上期，我们邀请了某机械制造集团公司数字化转型专家胡锦阳为大家分享了，如何以AI技术驱动智能生产线创新开发与工程效率提升。文章发出后，网友们留言提出了很多关于在汽车行业智能生产线的开发过程中AI技术应用与价值实现的问题。本期，数字化转型专家胡锦阳将为大家答疑解惑，如何借助AI、数字化设计与仿真等技术实现更加高效的智能生产线开发和创新。

Q1：在汽车行业智能化生产线的开发和设计过程中，主要有哪些难点和挑战？又是如何解决的？（难点突破）

       答：从我个人的经验和观察来看，汽车行业的智能化产线开发和设计，其主要挑战和难点在于：

       01.客户需求的多样性和不确定性。不同客户的需求各异，需要进行定制化的开发和设计，而且很多客户并不能清晰地描述自身需求，需要不断地去引导客户直至明确其具体需求。

       02.智能化程度要求高且技术更新快。客户对产线智能化水平的要求日益提升，这要求产线开发和设计要不断融入先进技术，持续创新。

       03.设计变更频繁与信息协同难。在开发和设计过程中，经常会面临设计变更频繁的问题，而且多人并行设计也会面临如何实现大量信息实时传递与高效协同的问题。

       04.设计资源瓶颈。特别是在开发设计过程中会涉及到复杂的结构设计、结构强度仿真分析、自动化工艺仿真以及产线虚拟调试等，通常会面临较大的算力瓶颈，这将影响设计质量和效率，严重的甚至会造成项目延期。

       解决上述的复杂的智能化产线设计问题，一般可从以下几个方面入手：

       一是增强需求管理能力，推进产线设计的模块化。引入专业的需求工程师，持续迭代以捕捉并明确客户需求，并通过建立通用模型库实现对已有设计资产的高度重用和快速变型设计。

       二是融入先进技术，推进产线设计的标准化。及时将AI、大数据、物联网等先进技术融入产线设计中，基于行业标准设计规范和已有经验做快速校核。同时，通过制定规范化、标准化的企业设计流程，实现复杂产线的标准化、规范化设计，小到一个零部件的设计都要做到标准化和规范化。

       三是建立高效协同平台，实现多人协同设计。利用云计算、协同设计软件等工具，促进设计团队之间的无缝沟通与协作，通过多人协同设计，提高设计效率，实现快速出图，并通过仿真测试和验证，不断优化产线设计以获得最佳结果。

       四是突破算力瓶颈，优化算力资源配置。采用高性能工作站、云计算服务等措施，动态调整并优化算力资源配置，提升仿真分析效率，确保设计质量与进度不受算力限制。同时，持续探索算力优化方案，以应对未来更大规模、更高精度的仿真分析需求。

Q2：智能化产线设计是一项复杂的系统工程，该如何提高设计效率？（性能分析）

       答：我们建立了涵盖制造工程、电气工程、机械零部件、电子元件等的智能设计标准件库，大幅提高了产线设计标准化与模块化程度。
       同时，产线设计开发中引入了仿真驱动的设计流程，通过对产线设计进行充分的仿真测试和验证，以确保能够按照设计要求稳定运行。此外，我们还通过多研发中心的并行研发设计和数字化协同来提升产线设计效率。

       由于产线设计对计算机的性能要求（尤其是CPU、内存和显卡）较高，我们也引入了惠普Z系列Z4 G5 AI工作站提升研发设计人员的工作和协同效率。惠普Z系列Z4 G5 AI工作站无论是内存、显卡还是CPU、GPU都具备高效的工作状态和强大性能，为设计人员带来了极佳的操作体验。而且，惠普Z系列Z4 G5 AI工作站通过了21,000+软硬件组合认证的广泛合作生态，并经过360,000小时严苛测试，能够保证各种软件的兼容适配，帮助我们更快速地设计出理想的产线方案。
Q3：您认为在产线研发和设计创新方面，如何更好地融入虚拟仿真和AI技术？对此又进行了哪些探索？（AI赋能）

