人工智能如今應用越來越廣泛。在大多數情況下，健壯和自適應的人工智能可以為人類的專業知識提供補充，而不是完全取代人類。人工智能在工程設計和機器任務領域的應用就是這樣一種情況。

人工智能和機器學習正在改變人們設計機器和產品的方式，使工業設備更加精確和高效，并為工程師提供了優化和自動化工作流程的方式。

用人工智能進行生成設計

生成設計是人工智能在機器和通用產品設計中令人興奮的應用。在這里，人工智能根據一組用戶指定的標準設計新產品，或智能地優化現有產品以增加穩定性、耐用性或效率。例如，產品設計者可以指定在最終設計中使用的最大原料量或其最小強度公差。然后，這個算法會找到滿足這些條件的多個有效且可行的設計。

生成式設計的應用已經非常廣泛，包括設計汽車車身和發動機零件以提高燃油效率，延長使用壽命。由于工作流中包含了生成性設計，一家公司使用智能設計來減輕關鍵部件的重量，同時提高其熱管理性能。

人工智能與循環經濟

預計到2025年，全球人工智能市場價值將達到590億美元。這一增長的一個重要原因是，經濟的重要部分正在以精益和智能為核心從上到下進行重新思考和重組。

每個行業都必須變得更加節能，減少材料浪費，并且在生產新產品時要更加謹慎和經濟。客戶需要這些東西，全世界也都要求良好的環境管理。

這是“循環經濟”的核心，麥肯錫公司將其描述為“增長與有限資源的消耗逐漸脫節”的一種。他們的研究發現，在歐洲廣泛采用循環經濟原理可以幫助經濟復蘇。到2030年，歐洲市值將達到1.8萬億歐元，約合2萬億美元。

以人工智能為主導的產品和機器設計可利用大數據，幫助企業實現重大的財務和其他收益：

?大數據允許企業收集他們的人工智能工具所需的洞察力，以便隨著時間的推移進行更智能的設計迭代。

?將用戶和售后市場數據集納入智能產品設計，有助于使工業機器和復雜的消費級產品更易于用戶使用、更持久或更易于翻新和轉售。這意味著更少的電子產品和其他物質垃圾在垃圾填埋場出現之前被填埋。

?工業設備和企業規劃平臺受益于從供應商、客戶和更廣泛的行業收集的數據，以便就如何分配資產、何時以及生產什么來滿足需求做出更多的戰略決策。

具有自我意識的工業機器

人工智能使自我監控機器成為現實。工業生產傳送帶、自動導引車輛、機械臂和其他工具正在從頭開始重新設計、數據收集和智能內置。

關鍵在于現代傳感器的質量和價格可承受性。傳感器是生產設備和自動車輛收集信息并形成周圍情況的圖像的方式。這對提高工業設備和機器人的安全性以及機器人的能力具有巨大的意義。

其中最重要的一項工作就是將機器視覺轉化為對零件進行質量和安全檢測的任務。

另一個原因是機器學習比人類單獨學習能更好地發現未來失敗的預測因素。當機器運行時，傳感器數據可以隨時發現并標記諸如溫度波動、異常振動和污染物的存在。這就要求在維修項目變成設備故障或產品缺陷之前開始注意它們。

改進的協作機器人

除了傳感器驅動的自我意識制造設備外，人工智能還有助于使協作機器人與人類同行一起變得更安全、更有用。

人工智能的改進使得機器人系統能夠在承擔大部分物理風險的同時，安全地與人類一起執行危險任務。焊接重型部件只是一個例子，預計到2022年及以后，焊接行業將出現工作短缺，這使其成為這項技術的主要目標。

在這里部署智能機器是一種將現有人才轉移到更高復雜度和更高報酬的工作，或者更安全但更精致的工作的方式，同時可能節省大量成本和材料。

這也適用于配送和制造設施，這些設施要求安全、高效地搬運大量材料或在客戶履行中具有高度的準確性。自動揀單機和自動堆垛機的專利設計競賽也在全速進行，并展示了在倉儲和供應鏈環境中的可能性。

智能設計的基礎設施

人工智能正在使物理基礎設施和建造它的機器在設計、建造和維護階段都更能“獨立思考”。荷蘭有一座40多英尺長的橋，該橋是使用機器智能設計的，正如設計師所說，它是通過自動定向3D打印機器人在“空中打印”的。

人工智能不僅是這座橋梁設計者，也是這座橋的維護者。設計者計劃在橋梁結構中加入傳感器，以主動監測橋梁的性能，以及橋梁的物理健康狀況如何和是否波動。

激動人心的時代

對于產品設計師、土木工程師、機器人專家、機械師和企業戰略家來說，這都是令人興奮的時刻。

人工智能已經在改變人們對所依賴的機器的監控方式，極大地提高了這些機器的自我意識和效率，幫助人們找到新產品和新的人才解決方案。

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