随着公司努力提高产品性能，人工智能和机器学习将很快取代试错法。虽然技术已经接管了我们生活的许多方面，但我们的产品设计和制造过程在很大程度上仍停留在工业时代。企业努力有效地创造性能更好的产品，同时保持低成本。经过广泛的实验，他们得出了最佳设计。然后，他们将指令输入制造机器，制造出数千种几乎没有定制空间的相同产品或零件。这一切都即将改变。我们正处于产品设计和制造革命的风口浪尖。具体而言，人工智能和机器学习将通过以下四种方式改变产品设计和制造：1.优化多变量产品设计师通常很清楚使用不同的材料会获得什么样的结果。但是当设计师必须平衡多个期望的结果时，事情很快就会变得复杂起来。例如，在设计汽车时，设计师不仅要优化性能，还要优化成本、耐用性、安全性和燃油效率。借助人工智能和机器学习工具，设计团队可以快速迭代数千甚至数百万种不同的潜在设计，然后将宝贵的时间花在算法确定的最具潜力的设计上。在这种情况下，“设计”一词通常是指性能设计，而不是美学设计。虽然人类在创造吸引消费者的精美产品方面仍然优于计算机，但人工智能和机器学习可以计算出产品的微小变化将如何影响性能的几个不同方面。对于设计团队而言，这将是一项无价的改进，因为它将允许工程师将时间花在他们工作中更具创造性的方面，而不是无数小时的费力和低效的试错实验。另外，它将带来更好的产品。2、前所未有的定制产品定制需要大量的人工劳动。即使是相当标准的产品，如运动鞋，也常常需要配备数十名工人的装配线。但人工智能和机器学习将很快为更自动化的产品定制打开大门。例如，以运动鞋为例，新兴技术将允许每双运动鞋完全定制，从而提高运动员个人对运动鞋的表现。鞋履购买者很快就能使用新的输入设备，例如创建足部压力图和捕获信息的传感器，这些信息将导致独特的定制设计。然后，基于高层规范，生成设计工具将自动综合设计并将其转换为机器可读的装配指令。人工智能和计算的最新进展将我们带到了一个全新的世界，在这个世界中，每件产品都是独一无二的，并且具有前所未有的复杂性。3.自动化测试对于很多产品来说，不先做实验是很难甚至不可能预测性能的。例如，没有数值模型可以帮助产品设计人员确定给定药物缓解患者症状的效果如何，或者太阳能电池发电的效率如何。虽然人工智能和机器学习并不能消除实验的需要，但它们可以帮助研究人员有效地规划甚至进行实验。在不久的将来，我们将看到完全自动化的工作流程，设计人员可以在其中设置所需结果的参数，而机器人将进行实验并评估结果。4.智能制造今天的大多数制造系统都是彻头彻尾的愚蠢。制造设备也许能够以一致的速度生产标准化产品，但它无法评估和响应不断变化的条件。然而，在制造设施中添加传感器，并将人工智能和机器学习算法分层应用于设备，将使公司能够使用更具动态性、响应性和弹性的智能制造流程。例如，制造工厂的温度在一夜之间急剧上升，或者机器被送入一批与标准材料略有不同的材料。没有传感器和智能系统，机器将继续正常运行，无论环境或材料发生什么变化。这可能会导致延误、机器性能下降和产品损坏。相比之下，智能制造系统能够检测故障并自动适应不断变化的条件。反过来，这改进了质量控制，降低了成本并提高了可靠性。我们甚至可能无法想象人工智能和机器学习将如何改变产品设计和制造。毕竟，我们使用智能手机的许多方式在十年前是完全无法预料的。但是，通过学习如何在运营中使用这些技术，业务和IT领导者可以将自己置于行业的顶端，并确保他们为未来几年可能发生的一切做好准备。
