Corso Design to Cost (DtC) e AI

Il corso “Design to Cost con AI” è articolato in due moduli:

• Modulo 1 (2 giorni): tecniche di Design to Cost (VA/VE, Variety Reduction, DFA, cenni DFM) e criteri di scelta in base allo scenario innovativo.
• Modulo 2 (1 giorno): uso dell’AI (LLM) come ausilio operativo per applicare e velocizzare le tecniche del Modulo 1, mantenendo controllo e validazione tecnica.

• Illustrare metodi strutturati per garantire costi più bassi in progettazione, mantenendo le caratteristiche richieste dal mercato.
• Bilanciare correttamente costi del prodotto e costi di gestione.
• Saper scegliere la metodologia più adatta ai diversi scenari innovativi.

Imprenditori; Responsabili e addetti R&D; Responsabili Produzione; Responsabili Area Tecnica/Operations

• Familiarità minima con concetti di costo (costo parte, costo processo, logica make/buy)
• Non è richiesto la conoscenza di tecniche di intelligenza artificiale

1 – Il modello di Henderson Clarck e i vari scenari innovativi

• Innovazione incrementale
• Innovazione modulare
• Innovazione architetturale
• Innovazione radicale

2 – Analisi e ingegneria del Valore

• I principi base della VAVE
• Identificazione dei requisiti e del prezzo voluti dal mercato/cliente,
  tenendo conto della concorrenza;
  
• Analisi delle funzioni del prodotto
  mediante metodi strutturati e loro descrizione analitica.
  
• Matrice funzioni/gruppi prodotto e assegnazione costi alle funzioni
• Priorità delle funzioni e calcolo valore
• Individuazione funzioni a basso valore e gruppi su cui intervire
• Come intervenire con la VAVE

3. Variety Reduction

• I principi base e quando applicarla
• Calcolo del Variety Reduction Index. La riduzione del numero delle parti permette di ridurre anche i processi.
• Definizione ed analisi dei costi F, V, C. Come calcolare i costi di gestione
• Le 5 tecniche della Variety Reduction
• L’applicazione della Variety Reduction nel caso di prodotti di serie o per commessa

4. Design for Assembly (DFA)

• Indice di efficienza dell’assemblaggio: definizione e calcolo
• Metodi di riduzione dei componenti ed esempi.
  
• Analisi dei tempi e metodi dei processi con l’utilizzo delle tabelle MTM–UAS
  
• Montaggi manuali ed automatici

5. Cenni di Design for Manufacturing (DFM)

• Panoramica processi: asportazione, formativi/termoformativi, solidificazione, additivi
• Regole generali di valutaizone costi per processo e possibili attrezzature
• Linee guida per il DFM

6. Scelta e applicazione dello strumento Design to Cost più adeguato ai vaari scenari innovativi

• Impostare un uso pratico e controllato di AI (in particolare LLM – Large Language Models, es. Copilot/ChatGPT) per accelerare le analisi DtC senza perdere rigore tecnico.
• Ridurre tempi di preparazione dati, aumentare la copertura delle alternative, migliorare la qualità della documentazione e della comparazione scenari.
• Costruire un set riutilizzabile di prompt, checklist e regole di validazione applicabili a VA/VE, VR, DFA e DFM.

Tecnici e responsabili di: R&D/progettazione; industrializzazione/metodi; operations; supply chain/acquisti tecnici; cost engineering; PM di prodotto

• Conoscenza operativa delle tecniche (VA/VE, VR, DFA, cenni DFM) oppure aver frequentato il Modulo 1.
• Per chi si iscrive al solo Modulo 2: superamento test di ingresso oppure evidenza di corso equivalente su Design to Cost.
• Accesso a uno strumento AI (Copilot/ChatGPT o equivalenti) e capacità base di usare prompt/testo.

1. Fondamenti operativi per usare l’AI in ambito tecnico (LLM)

• Errori tipici (allucinazioni, semplificazioni, bias) e come riconoscerli
• Regole di validazione: assunzioni esplicite, controlli di coerenza, range plausibili, tracciabilità fonti/dati
• Gestione dati e confidenzialità (cosa non inserire e come anonimizzare)

2. AI per preparare i dati (pre-requisito comune a tutte le tecniche)

• Normalizzazione descrizioni articoli e attributi (materiale, dimensioni, trattamenti, norme)
• Classificazione componenti per categorie tecniche e raggruppamenti (Pareto e clustering)
• Identificazione duplicati e quasi-equivalenze (stesso oggetto, descrizioni/codici diversi)

3. AI a supporto della VA/VE

• Generazione/ordinamento di funzioni e criteri misurabili
• Supporto alla costruzione della matrice funzioni–gruppi e controllo coerenze
• Generazione guidata di alternative di progetto

4. AI a supporto della Variety Reduction

• Calcolo assistito di Index e KPI, con controlli e spiegazione delle ipotesi
• Clustering varianti e proposta di razionalizzazione
• Supporto alla stima/strutturazione dei costi F, V, C

5.AI a supporto del DFA

• Preparazione checklist DFA e individuazione “candidate parts” (componenti eliminabili/accorpabili)
• Supporto alla documentazione di analisi tempi/metodi (es. strutturare dati MTM UAS, evidenziare sprechi, comparare alternative)
• Generazione di alternative di architettura/assemblaggio con vincoli di processo e qualità

6. AI a supporto del DFM

• Supporto alla scelta processo: criteri, trade-off, vincoli di geometria/materiale/volumi
• Strutturazione rapida delle regole costo per processo e confronto scenari (con ipotesi esplicite)
• Checklist DFM e rischi tipici per famiglia processo

7.AI per selezionare lo “strumento DtC” giusto e creare un playbook

• Mappa decisionale: quando usare VA/VE vs VR vs DFA vs DFM in base allo scenario innovativo
• Template di prompt e checklist per ogni tecnica (riutilizzabili in azienda)

• È possibile iscriversi solo al Modulo 1 se si vogliono conoscere le tecniche di Design to Cost senza AI.
• È possibile iscriversi solo al Modulo 2 se si conoscono già le tecniche e si vuole imparare ad usare l’AI come ausilio (approccio controllato e validabile).
• Per l’iscrizione al solo Modulo 2 è previsto un test di ingresso per verificare la conoscenza delle tecniche (VA/VE, Variety Reduction, DFA, cenni DFM) oppure, in alternativa, è necessario dimostrare di aver già partecipato a un corso che abbia trattato gli argomenti del Modulo 1.
• Chi vuole un percorso completo può seguire entrambi i moduli (3 giorni)