在工程和設計領域，優化生產力、提高品質和縮短上市時間的壓力比以往任何時候都更大。為了應對這項全球產業挑戰，CATIA 推出了一項名為「Sketch Generative Constraint」的 2025 年新功能，它有望徹底改變工程師創建、改進和驗證設計的方式。
此功能利用人工智慧 (AI) 的力量以全新的方式簡化設計流程、捕捉設計意圖並整合最佳實踐。共同探索該解決方案為辦公室帶來了什麼改變以及它如何推動工程設計領域的創新。
Sketch Generative Constraint－徹底改變草圖創作
在工業中，草圖是許多工程設計的基礎，而 CATIA Sketch Generative Constraint可以將這個過程提升到一個新的水準。透過利用來自大量工業草圖的人工智慧驅動的學習，此功能可產生一組適合設計環境的最佳約束條件。結果如何？提高了工程師的草圖創作效率和設計品質。
Sketch Generative Constraint的關鍵值：
- 捕捉設計背景：此解決方案了解設計的更廣泛背景，並確保限制與專案的特定要求相關。
- 適應使用者輸入：無論是新增還是刪除約束，您都可以以快速直覺的方式進行調整，根據您的獨特需求自訂設計流程。
- 高效能推理：比以前的命令版本更快，該功能可以實現快速迭代而不會影響品質。
- 最佳實踐捕獲：該解決方案透過從大量工業草圖中學習，幫助將既定的最佳實踐整合到您的設計過程中。
- 約束放置的自動佈局：忘記手動定位約束 – 此功能會自動排列它們，以實現更清潔、更有效率的工作流程。
- 完全約束草圖的最佳解決方案：如果您的設計需要特定的幾何關係，它會建議最有效的方法來確保草圖是完全約束的。
Sketch Generative Constraint的核心是圖形神經網路 (Graph Neural Network, GNN)，它從使用公司專有技術和技術標準設計的大量內部工業草圖資料集中學習。此神經網路增強了其生成約束的能力，這些約束不僅與上下文相關，而且針對效能和易用性進行了最佳化。
具體來說，此功能將透過加速初始草圖階段並提供智慧約束建議來幫助使用者節省時間。它還將確保該過程遵循既定的最佳實踐，從而降低代價高昂的設計錯誤的可能性。所有這些行動，在人工智慧的推動下，將提高整體生產力、設計準確性和上市時間，為更順暢的下游工程流程奠定基礎。
人工智慧在工程設計中的力量
從全球來看，Sketch Generative Constraint是一項將人工智慧無縫整合到設計過程中的尖端功能。透過利用先進的圖形神經網路並從大量的技術和知識庫中學習，工程師可以更快、更有效率、更精確地使用 CATIA 工作。隨著工程設計的不斷發展，這個創新解決方案讓我們看到了人工智慧如何以永續的方式增強工程師的能力，突破創造力、創新和效率的界限。無論是創建複雜的草圖還是優化設計序列，它將有助於優化設計過程的每個階段，確保以最高的生產力和最少的錯誤完成專案。
結論
將Sketch Generative Constraint等人工智慧解決方案納入您的 CATIA 工作流程不僅是技術升級，更是朝著改變工程設計的創建、優化和執行邁出的一步。
借助預測智慧的力量，工程師現在可以釋放新的生產力和創新水平，同時遵循最佳實踐並以前所未有的精度捕捉設計意圖。
這項突破性的功能將對工程行業產生影響，現在是充分利用其能力的時候了。利用CATIA 最新的生成式 AI 驅動解決方案擁抱設計的未來，讓您的設計走上成功之路。
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原文轉載來自: Alan Vigueur – Unlocking the latest AI capabilities for Engineering Design
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