Проектирование на базе искусственного интеллекта

Искусственный интеллект помогает платформам разработки продуктов, делая их умнее и гибче, выступая в роли постоянно работающего интеллектуального уровня, который быстро обрабатывает огромные объемы данных, позволяя командам быстрее и эффективнее выводить на рынок лучшие продукты.

Самые эффективные платформы для разработки продуктов предназначены для получения высококачественных данных с полевых устройств через периферию и облако, создавая основу для масштабного промышленного искусственного интеллекта. Когда потоки данных беспрепятственно передаются от начала до конца, искусственный интеллект становится умнее, решения — быстрее, а цифровые двойники могут моделировать и прогнозировать производительность продукта на каждом этапе. Именно для этого и создана компания Siemens.

Облачные возможности делают все это масштабируемым, обеспечивая эластичные вычисления, необходимые для удовлетворения меняющихся требований рабочих нагрузок на базе искусственного интеллекта, от сложных мультифизических симуляций до потоков данных в реальном времени, не перекладывая нагрузку на команды инженеров по управлению этой инфраструктурой.

Искусственный интеллект сокращает циклы итераций проектирования, принимая важные решения на ранних этапах процесса разработки, где изменения вносятся быстрее и намного дешевле. Вместо того чтобы поздно обнаруживать проблемы, искусственный интеллект позволяет командам заранее оценить тысячи возможностей проектирования и компромиссов, выявляя оптимальные решения, которые традиционные методы могут полностью упустить.

Благодаря быстрому и доступному моделированию, встроенному непосредственно в инструменты проектирования, инженеры могут проводить быструю и надежную оценку проекта с самых ранних этапов без необходимости использования специальных знаний. Искусственный интеллект помогает командам одновременно понять сложные взаимосвязи между проектными параметрами и их влиянием на производительность, стоимость, технологичность и надежность.

Постоянно синхронизируя цифровой двойник с реальными данными, искусственный интеллект создает замкнутую связь между виртуальным и физическим миром, что позволяет командам снизить риски и снизить зависимость от физических прототипов. При моделировании обнаруживается и решается больше проблем, а значит, требуется меньше физических сборок, а те, которые возникают, более целенаправленны и лучше информированы.

Во время проверки искусственный интеллект автоматически определяет критические сценарии тестирования, возможные режимы отказов и зоны риска, поэтому команды тратят меньше времени на поиск проблем и больше времени на их решение. Проекты заблаговременно расцениваются как противоречащие принятым стандартам, что предотвращает дальнейшее развитие ошибочных концепций и приводит к дорогостоящим доработкам на поздних стадиях.

То, что раньше требовало нескольких этапов физических сборок и исправлений на поздних стадиях, все чаще происходит в симуляции раньше и обходится в несколько раз дешевле.

Внедрить искусственный интеллект для разработки продуктов сложнее, чем кажется, а разрыв между амбициями и реальным влиянием хорошо задокументирован. Барьеры, как правило, одинаковы в разных отраслях и усугубляют друг друга.

Самое фундаментальное — это данные. Среда разработки продуктов генерирует огромные объемы информации в рабочих процессах проектирования, моделирования и проектирования, но большая часть этой информации хранится в разрозненных хранилищах, плохо структурирована или просто не готова к использованию искусственного интеллекта. Без чистых, связанных и контекстуализированных данных даже с самым мощным искусственным интеллектом работать нечего.

Следующим препятствием является масштабирование. Многие организации успешно запускают пилотные проекты по искусственному интеллекту, но им трудно выйти за их рамки. Только 7% организаций внедряют искусственный интеллект в масштабах всего предприятия (McKinsey, 2025), часто потому, что точечные решения не интегрированы в более широкий процесс разработки. Искусственный интеллект, работающий изолированно, дает изолированные результаты.

Готовность персонала является еще одним постоянным недостатком. Инженеры должны иметь возможность интерпретировать, доверять и действовать в соответствии с тем, что используется искусственным интеллектом, а не просто иметь к ним доступ. Когда эта основа не создана, внедрение застопорится, независимо от того, насколько эффективна эта технология.

В основе всего этого лежит доверие. Industrial AI работает в средах, где ставки высоки, а ошибки обходятся дорого. Чтобы команды могли полагаться на нее при принятии важных решений, она должна быть точной, технически обоснованной и соответствовать строгим стандартам.

Компании, добивающиеся прогресса, не обязательно обладают самым передовым искусственным интеллектом. Именно они первыми обратились к основам: подключенным данным, подготовленным командам и искусственному интеллекту, созданному с учетом сложности реальных инженерных сред.

Искусственный интеллект делает сложные задачи проектирования более доступными и отнимает меньше времени. Designcenter NX CAD объединяет многогранные возможности искусственного интеллекта, высокопроизводительные вычисления и моделирование жидкостей в единой среде САПР, предоставляя инженерам больший контроль над целостным процессом проектирования без необходимости использования глубоких знаний специалистов во всех областях.

Его предиктивный искусственный интеллект наблюдает за поведением пользователей и выносит контекстные предложения в режиме реального времени, поэтому инструмент адаптируется к вам, а не наоборот. Повторяющиеся задачи автоматизированы, количество ошибок уменьшается, а дизайнеры могут сосредоточиться на творчестве и решении проблем. Возможности генеративного искусственного интеллекта еще больше упрощают сложные процессы, такие как моделирование сеток, позволяя разработчикам контролировать ситуацию с помощью настраиваемых геометрических параметров, а искусственный интеллект автоматически генерирует и уточняет сетку.