人工智能在工業設計創新領域有哪些?

“人工智能 (AI) 是產品設計領域中一項越來越重要的技術。在這篇文章中，我們將探討人工智能如何影響產品設計，以及它如何幫助設計師創建更具創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行需要人類智能的任務的技術，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據來實現的。現在，人工智能如何影響產品設計？人工智能改變產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據集并提取對產品設計有用的模式和趨勢。例如，機器學習算法可以分析數以千計的產品評論，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品中包含哪些功能。

　　人工智能影響產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特定標準生成計劃。這可以幫助設計人員創建更具創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成本。這可以幫助設計人員節省時間和精力，使他們能夠將精力集中在其他重要任務上。

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

　　總之，必須記住，雖然人工智能在產品設計中非常有用，但它也帶來了一些挑戰。主要挑戰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造力，設計師與人工智能協同工作以獲得最佳結果至關重要。”

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

為什么人工智能應用在制造業很重要？

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，制造業中最流行的人工智能用例正在改進：

維護（占制造業 AI 用例的 29%）質量 (27%)

這種流行是由于制造數據非常適合人工智能/機器學習這一事實。制造業充滿了分析數據，機器分析起來更舒服。數百個變量會影響生產過程。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域來詳細介紹人工智能在工業設計、創新設計和制造業是如何應用的。

1.AI構建數字孿生

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

為了教授數字孿生模型以優化物理系統，數據科學工程師通過處理從連續實時監控中收集的歷史和未標記數據，利用監督和非監督機器學習算法。這些算法有助于優化生產調度、質量改進和維護。

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（如材料、制造方法和成本限制）輸入到創成式設計軟件中，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：

上圖說明了參數化椅子的生成設計。該算法找到了無數種設計簡單事物的方法——例如，一把椅子。你必須輸入參數：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通過分析傳感器數據來識別潛在的停機時間和事故。人工智能系統幫助制造商預測功能設備何時或是否會出現故障，以便在故障發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.流水線優化

此外，這些豐富的數據可以通過將人工智能分層到您的物聯網生態系統中來創建各種自動化。例如，當設備操作員出現疲勞跡象時，主管會收到通知。當一臺設備發生故障時，系統可以自動觸發應急計劃或其他重組活動。

5.質量保證

制造需要對細節的高度關注，這種必要性在電子領域只會加劇。從歷史上看，質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品是否已正確生產。通過在工廠車間的關鍵點安裝攝像頭，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需求預測方法（ARIMA、指數平滑等）相比，人工智能驅動的需求預測工具提供了更準確的結果。這些工具使企業能夠更好地管理庫存水平，從而不太可能發生庫存現金和缺貨情況。

7.流程優化

人工智能驅動的軟件可以幫助組織優化流程以實現可持續的生產水平。制造商可以更喜歡人工智能驅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的最終目標。但是，如果公司在不同地區有多個工廠，那么建立一個一致的交付系統就很復雜了。通過使用過程挖掘工具，制造商可以比較其他領域的性能，具體到各個過程步驟，包括持續時間、成本和執行步驟的人員。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或技術來識別整個生產線的缺陷。即使是那些已經到位的也是非常基礎的，需要熟練的工程師構建和硬編碼算法來區分功能組件和有缺陷的組件。

這些系統中的大多數仍然無法學習或集成新信息，從而導致無數誤報，必須由現場員工手動檢查。

通過為該系統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量控制所需的時間來節省無數時間。

人工智能在制造業中的好處

人是生物有機體，需要定期的保養，比如食物和睡眠。任何生產設施要繼續全天候工作，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 全天候在生產線上工作。這允許擴大生產能力，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務運營領域的周轉時間。

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。錯誤和事故發生在工廠車間以及任何建筑或加工環境中，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。即使是穩定的工作環境也會減少工業事故，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常性成本進行權衡。

11.快速決策

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

12.質量控制

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，從而提高生產率并增加通過質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流程并在很大程度上提高準確性。這避免了人工進行質量控制和過程中檢查的要求，這些檢查既費時又容易出錯。