PTC今天宣布斥资7000万美元收购生成性设计软件供应商Frustum，以及Autodesk、Dassault Systèmes和Siemens继续专注于扩展生成性设计能力，因此制造商可以选择多种人工智能和机器学习相结合的CAD和CAE（即模拟）。为什么这很重要？人工智能（AI）和机器学习（ML）作为未来最具影响力的两种技术被广泛讨论。在设计、工程和研发方面，用人工智能和机器制造来补充开发过程的潜在积极影响是惊人的：降低质量成本（目前平均制造商年收入的20-25%），提高产品成功率（这仍然非常低，80%以上的产品失败），通过第一时间准确地满足客户需求，缩短上市时间和实现收入的时间。由于制造业（特别是3D打印）需要优化设计拓扑和形状，以及产品开发团队面临的大量数据涌入，生成式设计的概念正在工程界和研发界受到越来越多的关注。他们意识到，从多个来源（如物联网的产品和资产、竞争和市场信息、制造流程以及社交商务网络上客户对您的产品的议论）中可以找到学习的黄金宝藏。对于任何一个产品管理、工程或研发的主管来说，这都太多了，人工智能和机器制造技术是他们的入口。当设计师、产品经理、开发人员和工程师在构思过程中集思广益，迭代地为新产品建模，或解决不可避免的产品和服务变化时，应用于创新数据库的机器学习算法只会增加考虑的选项数目的数量，最终导致没有产品和资产的数字孪生体可以通过提供可视化上下文，进一步增强这种基于ML的工程/研发流程，从而提高团队从产品到业务、供应链、制造和服务的沟通与协作。生成性设计是"数字化转型"对产品管理、研发、工程和创新意味着什么的一个例子——在新产品引进（NPI）过程中实现增强的、快速的决策支持。生成性设计的基本方面（大数据分析、机器学习、选择、决策支持和问题解决）可应用于您业务中的其他流程，包括工程、制造、供应链和服务。最终的结果是一个迭代的、封闭的循环，从而不断学习产品、流程和客户，从而获得更大的产品成功。在整个2019年，我将继续写关于生成性设计，以及更广泛的产品和服务创新转型。一如既往，我期待着在这一年里与您保持联系。