Questo Tech-Talk riguarda lo sviluppo tecnologico in generale, ma forse più specificamente lo sviluppo tecnologico incrementale. È ovviamente influenzato dalla mia esperienza nel settore dell’ottica, dove il modulo ottico è solo una componente di un sistema più ampio che combina diverse discipline ingegneristiche, tra cui meccanica, ottica, matematica e software.

Le aspettative – assicurati di gestirle bene

Non tutte le cose semplici sono in realtà semplici. Se le rendi abbastanza interdipendenti, il risultato spesso non è più semplice. Questo è spesso il caso degli integratori di sistemi che possono affidare la produzione di componenti di alto livello a terzi, aggiungere la propria tecnologia e le proprie conoscenze di mercato per assemblare prodotti complessi.

Alla fine la domanda diventa: siamo in grado di soddisfare le aspettative? Quali aspettative? In un mercato maturo, le aspettative sono ben note. A volte, le aspettative sono determinate dai limiti fisici fondamentali. Molti prodotti maturi operano con un fattore minimo al di sopra dei limiti stabiliti dalla fisica fondamentale. Il vostro telefono è un esempio di questo. Già 25 anni fa, i ricevitori telefonici operavano con un livello di rumore non superiore a un fattore molto piccolo rispetto al limite stabilito dalla temperatura e dalla costante di Boltzmann.

Tuttavia, alcuni prodotti sono ancora in fase di raggiungimento di questi limiti. In nome della dovuta diligenza, non dovrebbe ogni proprietario di prodotto sapere dove si colloca il proprio prodotto rispetto ai limiti fondamentali? Con l’avanzare della maturità dei prodotti (nei segmenti high-end), tendono a raggiungere questi valori.

La nebbia del var

No, non ho scritto male. L’avete letto correttamente. Quindi, cosa intendo con questo? Questo discorso tecnico riguarda gli integratori di sistema e, in questo contesto, ciò significherebbe qualcuno che assembla un prodotto composto da molte parti mobili, il cui risultato finale dipende da esse. In qualità di ingegneri, conosciamo la calibrazione. Ciò ci permette di compensare alcuni fenomeni piuttosto complessi purché siano ripetitivi, sia in termini di tempo che di spazio. Per questo motivo, la qualità di molti prodotti è misurata dal grado in cui, o piuttosto, da quanto ci avviciniamo in media al target nominale. La misura di questo è solitamente la varianza, ma poiché preferiamo parlare di variabili primarie anziché di valori quadrati, preferiamo prendere la radice quadrata e parlare invece di deviazioni standard. Tuttavia, la misura sottostante della qualità emerge da una sommatoria dei quadrati (spesso) indipendenti.

Il dilemma dell’incrementatore

Non si tratta di un attacco diretto a Clayton Christensen, ma si tratta dei pro e dei contro dell’ingegneria incrementale, soprattutto nel contesto dei sistemi integrati. Quando si misura la qualità di un prodotto in base a una variazione, la comprensione di ciò che affligge il nostro prodotto può essere drasticamente offuscata a causa della natura di una grande quantità di errori quadrati, che alla fine si rappresentano come una deviazione standard. Supponiamo di entrare in un progetto e di eliminare completamente uno di questi errori, e alla fine tutto quel lavoro è stato ricompensato da un miglioramento del 3% della deviazione standard, con cui misuriamo il nostro prodotto. Non è un incontro piacevole con la direzione. Abbiamo speso 3 o 6 mesi di profitto per un miglioramento marginale delle prestazioni. Non si ripeterà.

Cos’altro possiamo fare? Dovremmo smettere di migliorare? Abbiamo raggiunto i limiti fisici? È qui che dobbiamo capire esattamente come e perché i prodotti che costruiamo funzionano. Sono possibili errori molto significativi nascosti all’interno di una variazione e, se non affrontiamo i dettagli, non sapremo a quale target puntare prima finché non riusciremo a eliminare tutti i piccoli problemi che l’hanno nascosta. E c’è il rischio che non avremo mai l’opportunità di raggiungere questo obiettivo.

Un aneddoto

Ho qui una storia del mio passato: la calibrazione di un modulator ottico spaziale a specchio inclinabile (SLM). Considerata la semplicità di questa soluzione oggi, all’epoca era considerata difficile da risolvere. Per risolvere il problema, ho costruito un modello che includeva le variabili ritenute rilevanti. Ho testato diverse idee e alla fine una di esse si è rivelata la migliore.

Tuttavia, il mio approccio è stato accolto con scetticismo. La macchina non ha dato i risultati sperati e ho ricevuto un bel po’ di critiche. Tuttavia, poiché ho prestato attenzione ai dettagli, sapevo che tutti i risultati intermedi durante il processo di calibrazione erano perfettamente in linea con le aspettative del modello. E da qui nasce la prima lezione: tenere traccia delle nostre aspettative. Perciò, non ho dovuto abbassare troppo il livello di attenzione, i problemi non risiedevano nell’algoritmo. Ci sono voluti quasi tre anni per risolvere i problemi di carica e di deriva meccanica dell’SLM, e invece, l’algoritmo ha iniziato a fornire i risultati previsti nel modello.

Disporre di un modello sufficientemente dettagliato si è rivelato cruciale durante questo sviluppo. È bastato meno di due settimane per scrivere tutto, e questo era persino il mio primo tentativo. Valeva ogni secondo. Sono abbastanza sicuro che senza di esso sarei crollato sotto pressione nel tentativo di risolvere problemi che non erano miei.

Il messaggio principale

Cos’è dunque l’importante da trarre da tutto questo? Dal mio inizio, 25 anni fa, fino all’ultima settimana di quest’anno, mi viene ricordato il valore di sapere quale dovrebbe essere il risultato finale. Come dovrebbe funzionare il prodotto. Qualunque cosa io abbia sviluppato, il mio obiettivo è stato quello di conoscere come funziona il prodotto prima che venga realizzato. Non sempre è possibile, ma l’ambizione porta con sé intuizioni inestimabili. A volte non ci sono giganti su cui appoggiarsi. Quando mancano i giganti, costruisci modelli – modelli dettagliati abbastanza da cogliere le complessità del tuo prodotto, così da sapere cosa aspettarsi quando accendi la luce.