模擬不再只是一種驗證工具。許多企業——從跨國企業到中小型企業——都紛紛採用模擬驅動設計（Simulation-Driven Design）方法獲益。然而，由於根深蒂固的公司文化，或是認為模擬過於昂貴、複雜、不準確或根本不需要，仍有一些企業對此抱持懷疑態度。

本文我們將以「設計研發工程師製作支架為何不選擇模擬」的例，以及其延伸考量的問題來加以探討，帶您了解模擬驅動設計的效益。

他們錯失了什麼？

現今的創新產品若要實現快速上市，它們的設計必須符合以下要求：

效能（Performance）： 確保最佳的強度、重量、速度與品質。

永續性（Sustainability）： 採用新材料和新工藝、優先考量材料效率、強調易修復性設計，並鼓勵重複使用和回收。

經濟效益（Affordability）： 管理產品成本、持續維護、保固範圍以及維修便利性。

透過在設計過程的最早階段有效平衡這些經常相互衝突的要求，Altair 的模擬驅動設計解決方案始終將產品設計工程師的需求放在心上。這個理想的解決方案提供易於取用的模擬工具與工作流程，讓使用者能夠探索設計的效能和可製造性，而無需專業知識，例如 FEA（有限元素分析）分析師的知識。透過提早發現並解決潛在問題，它能減少在進入工廠佈署前所需的測試和原型製作時間。

回到前面的支架的例子：這是您可以使用 Altair 完全整合的模擬驅動設計解決方案所能做到的一個範例。

圖說：考量製造方法的典型優化工作流程範例，用以產出最終零件

效能（Performance）

透過在單一工具中連結設計、模擬和製造，可以利用從設計概念到驗證產品的「整合思維」來消除錯誤與疏忽。工程師可以利用這種設計自由度，同時評估並最佳化強度、剛度、重量效能、可製造性、品質和成本，從而更快地評估真正的可行性。

結合常見的 CAD 設計功能，並透過新一代隱式設計（implicit design）工具的增強，為隱式建模帶來了速度、可擴展性和穩健性。隱式建模是一種常用於複雜幾何形狀但沒有網格限制的技術。

圖說：探索 Altair® Inspire™ Mold，這是一款現代整合方法，旨在為設計師和產品工程師簡化射出成型元件的可製造性設計（DfM）

永續性（Sustainability）

尋找減少碳足跡和遵守日益嚴格的氣候相關法規的方法，是每個組織的首要願望。隨著供應商提供新的「更環保」材料，它們的特性可能與那些已被使用多年、並有大量專業知識支持的舊材料有所不同。在這種情況下，一個值得信賴的數據來源對於設計成功至關重要。

Altair Material Data Center (AMDC) 旨在成為 Altair® HyperWorks® 平台中材料數據的全面、單一來源，並且不斷擴充，最近值得一提的是，SABIC 新增了 SABIC 的一系列先進聚合物材料。AMDC 可直接在 Inspire Mold 中使用，進行精確的射出成型模擬，SABIC 透過值得信賴的、工業級的材料數據來增強從設計到製造的工作流程。

AMDC 不僅僅是一個資料儲存庫；其專有的材料數據，透過實體測試、材料建模和 AI 預測的增強，不僅擴展了材料表徵以增強模擬結果的信心，還賦予工程師準確、經過驗證的數據來最佳化效能。

經濟性（Affordability）

模擬驅動設計提供了設計最佳化，以滿足效能要求，同時減少材料使用、浪費以及隨後的回收。與製造工藝模擬整合後，設計工程師可以減少原型製作、實體測試，並避免後期昂貴的模具返工變更。

工作環境的模擬——例如熱效應、振動等——可以協助定義維護間隔和預測過早故障，以減少召回和保固索賠，而運動模擬則可以幫助維護時的便利性。誰會想為了更換車頭燈燈泡而拆卸整個汽車前部？

我們可以使用 AI 嗎？

當談到製造業模擬驅動設計中的 AI 時，儘管人們對 AI 的看法兩極，時常有「擔心 AI 取代人類工作」與「AI 能解決人們問題」二者的矛盾，但其說法是更有實質根據的。

AI 和機器學習 (ML) 已活躍於新材料開發中，透過預測特定的性質和用途來滿足當今需求，例如電池材料、永續聚合物等。同樣，AI/ML 能夠預測材料特性，以「填補」傳統測試標準中的空白。

一旦設定了規則，使用 AI 探索設計替代方案可以更快，並提供新穎的解決方案。同樣，製造工藝參數可以被最佳化和品質保證。

總體而言，AI 是產品工程師工具箱中的另一個工具，可以減少工程工作量、加速決策制定並推動永續設計。

了解更多

想了解更多關於 Altair 全面性的模擬驅動設計工具，歡迎閱讀【模擬擬驅動設計指南：從幾何建模到製造模擬】電子指南。