您也在啟動第一個 AI 應用專案嗎？資料*顯示，高達86%的工程師認為AI是一項能帶動發展的關鍵技術。然而，對於想踏上 AI 之旅的工程師來說，找到可行的 AI 用例卻不容易。Altair的 Frictionless AI Global Survey 顯示，35% 的受訪者不是不知道從何開始使用 AI，就是認為通往商業價值的道路不明朗。

而在過去參加 Altair 舉辦的 AI Workshop 的工程師們也反映了相關情形，其中一部分人更提到「AI 被過度宣傳」；身為第一線的工程師，往往會認為 AI 帶來的影響被過度誇大，或者難以套用到他們的日常工作中。工程師如何應對 AI 的落地？如何真正讓 AI 導入到 CAE 應用中？這篇文章我們整理8個簡單的技巧，幫助您更快速地做決策、找到合適的 AI 應用案例。

1. 專注於優化而非大規模轉型

Altair 全球 AI Workshop的其中一位講者是一間跨國重型設備製造商的結構和模擬總工程師。他強調不要「做得過火」的重要性。要從優化設計屬性以滿足顧客需求的角度來思考，而不必想著要徹底改變產品或轉型組織。

AI解決方案可以幫助工程師擺脫手動設計和評估的循環，這些過程相當耗時、需要專業知識，且容易產生偏見。講者也展示了改進的幅度有多大。例如，他的團隊正受益於降階模型（ROM），使用高保真模擬來創建神經網路的訓練資料，進而創建一個AI驅動的動態模型。過去需要花費9個小時，現在有限元素（FE）模型現在可以在16秒內求解。

2. 定義產出

在工程領域的 AI 應用大多是機器學習方法，機器學習使用演算法來創建一個基於訓練資料的模型，以進行決策或預測。所以所有的機器學習專案都從一個簡單但關鍵的問題開始：你想預測什麼結果？事實上，許多AI專案失敗的原因都是因為目標從未明確定義。

3. 確保您有資料！

這點看似很基本，但機器學習需要大量完整且準確的資料。對某些企業來說，取得這些資料是一個挑戰。許多企業也難以處理大量混亂或非結構化的資料，這些資料很難為機器學習應用程式所用。

幸運的是，現在有許多易於使用且高效的工具可以自動化資料準備和清理的過程。AI也可以用來填補資料中的缺失值，甚至產生額外的資料點。Altair最近與一家材料產業的公司合作，將各種來源獲取的資料自動化然後整合並準備，以用於機器學習模型。這些模型產生高品質的合成資料來填補空白，減少了物理測試的需求，並加速了早期決策。

4. 領域知識比資料科學知識更重要

資料科學專業知識的短缺是我們常聽到的另一個挑戰。這點發生在各行各業中。根據美國勞工統計局資料，未來十年，對資料科學的需求預計將大幅增加36%，而所有職位的平均增幅為4%，使其成為美國增長最快的職位之一。但如果團隊沒有資料科學專職部門，也並非無法啟動專案。工程中成功的AI應用是由對資料、流程和產出有深入理解的人所驅動的。此外，低代碼和無代碼的AI工具正使得AI更加普及。現在也有許多工具直接具備 AI 功能，例如工程師現在可以輕鬆使用省時的工具，直接從CAD檔案中自動化形狀匹配並進行物理預測。

5. 從小處著手

導入AI有時不僅面對一定技術難度，文化阻力也很常見。過去AI workshop與會者一致認為，從小規模的行動開始，快速取得投資回報，是獲得企業團隊支持的有效策略。

您不必因為這項AI應用案例不夠引人注目就忽略它們。AI其實擅長「無聊」的事情，比如將許多耗時、重複的設計任務自動化。因此，它可以讓工程師有更多的時間來發揮他們技能、經驗和創造力。

6. 從他人身上獲得靈感

如果不確定要從事什麼AI專案，您也可以點擊下方連結裡解一些最近的AI應用案例，包括一家製造商如何更早地預測鋼鐵生產過程中的品質控制問題。所有這些專案都突出了AI的共同優勢，包括減少物理測試、縮短上市時間，以及支持更早、更明智的決策。

7. 不必過度追求完美

市場變化快，等待「完美」的應用案例、資料集或時機，往往會導致錯失機會。與其追求可能永遠不會出現的理想情境，不如專注於善用現有的資料或情境。工程師是天生的問題解決者，您可以從一個可行的應用案例開始，使用你擁有的資料，並在過程中不斷完善、迭代。而且如同許多講者所分享的，這些進展往往來自於邊做邊學。早期的迭代可能並不完美，但它們提供了寶貴的見解和動力。透過從小處著手再逐步進行迭代，你可以更快發現問題、調整解決方案並推動實際成果。

8. 尋求支援

Altair長期深耕工程領域，除了開創CAE解決方案，我們也致力於讓工程師輕鬆利用AI來驅動工程模擬。

有鑒於 AI 解決方案正持續為CAE的效率、品質等方面帶來改善，Altair 整理並隆重推出 【100 AI-Powered Engineering Use Cases（AI驅動工程100應用案例集）】，包括電子、汽車、航空航太、重工業等產業的成功案例。透過這份應用案例集，期待您可以將 AI 是為您工具箱中的一項新工具，啟動第一個AI專案。