CATIA AI ~ จาก CAD ธรรมดาสู่การทำงานร่วมกับ AI ~

Dassault Systèmes ผู้พัฒนา CATIA กำลังสำรวจความเป็นไปได้ผ่าน 3DEXPERIENCE CATIA on Cloud โดยมีเป้าหมายที่จะใช้ AI ไม่ใช่เพียงแค่ในรูปแบบ Chatbot เท่านั้น แต่เป็นเทคโนโลยีที่สามารถสนับสนุนวิศวกรในการทำงานออกแบบในชีวิตประจำวันได้

วันนี้ เราจะมาดูทิศทางของ CATIA AI และดูว่ามันจะเปลี่ยนวิธีที่วิศวกรออกแบบในอนาคตได้อย่างไร

ตอนนี้ Generative AI สามารถเก่งในการสร้างสิ่งต่างๆแล้ว เช่น ข้อความและรูปภาพ แต่ในงานออกแบบทางวิศวกรรมยังต้องอาศัยปัจจัยที่ซับซ้อนมากกว่า เช่น คุณสมบัติของวัสดุ, หลักการทางฟิสิกส์, ข้อกำหนดด้านการผลิต และ ความรู้และประสบการณ์ด้านการออกแบบ

แนวคิดของ CATIA AI คือการนำข้อมูลและองค์ความรู้ในลักษณะนี้มาใช้เพื่อ ช่วยสนับสนุนวิศวกรในการตัดสินใจด้านการออกแบบให้ดีขึ้น

มีอยู่ 3 ด้านที่กำลังได้รับความสนใจเป็นพิเศษครับ

โดยทั่วไปแล้ว วิศวกรมักเริ่มต้นด้วยการพิจารณาแนวคิดการออกแบบที่แตกต่าง โดยอาศัยประสบการณ์และความรู้ของตนเอง จากนั้นจึงสร้างโมเดล และดำเนินการวิเคราะห์และประเมินผลต่อไป

ด้วย CATIA AI แนวคิดคือการสร้างตัวเลือกการออกแบบหลายรูปแบบโดยอิงจากข้อกำหนดและข้อจำกัดที่กำหนดไว้ จากนั้นวิศวกรสามารถนำตัวเลือกเหล่านั้นมาเปรียบเทียบ และเลือกแบบที่เหมาะสมที่สุดตามความต้องการครับ

ถูกต้องครับ แนวคิดนี้จะช่วยให้วิศวกรสามารถใช้เวลาไปกับ การประเมินทางเลือก การปรับปรุงแบบ และการตัดสินใจเชิงวิศวกรรม ได้มากขึ้น

แทนที่จะต้องเริ่มต้นจากการสร้างเรขาคณิตทั้งหมดด้วยตัวเองตั้งแต่ศูนย์ครับ

ถูกต้องเลยครับ

ในหลายโปรเจกต์การพัฒนา ปัญหาที่ท้าทายจริงๆ ไม่ใช่การสร้างแบบเริ่มต้น แต่คือการทำความเข้าใจว่า “จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงบางอย่าง”

CATIA AI จะช่วยวิศวกรในการระบุผลกระทบและปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ตั้งแต่ช่วงต้นของกระบวนการออกแบบ ตัวอย่างเช่น:

• ช่วยในการออกแบบแบบโมดูล โดยค้นหาโมดูลและรูปแบบการออกแบบที่คล้ายกันจากโปรเจกต์ที่ผ่านมา
• ตรวจสอบผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงแบบ (Design Changes) และผลกระทบต่อชิ้นส่วนที่เกี่ยวข้องรวมถึงเรขาคณิต 3D
• ช่วยในการกำหนดค่าความคลาดเคลื่อน (Tolerance) ตามฟังก์ชันของชิ้นส่วนและข้อกำหนดด้านการออกแบบ

