人工智能在工業(yè)設計創(chuàng)新領(lǐng)域有哪些?

“人工智能 (AI) 是產(chǎn)品設計領(lǐng)域中一項越來越重要的技術(shù)。在這篇文章中，我們將探討人工智能如何影響產(chǎn)品設計，以及它如何幫助設計師創(chuàng)建更具創(chuàng)新性和效率的解決方案。

　　首先，了解什么是人工智能很重要。它是一種使機器能夠執(zhí)行需要人類智能的任務的技術(shù)，例如學習、推理和感知。這是通過使用允許機器自主“學習”并隨著時間的推移提高其技能的算法和數(shù)據(jù)來實現(xiàn)的?，F(xiàn)在，人工智能如何影響產(chǎn)品設計？人工智能改變產(chǎn)品設計的主要方式之一是使用機器學習算法。這些算法可以分析大型數(shù)據(jù)集并提取對產(chǎn)品設計有用的模式和趨勢。例如，機器學習算法可以分析數(shù)以千計的產(chǎn)品評論，并確定消費者最看重哪些功能。這可以幫助設計人員決定在新產(chǎn)品中包含哪些功能。

　　人工智能影響產(chǎn)品設計的另一種方式是通過使用基于人工智能的設計工具。例如，有些設計程序使用機器學習算法根據(jù)特定標準生成計劃。這可以幫助設計人員創(chuàng)建更具創(chuàng)新性和效率的解決方案，因為他們可以快速輕松地測試不同的設計。此外，人工智能還被用于提高設計過程本身的效率。例如，有些程序可以分析設計并提出更改建議以改進功能或降低生產(chǎn)成本。這可以幫助設計人員節(jié)省時間和精力，使他們能夠?qū)⒕性谄渌匾蝿丈稀?/p>

　　簡而言之，人工智能正在以多種方式改變產(chǎn)品設計。從使用機器學習算法分析大型數(shù)據(jù)集并提取有用信息，到使用基于 AI 的設計工具并提高設計過程本身的效率，AI 正在幫助設計師創(chuàng)建更具創(chuàng)新性和效率的解決方案。

　　總之，必須記住，雖然人工智能在產(chǎn)品設計中非常有用，但它也帶來了一些挑戰(zhàn)。主要挑戰(zhàn)之一是確保以合乎道德和負責任的方式使用人工智能，并且它不會成為延續(xù)或強化偏見或歧視的工具。此外，還必須記住，人工智能不能完全取代批判性思維和人類創(chuàng)造力，設計師與人工智能協(xié)同工作以獲得最佳結(jié)果至關(guān)重要。”

制造商經(jīng)常面臨不同的挑戰(zhàn)，例如意外的機器故障或有缺陷的產(chǎn)品交付。利用人工智能 (AI) 和機器學習，制造商可以提高運營效率、推出新產(chǎn)品、定制產(chǎn)品設計并規(guī)劃未來的財務行動以推進其 AI 轉(zhuǎn)型。

為什么人工智能應用在制造業(yè)很重要？

在制造設施中實施人工智能在制造商中越來越受歡迎。根據(jù)凱捷的研究，超過一半的歐洲制造商 (51%) 正在實施人工智能解決方案，日本 (30%) 和美國 (28%) 分列第二和第三。

同一項研究還表明，制造業(yè)中最流行的人工智能用例正在改進：

維護（占制造業(yè) AI 用例的 29%）質(zhì)量 (27%)

這種流行是由于制造數(shù)據(jù)非常適合人工智能/機器學習這一事實。制造業(yè)充滿了分析數(shù)據(jù)，機器分析起來更舒服。數(shù)百個變量會影響生產(chǎn)過程。雖然這些對于人類來說很難診斷，但機器學習模型可以很容易地預測單個變量在這種復雜情況下的影響。在其他涉及語言或情感的行業(yè)中，機器的運行速度仍然低于人類的能力，從而減緩了它們的采用。

