人工智能在工業(yè)設(shè)計(jì)創(chuàng)新領(lǐng)域有哪些?

“人工智能 (AI) 是產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域中一項(xiàng)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(shè)計(jì)，以及它如何幫助設(shè)計(jì)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(jī)器能夠執(zhí)行需要人類智能的任務(wù)的技術(shù)，例如學(xué)習(xí)、推理和感知。這是通過使用允許機(jī)器自主“學(xué)習(xí)”并隨著時間的推移提高其技能的算法和數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)的。現(xiàn)在，人工智能如何影響產(chǎn)品設(shè)計(jì)？人工智能改變產(chǎn)品設(shè)計(jì)的主要方式之一是使用機(jī)器學(xué)習(xí)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(shè)計(jì)有用的模式和趨勢。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析數(shù)以千計(jì)的產(chǎn)品評論，并確定消費(fèi)者最看重哪些功能。這可以幫助設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)的另一種方式是通過使用基于人工智能的設(shè)計(jì)工具。例如，有些設(shè)計(jì)程序使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法根據(jù)特定標(biāo)準(zhǔn)生成計(jì)劃。這可以幫助設(shè)計(jì)人員創(chuàng)建更具創(chuàng)新性和效率的解決方案，因?yàn)樗麄兛梢钥焖佥p松地測試不同的設(shè)計(jì)。此外，人工智能還被用于提高設(shè)計(jì)過程本身的效率。例如，有些程序可以分析設(shè)計(jì)并提出更改建議以改進(jìn)功能或降低生產(chǎn)成本。這可以幫助設(shè)計(jì)人員節(jié)省時間和精力，使他們能夠?qū)⒕性谄渌匾蝿?wù)上。

　　簡而言之，人工智能正在以多種方式改變產(chǎn)品設(shè)計(jì)。從使用機(jī)器學(xué)習(xí)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(shè)計(jì)工具并提高設(shè)計(jì)過程本身的效率，AI 正在幫助設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)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(fù)責(zé)任的方式使用人工智能，并且它不會成為延續(xù)或強(qiáng)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(shè)計(jì)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(jī)器故障或有缺陷的產(chǎn)品交付。利用人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí)，制造商可以提高運(yùn)營效率、推出新產(chǎn)品、定制產(chǎn)品設(shè)計(jì)并規(guī)劃未來的財(cái)務(wù)行動以推進(jìn)其 AI 轉(zhuǎn)型。

為什么人工智能應(yīng)用在制造業(yè)很重要？

在制造設(shè)施中實(shí)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(shí)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(xiàng)研究還表明，制造業(yè)中最流行的人工智能用例正在改進(jìn)：

維護(hù)（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(jī)器學(xué)習(xí)這一事實(shí)。制造業(yè)充滿了分析數(shù)據(jù)，機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)模型可以很容易地預(yù)測單個變量在這種復(fù)雜情況下的影響。在其他涉及語言或情感的行業(yè)中，機(jī)器的運(yùn)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(yīng)用領(lǐng)域來詳細(xì)介紹人工智能在工業(yè)設(shè)計(jì)、創(chuàng)新設(shè)計(jì)和制造業(yè)是如何應(yīng)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(jī)械資產(chǎn)、整個機(jī)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(shí)時診斷、控制和評估、產(chǎn)品性能的預(yù)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(xué)工程師通過處理從連續(xù)實(shí)時監(jiān)控中收集的歷史和未標(biāo)記數(shù)據(jù)，利用監(jiān)督和非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這些算法有助于優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度、質(zhì)量改進(jìn)和維護(hù)。

2.生成式設(shè)計(jì)

