提升企业竞争力--人工智能用于产品设计

AI建模,数据分析、预测

企业创新案例

在国内市场上,许多企业生产相似类型的产品,价格竞争激烈,利润空间缩小。

为在竞争中脱颖而出,某刹车片生产企业将AI引入产品设计,成功找到了新材料组合,将刹车片寿命延长10%。

企业希望通过这一举措,提升产品的核心竞争力,获得竞争优势。

行业背景

刹车片作为汽车安全的重要组件,其设计和性能改进一直备受关注。
传统的刹车片设计依赖已知的材料组合,导致企业竞争力不足。许多企业不得不降价以保留客户。

要实现创新,企业需进行大量实验,测试不同材料的耐磨性和摩擦性能,但这一过程耗时且成本高,研发周期长,市场响应慢。
因此,行业亟需更高效的设计与开发方法,以降低研发成本、缩短上市时间,提高市场竞争力。

AI引领产品设计

新的方案通过充分利用以前积累的实验数据,为后续的实验提供有力指导。

AI技术的引入使得对这些历史数据的深入挖掘成为可能,能够识别出材料组合与刹车片性能之间的复杂关联,并将这些关系固化为可用的模型。这些AI模型不仅能够预测不同材料和设计参数对刹车片耐用性、噪音水平等关键性能的影响,还能帮助设计人员筛选出优劣设计,及时淘汰不佳的组合,保留表现优异的方案。

这种数据驱动的决策方式极大地缩短了研发周期,减少了材料浪费,同时也为探索更多材料组合提供了便利。

AI的应用显著提升了刹车片的整体性能,使得产品更具市场竞争力。

AI与设计过程

在实际应用中,设计师可以向AI模型提交各种潜在的刹车片材料组合,AI模型则通过预测每种组合的磨损率,自动筛选出性能不佳的方案。设计师可以直接基于AI推荐的优越设计选项进行进一步的实验,甚至将其直接应用于最终产品设计。

下面的案例以寻找构成刹⻋片最长寿命(磨损率)的材料组合为目标。

数据介绍

影响磨损率的因素包括如下:

  1. MaterialName - 材料名称
  2. FiberMaterialPercent - 纤维材料百分比
  3. ResinPercent - 树脂百分比
  4. FillerPercent - 填料百分比
  5. OperatingTemperatureC - 操作温度(摄氏度)
  6. OperatingHumidityPercent - 操作湿度百分比
  7. SpeedKmPerH - 速度(公里每小时)
  8. BrakePressureMPa - 制动压力(兆帕)
  9. ManufacturingTemperatureC - 制造温度(摄氏度)
  10. WearRateMm3PerMJ - 磨损率(立方毫米每兆焦耳)

 

刹车片用到的材料名称列表

  1. CarbonComposite - 碳复合材料
  2. GlassFiberComposite - 玻璃纤维复合材料
  3. KevlarComposite - 凯夫拉复合材料
  4. BasaltFiberComposite - 玄武岩纤维复合材料
  5. AramidFiberComposite - 芳纶纤维复合材料
  6. NylonComposite - 尼龙复合材料
  7. PolyesterComposite - 聚酯复合材料
  8. PolypropyleneComposite - 聚丙烯复合材料
  9. NaturalFiberComposite - 天然纤维复合材料
  10. CeramicMatrixComposite - 陶瓷基复合材料
  11. PhenolicComposite - 酚醛复合材料
  12. EpoxyComposite - 环氧复合材料
  13. SiliconeComposite - 硅胶复合材料
  14. UrethaneComposite - 聚氨酯复合材料
  15. MelamineComposite - 三聚氰胺复合材料
  16. BakeliteComposite - 电木复合材料
  17. PolycarbonateComposite - 聚碳酸酯复合材料
  18. PEEKComposite - 聚醚醚酮复合材料
  19. PTFEComposite - 聚四氟乙烯复合材料
  20. POMComposite - 聚甲醛复合材料

 

目前已有实验的数据样本

建立AI模型

在零代码人工智能系统上,用户只需完成3-5个简单的界面操作,即可轻松建立AI模型。如图所示,系统已经成功构建了1014个人工智能模型,并列出了效果最佳的几个模型。用户可以从中选择得分最高的模型,试用其效果。

评估新的设计参数-使用AI模型

在AI模型建立后,该系统能够根据新的材料配比快速计算磨损率。例如,当输入以下参数:材料名称为 CarbonComposite,纤维材料百分比为 30,树脂百分比为 40,填料百分比为 30,操作温度为 100°C,操作湿度为 50%,速度为 80 km/h,制动压力为 1.5 MPa,制造温度为 160°C 时,系统通过模型计算得知该配比下的磨损率为 2.1。

这一过程使得设计人员能够高效地评估各种材料配比的效果。他们可以将多种配比一次性输入模型,系统自动进行运算,迅速识别出表现不佳的组合并淘汰,而保留那些效果显著的配比。这种高效的计算与筛选方法,不仅缩短了研发周期,还减少了材料浪费,为企业节约了成本,提升了产品的市场竞争力。通过AI的辅助,刹车片的设计过程变得更加科学和高效,使得企业能够在产品创新上保持领先地位。

成果与影响

这种智能化设计过程扩大了配方的探索范围,提供了更优的设计方案,同时显著减少了试验和测试的次数,缩短了产品开发周期,并大幅降低了实验成本。

结束语

这个案例展示了AI技术在传统制造业中的巨大潜力。通过利用AI优化产品设计,企业不仅成功解决了复杂的技术难题,例如如何提高刹车片的耐磨性和热稳定性,还推动了行业的创新发展,为自身赢得了强大的市场竞争力。

AI的应用不仅限于汽车零件设计,还可以广泛扩展到其他设计领域。例如,在材料科学中,AI能够分析不同合金组合的特性,预测其在高温、高压等极端条件下的表现,从而帮助材料科学家确定最佳的材料配方,实现更轻、更强的合金。在机械制造行业,AI可以通过预测性维护技术来监测设备状态,提前识别潜在故障,降低停机时间,提升生产效率。此外,AI还可以用于原材料需求预测,通过分析历史数据和市场趋势,帮助企业准确预测未来的原材料需求,从而优化库存管理,减少库存成本。

 

总之,AI的广泛应用将推动各个行业的技术革新,助力企业在日益激烈的市场竞争中保持领先地位。

 

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发表于 2024-10-17 10:23:38
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