Cognitive Digital Twin per la R&D.
I tuoi team di R&D contano su pochi scienziati e ingegneri senior per capire quali esperimenti vale la pena fare e quando un'ipotesi di modello ha smesso di reggere senza che nessuno se ne accorgesse. Impariamo come quelle persone ragionano sui problemi nuovi e costruiamo un Cognitive Digital Twin in cui la generazione successiva di ricercatori allena lo stesso giudizio su progetti reali.
Il ragionamento di formulazione e modellazione
Impariamo come ragionano i tuoi formulatori, specialisti di modellazione, ricercatori di laboratorio e ingegneri di simulazione con più esperienza: perché certe combinazioni di ingredienti funzionano, e di quali simulazioni e scorciatoie sperimentali hanno imparato a fidarsi. Con il Twin, i nuovi ricercatori si esercitano su quel ragionamento prima di investire tempo e materiali nell'esperimento vero.
Risultati- Euristiche tacite di formulazione e modellazione su cui un nuovo ricercatore può esercitarsi prima dell'esperimento vero
- Quanto bene ragionano i nuovi ricercatori a Twin spento, misurato sull'intero gruppo rispetto ai tuoi formulatori senior
- Esperimenti ridondanti tra laboratori misurati rispetto al tuo punto di partenza, concordato prima di iniziare
Riconoscere gli insuccessi ricorrenti
I tuoi ingegneri senior sanno quali esperimenti sono già falliti e perché. Costruiamo dentro il Twin un archivio degli esperimenti e delle simulazioni passati, con cosa mostravano i dati e dove il modello ha smesso di funzionare, così il tuo team può ripercorrere quel ragionamento prima di impegnare risorse. In modalità Learn, il ricercatore dice prima dove si aspetta l'insuccesso, poi vede come i tuoi ingegneri senior leggono gli stessi numeri quando qualcosa non torna.
Risultati- Ragionamento storico su esperimenti e simulazioni che chiunque nel team può ripercorrere prima di impegnare risorse
- I ricercatori imparano a riconoscere gli insuccessi ricorrenti tra progetti, nelle osservazioni di laboratorio e nei numeri
- La prima lettura di un nuovo ricercatore su una prova che non torna, messa a confronto con quella di un ingegnere senior sugli stessi dati
Trasferimento di conoscenza tra laboratori
Quando la conoscenza resta chiusa nei singoli laboratori o siti, le organizzazioni risolvono due volte lo stesso problema. Il Twin porta il ragionamento di un laboratorio ai ricercatori di un altro: un'euristica di calibrazione che nessuno ha mai messo per iscritto, o un modo di guasto che un altro gruppo ha già imparato a caro prezzo. Ogni intuizione arriva con il ragionamento e il contesto di chi l'ha elaborata.
Risultati- Conoscenza condivisa tra sedi senza perdere il contesto
- Ricercatori che si esercitano sul ragionamento di discipline diverse dalla propria
- Ogni laboratorio parte da ciò che gli altri hanno già imparato
Dall'esperimento al dossier regolatorio
La R&D produce artefatti in molte forme: quaderni di laboratorio, dataset grezzi, output di simulazione, rapporti di sicurezza, domande di brevetto, dossier regolatori. In modalità Execute, il Twin li legge insieme e collega ogni risultato al requisito normativo che sostiene. Lo stesso Twin che aiuta un ricercatore a ragionare su un risultato aiuta il team affari regolatori a difenderlo.
Risultati- Quaderni, dataset e documenti letti come un unico corpo di evidenze
- Ogni risultato collegato al requisito che sostiene
- Dossier regolatori collegati alle evidenze sperimentali su cui si basano
Scopri come lavorerebbe un Twin con il tuo team.
Una conversazione di 30 minuti con i nostri ingegneri su un ruolo della tua organizzazione in cui il buon giudizio è nelle mani di poche persone. Se preferisci leggere prima, la scheda Twin Standard mostra cosa dichiara per iscritto ogni Twin, limiti compresi.