       答：在产线研发和设计创新方面，通过融入虚拟仿真和AI技术，可带来多方面的价值，包括创建数字孪生体进行结构及工艺仿真验证和虚拟调试；实现生成式设计和AI增强的设计优化等，从而及早发现潜在的设计问题，提高设计方案的准确性和可靠性，减少实物原型制作成本，缩短研发设计周期。
       在虚拟仿真技术应用上，目前我们的主要应用场景包括耐久分析与结构强度分析、自动化工艺仿真和产线虚拟调试。其中，耐久分析与结构强度分析主要是利用有限元法对产线设计进行结构强度分析，并将分析结果反馈到CATIA工具中，以直观的三维图形或图表形式展示出来，我们能够直接观察到产线结构在不同工况下的表现，快速识别出潜在的强度不足或过度设计的区域，从而实现产线设计的优化。
       自动化工艺仿真和产线虚拟调试，都是通过创建数字孪生体，把物理世界下的验证和调试过程转移到数字世界中，不仅能更高效地验证和优化工艺设计、产线设计的合理性，也能快速响应响应节拍优化的需求，缩短研发设计周期。同时，我司也在积极拓展数字化服务，通过帮助客户建立工厂可视化系统，实时、多维度地展示工厂各业务信息，让管理层能够及时准确掌握工厂及产线运营全貌，实现数据驱动的运营决策，快速解决生产现场问题。

       除此之外，我们也正在探索在产线设计过程中充分融入AI技术。我们基于以往的项目经验积累，自主研发了AI模型训练平台并引入了大量算法，包括基于深度学习的航迹预测、用于分类和回归的决策树算法等，目的在于以AI大模型技术驱动智能产线开发过程中方案设计与验证效率的跃升，目前正针对实际业务场景开发和逐步训练行业模型。而惠普Z系列Z4G5 AI工作站作为得力助手，大大提高了我们开发、微调和调用AI模型的速度和效率。以开发一个机器人定位系统的运动轨迹预测模型为例，基于传统的PC对大量真实的环境信息和语义信息进行预测模型建模以及模型评估优化，由于其CPU和GPU的性能局限，一般需要15天左右，而基于惠普Z系列Z4G5 AI工作站的强大性能和算力来开发轨迹预测模型，仅需6-7天，其效率相较于传统PC提升了约55％。
Q4：请结合您的工作经验，展望一下未来智能化生产线的设计趋势和发展方向？（展望未来）

       答：智能生产线对于提升生产效率和产品质量，降低生产成本，增强灵活性和安全性，支持绿色可持续发展等方面具有重要意义，在现代制造业中扮演着至关重要的角色。我认为，未来智能化生产线的设计趋势和发展方向主要表现在三个方面：

       01.智能设计：也就是把以往积累的设计成果作为数据源头，利用AI技术模拟人工设计的基本逻辑，发展生成式智能设计模型。

       02.增强仿真能力：多物理场仿真、虚拟原型测试、机器人仿真与控制、工艺及生产流程仿真等能力将越来越多地融入到研发设计环节，多学科、多维度的仿真将成为智能生产线设计环节中不可缺少的一部分。

       03.“非标”设计标准化、模块化：智能化生产线所面向的客户千差万别且需求各异，决定了产线设计的非标准化和定制化，这既是产线设计的特点也是痛点。为了平衡客户多样性需求和供应规模效应，从“非标”中寻找参数化、模块化的路径，增加“可配置项”，实现模块化、标准化设计，将是智能生产线设计的重要发展方向。

       顺应这些发展趋势和方向，未来我们将基于惠普工作站持续进行智能生产线设计创新，提升产线设计和开发效率，以最快的速度将更具创新的产线方案交付给客户，同时确保产线方案的质量和性能符合客户的期望。