Användningen av artificiell intelligens (AI) i 3D-produktdesign blir allt mer effektfull, särskilt i de inledande stadierna av bildskapande, brainstorming och konceptualisering. En mängd olika AI-konstgeneratorer som Midjourney, Stable Diffusion och DallE 3, samt chatbots som ChatGPT, erbjuder ett snabbt sätt att producera ett brett utbud av designkoncept. Unika funktioner som Midjourneys "kaos"-prompt är särskilt användbara för att skapa okonventionella och fantasifulla mönster. Att använda högre kaosvärden kan leda till ännu mer innovativa och oortodoxa idéer, som utmanar traditionella designnormer.
3D-produktdesign innebär att skapa en tredimensionell modell av ett påtagligt föremål, vanligtvis med hjälp av specialiserade mjukvaruapplikationer. Till skillnad från sin 2D-motsvarighet tar 3D-design hänsyn till djupet förutom bredd och höjd, vilket ger en mer komplett bild av objektet. Detta tillvägagångssätt är viktigt i många branscher, inklusive fordon, flyg, hemelektronik och möbler.
Slutmålet är ofta att skapa ett komplett koncept och slutlig design, innan produkten går över till tillverkning. Under de senaste åren har 3D-utskrift revolutionerat hur 3D-prototyper, modeller och slutliga delar skapas av material som kolfiber, aluminium, nylon och mer. . Inom en snar framtid kan automatisering möjliggöra en sömlös övergång av initiala AI-genererade designkoncept direkt till CAD-programvara, där de kan omvandlas till slutliga tillverkningsspecifikationer och skickas vidare i produktionslinjen.
Det är viktigt att notera att AI-genererade konstruktioner tjänar som utgångspunkt snarare än slutprodukten. Dessa initiala koncept påskyndar skiss- och brainstormingsstadierna, men kräver i slutändan mänsklig finess för att förfina. Verktyg som "remix" och "variera område" i plattformar som Midjourney gör det lättare att upprepa AI-skapade designs, särskilt när specifika funktioner, som besvärliga kanter eller hörn, behöver ses över.
En av de främsta fördelarna med 3D-produktdesign är dess snabba prototypkapacitet. Designers kan smidigt gå igenom flera iterationer av en produkt, justera dimensioner, material och andra attribut i en digital miljö innan de går in i fysisk produktion. Denna effektivitet sparar tid och resurser, vilket gör att företag kan komma ut på marknaden snabbare. Dessutom gör 3D-modeller det enklare att dela mellan olika team eller organisationer, vilket förbättrar samarbetet och minimerar missförstånd som kan bli resultatet av 2D-representationer.
Använda AI för 3D-produktdesign
Se den här videon på YouTube.
När designriktningen har stelnat och konceptet är förtydligat minskar AI:s roll. Även om AI snabbt kan hjälpa till att definiera specifikationer, är den inte lämpad för att tillhandahålla en produkt som uppfyller alla tillverknings-, kostnads- och användarupplevelsekriterier. Vid denna tidpunkt tar mer traditionella designverktyg över, även om vissa AI-drivna generativa designverktyg fortfarande kan vara användbara för specifika uppgifter, såsom materialoptimering eller stresstester. I grund och botten är AI för närvarande effektivare när det gäller att påskynda de inledande stadierna av designprocessen, tillhandahålla en uppsjö av idéer för inspiration och potentiellt vägleda designers mot innovativa lösningar som de annars kanske inte hade tänkt annorlunda.
Hur kan AI användas i 3D-produktdesign?
- Automatisering och effektivitet: En av de mest omedelbara effekterna av AI är automatiseringen av rutinuppgifter. Till exempel kan AI-algoritmer automatiskt generera designalternativ baserat på vissa kriterier, vilket sparar tid och frigör designers att fokusera på mer komplexa aspekter av designprocessen.
- Generativ design: Detta är en AI-driven teknik där designern anger specifika designmål och begränsningar i programvaran, och AI-algoritmen genererar flera designmöjligheter som uppfyller dessa kriterier. Detta tillvägagångssätt tillåter ett mycket större designutrymme att utforskas än en enda människa och kan resultera i innovativa och ofta oväntade lösningar.
- Materialoptimering: AI kan analysera olika kombinationer av material och deras inverkan på produktens prestanda i realtid. Detta kan leda till design som använder material optimalt, vilket minskar avfall och kostnader.
- Simulering och testning: AI-algoritmer kan snabbt simulera olika driftsförhållanden för att testa en produkts prestanda. Detta påskyndar den iterativa designprocessen eftersom designers snabbt kan göra justeringar baserat på tillförlitliga förutsägelser.
Se den här videon på YouTube.
- Personalisering: AI möjliggör mer effektiv anpassning av design, vilket resulterar i produkter som lättare kan skräddarsys efter individuella kunders behov. Maskininlärningsmodeller kan förutsäga kundernas preferenser baserat på deras tidigare beteende, vilket möjliggör mer personliga designalternativ.
- Samarbete: AI kan fungera som ett samarbetsverktyg mellan de olika aktörerna i designprocessen. Naturligt språkbehandling kan till exempel omvandla talat språk till designparametrar, vilket gör det lättare för icke-specialister att bidra till designprocessen.
- Kvalitetskontroll: Maskininlärningsalgoritmer kan tränas för att upptäcka inkonsekvenser eller defekter i 3D-modeller som kan undgå det mänskliga ögat, vilket förbättrar designkvaliteten och tillförlitligheten.
- Integration av försörjningskedjan: AI kan också utöka sina möjligheter bortom design till att inkludera lagerkontroller i realtid och logistik för försörjningskedjan, vilket gör det lättare att gå från design till produktion.
Se den här videon på YouTube.
Designers som kan utnyttja AI-verktyg kommer sannolikt att bli mer anställbara i framtiden. Den största fördelen är snabbheten och mångfalden av koncept som sedan kan förfinas fram till den slutliga lösningen. Varje gång en förfrågan matas in i en AI-generator produceras ett annat resultat, vilket vidgar horisonten för vad som är möjligt. Dessa genererade koncept kan snabbt delas med kunder eller förfinas i programvara som Photoshop för mer realistiska presentationer.
Läs mer Guide:
- Canva lägger till kraften i AI med Magic Studio
- 7 AI-verktyg för att designa webbplatser, från wireframe till slutlig målsida
- Bygg webbplatser med Midjourney, Chat-GPT och Figma
- 5 AI-verktyg som hjälper dig att bygga fantastiska webbplatser
- 5 fantastiska AI-verktyg för webbdesigners 2024
- Konvertera webbdesign till kod med AI Visual Copilot
