ออกแบบ Generative Design ยากเกินไปใช่มั้ย ตัวอย่างเหล่านี้อาจเปลี่ยนความคิดคุณได้

Generative Design เป็นการพัฒนาอุตสาหกรรมการผลิตที่น่าตื่นเต้นที่สุดที่ได้เห็นในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา ซึ่งฟังดูเหมือนเกินจริง หรือหากยังไม่มั่นใจเกี่ยวกับ Generative Design ทั้งหมด ลองดูบางตัวอย่างที่อาจจะเปิดความคิดใหม่ๆ ได้เล็กน้อย

แต่อันดับแรก จะอธิบายว่า generative design คืออะไรและไม่ใช่อะไร หนึ่งในเทคโนโลยีที่มักจะได้รับความสับสนกับ generative design คือ topology optimization ซึ่ง topology optimization ก็เป็นสิ่งสำคัญแต่เป็นซับเซตเล็กๆ ของสิ่งที่เป็นไปได้ด้วย generative design ซึ่งอาจทำให้สับสน และง่ายมากที่จะพลาด ดังนั้นสิ่งที่แตกต่างระหว่าง 2 สิ่งนี้คือ

พูดแบบทั่วๆ ไป คือ topology optimization ใช้พัฒนาการออกแบบที่มีอยู่ผ่านวิธีการและการทดลองแบบดั้งเดิมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพผ่าน algorithmic postprocess ซึ่ง topology optimization โดยปกติมักจะใช้ในการลบวัตถุจากการออกแบบและการตรวจสอบผ่านการ simulation แสดงให้เห็นถึงการทำซ้ำที่น้อยที่สุดที่ยังคงตรงกับชุดขั้นต่ำของลักษณะการทำงาน ด้วยเหตุนี้ นี่จึงเป็นกระบวนการที่มีประโยชน์สำหรับการลดน้ำหนักของการออกแบบที่มีอยู่ แต่นี้ไม่ใช่วิธีของการสำรวจโซลูชั่นทางเลือกในการแก้ปัญหาของ topology optimization ซึ่งไม่ใช่ generative design

สิ่งที่ topology optimization ไม่ได้อธิบายถึงคือการออกแบบที่ได้รับการพัฒนาผ่านวิธีการแบบดั่งเดิมเป็นหลักการคาดเดาที่ดีที่สุดของวิศวกรของวิธีการแก้ปัญหา ด้วยการ predefined รูปทรงเรขาคณิต อัลกอริทึ่มที่มีประสิทธิภาพนั้นมีข้อจำกัดมากเกินไปตั้งแต่การค้นหาคำตอบในการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดและเหมาะสมที่สุด สิ่งเดียวที่อัลกอริทึ่มสามารถทำในจุดนั้นได้คือการใช้การคาดเดาของนักออกแบบและทำให้ดีขึ้นกว่าเดิม เป็นไปได้ที่ผลลัพธ์จะขับเคลื่อนการคาดเดาได้ดีโดย smart engineering--แต่มีโอกาสที่จะไม่ใช่ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด และถ้าเป็นเช่นนั้น topology optimization ทั้งหมดสามารถทำการสร้างผลลัพธ์การคาดเดาอย่างค่อยเป็นค่อยไปได้ดีขึ้น

ในทางกลับกัน Generative design ลบการคาดเดาจากส่วนการสร้างรูปทรงเรขาคณิตของกระบวนการ ด้วย Generative design หากบอกว่าคอมพิวเตอร์คือหัวใจสำคัญ : "ถึงไม่ทราบวิธีการแก้ปัญหา แต่ก็รู้วิธีการกำหนดปัญหา" จะเริ่มกระบวนการนี้โดยการรวบรวมข้อจำกัด (เช่น การ loads หรือ mounting points) และการสร้างลักษณะที่ต้องการ (เช่น น้ำหนัก ปัจจัยความปลอดภัย และเทคนิคการผลิต)

generative design ใช้ความสามารถและความรวดเร็วของ cloud ในการสำรวจทุกตัวเลือกทางเรขาคณิต การส่งคืนตัวเลือกหลายร้อยที่ขึ้นอยู่กับวัตถุ กระบวนการผลิต ความต้องการประสิทธิภาพการทำงาน เมื่อเข้าใจวิธีการแก้ไขปัญหาการออกแบบจำนวนมาก จะสามารถตัดสินได้ว่าตัวเลือกใดเหมาะสมกับโครงการมากที่สุด

