人工智能在今天的应用越来越广泛。在大多数情况下，强大且自适应的人工智能可以补充人类的专业知识，而不是完全取代它。人工智能在工程设计和机器任务领域的应用就是如此。人工智能和机器学习正在改变人们设计机器和产品的方式，使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。人工智能的衍生式设计衍生式设计是人工智能在机器和通用产品设计中令人兴奋的应用。在这里，AI根据一组用户指定的标准设计新产品，或智能优化现有产品以提高稳定性、耐用性或效率。例如，产品设计师可以指定最终设计中使用的最大材料量或其最小强度公差。然后，该算法会找到满足这些条件的多个有效且可行的设计。衍生式设计的应用非常广泛，包括设计汽车车身和发动机部件以提高燃油效率和延长使用寿命。由于衍生式设计包含在工作流程中，一家公司使用智能设计来减轻关键部件的重量，同时提高其热管理性能。人工智能和循环经济预测，到2025年，全球人工智能市场的价值将达到590亿美元。这种增长的一个重要原因是经济的重要部分正在以精益和智能为核心进行自上而下的重新思考和重组。每个行业都必须提高能源效率，减少材料浪费，并在生产新产品时更加谨慎和经济。客户需要这些东西，世界需要良好的环境管理。这是“循环经济”的核心，麦肯锡公司将其描述为“增长与有限资源的消耗越来越脱节”。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复苏。到2030年，欧洲市值将达到1.8万亿欧元，约合2万亿美元。人工智能主导的产品和机器设计可以利用大数据，帮助企业实现重大的财务和其他利益：大数据使企业能够收集他们的人工智能工具所需的洞察力，以便随着时间的推移设计迭代做出更明智的决策。将用户和售后市场数据集纳入智能产品设计有助于使工业机器和复杂的消费级产品更易于使用、更耐用或更易于翻新和转售。这意味着更少的电子产品和其他材料废物在可用之前最终被填埋。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，可以就如何分配资产、何时生产以及生产什么来满足需求做出更具战略性的决策。具有自我意识的工业机器人工智能使自我监控机器成为现实。工业生产传送带、自动导引车、机械臂和其他工具正在重新设计、收集数据并从头开始智能构建。关键在于现代传感器的质量和价格。传感器是生产设备和自动驾驶汽车收集信息并形成周围环境图片的方式。这对于提高工业设备和机器人的安全性以及机器人的能力具有巨大的意义。最重要的任务之一是将机器视觉转化为零件质量和安全检测的任务。另一个原因是机器学习比人类单独学习更善于发现未来失败的预测因素。传感器数据可以发现和标记温度波动、异常振动以及机器运行时污染物的存在等问题。这需要在它们变成设备故障或产品缺陷之前开始注意维修项目。改进的协作机器人除了传感器驱动的自我感知制造设备外，人工智能还可以帮助协作机器人与人类同行一起变得更安全、更有用。人工智能的改进使机器人系统能够与人类一起安全地执行危险任务，同时承担大部分身体风险。焊接重型部件只是预计到2022年及以后焊接行业工作岗位短缺的一个例子，使其成为这项技术的主要目标。在这里部署智能机器是一种将现有人才转移到更复杂、薪水更高的工作，或更安全但更精细的工作的一种方式，可能会节省大量成本和材料。这也适用于需要安全高效地移动大量材料或高度准确地满足客户需求的分销和制造设施。自动拣货机和自动堆垛机的专利设计竞赛也在全速进行，展示了仓储和供应链环境中的可能性。智能设计的基础设施AI使物理基础设施和构建它的机器能够在设计、建造和维护阶段“独立思考”。荷兰一座40多英尺长的桥梁是使用机器智能设计的，正如设计师所说，是通过自定向3D打印机器人“在空中打印”的。人工智能不仅是这座桥的设计者，更是这座桥的维护者。设计师计划将传感器整合到桥梁结构中，以主动监测桥梁的性能以及桥梁的物理健康状况如何波动以及是否波动。激动人心的时刻对于产品设计师、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。AI已经在改变人们监控他们所依赖的机器的方式，显着提高这些机器的自我意识和效率，并帮助人们找到新产品和新的人才解决方案。