下面將從十二個應用領(lǐng)域來詳細介紹人工智能在工業(yè)設計、創(chuàng)新設計和制造業(yè)是如何應用的。

1.AI構(gòu)建數(shù)字孿生

數(shù)字雙胞胎是物理生產(chǎn)系統(tǒng)的虛擬副本。制造領(lǐng)域存在特定機械資產(chǎn)、整個機械系統(tǒng)或特定系統(tǒng)組件的數(shù)字孿生體。數(shù)字孿生最常見的用途是生產(chǎn)過程的實時診斷、控制和評估、產(chǎn)品性能的預測和可視化等。

為了教授數(shù)字孿生模型以優(yōu)化物理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)科學工程師通過處理從連續(xù)實時監(jiān)控中收集的歷史和未標記數(shù)據(jù)，利用監(jiān)督和非監(jiān)督機器學習算法。這些算法有助于優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度、質(zhì)量改進和維護。

2.生成式設計

生成設計是一個過程，涉及程序生成一些輸出以滿足特定標準。設計師或工程師將設計目標和參數(shù)（如材料、制造方法和成本限制）輸入到創(chuàng)成式設計軟件中，以探索設計備選方案。該解決方案利用機器學習技術(shù)從每次迭代中了解哪些有效，哪些無效。讓我們看一下來自 Autodesk 的這個示例：

上圖說明了參數(shù)化椅子的生成設計。該算法找到了無數(shù)種設計簡單事物的方法——例如，一把椅子。你必須輸入?yún)?shù)：四條腿、高架座椅、重量要求、最少的材料等。然后，算法會生成各種選項。不過，該軟件并不能取代人類。這是人工智能增強人類工作的另一個例子。

3.預測性維護

制造商利用人工智能技術(shù)通過分析傳感器數(shù)據(jù)來識別潛在的停機時間和事故。人工智能系統(tǒng)幫助制造商預測功能設備何時或是否會出現(xiàn)故障，以便在故障發(fā)生之前安排維護和維修。得益于 AI 應用預測性維護，制造商可以提高效率，同時降低機器故障成本。

4.流水線優(yōu)化

此外，這些豐富的數(shù)據(jù)可以通過將人工智能分層到您的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中來創(chuàng)建各種自動化。例如，當設備操作員出現(xiàn)疲勞跡象時，主管會收到通知。當一臺設備發(fā)生故障時，系統(tǒng)可以自動觸發(fā)應急計劃或其他重組活動。

5.質(zhì)量保證

制造需要對細節(jié)的高度關(guān)注，這種必要性在電子領(lǐng)域只會加劇。從歷史上看，質(zhì)量保證一直是一項手工工作，需要高技能的工程師來確保正確制造電子產(chǎn)品和微處理器。它的所有電路都已正確配置。

如今，圖像處理算法可以自動驗證產(chǎn)品是否已正確生產(chǎn)。通過在工廠車間的關(guān)鍵點安裝攝像頭，這種分類可以自動實時進行。

6.庫存管理

機器學習解決方案可以促進庫存計劃活動，因為它們擅長處理需求預測和供應計劃。與工程師在制造設施中使用的傳統(tǒng)需求預測方法（ARIMA、指數(shù)平滑等）相比，人工智能驅(qū)動的需求預測工具提供了更準確的結(jié)果。這些工具使企業(yè)能夠更好地管理庫存水平，從而不太可能發(fā)生庫存現(xiàn)金和缺貨情況。

7.流程優(yōu)化

人工智能驅(qū)動的軟件可以幫助組織優(yōu)化流程以實現(xiàn)可持續(xù)的生產(chǎn)水平。制造商可以更喜歡人工智能驅(qū)動的流程挖掘工具來識別和消除組織運營中的瓶頸。例如，及時準確地交付給客戶是制造業(yè)的最終目標。但是，如果公司在不同地區(qū)有多個工廠，那么建立一個一致的交付系統(tǒng)就很復雜了。通過使用過程挖掘工具，制造商可以比較其他領(lǐng)域的性能，具體到各個過程步驟，包括持續(xù)時間、成本和執(zhí)行步驟的人員。這些見解有助于簡化流程并確定瓶頸所在，以便制造商采取行動。

