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:
- MaterialName - 材料名称
- FiberMaterialPercent - 纤维材料百分比
- ResinPercent - 树脂百分比
- FillerPercent - 填料百分比
- OperatingTemperatureC - 操作温度（摄氏度）
- OperatingHumidityPercent - 操作湿度百分比
- SpeedKmPerH - 速度（公里每小时）
- BrakePressureMPa - 制动压力（兆帕）
- ManufacturingTemperatureC - 制造温度（摄氏度）
- WearRateMm3PerMJ - 磨损率（立方毫米每兆焦耳）
刹车片用到的材料名称列表
- CarbonComposite - 碳复合材料
- GlassFiberComposite - 玻璃纤维复合材料
- KevlarComposite - 凯夫拉复合材料
- BasaltFiberComposite - 玄武岩纤维复合材料
- AramidFiberComposite - 芳纶纤维复合材料
- NylonComposite - 尼龙复合材料
- PolyesterComposite - 聚酯复合材料
- PolypropyleneComposite - 聚丙烯复合材料
- NaturalFiberComposite - 天然纤维复合材料
- CeramicMatrixComposite - 陶瓷基复合材料
- PhenolicComposite - 酚醛复合材料
- EpoxyComposite - 环氧复合材料
- SiliconeComposite - 硅胶复合材料
- UrethaneComposite - 聚氨酯复合材料
- MelamineComposite - 三聚氰胺复合材料
- BakeliteComposite - 电木复合材料
- PolycarbonateComposite - 聚碳酸酯复合材料
- PEEKComposite - 聚醚醚酮复合材料
- PTFEComposite - 聚四氟乙烯复合材料
- 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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