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2024 年，不斷變化的客戶需求和充滿活力的全球環(huán)境將決定 CAD 的發(fā)展前景。 在宏觀經(jīng)濟充滿不確定性的背景下，兩個全球驅(qū)動因素——數(shù)字主線和可持續(xù)發(fā)展倡議——成為對當(dāng)前形勢的有力回應(yīng)。 這篇文章為探討未來一年影響 CAD 發(fā)展的趨勢奠定了基礎(chǔ)，適應(yīng)、創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展將成為推動設(shè)計過程向前發(fā)展的動力。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代，設(shè)計過程面臨著新的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。 數(shù)字主線作為一種戰(zhàn)略解決方案，將數(shù)字產(chǎn)品開發(fā)、制造和服務(wù)數(shù)據(jù)流聯(lián)系在一起。 將這一變革趨勢融入設(shè)計流程的責(zé)任落在了設(shè)計團隊身上。 這就要求設(shè)計工程師探索如何有效利用增材制造和增強現(xiàn)實(AR)等顛覆性技術(shù)，以滿足公司不斷發(fā)展的業(yè)務(wù)需求。

此外，設(shè)計工程師還肩負著協(xié)助公司實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的重要責(zé)任。 成熟且無縫集成到設(shè)計環(huán)境中的 CAD 工具可幫助工程師毫不費力地優(yōu)化可持續(xù)發(fā)展。 通過戰(zhàn)略性地使用仿真和生成設(shè)計等功能，工程師可以評估材料選擇對產(chǎn)品性能的影響，從而有助于減少多余的廢物和能源消耗。

隨著數(shù)字主線貫穿整個產(chǎn)品開發(fā)周期，并與可持續(xù)發(fā)展計劃相互交織，設(shè)計團隊發(fā)現(xiàn)自己不得不重新審視工作中不斷變化的現(xiàn)實。 核心主題變得顯而易見——產(chǎn)品開發(fā)和工程工作的背景如何轉(zhuǎn)變，設(shè)計團隊如何適應(yīng)這些不斷變化的動態(tài)?

設(shè)計工程師的作用——數(shù)字主線

由于產(chǎn)品開發(fā)過程中的一切都始于設(shè)計團隊，并通過設(shè)計團隊推進，因此設(shè)計工程師在公司的數(shù)字主線戰(zhàn)略中扮演著關(guān)鍵角色。 設(shè)計工程師不僅肩負著與數(shù)字主線程保持聯(lián)系的責(zé)任，還在整合增材制造和增強現(xiàn)實等創(chuàng)新技術(shù)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

在增材制造方面，設(shè)計工程師采用尖端技術(shù)，利用三維打印的獨特功能，創(chuàng)造出復(fù)雜而優(yōu)化的設(shè)計。 這種方法有利于快速制作原型，并能創(chuàng)建復(fù)雜的幾何形狀和晶格結(jié)構(gòu)，否則傳統(tǒng)方法將無法實現(xiàn)。 通過將增材制造設(shè)計(DfAM)集成到設(shè)計工具中，設(shè)計工程師在將傳統(tǒng)制造的零件與三維打印零件相結(jié)合時，可以避免繁瑣的上下文切換過程。 同時，AR 的集成為協(xié)作引入了新的維度。 設(shè)計工程師使用 AR 對虛擬原型進行檢查、共享和最終協(xié)作，從而實現(xiàn)實時互動和快速設(shè)計迭代。 通過將這些技術(shù)整合到工作流程中，設(shè)計工程師可以促進高效溝通，加快決策進程。 這種方法不僅能讓設(shè)計團隊走在技術(shù)進步的前沿，還能確保他們的公司保持敏捷、創(chuàng)新，并與更廣泛的數(shù)字主線戰(zhàn)略保持聯(lián)系。

隨著公司努力將更具創(chuàng)新性、更高質(zhì)量的產(chǎn)品更快地推向市場，從核心 CAD 設(shè)計任務(wù)過渡到制造準(zhǔn)備或有限元分析等補充流程的中斷浪費了寶貴的時間。 這種做法會造成錯誤，因為不同的模型副本會同時用于不同的環(huán)境。 或者，整個組織需要團結(jié)起來，承認在 CAD 環(huán)境中的原始 CAD 文件上執(zhí)行這些任務(wù)的效率要高得多。 采用這種集成方法是設(shè)計工程師及其更廣泛的產(chǎn)品開發(fā)團隊必須共同應(yīng)對的組織變革管理(OCM)挑戰(zhàn)。

設(shè)計工程師的作用——可持續(xù)性

公司在很大程度上依賴設(shè)計團隊的幫助，通過將生態(tài)友好型實踐和考慮因素納入產(chǎn)品開發(fā)流程來實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。 設(shè)計工程師負責(zé)做出影響產(chǎn)品環(huán)境足跡的關(guān)鍵決策。 設(shè)計工程師滿足公司可持續(xù)設(shè)計需求的最有效方法是利用成熟的集成 CAD 功能。

