什么是工业设计创新领域的人工智能？
人工智能（AI）是产品设计领域中一项日益重要的技术。在本文中，我们将讨论人工智能如何影响产品设计，以及它如何帮助设计师创建更具创新性和效率的解决方案。
首先，了解什么是人工智能很重要。它是一种使机器能够执行需要人类智能的任务的技术，例如学习、推理和感知。这是通过使用算法和数据来实现的，这些算法和数据允许机器独立“学习”并随着时间的推移提高其技能。现在，人工智能如何影响产品设计？人工智能改变产品设计的主要方式之一是使用机器学习算法。这些算法可以分析大型数据集，并提取对产品设计有用的模式和趋势。例如，机器学习算法可以分析数以千计的产品评论，并确定消费者最看重哪些功能。这可以帮助设计人员决定在新产品中包含哪些功能。
人工智能影响产品设计的另一种方式是使用基于人工智能的设计工具。例如，一些设计程序使用机器学习算法根据特定标准生成计划。这可以帮助设计人员创建更具创新性和效率的解决方案，因为他们可以快速轻松地测试不同的设计。此外，人工智能还用于提高设计过程本身的效率。例如，一些程序可以分析设计并提出更改建议，以改进功能或降低生产成本。这可以帮助设计人员节省时间和精力，使他们能够专注于其他重要任务。
简而言之，人工智能正在以多种方式改变产品设计。从使用机器学习算法分析大型数据集并提取有用信息，到使用基于 AI 的设计工具并提高设计过程本身的效率，AI 正在帮助设计师创建更具创新性和效率的解决方案。
总之，必须记住，虽然人工智能在产品设计中非常有用，但它也带来了一些挑战。主要挑战之一是确保以合乎道德和负责任的方式使用人工智能，并确保它不会成为延续或强化偏见或歧视的工具。此外，同样重要的是要记住，人工智能不能完全取代批判性思维和人类创造力，设计师和人工智能共同努力以达到最佳效果至关重要。”
制造商经常面临不同的挑战，例如意外的机器故障或有缺陷的产品交付。利用人工智能 （AI） 和机器学习，制造商可以提高运营效率、推出新产品、定制产品设计并规划未来的财务行动，以促进其 AI 转型。
为什么人工智能应用在制造业中很重要？
在制造设施中实施人工智能在制造商中越来越受欢迎。根据凯捷的研究，超过一半的欧洲制造商（51%）正在实施人工智能解决方案，日本（30%）和美国（28%）分别排名第二和第三。
同一项研究还表明，制造业中最受欢迎的 AI 用例正在改善： 维护（占制造业 AI 用例的 29%）质量 （27%）
这种受欢迎程度是由于制造数据非常适合人工智能/机器学习。制造业分析数据充沛，机器分析更舒适。数以百计的变量将影响生产过程。尽管这些对人类来说很难诊断，但机器学习模型可以很容易地预测单个变量在这种复杂情况下的影响。在其他涉及语言或情感的行业中，机器的速度仍然低于人类，这减缓了它们的采用速度。
接下来，我们将从12个应用领域详细介绍人工智能如何在工业设计、创新设计和制造中应用。
1.AI构建数字孪生
数字孪生是物理生产系统的虚拟副本。在制造领域，存在特定机械资产、整个机械系统或特定系统组件的数字孪生。数字孪生最常见的用途是生产过程的实时诊断、控制和评估，产品性能的预测和可视化等。
为了创建数字孪生模型以优化物理系统，数据科学工程师通过处理从连续实时监控中收集的历史和未标记数据，使用有监督和无监督的机器学习算法。这些算法有助于优化生产调度、质量改进和维护。
2. 衍生式设计 生成设计
是一个过程，涉及程序生成一些输出以满足特定标准。设计师或工程师将设计目标和参数（如材料、制造方法和成本限制）输入到衍生式设计软件中，以探索设计替代方案。该解决方案使用机器学习技术从每次迭代中了解哪些是有效的，哪些是无效的。让我们看一下Autodesk的这个例子：
上图说明了参数化椅子的生成设计。该算法找到了无数种设计简单事物的方法——例如，一把椅子。您必须输入参数：四条腿、升高的座椅、重量要求、最少的材料等。然后，该算法会生成各种选项。但是，该软件不能取代人类。这是人工智能增强人类工作的另一个例子。
3. 预测性维护
制造商使用 AI 技术通过分析传感器数据来识别潜在的停机时间和事故。人工智能系统帮助制造商预测功能设备何时或是否会发生故障，从而在故障发生之前安排维护和维修。借助 AI 应用预测性维护，制造商可以提高效率，同时降低机器故障成本。
