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(lái)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(guò)使用允許機(jī)器自主“學(xué)習(xí)”并隨著時(shí)間的推移提高其技能的算法和數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的?，F(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(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)有用的模式和趨勢(shì)。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(píng)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(guò)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(cè)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(guò)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(shí)間和精力，使他們能夠?qū)⒕性谄渌匾蝿?wù)上。

　　簡(jiǎn)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(guò)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(lái)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(huì)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(yíng)效率、推出新產(chǎn)品、定制產(chǎn)品設(shè)計(jì)并規(guī)劃未來(lái)的財(cái)務(wù)行動(dòng)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(lái)越受歡迎。根據(jù)凱捷的研究，超過(guò)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(guó) (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(lái)更舒服。數(shù)百個(gè)變量會(huì)影響生產(chǎn)過(guò)程。雖然這些對(duì)于人類來(lái)說(shuō)很難診斷，但機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以很容易地預(yù)測(cè)單個(gè)變量在這種復(fù)雜情況下的影響。在其他涉及語(yǔ)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(gè)應(yīng)用領(lǐng)域來(lái)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(gè)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(guò)程的實(shí)時(shí)診斷、控制和評(píng)估、產(chǎn)品性能的預(yù)測(cè)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(guò)處理從連續(xù)實(shí)時(shí)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(gè)過(guò)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(wú)效。讓我們看一下來(lái)自 Autodesk 的這個(gè)示例：

上圖說(shuō)明了參數(shù)化椅子的生成設(shè)計(jì)。該算法找到了無(wú)數(shù)種設(shè)計(jì)簡(jiǎn)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(huì)生成各種選項(xiàng)。不過(guò)，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(gè)例子。

3.預(yù)測(cè)性維護(hù)

制造商利用人工智能技術(shù)通過(guò)分析傳感器數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別潛在的停機(jī)時(shí)間和事故。人工智能系統(tǒng)幫助制造商預(yù)測(cè)功能設(shè)備何時(shí)或是否會(huì)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(cè)性維護(hù)，制造商可以提高效率，同時(shí)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(guò)將人工智能分層到您的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中來(lái)創(chuàng)建各種自動(dòng)化。例如，當(dāng)設(shè)備操作員出現(xiàn)疲勞跡象時(shí)，主管會(huì)收到通知。當(dāng)一臺(tái)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，系統(tǒng)可以自動(dòng)觸發(fā)應(yīng)急計(jì)劃或其他重組活動(dòng)。

5.質(zhì)量保證

制造需要對(duì)細(xì)節(jié)的高度關(guān)注，這種必要性在電子領(lǐng)域只會(huì)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(lái)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(dòng)驗(yàn)證產(chǎn)品是否已正確生產(chǎn)。通過(guò)在工廠車間的關(guān)鍵點(diǎn)安裝攝像頭，這種分類可以自動(dòng)實(shí)時(shí)進(jìn)行。

6.庫(kù)存管理

機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案可以促進(jìn)庫(kù)存計(jì)劃活動(dòng)，因?yàn)樗鼈兩瞄L(zhǎng)處理需求預(yù)測(cè)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(cè)方法（ARIMA、指數(shù)平滑等）相比，人工智能驅(qū)動(dòng)的需求預(yù)測(cè)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(kù)存水平，從而不太可能發(fā)生庫(kù)存現(xiàn)金和缺貨情況。

7.流程優(yōu)化

人工智能驅(qū)動(dòng)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(dòng)的流程挖掘工具來(lái)識(shí)別和消除組織運(yùn)營(yíng)中的瓶頸。例如，及時(shí)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(gè)工廠，那么建立一個(gè)一致的交付系統(tǒng)就很復(fù)雜了。通過(guò)使用過(guò)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(gè)過(guò)程步驟，包括持續(xù)時(shí)間、成本和執(zhí)行步驟的人員。這些見解有助于簡(jiǎn)化流程并確定瓶頸所在，以便制造商采取行動(dòng)。

8.缺陷檢測(cè)

今天，許多裝配線沒(méi)有系統(tǒng)或技術(shù)來(lái)識(shí)別整個(gè)生產(chǎn)線的缺陷。即使是那些已經(jīng)到位的也是非常基礎(chǔ)的，需要熟練的工程師構(gòu)建和硬編碼算法來(lái)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(wú)法學(xué)習(xí)或集成新信息，從而導(dǎo)致無(wú)數(shù)誤報(bào)，必須由現(xiàn)場(chǎng)員工手動(dòng)檢查。

通過(guò)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(guò)大幅減少誤報(bào)和質(zhì)量控制所需的時(shí)間來(lái)節(jié)省無(wú)數(shù)時(shí)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(shí)使用三名工人。機(jī)器人不會(huì)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(duì)于滿足全球客戶的需求越來(lái)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(yíng)領(lǐng)域的周轉(zhuǎn)時(shí)間。

9.安全

人類容易犯錯(cuò)，容易犯錯(cuò)誤，尤其是當(dāng)他們疲倦或分心時(shí)。錯(cuò)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(shì)。遠(yuǎn)程訪問(wèn)控制意味著減少人力資源，尤其是當(dāng)工作很危險(xiǎn)或需要超人的努力時(shí)。即使是穩(wěn)定的工作環(huán)境也會(huì)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(guò)以下幾個(gè)應(yīng)用降低制造商的運(yùn)營(yíng)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(cè)、降低庫(kù)存成本。得益于更好的分析能力，公司還可以轉(zhuǎn)向預(yù)測(cè)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(dòng)力的經(jīng)常性成本進(jìn)行權(quán)衡。

11.快速?zèng)Q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(shí)，公司可以共享模擬、商議生產(chǎn)活動(dòng)并實(shí)時(shí)交換關(guān)鍵或基本信息，而無(wú)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(dòng)，使公司能夠預(yù)測(cè)未來(lái)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(duì)機(jī)器和設(shè)備進(jìn)行預(yù)測(cè)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(cè)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(lái)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(cè)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(guò)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(guò)程中檢查的要求，這些檢查既費(fèi)時(shí)又容易出錯(cuò)。