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从那时起，工业自动化提供商和 GenAI 平台之间已经并正在形成许多合作伙伴关系，以开发旨在帮助自动化系统开发人员的工具。
这些合作开发了原型工具，专注于创建一个评估框架，以评估和改进 AI 在工业自动化背景下生成的响应。此类量身定制的 AI 解决方案旨在提高控制系统设计的效率、加快代码创建速度、回答产品问题、协助调试并产生创新想法。
使用GenAI进行生成式设计
生成式设计（Generative Design）是一种在各种工具中应用已久的方法，随着 GenAI 的集成，它正在经历重大演变。虽然生成式设计本身并不新鲜，并且长期以来一直使用传统 AI 来增强系统和产品设计，但 GenAI 的引入通过整合人机协同功能带来了一个新的维度。这种演变正在改变工程师和制造商构思、创建和优化自动化技术的方式。
区分使用传统 AI 的生成式设计功能与集成 GenAI 的新兴趋势非常重要。传统的创成式设计依靠预定义的算法和约束来生成设计选项，而 GenAI 引入了更加动态和交互的过程。借助 GenAI，人类专业知识与 AI 的生成功能相结合，可实现更直观和上下文感知的设计迭代。
从本质上讲，将 GenAI 集成到生成式设计中代表了创意过程的根本转变。与仅依赖 AI 算法的传统生成式设计方法不同，GenAI 的加入引入了一种更具交互性和迭代性的方法，工程师可以在其中提供反馈并指导 AI 系统寻求更理想的解决方案。这使他们能够探索广阔的设计空间，并根据指定的参数、约束和性能目标生成大量潜在设计。
这种方法特别适合复杂的自动化系统世界，其中多个变量和相互竞争的目标通常需要平衡，尤其是在产品开发和优化中。
生成式设计流程
生成式设计流程首先由工程师确定他们希望设计的自动化系统的关键参数和限制条件。其中可能包括空间限制、承重要求、能效目标、材料偏好和成本限制等因素。
此外，还要设定性能目标，其中可能包括周期时间、精度、可靠性和对不同生产场景的适应性等指标。
这些输入一旦确定，AI驱动的生成式设计系统就会开始工作。它可以快速迭代无数种设计方案www.cechina.cn，并根据指定标准对每种方案进行评估。这种方法的强大之处在于，它能够不受先入为主的观念或传统设计惯例的限制，考虑到人类工程师可能永远不会想到的设计方案。
例如www.cechina.cn，考虑一下创建新的物理产品（如航天飞机舱门的门闩）的过程。传统上，工程师会使用 Autodesk 或 AutoCAD 等工具为产品建模，创建原型，进行测试并分析结果。然后，如何将这些测试结果有效地应用到设计改进中就成了难题。在初步建模和测试之后，AI可以根据测试结果生成多种设计方案。例如www.cechina.cn，如果某个性能参数不理想，AI可能会提出五种不同的方法来改进设计，并对每种方案进行解释。
促进构思、标准化和可访问性
随着工业流程变得越来越复杂，对效率和可持续性的要求不断增长www.cechina.cn，寻找最佳设计变得更具挑战性。将 GenAI 与生成式设计相结合，有可能大大简化构思过程，快速生成创新解决方案，而工程师使用传统方法可能需要更长的时间才能构思。
将 GenAI 驱动的生成式设计应用于自动化系统，可以提高生成和评估多种设计方案的速度。在数小时或数天内，系统就能生成数百甚至数千个设计方案，每个方案都针对给定参数进行了优化。例如www.cechina.cn，如果可持续性是优先事项，则可以指导 GenAI 专注于环保设计选项。
这种适应性使该技术适用于广泛和复杂的工业应用，使工程师能够探索更多潜在的可能性。
另一个关键应用涉及确保与行业标准和最佳实践保持一致。GenAI 可以验证系统是否符合网络安全标准，例如www.cechina.cn，通过突出显示系统偏离既定规范的领域，帮助工程师保持项目之间的一致性和质量。
这项技术在跨工程团队标准化实践方面也显示出前景，尤其是在不同经验水平的工程师需要遵守相同的设计标准并使用一致的库的情况下。当跨不同站点或环境复制系统时，这种一致性非常有价值CONTROL ENGINEERING China版权所有，因为 GenAI 可以在保持整体设计完整性的同时提出适当的调整建议。
GenAI 在生成式设计环境中的另一个关键优势是它的可访问性。与通常以黑匣子形式运行且算法不透明的传统 AI 系统不同，生成式 AI 提供了更具交互性和易理解性的界面。用户无需成为数据科学家或 AI 专家即可使用该技术，他们可以使用自然语言提示，甚至可以说出他们的请求。
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