Kỹ thuật hỗ trợ AI

AI hỗ trợ các nền tảng phát triển sản phẩm bằng cách làm cho chúng thông minh hơn và nhanh nhẹn hơn, hoạt động như một lớp thông minh luôn hoạt động xử lý lượng dữ liệu khổng lồ với tốc độ, trao quyền cho các nhóm đưa các sản phẩm tốt hơn ra thị trường nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Các nền tảng phát triển sản phẩm hiệu quả nhất được thiết kế để mở khóa dữ liệu chất lượng cao từ các thiết bị hiện trường thông qua edge to cloud, tạo nền tảng cho AI công nghiệp trên quy mô lớn. Khi dữ liệu lưu thông tự do từ đầu đến cuối, AI trở nên thông minh hơn, quyết định nhanh hơn và cặp song sinh kỹ thuật số có thể mô phỏng và dự đoán hiệu suất sản phẩm ở mọi giai đoạn. Đây là nền tảng mà Siemens xây dựng để cung cấp.

Khả năng đám mây làm cho tất cả điều này có thể mở rộng, cung cấp tính toán linh hoạt cần thiết để xử lý các nhu cầu dao động của khối lượng công việc được hỗ trợ bởi AI, từ mô phỏng đa vật lý phức tạp đến luồng dữ liệu thời gian thực, mà không đặt gánh nặng quản lý cơ sở hạ tầng đó lên các nhóm kỹ sư.

AI nén các chu kỳ lặp lại thiết kế bằng cách thay đổi các quyết định quan trọng sớm hơn trong quá trình phát triển, nơi mà các thay đổi nhanh hơn và ít tốn kém hơn nhiều để thực hiện. Thay vì khám phá các vấn đề muộn, AI cho phép các nhóm đánh giá hàng nghìn khả năng thiết kế và đánh đổi trước, xác định các giải pháp tối ưu mà các phương pháp truyền thống có thể bỏ lỡ hoàn toàn.

Thông qua mô phỏng nhanh, dễ tiếp cận được tích hợp trực tiếp vào các công cụ thiết kế, các kỹ sư có thể thực hiện các đánh giá thiết kế nhanh chóng và đáng tin cậy từ giai đoạn đầu tiên mà không cần chuyên môn chuyên môn. AI hoạt động như một người bạn đồng hành nhận thức ngữ cảnh, giúp các nhóm hiểu được mối quan hệ phức tạp giữa các thông số thiết kế và tác động của chúng đối với hiệu suất, chi phí, khả năng sản xuất và độ tin cậy cùng một lúc.

Bằng cách liên tục đồng bộ hóa song sinh kỹ thuật số với dữ liệu trong thế giới thực, AI tạo ra một kết nối vòng kín giữa thế giới ảo và vật lý, cho phép các nhóm giảm rủi ro và giảm sự phụ thuộc vào các nguyên mẫu vật lý. Nhiều vấn đề được phát hiện và giải quyết trong mô phỏng, có nghĩa là cần ít xây dựng vật lý hơn và những vấn đề xảy ra sẽ có mục đích hơn và được thông tin tốt hơn.

Trong quá trình xác minh, AI sẽ tự động xác định các tình huống thử nghiệm quan trọng, các chế độ thất bại tiềm ẩn và các khu vực rủi ro để các nhóm dành ít thời gian hơn để tìm kiếm vấn đề và nhiều thời gian hơn để giải quyết chúng. Các thiết kế được đánh dấu sớm theo các tiêu chuẩn được chấp nhận, ngăn chặn các khái niệm sai sót tiến triển hạ nguồn và gây ra việc làm lại ở giai đoạn cuối tốn kém.

Những gì từng yêu cầu nhiều vòng xây dựng vật lý và sửa lỗi giai đoạn cuối ngày càng xảy ra trong mô phỏng, sớm hơn và với một phần chi phí.

Việc áp dụng AI để phát triển sản phẩm khó hơn vẻ ngoài và khoảng cách giữa tham vọng và tác động thực sự đã được ghi nhận rõ ràng. Các rào cản có xu hướng giống nhau giữa các ngành công nghiệp và chúng kết hợp với nhau.

Cơ bản nhất là dữ liệu. Môi trường phát triển sản phẩm tạo ra khối lượng thông tin khổng lồ trong quy trình thiết kế, mô phỏng và kỹ thuật, nhưng phần lớn trong số đó nằm trong các silo, có cấu trúc kém hoặc đơn giản là không sẵn sàng cho AI. Nếu không có dữ liệu sạch sẽ, được kết nối và theo ngữ cảnh, ngay cả AI có khả năng nhất cũng không có gì có ý nghĩa để làm việc.

Mở rộng quy mô là rào cản tiếp theo. Nhiều tổ chức điều hành thành công các thí điểm AI nhưng phải vật lộn để vượt qua chúng. Chỉ 7% các tổ chức đạt được triển khai AI trên toàn doanh nghiệp (McKinsey, 2025), thường là do các giải pháp điểm không kết nối trong quá trình phát triển rộng lớn hơn. AI hoạt động riêng biệt mang lại kết quả riêng biệt.

Sự sẵn sàng của lực lượng lao động là một khoảng cách nhất quán khác. Các kỹ sư cần có khả năng diễn giải, tin tưởng và hành động dựa trên những gì AI xuất hiện, chứ không chỉ có quyền truy cập vào nó. Khi nền tảng đó không có, việc áp dụng sẽ bị đình trệ bất kể công nghệ có khả năng như thế nào.

Nền tảng cho tất cả những điều này là sự tin tưởng. Industrial AI hoạt động trong môi trường mà rủi ro cao và lỗi tốn kém. Để các nhóm dựa vào nó cho các quyết định quan trọng, nó cần phải chính xác, có cơ sở kỹ thuật và được xây dựng để đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt.

Các công ty đạt được tiến bộ không nhất thiết phải là những công ty có AI tiên tiến nhất. Họ là những người đã đề cập đến nền tảng đầu tiên: dữ liệu được kết nối, các nhóm được chuẩn bị và AI được xây dựng cho sự phức tạp của môi trường kỹ thuật thực sự.

AI làm cho các tác vụ thiết kế phức tạp dễ tiếp cận hơn và ít tốn thời gian hơn. Designcenter NX CAD kết hợp các khả năng AI đa diện, tính toán hiệu suất cao và mô phỏng chất lỏng trong một môi trường CAD duy nhất, giúp các kỹ sư kiểm soát tốt hơn quá trình thiết kế toàn diện mà không cần chuyên môn chuyên sâu trong mọi lĩnh vực.

AI dự đoán của nó quan sát hành vi của người dùng và đưa ra các đề xuất nhận thức ngữ cảnh trong thời gian thực, vì vậy công cụ thích ứng với bạn thay vì ngược lại. Các nhiệm vụ lặp đi lặp lại được tự động hóa, các lỗi được giảm bớt và các nhà thiết kế được tự do để tập trung vào sự sáng tạo và giải quyết vấn đề. Khả năng AI tổng hợp hơn nữa hợp lý hóa các quy trình phức tạp như mô hình lưới, giữ cho các nhà thiết kế kiểm soát thông qua các tham số hình học có thể tùy chỉnh trong khi AI tạo và tinh chỉnh lưới tự động.