引言
随着包装成为消费品关键的差异化因素，对智能设计、可持续性和高性能的要求比以往任何时候都更高 。为了满足这些复杂的期望，公司越来越多地采用先进的仿真方法，而现在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 又极大地增强了这些方法 。本文探讨了人工智能和机器学习如何彻底改变包装仿真、它们带来的实质性好处，以及正在改变这一领域的前沿工具 。
为什么包装行业需要仿真
- 优化设计和性能： 现代包装必须有效地平衡结构强度、制造成本和环境影响 。传统的物理测试方法通常耗时且昂贵。仿真使工程师能够评估包装行为的各个方面——例如抗跌落、抗挤压和抗振动能力——而无需制作大量物理原型 。
- 加速产品开发： 在开发阶段早期对包装设计进行仿真，可以在制造开始前识别并解决潜在问题 。支持 MODSIM（建模 + 仿真）的集成平台有助于更快的设计迭代，并能够直接使用 CAD 数据进行分析，从而简化流程 。
- 通过人工智能提高准确性： 基于历史仿真数据训练的机器学习模型，随着时间的推移，会逐步提高性能预测的准确性和可靠性 。像 SimAI 这样的先进工具，评估设计变体的数量可以达到传统仿真方法的 10 到 100 倍 。
- 无缝工作流集成： 借助直观的界面，支持人工智能的仿真工具正变得越来越易于非专家使用 。这使得设计团队能够直接在他们熟悉的设计环境中进行包装的仿真、评估和优化。
- 材料优化和自动化设计： 人工智能驱动的工具可以根据性能要求推荐最佳材料，甚至自主生成新颖的设计方案 。这种能力极大地支持了减重、提高成本效益以及遵守日益严格的可持续性标准的举措 。 。
人工智能和机器学习的应用实例：用例与工具
几家领先的软件提供商提供将人工智能和机器学习集成到包装仿真中的解决方案：
- 达索系统 (Dassault Systèmes - MODSIM + AI): 集成了人工智能用于自动网格划分、几何清理和优化等任务，显著加快了仿真设置速度 。
- Ansys SimAI: 无需运行完整仿真即可提供近乎实时的性能预测，允许用户快速探索广阔的设计空间 。
- 西门子 Simcenter (Siemens Simcenter): 结合了仿真和机器学习能力，特别适用于机电一体化和包装机械的优化 。
- Altair HyperWorks: 支持人工智能辅助的创成式设计和多目标优化，专为消费品包装应用量身定制 。
图1：人工智能集成的设计流程
人工智能驱动仿真的商业价值
将人工智能集成到包装仿真中可带来切实的商业利益：
- 加快上市时间： 人工智能将仿真周期时间从几天大幅缩短至几分钟 。
- 提高准确性： 机器学习模型利用历史数据来提高性能预测的精度 。
- 降低成本： 需要的物理原型更少，设计迭代次数减少，从而显著节省成本 。
- 可持续性： 有助于优化以减少材料使用，并促进在性能和环境影响之间做出更好的权衡 。
图2：人工智能驱动仿真的投资回报率驱动因
市场工具对比概览
下表对一些主要工具的特性进行了高级比较 ：
| 特性 / 工具 | 达索 MODSIM | Ansys SimAI | 西门子 Simcenter | Altair HyperWorks |
| 基于 AI 的工作流程 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 创成式设计 | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ |
| 实时预测 | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
| FEA 平台集成 | ✅ (Abaqus) | ✅ (Ansys) | ✅ | ✅ |
图3：工具比较
未来趋势
人工智能与仿真在包装领域的融合将进一步发展：
- 人工智能驱动的数字孪生： 创建包装和流程的虚拟副本，用于实时监控、预测和反馈循环 。
- 包装领域的生成式人工智能： 利用生成式人工智能自动探索和提出全新的、创新的包装设计概念 。
- 多物理场 + 人工智能： 将机械、热学和流体动力学仿真与复杂的学习算法相结合，进行整体分析 。
- 自动化合规性检查： 利用人工智能自动核对设计是否符合法规要求和可持续性基准 。
结论
人工智能和机器学习正从可选的增强功能转变为现代包装仿真的基础组成部分 。通过提供优化设计、自动化复杂任务和加速开发周期的强大能力，这些技术正在为全球范围内更智能、更快速、更可持续的包装解决方案铺平道路 。
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