simulations, quel format, quelle flexibilité est possible, comment limiter les incohérences tout en préservant un bon niveau relationnel entre les acteurs projet ?

Nos ingénieurs spécialisés accompagnent les équipes projets dans la mise à plat du processus d’ingénierie, l’analyse des outils utilisés, le benchmark de solutions du marché, l’élaboration d’un cahier des charges fonctionnel, le développement de scripts ou d’apps permettant le transfert d’informations dans le cycle de développement.

Prolongement de la pensée systémique d’ingénierie, la démarche Design Thinking Engineering va également permettre aux équipes d’explorer très facilement des évolutions possibles de leurs produits ou systèmes en testant rapidement et numériquement les nouveaux concepts en intégrant plus largement les parties prenantes dans l’environnement digital.

Plus qu’une simple digitalisation des process de conception, il s’agit d’intelligence dans les modes de conception, pour ainsi reduire le Time 2 Market tout en améliorant les produits!

Voici quelques raisons pour lesquelles il peut être utile de faire du Design Thinking Engineering :

En intégrant les principes du design thinking, le Design Thinking Engineering met l’accent sur la compréhension des besoins et usages des parties prenantes au sein des équipes d’ingénierie en créant une chaine digitale de conception

Le Design Thinking Engineering utilise une approche itérative pour concevoir et développer des produits et des systèmes. Cela permet de tester et d’affiner les idées tout au long du processus de conception, et de faire les allers-retours ainsi que les rebouclage très rapidement à chaque étape.

Le Design Thinking Engineering encourage la collaboration entre des experts de différents domaines, tels que le design, l’ingénierie, le marketing et la production et permet de réduire les coûts et les risques associés au développement de nouveaux produits. Grâce à l’intégration et l’extension de la chaine numérique, il est possible de rassembler des perspectives variées pour concevoir des produits qui répondent à la fois aux besoins des utilisateurs et aux exigences techniques et économiques.

L’ingénieur simulation joue un rôle important dans le processus de Design Thinking Engineering car il contribue à l’évaluation des performances des produits ou des systèmes tout au long de leur cycle de vie.

Parce qu’ils sont en mesure de proposer des développements de tests virtuels, nos ingénieurs vont également, quand cela est possible, travailler sur leur automatisation et sur la création de codes permettant de créer des passerelles entre les différents outils.

Cela permet de :

simplifier le processus de simulation en rendant possible l’échange d’informations entre les différentes applications et les plates-formes de simulation.
améliorer la productivité de l’ingénieur simulation en réduisant le temps et les efforts nécessaires pour transférer des données entre les différents outils.
Sécuriser la chaine de conception et lancement de produit

Le processus de Design Thinking Engineering permet une évaluation rapide des étapes de conception et de « chasser rapidement les fausses bonnes idées » en facilitant la transmission des données d’une étape à l’autre.

Par exemple, l’ingénieur simulation peut créer des passerelles pour transférer des données entre des logiciels de conception assistée par ordinateur (CAO) et des outils de simulation pour créer des modèles numériques complets. Cela permet de réduire le temps nécessaire pour créer des modèles de simulation, de minimiser les erreurs de transfert de données, d’automatiser la production pour permettre la surveillance en temps réel et mettre à jour des modèles de simulation.

En outre, les passerelles peuvent être utilisées pour intégrer des données provenant de sources différentes, telles que des bases de données de matériaux et des normes de conception, pour améliorer la précision des modèles de simulation. L’ingénieur simulation peut également utiliser les passerelles pour automatiser des tâches répétitives et pour gérer des données complexes.

Les logiciels de simulation permettent de simuler le comportement des produits et des systèmes sous différents scénarios. Ils permettent de tester et de valider des designs avant de passer à la production en série. Les outils les plus populaires, sont ANSYS, Abaqus et Comsol. Les équipes DAES ont développé 2 apps couplées avec ANSYS permettant les prises en compte du RCC-M et du RCC-Mrx.

Pour un industriel spécialisé dans la conception, production et vente de produits gonflables, l’objectif était de faire une analyse de la chaine digitale de conception. Après une première phase d’audit comprenant l’état des lieux des solutions métiers utilisées (Kangaroo, Grasshoper, Rhino et Abaqus) à chaque étape, nous avons réalisé un benchmark des solutions existantes sur le marché, évalué des pistes de simplification puis d’automatisation des transferts de données en prenant en compte les besoins des acteurs de la chaine numérique.

Développement de codes python pour optimiser les étapes de conception de produits de luxe intégrant de la micromécanique, de la fluidique et de la dynamique gérées précédemment par des applications non reliées entre elles. Pour un équipementier du monde de l’énergie, définition et implémentation d’une solution métier intégrée permettant la prise en compte de l’ensemble des paramètres des produits y compris les enjeux liés à la fatigue.