A framework for an optimized product configuration

Nowadays market globalization has increased competitiveness and has forced companies to modify their design and production strategies. A key point is the development of products that respect and optimize as close as possible the individual customer needs (technical requirements) reducing at the same time cost during the phase of quotation. Industries specialized in products highly customized are called Engineering-To-Order (ETO) industries. The design of complex products, such as ETO ones, often requires the study of sub-problems. This practice is called modularization and it is one of the most applied design methods for ETO systems; however, it is necessary to integrate traditional tools with practices of design optimization to improve the development of a proposal managing the complexity. This integration is an interesting issue in engineering design. Design optimization, including configuration, is a common practice in industry 4.0 widely applied in civil and mechanical engineering. Different mathematical algorithms have been developed to support the optimization in engineering design. Different commercial tools are available to support engineers during the design phase; however, many research scenarios are opened to find tools and methods to improve the design process and overcome some limits related to configuration and design optimization. The first difficulty is the will of company to formalize its internal knowledge, this can allow the past cases retrieval. One other limit is that the integration of geometrical modeling, simulations, analysis, and optimization concerns the interaction between different tools not linked with each level of the design phases. Moreover, these tools often require software customization. The study of Constraints Satisfaction Problems(CSP) is a mathematical topic which can be applied for solving these engineering issues including also studies about energy efficiency and consumption of products, to enhance the product performance and reduce the cost, lead time and environmental impacts related to the product life-cycle. The strength of this approach is the speed on searching possible solutions. This thesis proposes a design methodological approach to highlight how a CSP analysis can support the first phase of an optimization analysis, reducing the design space of solutions to be investigated and subsequently optimized. Moreover in this context is described a design tool that integrates a CS tool with model-based simulations in a collaborative design context.

Al giorno d'oggi la globalizzazione del mercato ha aumentato la competitività e ha costretto le aziende a modificare le proprie strategie di progettazione e produzione. Un punto chiave è lo sviluppo di prodotti che rispettino e ottimizzino il più possibile le esigenze del singolo cliente (requisiti tecnici) riducendo allo stesso tempo i costi in fase di quotazione. Le industrie specializzate in prodotti altamente personalizzati sono chiamate industrie Engineering-To-Order (ETO). La progettazione di prodotti complessi, come quelli ETO, richiede spesso lo studio di sottoproblemi. Questa pratica è chiamata modularizzazione ed è uno dei metodi di progettazione più applicati ai sistemi ETO; tuttavia, è necessario integrare gli strumenti tradizionali con pratiche di ottimizzazione del progetto per migliorare lo sviluppo di una proposta d'acquisto gestendone la complessità. Questa integrazione è un argomento di interesse nella progettazione ingegneristica. L'ottimizzazione del progetto, compresa la configurazione, è una pratica comune nell'industria 4.0 ampiamente applicata nell'ingegneria civile e meccanica. Sono stati sviluppati diversi algoritmi matematici per supportare l'ottimizzazione nella progettazione ingegneristica. Sono disponibili diversi strumenti commerciali per supportare gli ingegneri durante la fase di progettazione; tuttavia, sono aperti molti scenari di ricerca al fine di trovare strumenti e metodi per migliorare il processo di progettazione e superare alcuni limiti relativi alla configurazione e all'ottimizzazione del progetto. La prima difficoltà è la volontà dell'azienda di formalizzare la propria conoscenza interna, questo può consentire il recupero dei casi storici. Un altro limite è che l'integrazione di modellazione geometrica, simulazioni, analisi e ottimizzazione riguarda l'interazione tra diversi strumenti non collegati per ogni livello delle fasi di progettazione. Inoltre, questi strumenti richiedono spesso la personalizzazione di un software. Lo studio dei problemi di soddisfazione dei vincoli (CSP) è un argomento matematico che può essere applicato per risolvere questi problemi di ingegneria, inclusi anche studi sull'efficienza energetica e il consumo di prodotti, per migliorare le prestazioni del prodotto e ridurre i costi, i tempi di consegna e gli impatti ambientali correlati a il ciclo di vita del prodotto. Il punto di forza di questo approccio è la velocità nella ricerca di possibili soluzioni. Questa tesi propone un approccio metodologico progettuale per evidenziare come un'analisi CSP possa supportare la prima fase di un'analisi di ottimizzazione, riducendo lo spazio di progettazione delle soluzioni da indagare e successivamente ottimizzare. Inoltre in questo contesto viene descritto uno strumento di progettazione che integra uno strumento CS con simulazioni basate su modelli in un contesto di progettazione collaborativa.