8.缺陷檢測

今天，許多裝配線沒有系統(tǒng)或技術(shù)來識別整個生產(chǎn)線的缺陷。即使是那些已經(jīng)到位的也是非?；A的，需要熟練的工程師構(gòu)建和硬編碼算法來區(qū)分功能組件和有缺陷的組件。

這些系統(tǒng)中的大多數(shù)仍然無法學習或集成新信息，從而導致無數(shù)誤報，必須由現(xiàn)場員工手動檢查。

通過為該系統(tǒng)注入人工智能和自學習能力，制造商可以通過大幅減少誤報和質(zhì)量控制所需的時間來節(jié)省無數(shù)時間。

人工智能在制造業(yè)中的好處

人是生物有機體，需要定期的保養(yǎng)，比如食物和睡眠。任何生產(chǎn)設施要繼續(xù)全天候工作，就必須實行輪班制，每 24 小時使用三名工人。機器人不會感到疲倦或饑餓，并且能夠 24/7 全天候在生產(chǎn)線上工作。這允許擴大生產(chǎn)能力，這對于滿足全球客戶的需求越來越有必要。此外，機器人在許多領(lǐng)域的效率更高，例如裝配線、揀選和包裝部門。它們可以顯著減少許多業(yè)務運營領(lǐng)域的周轉(zhuǎn)時間。

9.安全

人類容易犯錯，容易犯錯誤，尤其是當他們疲倦或分心時。錯誤和事故發(fā)生在工廠車間以及任何建筑或加工環(huán)境中，人工智能和機器人輔助幾乎可以根除這種趨勢。遠程訪問控制意味著減少人力資源，尤其是當工作很危險或需要超人的努力時。即使是穩(wěn)定的工作環(huán)境也會減少工業(yè)事故，并導致安全的整體改善。與 IIoT 設備集成的更先進的傳感設備使安裝安全防護裝置和屏障成為保護人類生命的更直接和有效的措施。

10.降低成本

人工智能技術(shù)可以通過以下幾個應用降低制造商的運營成本：

利用人工智能技術(shù)可以增強組織的分析能力，以更有效地利用資源、做出更好的預測、降低庫存成本。得益于更好的分析能力，公司還可以轉(zhuǎn)向預測性維護，從而消除停機成本并降低維護成本。

這一點很明顯，但制造商不需要每月向機器人支付工資。然而，機器人需要資本支出，這需要與勞動力的經(jīng)常性成本進行權(quán)衡。

11.快速決策

當 IIoT 與云計算和虛擬或增強現(xiàn)實相結(jié)合時，公司可以共享模擬、商議生產(chǎn)活動并實時交換關(guān)鍵或基本信息，而無需考慮地理位置。從傳感器和信標收集的數(shù)據(jù)有助于確定消費者活動，使公司能夠預測未來的需求，快速做出生產(chǎn)決策，并加快制造商和供應商之間的交流。

12.質(zhì)量控制

人工智能也有利于對機器和設備進行預測性維護。使用傳感器跟蹤性能和操作條件，機器可以學習預測故障和故障，并在它們發(fā)生之前采取措施進行補救。這可以帶來更快的反饋，幫助公司消除計劃外停機。

傳感器還可以檢測微觀缺陷，以遠超人類視覺能力的分辨率掃描它們，從而提高生產(chǎn)率并增加通過質(zhì)量控制的項目百分比。人工智能應用程序有助于加快許多常規(guī)流程并在很大程度上提高準確性。這避免了人工進行質(zhì)量控制和過程中檢查的要求，這些檢查既費時又容易出錯。