摘要：制造业的未来：AI设计，Eaas和3D打印

关键词：制造业，3D打印，Eaas

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本文首发于UED观察 

没有零件的标准化，自动生产线就无法工作。随着技术和实践的迅速成熟并融入制造业，我们可能正处于行业变革的边缘。

• 1、人工智能算法支持的工业设计
• 2、EaaS：设备即服务，按设备使用量租赁付费
• 3、增材制造：使用3D打印机和不依赖于切削或蚀刻等技术的制造系统

以上技术结合在一起，使设计师和中小型企业能够快速生成原型设计并制造产品。

AI设计

产品制造通常遵循严格的时间表。工程师在给定约束条件（成本，质量和时间）下生成最佳解决方案。由于大多数公司在时间和成本的约束下运作，因此制造业的产品很难达到高质量水平。

生成式设计通过使用一组算法快速生成和分析新设计，从而改变了局面。生成设计的一种既定形式是使用遗传算法，在一组约束条件下演化出随机的设计样本。在每次迭代中，只有具有最高拟合度的设计才会被选择并用于下一轮进化。

生成式设计的结果通常与人类工程师非常不同，也比标准解决方案更理想。此外，设计分析可以分批完成，这样就可以快速（数秒钟或更短）进行产品设计。有趣的是，生成式设计不仅取代了产品开发的第一步。在生成并评估了特定解决方案之后，该软件通常还会生成蓝图和其他规范。

3D打印

人工智能技术进一步用来产生新的解决方案，比如NVIDIA的StyleGAN。设计完成后，产品开发和制造过程的下一步就是使用真实的原型产品来测试性能，3D打印将在未来产生巨大的影响。目前3D打印技术仅支持有限的材料，例如树脂，塑料，金属等。

Eaas

X-aaS服务可以为企业节约成本，企业不再需求购买和维护计算机硬件设备，而将大部分IT服务迁移到云，根据实际使用量来付费。

设备即服务与测试生产中的新技术结合在一起时特别有吸引力。没有3D打印制造经验，但对使用该技术感兴趣的公司，无需购买昂贵的3D打印机即可上手。他们可以租用已经部署和配置好的3D打印设备，而不必承担购买和维护3D打印设备的成本。

结论

通过AI算法生成的产品设计，在EaaS制造设备上进行原型设计和制造，它允许非传统制造领域的公司和初创企业大规模生产实物商品，这将极大的改变制造业。

现实案例

最近，意大利布雷西亚地区（新冠病毒受灾最严重的地区之一）的一家医院的呼吸机^[1]突然坏了，由于供应链中断，找不到替换零件，眼看很多呼吸困难的病人危在旦夕。]

万般无奈之下，医院找到当地 3D 打印公司，希望他们可以帮忙解决。这家公司很快就把坏掉的阀门扫描后，3D 打印了出来。呼吸机又可以正常工作了，已经支持了10个危重病人的呼吸功能。这件事情的启示是，机器的机械部件以后都应该做成 3D 打印友好的设计，或者附上 3D 扫描的源码，这样对于更换零件和日后的维护会产生巨大的方便。

此事经过媒体报道以后，呼吸机公司威胁将要起诉医院和 3D 打印公司，理由是他们侵犯了专利权，没有授权就复制了零件。评论认为，这主要是因为成本，整套零件的市场价接近10000欧元，但是 3D 打印的成本为每个1欧元。

参考资料