211service.com
Gaminio dizainas pakeičiamas dirbtiniu intelektu
Susijęs su „Siemens Digital Industries“ programinė įranga
Inžinieriai patiria precedento neturintį spaudimą kurti produktus, kuriuos kasdien naudoja tūkstančiai, jei ne milijonai vartotojų.
Tiesiog paklauskite Berndo Zapfo. „Heller Group“, staklių gamintojo Vokietijoje, plėtros, naujo verslo ir technologijų vadovas Zapf sako, kad šiandienos organizacijos turi vis labiau išlaikyti pusiausvyrą tarp projektavimo, inžinerijos, gamybos, eksploatavimo ir meistriškumo kuriant produktą, pagrįstą griežtomis gairėmis.
Gaminio dizainas pakeičiamas dirbtiniu intelektu
Atsisiųskite visą ataskaitą
Tai didelis užsakymas, tačiau Zapf teigimu, dirbtinio intelekto (AI) technologija gali palaikyti ją fiksuodama reikiamus duomenis ir vadovaudama inžinieriams kuriant ir kuriant gaminį.
Nenuostabu, kad 2020 m. lapkričio mėn. McKinsey apklausa atskleidė, kad daugiau nei pusė organizacijų DI yra pritaikę bent vieną funkciją, o 22% respondentų teigia, kad mažiausiai 5% jų visos įmonės pajamų yra priskirtina dirbtiniam intelektui. O gamybos srityje 71 % respondentų pastebėjo, kad pritaikius dirbtinį intelektą pajamos padidėjo 5 % ar daugiau.
Tačiau taip buvo ne visada. Zapfas sako, kad AI, retai naudojamas kuriant produktus, per pastaruosius kelerius metus patyrė evoliuciją. Šiandien technologijų gigantai, žinomi dėl savo naujovių dirbtinio intelekto srityje, pvz., „Google“, IBM ir „Amazon“, nustatė naujus DI naudojimo kituose procesuose, pavyzdžiui, inžinerijos, standartus.
AI yra perspektyvi ir tyrinėjama sritis, kuri gali žymiai pagerinti naudotojų patirtį kuriant inžinierius, taip pat rinkti atitinkamus duomenis konkrečių programų kūrimo procese, sako Katrien Wyckaert, Siemens Industry Software pramonės sprendimų direktorė.
Rezultatas – vis labiau vertinama technologija, kuri žada supaprastinti sudėtingas sistemas, greičiau pateikti produktus į rinką ir paskatinti produktų naujoves.
Sudėtingų sistemų supaprastinimas
Puikus dirbtinio intelekto galios tobulinant produktų kūrimą pavyzdys yra „Renault“. Reaguodamas į didėjantį vartotojų poreikį, Prancūzijos automobilių gamintojas vis daugiau naujų transporto priemonių modelių aprūpina automatine mechanine pavarų dėže (AMT) – sistema, kuri veikia kaip automatinė pavarų dėžė, tačiau leidžia vairuotojams perjungti pavaras elektroniniu būdu, naudojant mygtuko komandą.
AMT yra populiarūs tarp vartotojų, tačiau jų kūrimas gali sukelti didelių iššūkių. Taip yra todėl, kad AMT našumas priklauso nuo trijų skirtingų posistemių veikimo: elektromechaninės pavaros, perjungiančios pavaras, elektroninių jutiklių, kurie stebi transporto priemonės būseną, ir programinės įrangos, įdėtos į transmisijos valdymo bloką, kuris valdo variklį. Dėl šio sudėtingumo gali prireikti iki metų ilgų bandymų ir klaidų, norint apibrėžti sistemos funkcinius reikalavimus, suprojektuoti pavaros mechanizmų mechaniką, sukurti reikiamą programinę įrangą ir patvirtinti visą sistemą.
Siekdama supaprastinti savo AMT kūrimo procesą, „Renault“ kreipėsi į „Siemens Digital Industries Software“ programinę įrangą „Simcenter Amesim“. Modeliavimo technologija remiasi dirbtiniais neuroniniais tinklais, AI mokymosi sistemomis, laisvai modeliuotomis pagal žmogaus smegenis. Inžinieriai tiesiog vilkite, numeskite ir sujunkite piktogramas, kad grafiškai sukurtų modelį. Kai rodomas ekrane kaip eskizas, modelis iliustruoja ryšį tarp visų įvairių AMT sistemos elementų. Savo ruožtu inžinieriai gali numatyti AMT elgseną ir veikimą bei atlikti bet kokius būtinus patobulinimus kūrimo ciklo pradžioje, išvengdami vėlyvosios stadijos problemų ir vėlavimų. Tiesą sakant, kurdama techninę įrangą naudodama virtualų variklį ir transmisijas kaip atskiras dalis, „Renault“ sugebėjo sutrumpinti AMT kūrimo laiką beveik perpus.
Greitis neprarandant kokybės
Taip pat atsiranda aplinkosaugos standartai, skatinantys „Renault“ labiau pasikliauti dirbtiniu intelektu. Siekdama laikytis naujų anglies dvideginio emisijų standartų, „Renault“ kuria ir kuria hibridines transporto priemones. Tačiau hibridinius variklius kurti daug sudėtingiau nei tuos, kurie yra transporto priemonėse, turinčiose vieną energijos šaltinį, pavyzdžiui, įprastuose automobiliuose. Taip yra todėl, kad hibridiniai varikliai reikalauja, kad inžinieriai atliktų sudėtingus žygdarbius, pvz., subalansuotų galią, reikalingą iš kelių energijos šaltinių, pasirinktų iš daugybės architektūrų ir ištirtų transmisijos bei aušinimo sistemų poveikį transporto priemonės energiniam naudingumui.
Kad atitiktume naujus hibridinio variklio aplinkosaugos standartus, turime visiškai permąstyti benzininių variklių architektūrą, sako Vincentas Talonas, „Renault“ modeliavimo vadovas. Jis priduria, kad problema yra ta, kad kruopštus dešimčių skirtingų pavarų, galinčių turėti įtakos galutiniams degalų sąnaudų ir teršalų išmetimo rezultatams, tyrimas yra ilgas ir sudėtingas procesas, kurį apsunkina griežti laiko grafikai.
Šiandien aiškiai neturime laiko kruopščiai įvertinti įvairių hibridinių jėgos agregatų architektūrų, sako Talonas. Atvirkščiai, mums reikėjo naudoti pažangią metodiką, kad galėtume valdyti šį naują sudėtingumą.
Norėdami sužinoti daugiau apie AI pramonėje, apsilankykite www.siemens.com/artificialintelligence .
Atsisiųskite visą ataskaitą.
Šį turinį sukūrė „Insights“, „MIT Technology Review“ tinkinto turinio dalis. Ją parašė ne „MIT Technology Review“ redakcija.