วิศวกรมนุษย์มักจะให้ความสำคัญกับข้อจำกัดของการผลิตในการออกแบบของพวกเขา ทั้งแบบตั้งใจหรือไม่ตั้งใจ นี่คือความลำเอียงทางประวัติศาสตร์ที่คอมพิวเตอร์ไม่มี---ดังนั้น จึงสามารถสร้างโซลูชั่นการออกแบบมากมายที่สมองมนุษย์อาจจะไม่เคยฝันถึง และนั่นก็เป็นอีกเหตุผลว่าทำไม generative design จึงเป็นสิ่งที่แตกต่างไปจาก topology optimization ซึ่งใช้ไอเดียการออกแบบของมนุษย์ที่สร้างขึ้นอย่างครบถ้วน (และอคติทั้งหมด) และทำให้ดียิ่งกว่า

หากสัญญาของ generative design ฟังดูไกลจากความเป็นจริง นี่คือตัวอย่างที่เกิดขึ้นในโลกความเป็นจริง บริษัท เช่น General Motors, Claudius Peters, Airbus และอื่นๆ ที่ได้นำเทคโนโลยีนี้มาใช้งานสำหรับทุกสิ่งจากการสำรวจการออกแบบในการรวบรวมชิ้นส่วน

วิศวกรของ GM ได้ใช้ generative design ในการออกแบบ seatbelt bracket ใหม่ แทนที่แอสเซมบลี้ 8 ชิ้นส่วนด้วยชิ้นส่วนเดียวที่มีน้ำหนักเบาลง 40% และแข็งแรงขึ้น 20% ซึ่ง bracket นี้เป็นสิ่งที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ดังนั้นรูปร่างหรือความสวยงามจึงไม่ใช่สิ่งที่สำคัญ สิ่งสำคัญคือสิ่งอื่นๆ เช่น น้ำหนัก ความปลอดภัย ชิ้นส่วนที่น้อยลง ความยั่งยืน และความสามารถในการผลิต และประโยชน์ที่อยู่ใกล้เคียงของการลดจำนวนของชิ้นส่วนในการผลิต การติดตาม และการรวบรวมที่นำไปสู่การประหยัดและง่ายมากขึ้นต่อกระบวนการทำ

บริษัทอื่นๆ กำลังมองหาการปรับปรุงผ่าน generative design คือ Claudius Peters Projects GmbH ที่ก่อตั้งขึ้นมามากกว่า 100 ปีแล้ว Claudius Peters ผู้ผลิตและการซื้อขายการจัดการวัตถุ และระบบการประมวลผลสำหรับอุตสาหกรรม gypsum ซีเมนต์ ถ่านหิน อะลูมินา และการจัดการสินค้าส่วนใหญ่ ทีมที่ Claudius Peters ได้ใช้ generative design เพื่อนำไปปรับใช้กับการออกแบบและการผลิตบางสิ่งของอุปกรณ์ที่ใหญ่ที่สุด ด้วยผลของ generative design ที่เป็นเหมือนแรงบันดาลใจ ทีมวิศวกรย้อนกลับใช้ผลลัพธ์เหล่านี้ในการผลิตการออกแบบใหม่ที่สามารถสร้างโดยการใช้วิธีการผลิตแบบดั่งเดิม การปรับปรุงการออกแบบจะช่วยลดน้ำหนักของอุปกรณ์นี้ไป 25% โดยประมาณและลดจุดอ่อนที่ก่อให้เกิดความท้าทายในอดีต

บริษัทด้านการบินของยุโรป Airbus ได้ใช้ generative design ในการสำรวจการเปลี่ยนแปลงต่างๆ มากมายเพื่อแบ่งห้องโดยสารเครื่องบิน โดยการออกแบบที่ได้มีน้ำหนักเพียงครึ่งหนึ่งของการออกแบบก่อนหน้านี้ ซึ่งประหยัดค่าเชื้อเพลิงได้หลายล้านดอลล่าร์ในขณะที่ยังคงเป็นไปตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยทั้งหมด การออกแบบใหม่จะทำให้มีความแข็งแรงและประสิทธิภาพมากกว่าแบบเดิมที่มีการบินมานานหลายทศวรรษ

