“人工智能 (AI) 是产品设计领域中一项越来越重要的技术。在这篇文章中，我们将探讨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。这是通过使用允许机器自主“学习”并随着时间的推移提高其技能的算法和数据来实现的。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通过使用基于人工智能的设计工具。例如，有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，人工智能还被用于提高设计过程本身的效率。例如，有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，使他们能够将精力集中在其他重要任务上。

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，并且它不会成为延续或强化偏见或歧视的工具。此外，还必须记住，人工智能不能完全取代批判性思维和人类创造力，设计师与人工智能协同工作以获得**结果至关重要。”

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推进其 AI 转型。

为什么人工智能应用在制造业很重要？

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%) 分列第二和第三。

同一项研究还表明，制造业中***的人工智能用例正在改进：

维护（占制造业 AI 用例的 29%）质量 (27%)

这种流行是由于制造数据非常适合人工智能/机器学习这一事实。制造业充满了分析数据，机器分析起来更舒服。数百个变量会影响生产过程。虽然这些对于人类来说很难诊断，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，机器的运行速度仍然低于人类的能力，从而减缓了它们的采用。

下面将从十二个应用领域来详细介绍人工智能在工业设计、创新设计和制造业是如何应用的。

1.AI构建数字孪生

数字双胞胎是物理生产系统的虚拟副本。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体。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。

为了教授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，利用监督和非监督机器学习算法。这些算法有助于优化生产调度、质量改进和维护。

2.生成式设计

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）输入到创成式设计软件中，以探索设计备选方案。该解决方案利用机器学习技术从每次迭代中了解哪些有效，哪些无效。让我们看一下来自 Autodesk 的这个示例：

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。你必须输入参数：四条腿、高架座椅、重量要求、最少的材料等。然后，算法会生成各种选项。不过，该软件并不能取代人类。这是人工智能增强人类工作的另一个例子。

3.预测性维护

制造商利用人工智能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出现故障，以便在故障发生之前安排维护和维修。得益于 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.流水线优化

此外，这些丰富的数据可以通过将人工智能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，主管会收到通知。当一台设备发生故障时，系统可以自动触发应急计划或其他重组活动。

5.质量保证

制造需要对细节的高度关注，这种必要性在电子领域只会加剧。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正确制造电子产品和微处理器。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已正确生产。通过在工厂车间的关键点安装摄像头，这种分类可以自动实时进行。

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。与工程师在制造设施中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，从而不太可能发生库存现金和缺货情况。

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。制造商可以更喜欢人工智能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有多个工厂，那么建立一个一致的交付系统就很复杂了。通过使用过程挖掘工具，制造商可以比较其他领域的性能，具体到各个过程步骤，包括持续时间、成本和执行步骤的人员。这些见解有助于简化流程并确定瓶颈所在，以便制造商采取行动。

8.缺陷检测

今天，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也是非常基础的，需要熟练的工程师构建和硬编码算法来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集成新信息，从而导致无数误报，必须由现场员工手动检查。

通过为该系统注入人工智能和自学习能力，制造商可以通过大幅减少误报和质量控制所需的时间来节省无数时间。

人工智能在制造业中的好处

人是生物有机体，需要定期的保养，比如食物和睡眠。任何生产设施要继续全天候工作，就必须实行轮班制，每 24 小时使用三名工人。机器人不会感到疲倦或饥饿，并且能够 24/7 全天候在生产线上工作。这允许扩大生产能力，这对于满足全球客户的需求越来越有必要。此外，机器人在许多领域的效率更高，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，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种趋势。远程访问控制意味着减少人力资源，尤其是当工作很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，并导致安全的整体改善。与 IIoT 设备集成的更先进的传感设备使安装安全防护装置和屏障成为保护人类生命的更直接和有效的措施。

10.降低成本

人工智能技术可以通过以下几个应用降低制造商的运营成本：

利用人工智能技术可以增强组织的分析能力，以更有效地利用资源、做出更好的预测、降低库存成本。得益于更好的分析能力，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。

这一点很明显，但制造商不需要每月向机器人支付工资。然而，机器人需要资本支出，这需要与劳动力的经常性成本进行权衡。

11.快速决策

当 IIoT 与云计算和虚拟或增强现实相结合时，公司可以共享模拟、商议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有助于确定消费者活动，使公司能够预测未来的需求，快速做出生产决策，并加快制造商和供应商之间的交流。

12.质量控制

人工智能也有利于对机器和设备进行预测性维护。使用传感器跟踪性能和操作条件，机器可以学习预测故障和故障，并在它们发生之前采取措施进行补救。这可以带来更快的反馈，帮助公司消除计划外停机。

传感器还可以检测微观缺陷，以远超人类视觉能力的分辨率扫描它们，从而提高生产率并增加通过质量控制的项目百分比。人工智能应用程序有助于加快许多常规流程并在很大程度上提高准确性。这避免了人工进行质量控制和过程中检查的要求，这些检查既费时又容易出错。