生成設(shè)計(jì)是一個過程，涉及程序生成一些輸出以滿足特定標(biāo)準(zhǔn)。設(shè)計(jì)師或工程師將設(shè)計(jì)目標(biāo)和參數(shù)（如材料、制造方法和成本限制）輸入到創(chuàng)成式設(shè)計(jì)軟件中，以探索設(shè)計(jì)備選方案。該解決方案利用機(jī)器學(xué)習(xí)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(shè)計(jì)。該算法找到了無數(shù)種設(shè)計(jì)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(xiàng)。不過，該軟件并不能取代人類。這是人工智能增強(qiáng)人類工作的另一個例子。

3.預(yù)測性維護(hù)

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(jī)時間和事故。人工智能系統(tǒng)幫助制造商預(yù)測功能設(shè)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(hù)和維修。得益于 AI 應(yīng)用預(yù)測性維護(hù)，制造商可以提高效率，同時降低機(jī)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(dāng)設(shè)備操作員出現(xiàn)疲勞跡象時，主管會收到通知。當(dāng)一臺設(shè)備發(fā)生故障時，系統(tǒng)可以自動觸發(fā)應(yīng)急計(jì)劃或其他重組活動。

5.質(zhì)量保證

制造需要對細(xì)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(xiàng)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(yàn)證產(chǎn)品是否已正確生產(chǎn)。通過在工廠車間的關(guān)鍵點(diǎn)安裝攝像頭，這種分類可以自動實(shí)時進(jìn)行。

6.庫存管理

機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案可以促進(jìn)庫存計(jì)劃活動，因?yàn)樗鼈兩瞄L處理需求預(yù)測和供應(yīng)計(jì)劃。與工程師在制造設(shè)施中使用的傳統(tǒng)需求預(yù)測方法（ARIMA、指數(shù)平滑等）相比，人工智能驅(qū)動的需求預(yù)測工具提供了更準(zhǔn)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(shí)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(yùn)營中的瓶頸。例如，及時準(zhǔn)確地交付給客戶是制造業(yè)的最終目標(biāo)。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(fù)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(chǔ)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(xué)習(xí)或集成新信息，從而導(dǎo)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(xué)習(xí)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(jī)體，需要定期的保養(yǎng)，比如食物和睡眠。任何生產(chǎn)設(shè)施要繼續(xù)全天候工作，就必須實(shí)行輪班制，每 24 小時使用三名工人。機(jī)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(kuò)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(jī)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(wù)運(yùn)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(dāng)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(jī)器人輔助幾乎可以根除這種趨勢。遠(yuǎn)程訪問控制意味著減少人力資源，尤其是當(dāng)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(dǎo)致安全的整體改善。與 IIoT 設(shè)備集成的更先進(jìn)的傳感設(shè)備使安裝安全防護(hù)裝置和屏障成為保護(hù)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(yīng)用降低制造商的運(yùn)營成本：

利用人工智能技術(shù)可以增強(qiáng)組織的分析能力，以更有效地利用資源、做出更好的預(yù)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(yù)測性維護(hù)，從而消除停機(jī)成本并降低維護(hù)成本。

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

11.快速決策

當(dāng) IIoT 與云計(jì)算和虛擬或增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)相結(jié)合時，公司可以共享模擬、商議生產(chǎn)活動并實(shí)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(biāo)收集的數(shù)據(jù)有助于確定消費(fèi)者活動，使公司能夠預(yù)測未來的需求，快速做出生產(chǎn)決策，并加快制造商和供應(yīng)商之間的交流。

12.質(zhì)量控制

人工智能也有利于對機(jī)器和設(shè)備進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)。使用傳感器跟蹤性能和操作條件，機(jī)器可以學(xué)習(xí)預(yù)測故障和故障，并在它們發(fā)生之前采取措施進(jìn)行補(bǔ)救。這可以帶來更快的反饋，幫助公司消除計(jì)劃外停機(jī)。

傳感器還可以檢測微觀缺陷，以遠(yuǎn)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(xiàng)目百分比。人工智能應(yīng)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(zhǔn)確性。這避免了人工進(jìn)行質(zhì)量控制和過程中檢查的要求，這些檢查既費(fèi)時又容易出錯。