4. 管道优化
此外，这些丰富的数据可以通过将 AI 分层到您的物联网生态系统中来创建各种自动化。例如，当设备操作员出现疲劳迹象时，将通知主管。当设备发生故障时，系统可以自动触发应急预案或其他重组活动。
5.质量保证
制造业需要密切关注细节，这在电子领域只会愈演愈烈。从历史上看，质量保证一直是一项手工工作，需要高技能的工程师来确保电子产品和微处理器的正确制造。它的所有电路都已正确配置。
如今，图像处理算法可以自动验证产品是否正确生产。通过在车间的关键点安装摄像头，可以自动实时地进行这种分类。
6. 库存管理
机器学习解决方案可以促进库存计划活动，因为它们擅长处理需求预测和供应计划。与制造工厂工程师使用的传统需求预测方法（ARIMA、指数平滑等）相比，人工智能驱动的需求预测工具提供了更准确的结果。这些工具使企业能够更好地管理库存水平，从而避免出现手头现金和缺货的情况。
7. 流程优化 人工智能驱动的软件可以帮助组织优化
流程，以实现可持续的生产水平。制造商可以首选 AI 驱动的流程挖掘工具来识别和消除组织运营中的瓶颈。例如，及时准确地交付给客户是制造业的最终目标。但是，如果公司在不同地区拥有多个工厂，则建立一致的交付系统非常复杂。通过使用流程挖掘工具，制造商可以比较其他领域的绩效，特定于每个流程步骤，包括持续时间、成本和执行该步骤的人员。这些见解有助于简化流程并确定制造商采取行动的瓶颈。
8.缺陷检测
如今，许多装配线没有系统或技术来识别整个生产线的缺陷。即使是那些已经到位的算法也是非常基础的，需要熟练的工程师来构建和硬编码算法，以区分功能组件和有缺陷的组件。
这些系统中的大多数仍然无法学习或整合新信息，导致大量误报，必须由现场工作人员手动检查。
通过将人工智能和自学习功能注入系统，制造商可以通过显着减少误报和质量控制所需的时间来节省无数倍的成本。
人工智能在制造业中的优势
人类是需要定期维护的生物有机体，例如食物和睡眠。如果任何生产设施想要继续全天候工作，它必须实施轮班制，每 24 小时使用三名工人。机器人不会感到疲倦或饥饿，并且可以 24/7 全天候在生产线上工作。这样可以扩大生产能力，这对于满足全球客户的需求越来越必要。此外，机器人在许多领域都更有效率，例如装配线、拣选和包装部门。它们可以显着减少许多业务运营领域的周转时间。
9. 安全
人类容易犯错误，尤其是当他们疲倦或分心时。错误和事故发生在工厂车间以及任何建筑或加工环境中。人工智能和机器人辅助几乎可以根除这一趋势。远程访问控制意味着减少人力资源，尤其是当工作危险或需要超人的努力时。即使是稳定的工作环境也会减少工业事故，并导致安全性的整体提高。与IIoT设备集成的更先进的传感设备，使安全保护装置和屏障的安装成为保护人类生命的更直接、更有效的措施。
10.降低成本
人工智能技术可以通过以下应用降低制造商的运营成本：
使用人工智能技术可以增强组织的分析能力，从而更有效地利用资源，做出更好的预测并降低库存成本。由于具有更好的分析能力，公司还可以转向预测性维护，从而消除停机成本并降低维护成本。
这是显而易见的，但制造商不需要每月向机器人付款。然而，机器人需要资本支出，这需要与经常性的劳动力成本进行权衡。
11. 快速决策
当IIoT与云计算和虚拟现实或增强现实相结合时，公司可以共享模拟，协商生产活动并实时交换关键或基本信息，而无需考虑地理位置。从传感器和信标收集的数据可以帮助确定消费者活动， 使公司能够预测未来需求， 做出快速生产决策， 并加快制造商和供应商之间的沟通.
12.质量控制
人工智能还有利于机器设备的预测性维护。使用传感器跟踪性能和运行条件，机器可以学习并预测可能出现的故障，并在故障发生之前采取措施进行补救。这可以带来更快的反馈，并帮助公司消除计划外停机时间。
该传感器还可以检测微观缺陷，并以远远超出人类视觉能力的分辨率进行扫描，从而提高生产率并增加通过质量控制的物品百分比。人工智能应用程序有助于加快许多常规流程，并大大提高准确性。这避免了手动质量控制和过程检查的要求，这既耗时又容易出错。