對于設(shè)計工程師來說，可持續(xù)產(chǎn)品設(shè)計遠不止于了解材料選擇對產(chǎn)品碳足跡的影響。 設(shè)計工程師可以利用當(dāng)今現(xiàn)代 CAD 環(huán)境中的強大資源，如有限元分析、生成設(shè)計和基于參數(shù)的優(yōu)化功能，來實現(xiàn)材料選擇之外的可持續(xù)設(shè)計。 此外，當(dāng)設(shè)計團隊跨越地域，需要廣泛的專家提供意見時，高度協(xié)作的設(shè)計環(huán)境可以提高設(shè)計過程的效率。 這樣，來自整個組織的工程專家就可以借助各種集成模擬工具，優(yōu)化不同設(shè)計方案的能耗、排放和材料使用，從而改善產(chǎn)品對環(huán)境的影響。 此外，應(yīng)用生成設(shè)計技術(shù)還可以探索創(chuàng)新的輕質(zhì)結(jié)構(gòu)，從而進一步提高產(chǎn)品的整體效率。 最后，基于參數(shù)的優(yōu)化技術(shù)使工程師能夠?qū)υO(shè)計進行微調(diào)，從而將對環(huán)境的影響降至最低。

要擴大設(shè)計工具的使用范圍，使用更全面的集成功能，需要進行培訓(xùn)和流程變革。 設(shè)計工程師首先需要學(xué)習(xí)如何最好地應(yīng)用集成仿真、制造、生成設(shè)計和快速成型制造功能，以推動最高效、最有效的設(shè)計流程。 然后，企業(yè)必須接受相關(guān)的流程變革。 一旦正確的工具和流程到位，設(shè)計工程師就能最有效地促進可持續(xù)產(chǎn)品的開發(fā)，從而引導(dǎo)公司實現(xiàn)其可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

應(yīng)用人工智能是什么?

我們看到，應(yīng)用人工智能(AI)融入設(shè)計領(lǐng)域的一種方式是通過生成設(shè)計技術(shù)。 生成式設(shè)計的迭代特性允許快速生成和評估大量的設(shè)計替代方案，從而使設(shè)計過程更具協(xié)作性。 將生成式設(shè)計集成到工程工作流程中，可以在不中斷數(shù)字線程的情況下探索大量潛在的設(shè)計替代方案。 通過生成式設(shè)計，數(shù)字主線可獲得源源不斷的設(shè)計迭代和見解，從而建立起對產(chǎn)品演變的全面、相互關(guān)聯(lián)的理解。

由于生成式設(shè)計工具中應(yīng)用的人工智能算法可以優(yōu)先考慮資源效率、減輕重量以及設(shè)計過程中考慮的其他環(huán)境因素，因此這些工具可以提出符合公司可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的創(chuàng)新解決方案。 例如，生成式設(shè)計可以在不影響強度的情況下建議使用更少材料的結(jié)構(gòu)，或建議采用特定的幾何形狀來提高最終產(chǎn)品的能效。

應(yīng)用人工智能還可以通過分析用戶的積極和消極傾向，幫助他們改善 CAD 用戶體驗。 例如，系統(tǒng)可以識別用戶在各種設(shè)計和位置中應(yīng)用熟悉的設(shè)計模式(如連續(xù)使用同一組 CAD 特征)。 然后，系統(tǒng)可以智能地建議自動收集和應(yīng)用這些模式，從而簡化用戶的工作流程。

此外，人工智能還可以觀察用戶在設(shè)計特定功能時遇到的困難。 它可以利用其他用戶的成功經(jīng)驗來幫助有困難的用戶，一旦人工智能檢測到，就會建議進行培訓(xùn)并提供詳細的提示，以加強對用戶的指導(dǎo)。 需要強調(diào)的是，這些人工智能驅(qū)動的增強功能是否有效，取決于能否獲取用戶的使用模式數(shù)據(jù)，而在 SaaS 提供的產(chǎn)品中，這一因素很容易獲取。

結(jié)論

在宏觀經(jīng)濟因素帶來不確定性的今天，檢查和改進產(chǎn)品開發(fā)周期的責(zé)任在于設(shè)計團隊，尤其是設(shè)計工程師。 利用集成到 CAD 環(huán)境中的創(chuàng)新設(shè)計技術(shù)，設(shè)計工程師可以在保持數(shù)字主線的同時，推動設(shè)計實現(xiàn)公司的總體可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。 2024 年，當(dāng)數(shù)字主線與可持續(xù)發(fā)展計劃交織在一起時，設(shè)計工程師面臨的現(xiàn)實是，他們需要快速適應(yīng)正在發(fā)生變化的世界環(huán)境。

作者：PTC CAD 部門總經(jīng)理 Brian Thompson