人工智能是当今的现实。在大多数情况下，我们发现，稳健和自适应计算补充了人类的专业知识，而不是直接取代它。工程和设计新的和更有用的机器就是其中之一。
人工智能和机器学习正在改变我们设计机器和产品的方式，使我们的工业设备更加精确和高效，并为工程师提供优化和自动化工作流程的方法。以下是使用方式。
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带 AI 的生成设计
AI在机器（和一般产品）设计中特别令人兴奋的应用是生成设计。这是人工智能根据一组用户指定的标准设计新产品的地方，或者智能地优化现有产品，以提升稳定性、耐用性或效率。
例如，产品设计人员可以指定最终设计中使用的原材料的最大数量或其最小强度公差。然后，该算法找到满足这些标准的多个高效且可行的设计。
生成设计的应用已经比比皆是，包括设计汽车车身和发动机部件，以提高燃油效率，延长使用寿命。随着生成设计包含在工作流程中，一家公司使用智能设计来减轻重要部件的重量，同时提高其热管理性能。
AI与循环经济
到 2025 年，全球 AI 市场价值将达到 590 亿美元。这种增长的一个重要原因是，经济中的重要部分正在从上到下重新思考和重组，其核心是精益和智慧。
每个行业都必须变得更加节能，减少材料浪费，在生产新产品时更加谨慎和经济。客户需要这些东西，全球要求良好的环境管理也是如此。
这是”循环经济”的核心，麦肯锡将其描述为”增长逐渐与有限资源消耗脱钩”的核心。他们的研究发现，在欧洲广泛采用循环经济原则，可以帮助经济到2030年恢复1.8万亿欧元（约合近2万亿美元）的价值。
借助大数据，AI 主导的产品和机器设计可帮助公司实现重大的财务和其他优势：
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大数据使公司能够收集其 AI 工具所需的见解，以便随着时间的推移进行更智能的设计迭代。
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将用户数据集和售后数据集集成到智能产品设计中，有助于使工业机器和复杂的消费级商品更便于用户维修、更持久或更易于翻新和转售。这意味着在垃圾填埋场之前，去垃圾填埋场的电子和其他物理废物就更少了。
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工业设备和企业规划平台受益于从供应商、客户和更广泛的行业收集的数据，使人工智能使自我监控机器成为现实。工业输送带、自动导引车、机械臂和其他工具等生产手段正在从地面进行重新设计，并内置了数据收集和情报。
关键是现代传感器的质量和可负担性。传感器是生产设备和自动驾驶车辆如何收集信息并形成周围情况的图片。这对提高工业设备和机器人的安全性以及机器人的能力具有重大意义。
其中最重要的一项是将机器视觉转向检查零件以检查质量和安全的任务。
另一种是机器学习比人类更能帮助发现未来失败的预测者。传感器数据可发现并标记温度波动、异常振动以及机器运行时随时存在污染物等情况。这需要注意维护项目，以免它们成为设备故障或产品缺陷。
改进的机器人
除了传感器驱动的自感知制造设备外，人工智能还有助于使合作机器人与人类同事一起更安全、更有用。
人工智能的改进使机器人系统能够安全地与人类一起执行危险任务，同时吸收大部分物理风险。焊接重型部件只是一个例子——焊接行业预计在2022年以后会出现工作短缺，使其成为该技术的主要目标。
在这里部署智能机器是一种将现有人才转移到更高复杂性、高报酬的工作，或更安全但更精细的工作，同时节省潜在的成本和材料。
这也适用于需要安全、高效地运输大量物料或高度准确满足客户的配送和制造设施。自动化订单拣选机和存放机器人的专利设计竞争也持续激烈，显示了仓储和供应链环境中的可能。
智能设计的基础设施
人工智能使我们的物理基础设施和制造它的机器在设计、构建和维护阶段更具有”独立思考”的能力。荷兰拥有一座40多英尺长的桥梁，该桥采用机器智能设计，正如设计师所说，由自动定向3D打印机器人”在半空中打印”。
AI不仅是这座桥设计的盟友，也是维护桥梁的盟友。设计人员打算将传感器集成到桥的结构中，以主动监控其性能以及物理健康状况是否波动。
激动人心的时代
对于产品设计师、土木工程师、机器人专家、机械师和企业战略家来说，这是激动人心的时刻
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