และในวิดีโอด้านล่างนี้ จะสามารถเห็นรถจักรยานยนต์ Lightning ที่ใช้ generative design ในการออกแบบ swingarm ใหม่ (ส่วนหลักของช่วงล่างหลังของจักรยานยนต์) ไม่มีผลลัพธ์ไหนที่จะเป็นไปได้ด้วย topology optimization : การสำรวจข้อแตกต่างที่แท้จริงของตัวเลือกที่ใช้ได้ทั้งหมดเพื่อการค้นหาผลลัพธ์ที่ดีที่สุด GM, Claudius Peters, Airbus, และ Lightning Motorcycles ไม่ได้เริ่มด้วยรูปทรงเรขาคณิต พวกเขาเริ่มด้วยปัญหาและผลลัพธ์ที่ต้องการ แล้วจึงนำไปประมวลผลด้วยคอมพิวเตอร์

เป้าหมายสุดท้ายสำหรับกิจกรรมด้านวิศวกรรมเพื่อให้เกิดความสมดุลย์ที่ถูกต้องระหว่างประสิทธิภาพและค่าใช้จ่ายสำหรับความท้าทายในการออกแบบที่ได้รับ แต่วิศวกรจะมีข้อจำกัดด้านเวลาและพลังงานที่พวกเขาสามารถใช้ได้ในปัญหาการออกแบบ แต่คอมพิวเตอร์ไม่มีข้อจำกัดเหล่านี้ ดังนั้นจึงสามารถสำรวจตัวเลือกที่ถูกต้องทั้งหมดได้ตามจริง และเนื่องจากเทคนิคการผลิตสารเติมแต่งและการผลิตขั้นสูงอื่นๆ ตัวเลือกเหล่านี้สามารถสร้างขึ้นได้ในท้ายที่สุด สำหรับครั้งแรก ความสามารถในการผลิตไปได้ไกลมากกว่าความสามารถในการออกแบบ

ปัจจุบัน ยังห่างไกลมากของสมองวิศกรรมที่รวบรวมจะสูญเสียในงานปกติที่ไม่ได้นำไปสู่ผลิตภัณฑ์ใหม่ที่เป็นนวัตกรรม generative design ได้ใช้ประโยชน์จากคอมพิวเตอร์ในการทำสิ่งที่คิด ที่จะช่วยให้วิศวกรใช้พลังสมองเพื่อนวัตกรรมได้---การแก้ปัญหาที่ยังไม่รับการแก้ไข

generative design ต้องการเปลี่ยนความคิด แต่เพียงจินตนาการถึงปัญหาที่น่าทึ่ง นักออกแบบและวิศวกรของโลกสามารถแก้ปัญหาด้วยคอมพิวเตอร์ได้ในฐานะ partner ไม่ใช่เป็นเพียงแค่เครื่องมือเท่านั้น ไอเดียจะก้าวไปข้างหน้า และผู้ผลิตจะส่งมอบผลิตภัณฑ์ได้มากขึ้นกว่าเคย ในเวลาที่น้อยลง ต้นทุนที่ลดลง และระดับนวัตกรรมที่สูงขึ้น

generative design ที่มีอยู่ในขณะนี้ นักออกแบบและวิศวกรทุกคนในปัจจุบันได้เข้าถึงพลังการประมวลผลมากขึ้นกว่าที่มีอยู่บนโลกมา 7 ปี

ซินเนอร์จี้ซอฟต์ ตัวแทนจำหน่ายซอฟต์แวร์อย่างเป็นทางการและถูกต้องในประเทศไทยของออโตเดสก์ สำหรับท่านที่ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ สามารถสอบถามได้ทางเจ้าหน้าที่ซินเนอร์จี้ซอฟต์ที่ This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. หรือ 085-323-5453, 02-692-2575 หรือทาง Online Store ทางเรายินดีให้คำปรึกษาอย่างมืออาชีพ