工業4.0和現代AI數據庫之間有密切的關聯。
從機械設計的角度來看
機械設計的3D軟體透過參數自動產出零件」其實是工業4.0與AI數據庫應用的一個非常典型範例，通常稱為參數化設計（Parametric Design）或自動化設計（Generative Design）。
1、什麼是參數化設計？
在SolidWorks、Siemens NX、Autodesk Inventor、Fusion 360 等CAD軟體中，設計者可以設定一組「參數」（例如長度、孔徑、角度、厚度等），軟體會根據這些參數自動產出符合需求的3D模型或零件圖。
2、與AI與數據庫的結合方式：
AI驅動參數優化 透過機器學習模型（例如根據過去設計與測試資料），AI可自動推薦或優化參數組合，使得零件更輕、更強或更省材料。 2. 自動化產出多種設計方案（Generative Design） 使用AI演算法，自動產出數百種符合某些條件（如強度、材料成本、重量）的設計，供工程師挑選。 3. 與數據庫連結的標準零件庫 設計軟體可與企業內部的數據庫串接，直接讀取標準零件（例如螺絲、軸承）的參數與模型，無需手動建模。 4. 回饋學習系統 每次產品設計、製造與使用過程中收集的數據（如失效率、加工困難度）都可以餵給AI模型學習，改進下一代設計。
舉個實際情境： 假設你是汽車零件設計師，需要設計一個懸吊臂。你輸入參數如： 最大負載重量 材料（鋁、鋼等） 安裝孔尺寸 空間限制尺寸 AI根據這些參數，並參考過去的性能資料，自動幫你產出10種不同的懸吊臂3D設計，並預測每種設計的強度與成本，讓你挑選最佳方案。
