隨著企業(yè)努力提高產(chǎn)品性能，人工智能和機器學習將很快取代試錯法。雖然技術已經(jīng)占據(jù)了我們生活的許多方面，但我們的產(chǎn)品設計和制造過程在很大程度上仍停留在工業(yè)時代。企業(yè)努力高效地創(chuàng)造性能更好的產(chǎn)品，并保持低成本。經(jīng)過廣泛的試驗，他們得出了最好的設計。然后，他們將指令輸入制造機器，制造出數(shù)千種相同的產(chǎn)品或零部件，幾乎沒有定制空間。

這一切即將改變。我們正處于設計和制造產(chǎn)品革命的風口浪尖。具體來說，人工智能和機器學習將在以下四個方面改變產(chǎn)品設計和制造：

1、優(yōu)化多變量

產(chǎn)品設計師通常很清楚使用不同的材料會得到什么樣的結果。但當設計師必須平衡多個期望結果時，事情很快就會變得復雜。例如，在設計一輛汽車時，設計師不僅要優(yōu)化性能，還要優(yōu)化成本、耐用性、安全性和燃油效率。通過人工智能和機器學習工具，設計團隊可以快速迭代數(shù)千甚至數(shù)百萬種不同的潛在設計，然后把寶貴的時間花在算法確定的最有潛力的設計上。

在這種情況下，“設計”一詞通常指的是性能設計，而不是美學設計。雖然人類在創(chuàng)造具有消費者吸引力的精美產(chǎn)品方面仍然優(yōu)于計算機，但人工智能和機器學習可以計算出產(chǎn)品的微小變化將如何影響性能的幾個不同方面。對于設計團隊來說，這將是一個非常寶貴的改進，因為它將讓工程師們把時間花在工作中更有創(chuàng)造性的方面，而不是花費無數(shù)個小時的費力和低效的試錯實驗。此外，它將帶來更好的產(chǎn)品。

2、前所未有的定制

產(chǎn)品定制需要大量的體力勞動。即使是相當標準的產(chǎn)品，例如運動鞋，通常也需要配備數(shù)十名工人的裝配線。但人工智能和機器學習將很快為更自動化的產(chǎn)品定制打開大門。

例如，與運動鞋示例保持一致，新興技術將使每一雙運動鞋都可以完全定制，從而提高運動鞋的個人運動員性能。鞋子購買者將很快使用新的輸入設備，例如創(chuàng)建腳部壓力圖并捕獲信息的傳感器，這些信息將導致獨特的定制設計。然后，基于高級規(guī)范，生成式設計工具將自動合成設計，并將其轉(zhuǎn)換為機器可讀的匯編指令。

人工智能和計算的最新進展已經(jīng)將我們帶向了一個全新的世界，每個產(chǎn)品都是獨一無二的，具有前所未有的復雜性。

3、自動化試驗

對于許多產(chǎn)品來說，如果不先進行實驗，就很難甚至不可能預測其性能。例如，沒有任何數(shù)值模型可以幫助產(chǎn)品設計師確定給定的藥物在緩解患者癥狀方面的效果，或者太陽能電池在發(fā)電方面的效率。

雖然人工智能和機器學習并沒有消除對實驗的需要，但它們可以幫助研究人員有效地計劃甚至進行實驗。在不久的將來，我們將看到完全自動化的工作流程，設計師為期望的結果設置參數(shù)，然后機器人進行實驗并評估結果。

4、智能制造

如今，大多數(shù)制造系統(tǒng)都極其愚蠢。制造設備也許能夠以一致的速度生產(chǎn)出標準化的產(chǎn)品，但它不能評估和應對不斷變化的條件。然而，在制造設施中添加傳感器，以及將人工智能和機器學習算法分層到設備上，將使公司能夠使用更具動態(tài)性、響應性和彈性的智能制造流程。

例如，一個制造工廠的溫度一夜之間急劇上升，或者一臺機器被投入了一批與標準材料稍有不同的材料。如果沒有傳感器和智能系統(tǒng)，機器將繼續(xù)正常運行，而不會考慮環(huán)境或材料的變化。這可能導致延遲，機器退化和產(chǎn)品損壞。

相比之下，智能制造系統(tǒng)能夠檢測到故障，并自動適應不斷變化的條件。反過來，這可以改善質(zhì)量控制，降低成本，提高可靠性。

我們可能甚至無法想象人工智能和機器學習將如何改變產(chǎn)品設計和制造。畢竟，我們使用智能手機的許多方式在十年前是完全無法預見的。但是，通過學習如何在運營中使用這些技術，商業(yè)和IT領導者可以使自己處于行業(yè)的領先地位，并確保他們能夠為未來幾年可能帶來的任何情況做好準備。