人工知能は設計工学の限界を押し広げています

今日の設計エンジニアは、今日のグローバルな設計環境で革新し、競争する方法を常に探しています。 21 世紀は、世界中のどこにいても、一見リアルタイムのデータ操作を可能にする、多数の接続されたワークフローを開いた. 中央データセンターがオフィスや工場に縛られていた時代は終わりました。 強力なモバイル デバイスが私たちのポケットにあり、ベッドサイド テーブルにあり、これまで以上に費用対効果が高くなります。 私たちは変曲点にいます。 先見の明のあるエンジニアは、エッジ、AI、IIoT の世界からテクノロジーを実装する場合に有利になります。

3D 設計プラットフォームによる設計時間の短縮

3D CAD データがない製品のカスタム コンポーネントを設計したいと思ったことはありませんか? もしそうなら、高価な 3D スキャナーを入手し、点群を取得し、それを高価な専用ソフトウェアで操作するという、ほぼ終わりのないプロセスに精通している可能性が高いでしょう。 次のステップには、その点群をメッシュに変換し、それを機械 CAD システムに取り込んで最終的に使用することが含まれます。

LiDAR 機能がエッジのこれらのデバイスの多くに組み込まれているため、次のような 3D 設計プラットフォーム オンシェイプは、PTC テクノロジであり、従来の CAD ワークステーションの前に座っていなくても、オブジェクトに関する有用な寸法情報を取得するのにかかる時間と労力を大幅に削減できます。 たとえば、iPhone をターゲットに向け、歩き回って[Go]を押すだけで、すぐに 3D メッシュ オブジェクトをすぐに利用して、仲間の同僚、顧客、サプライヤーと共有することができます。 これらの情報の消費者は、あなたがパーティーに持ってきたガラスのどの面でも使用できます。 Chromebook、Mac、Windows PC、Android、iOS デバイスなど、インターネットに接続する最新のデバイスは、現在、どこにいても作業を完了したいプロダクト デザイナーのオプションです。

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AIが機械の性能を判断する

現場で製品が故障すると、ダウンタイムや生産性の低下によって企業に損害を与える可能性があります。 お気に入りの製品の缶にラベルを付けて蓋をする機械に予定外のダウンタイムがあると想像してみてください。 そのマシンのサブシステムのパフォーマンスが低下して故障した場合、システムをシャットダウンして修復するしかありません。

機械の設計者は現在、無数のセンサーとインターネットに接続されたデバイスを使用して、機械の性能を判断しています。 マシンには、お気に入りのハイエンド ビデオ ゲーム コンソールよりも多くのソフトウェア コード行がある場合もあります。 これらの新しいデバイスは、情報をプッシュおよびプルできます。 ソフトウェアは、エンジニアが重要だと判断した出力を読み取ることができ、時間の経過とともに、AI を搭載した産業用システムが複数のパフォーマンス変数を認識して対応できるようになります。 これにより、予定外のダウンタイムが防止され、コストが節約され、市場投入までの時間が短縮されます。

AI を使用して、設計フィードバックを提供し、エンジニアが実現できなかった可能性のある代替設計を支援することもできます。 材料の選択、製造プロセス、ジオメトリなどの製品条件の入力、およびアセンブリが遭遇する可能性のある荷重と拘束、AI を使用する常時稼働のシミュレーション ツールとジェネレーティブ デザイン用の PTC の ATLAS プラットフォームでホストされている強力な AI ツールより良い設計の選択を行うためにエンジニアに設計の代替案を提示するための高性能コンピューティング技術。 これらの選択肢は、AI ベースのソルバーが思いついたさまざまな設計反復からエンジニアが選択できるように提示されます。 これにより、これまで考えられなかった問題の解決が可能になります。

このプロセスは、アジャイルな製品設計の支持者にもなじみがあります。 アジャイルな設計と反復とは、設計プロセスの早い段階で迅速に失敗し、製品プロセスの革新を短期間で進めることであり、マラソン スタイルのステージ ゲートではありません。 AI があれば、設計能力が 2 倍または 3 倍になり、設計を改善できます。AI は市場投入までの時間を短縮し、設計の機能を向上させることができます。

IioT とデジタル ツイン

GPS、天気予報、その他多くの分野で、周回衛星が私たちの生活をどのように改善してきたかは誰もが知っています。 このテクノロジーにより、私たちが毎日使用するすべてのモバイル デバイスがより便利になります。衛星ドライブ アプリからの情報は、道順を教えてくれたり、最寄りのコーヒー ショップなどに案内してくれたりします。 同様の類推は、スピーカー、電球、カメラなどのスマート デバイスを使用して、家庭での日常生活の中で私たちを取り囲むさまざまなデバイスにも当てはまります。 しかし、これは製造現場でも毎日起こっています。 製品や機械にセンサーを追加して、パフォーマンス、メンテナンス、修理に役立つあらゆるものを追跡できます。 これらのデバイスはすべて、エッジ アプライアンスまたはデバイスと見なすことができます。 そして、これらのデバイスはすべてデータを送受信します。

このデータを理解するには、この情報の奔流を理解し、このデータを人間が読める形式で伝達できるソフトウェアが必要です。 Onshape のような最新のクラウドネイティブ アプリは、他のビジネス システムやサービス、さらにはデバイスに接続できるオープン API またはアプリケーション プログラミング インターフェイスを採用しています。 Python を少し知っていれば、これらのクラウドネイティブ システムを簡単かつ安全に接続できます。 たとえば、Python を使用して複雑な 3D システムを分析し、マシンの残りの部分のコンテキストでロボット アームの動きのシミュレーションを実行できます。

デジタルおよび物理データへのこれらの接続は、デジタル ツイン上で形成されます。 このツインは、物理的な対応物を理解し予測できる、物理的な製品、プロセス、人、または場所の仮想表現です。 デジタル ツインには、次の 3 つのコンポーネントがあります。

  1. 対応するもののデジタル定義 (通常は 3D CAD またはメタデータ、設計の PLM ベースの表現。
  2. 対応するものの運用/経験データ (実世界のテレメトリの IIoT デバイス データから収集)
  3. データを関連付けて提示し、意思決定を促進するダッシュボードとレポートに表示される情報モデル。

このデジタル ツイン表現を使用して、Onshape などのアプリケーションをエッジ デバイスに接続し始め、Onshape でデータのリアルタイム表示を作成して、物理オブジェクトからのセンサー情報に基づいて物理デバイスを監視し、それに基づいてマシンを駆動できます。 Onshape のデジタル モデルの入力。 エッジ デバイスが Onshape に接続されると、モデルをインターフェイスとして使用して、物理マシンの動作とロジックを制御できます。

未来はここにあります。 エッジ コンピューティング、AI、IIoT が主流になり、パブリック クラウド ソリューションを備えた最新の SaaS インフラストラクチャの力により、エンジニアリング設計プロジェクトで可能なことの限界を押し広げることがこれまで以上に簡単になりました。

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