人工智慧將改變設計和製造的四種方式

隨著企業努力提升產品效能，人工智慧和機器學習很快就會取代試誤法。雖然科技已經佔據了我們生活的許多方面，但我們的產品設計和製造過程在很大程度上仍停留在工業時代。企業努力有效率地創造性能更好的產品，並保持低成本。經過廣泛的試驗，他們得出了最好的設計。然後，他們將指令輸入製造機器，製造出數千種相同的產品或零件，幾乎沒有客製化空間。

這一切即將改變。我們正處於設計和製造產品革命的風口浪尖。具體來說，人工智慧和機器學習將在以下四個方面改變產品設計和製造：

1、最佳化多變量

產品設計師通常很清楚使用不同的材料會得到什麼樣的結果。但當設計師必須平衡多個期望結果時，事情很快就會變得複雜。例如，在設計一輛汽車時，設計師不僅要優化性能，還要優化成本、耐用性、安全性和燃油效率。透過人工智慧和機器學習工具，設計團隊可以快速迭代數千甚至數百萬種不同的潛在設計，然後把寶貴的時間花在演算法確定的最有潛力的設計上。

在這種情況下，「設計」一詞通常指的是性能設計，而不是美學設計。雖然人類在創造具有消費者吸引力的精美產品方面仍然優於計算機，但人工智慧和機器學習可以計算出產品的微小變化將如何影響性能的幾個不同方面。對於設計團隊來說，這將是一個非常寶貴的改進，因為它將讓工程師們把時間花在工作中更有創意的方面，而不是花費無數小時的費力和低效的試錯實驗。此外，它將帶來更好的產品。

2、前所未有的客製化

產品客製化需要大量的體力勞動。即使是相當標準的產品，例如運動鞋，通常也需要配備數十名工人的組裝線。但人工智慧和機器學習很快就會為更自動化的產品客製化打開大門。

例如，與運動鞋範例保持一致，新興技術將使每一雙運動鞋都可以完全定制，從而提高運動鞋的個人運動員性能。鞋子購買者很快就會使用新的輸入設備，例如創建腳部壓力圖並捕獲資訊的傳感器，這些資訊將導致獨特的客製化設計。然後，基於進階規範，生成式設計工具將自動合成設計，並將其轉換為機器可讀的彙編指令。

人工智慧和運算的最新進展已經將我們帶向了一個全新的世界，每個產品都是獨一無二的，具有前所未有的複雜性。

3、自動化試驗

對許多產品來說，如果不先進行實驗，就很難甚至不可能預測其效能。例如，沒有任何數值模型可以幫助產品設計師確定給定的藥物在緩解患者症狀方面的效果，或太陽能電池在發電方面的效率。

雖然人工智慧和機器學習並沒有消除對實驗的需要，但它們可以幫助研究人員有效地規劃甚至進行實驗。在不久的將來，我們將看到完全自動化的工作流程，設計師為期望的結果設定參數，然後機器人進行實驗並評估結果。

4、智慧製造

如今，大多數製造系統都極為愚蠢。製造設備也許能夠以一致的速度生產出標準化的產品，但它不能評估和應對不斷變化的條件。然而，在製造設施中添加感測器，以及將人工智慧和機器學習演算法分層到設備上，將使公司能夠使用更具動態性、響應性和彈性的智慧製造流程。

例如，一個製造工廠的溫度一夜之間急劇上升，或是一台機器被投入了一批與標準材料稍有不同的材料。如果沒有感測器和智慧系統，機器將繼續正常運行，而不會考慮環境或材料的變化。這可能導致延遲，機器退化和產品損壞。

相較之下，智慧製造系統能夠偵測到故障，並自動適應不斷變化的條件。反過來，這可以改善品質控制，降低成本，提高可靠性。

我們可能甚至無法想像人工智慧和機器學習將如何改變產品設計和製造。畢竟，我們使用智慧型手機的許多方式在十年前是完全無法預見的。但是，透過學習如何在營運中使用這些技術，商業和IT領導者可以使自己處於行業的領先地位，並確保他們能夠為未來幾年可能帶來的任何情況做好準備。

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