นี่เป็นหนึ่งในปัญหาใหญ่สำหรับหลายบริษัทเลยครับ

ความรู้ด้านวิศวกรรมที่มีคุณค่าจำนวนมากถูกสั่งสมมาจากประสบการณ์หลายปี แต่ความรู้นั้นไม่ได้ง่ายต่อการเก็บรวบรวมหรือถ่ายทอดเสมอไป ในบางครั้ง ข้อมูลการตัดสินใจด้านการออกแบบในอดีตก็พูกอยู่เพียงกับวิศวกรคนเดียวเท่านั้น

CATIA AI จะช่วยให้สามารถนำองค์ความรู้ที่สั่งสมไว้นี้มาใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นครับ

โดยการนำข้อมูลการออกแบบในอดีตมาใช้ CATIA AI อาจช่วยให้วิศวกรสามารถค้นหาตัวอย่างการออกแบบที่คล้ายกัน ระบุขั้นตอนการทำงานที่เกี่ยวข้อง และชี้ให้เห็นข้อควรพิจารณาที่สำคัญด้านการออกแบบได้ในเวลาที่ต้องการครับ

แน่นอนว่านั่นเป็นเพียงส่วนหนึ่งของภาพรวม

แต่แนวคิดที่ใหญ่กว่านั้น คือการสำรวจอนาคตที่ CATIA AI สามารถช่วยวิศวกรได้ทั้งในด้านการค้นคว้า การตรวจสอบ และการตัดสินใจระหว่างกระบวนการออกแบบด้วยครับ

การออกแบบไม่ได้มีแค่การสร้างโมเดล 3D เท่านั้น แต่มันคือเวลาจำนวนมากที่ใช้ไปกับการค้นคว้า การตรวจสอบ และการตัดสินใจต่าง ๆ

ยกตัวอย่าง:

• “เราเคยออกแบบสิ่งที่คล้ายกันมาก่อนหรือไม่?” → ค้นหาจากตัวอย่างการออกแบบในอดีต
• “การเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลต่อชิ้นส่วนอื่นหรือไม่?” → ตรวจสอบกฎการออกแบบที่เกี่ยวข้อง → ปรึกษาวิศวกรที่มีประสบการณ์
• “สิ่งนี้จะก่อให้เกิดปัญหาในกระบวนการผลิตหรือไม่?” → ตรวจสอบผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นในด้านการผลิต

ถูกต้องเลยครับ

ลองจินตนาการว่าคุณสามารถถาม CATIA AI ได้เหมือนกับการถามเพื่อนร่วมงาน:

“เราเคยทำอะไรที่คล้ายกันมาก่อนหรือไม่?”
“แบบนี้เป็นไปตามกฎการออกแบบภายในหรือไม่?”
“คุณเห็นปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในกระบวนการผลิตหรือไม่?”

ในอนาคต CATIA AI อาจใช้ข้อมูลการออกแบบของคุณและองค์ความรู้ภายในองค์กร เพื่อให้คำตอบ ตัวอย่าง และคำแนะนำที่เหมาะสมกับบริบทได้ครับ

AI ไม่สามารถสร้างองค์ความรู้ด้านวิศวกรรมที่เป็นเอกลักษณ์ของแต่ละบริษัทขึ้นมาได้เองครับ

ดังนั้น เพื่อให้ AI สามารถให้การสนับสนุนที่มีประโยชน์และเฉพาะเจาะจงกับแต่ละองค์กรได้ มันจำเป็นต้องมีข้อมูลสำหรับการทำงาน เช่น ข้อมูลการออกแบบในอดีต เหตุผลของการตัดสินใจด้านการออกแบบ ความรู้ด้านการผลิต และองค์ความรู้ทางวิศวกรรมในรูปแบบอื่นๆ

นั่นจึงเป็นเหตุผลว่าทำไมการสร้างและดูแล ข้อมูลและองค์ความรู้ที่ AI สามารถเรียนรู้และนำไปใช้ประโยชน์ได้ จึงมีความสำคัญครับ

ถูกต้องครับ

โปรดติดต่อ

http://www.nss.co.th