机器学习和人工智能（AI）通常是最新的流行词。但是，通常对于这些概念到底能提供什么感到困惑，尤其是在制造环境中。人工智能和机器学习不只是简单的编程智能和规则遵循，还需要大量数据来学习和预测未来的发展。在CAD中，真正的机器学习和AI可以帮助设计师创建更快，更轻松和更好的设计。

但是，这不是一个即时过程。就像亚马逊的Alexa或Google助手一样，命令会随着时间的推移而学习，并且每个系统在收集用户数据时都会有所改进。

DassaultSystèmes的SolidWorks高级产品组合经理Mark Rushton说：“现在，这确实是个鸡和鸡蛋的场景。” “如果机器学习支持的帮助不是立即有用的，则用户可能不会使用它，但是这样做，程序可能永远无法改善预测以变得有用。我们将机器学习算法引入了我们基于云的软件中，旨在帮助用户完成非常重复的日常任务的目标。我们每天都在努力使人们尽可能容易地使用它，但这是正确执行并增加重大价值的过程。”

CAD中的AI

尽管CAD中的AI仍处于开发的早期阶段，但重点是使软件能够通过智能设计来优化流程，从而使工程师更容易创建既高效又经济的设计。

Rushton说：“我们通过“设计助手”来帮助用户，这有助于预测用户下一步可能会做什么。“当用户必须进行选择时，如果他或她将半径或倒角应用于尖锐的边缘，则一旦选择了第一条边缘，就会弹出一个窗口，提示设计助手接管半径或倒角并将其合并到其他边缘上它可以预测设计师的下一步行动，然后相应地进行设计。”

如今，CAD中的AI超越了通常基于几何的选择，并且可以查看3D几何中的长度，方向和类似特征，并提出明智的建议。设计助手可以让用户应用所有智能设计功能，从而使设计过程自动化，而不是让设计者添加所有元素。

设计师与助手的合作越多，它将变得更加精致和直观。基于从设计师的选择中收集的数据，预测将变得更加智能。

Rushton说：“例如，如果用户创建了一个倒角的边缘，并且助手预测要合并的50个不同的边缘，然后再进行选择，则助手可能只预测20个选项。” “它会根据用户命令不断完善选择。它可以预测用户可能会做些什么。目前，我们确实看到了生产率的提高，但是我们也期望在装配环境中看到这种收益。”

Rushton指出，一个特别耗时的领域是设计人员需要将两个零件用CAD放在一起，因为用户必须将所有零件排成一排并消除所有自由度。AI实际上可以查看几何形状以及过去事物之间的连接方式，以及过去各个部分如何与其他部分连接并从中学习。助手可以提示用户以特定方式添加功能或设计。

Rushton说：“这实际上是关于自动化设计过程的信息。” “我们希望以这种水平的生产力为基础，并从简单的项目开始并以此为基础。”

对于新手或初级工程师来说，这可能会很有帮助，他们可能没有在该领域工作多年的工程师所拥有的丰富设计经验。CAD中的AI可以检查设计并提示进行更改以提高可制造性。除此之外，未来还有许多领域可以应用机器学习。

“在模拟和制造中，机器学习有巨大的机会，” Rushton说。“仿真与设计紧密相关。但是，仿真目前面临许多挑战，尤其是在确定最佳设置方面。机器学习可以解释结果并为用户提供有关如何为未来项目创建令人满意的设置的建议。 ”

使用AI在后台运行模拟类型的测试可以帮助用户在材质，几何形状和过程方面做出更好的决策。如果设计助手确定可以使用更便宜的材料替代具有相同期望结果的其他材料，则用户可以选择它。这将有助于创建更加经济实用的设计。

如今，CAD中的AI超越了通常基于几何的选择，并且可以查看3D几何中的长度，方向和类似特征，并提出明智的建议。

“ CAD是如此灵活，但是挑战之一是在设计时，实际上没有正确或错误的方法来完成某件事，” Rushton说。“因此，预测用户下一步将面临挑战。每个设计师在设计时都可以做出不同的选择，因此预测是主观的。这就是为什么系统收集的数据越多，预测越好的原因。 “这也不意味着要取代设计师，因为我们离取代人类创造能力还有很长的路要走。机器学习并不一定会在很多事情之外跳出思维。”

CAM中的AI

生产环境不断变化以满足客户的需求。公司需要更快，更便宜地建设项目。想法也很快进入市场。AI可用于减少CAM用户的重复功能和任务。

达索系统公司高级SolidWorks产品和产品组合经理Michael Buchli说：“人工智能的智慧可以开始理解那些重复的过程，并简化需要完成的任务。” “这并不一定是要取代人员，而是要腾出时间来处理下一个大创意，或者微调那些使自己的公司在竞争中脱颖而出的自动化技术。”

在传统的CAM中，有人参与其中并将工具路径放在上面。程序员对它做了很多的工具路径。程序员在头脑中进行了大量的计算和决策，以向CAM系统传达需要发生的特定情况。

“当您开始研究更复杂的高端CAM系统时，它们已开始将AI和机器学习结合在一起，程序员可以简单地将其放入机器单元中并捕捉我们想要去的零件，并将创建一个虚拟的双胞胎实际上代表了车间中将会发生的事情。”

通过在CAM中使用AI，如果该软件知道连续使用的特定机器，设置和功能，它可以提供真实世界制造过程的更好，更全面的图景。从那里可以通过深刻地提出更好，更有效的刀具路径和夹具选项来简化CAM过程。

CAM中AI的目标是简化和简化重复性任务，使其更快。在输出方面，公司将在车间开始更多地使用具有机器人技术和自动化的AI。

CAM中的AI面临的一大挑战是真正利用该技术所需的思维方式转变。工人通常习惯于工作流程和过程，不一定习惯进行重大更改。

Buchli说：“但是，由于当今事情发展如此之快，因此整合能够创造知识的知识流程可以使流程更成功，这可以帮助商店腾出更多精力去发展下一件大事。” “要使公司充分利用人工智能，经理和员工就必须熟悉并熟悉流程。人工智能使商店可以制定标准做法，并将重点转移到不总是维护这些流程，而是要放眼未来。”

与CAD中的AI相似，如果正确完成，CAM中的AI将成为本机工作方式。如果作为用户程序，AI能够接管工作流程和流程，则随着时间的流逝，它将预测所需的机器，夹具，工具和刀具路径。它可以了解用户正在做的事情，以减少将来类似过程的步骤。