5 напрямів впливу AI на розробку продуктів
5 хв
19.05.2026
Штучний інтелект дедалі частіше обговорюють як технологію, що здатна суттєво змінити бізнес, виробництво та інженерну розробку. Але попри популярні уявлення про AI як про щось нове, незрозуміле або навіть загрозливе, у контексті продуктового дизайну й інженерії його роль значно практичніша.
За словами Джана Паоло Бассі, Senior Vice President of 3DEXPERIENCE Works у Dassault Systèmes, штучний інтелект фактично переводить комп’ютерні науки на новий рівень. Його цінність полягає не лише у зберіганні чи швидкому пошуку даних, а в здатності аналізувати великі масиви інформації та допомагати знаходити в них закономірності.
Для розробки продуктів це відкриває нові можливості: від виявлення проблем ще на етапі проєктування до генеративного дизайну, швидшої симуляції, аналізу відгуків користувачів і створення нових матеріалів.
1. Виявлення проблем ще на ранніх етапах розробки
У продуктовій розробці існує підхід, який називають shift left. Його суть знаходити та усувати проблеми якомога раніше в життєвому циклі продукту, бажано ще на етапі ідеї або дизайну.
Традиційно новий продукт проходить кілька стадій: ідея, дизайн, інженерна розробка, симуляції, виробництво, запуск і використання клієнтами. Часто проблеми виявляються вже після випуску продукту, і тоді команді доводиться повертатися до попередніх етапів, щоб виправити помилки. Це потребує часу, ресурсів і додаткових витрат.
AI може допомогти змінити цей процес. За словами CEO SOLIDWORKS Manish Kumar, чим раніше знайдена проблема, тим швидше й дешевше її можна виправити. Якщо потенційний недолік можна виявити ще під час проєктування, команда може уникнути його ще до того, як він потрапить у продукт.
Такий підхід допомагає:
- скоротити витрати на виправлення помилок;
- підвищити продуктивність команд;
- зменшити кількість відходів через виробництво неякісних або помилкових виробів;
- створювати надійніші продукти.
AI базується на попередніх даних і може надавати інженерам цінні підказки, які допомагають знаходити та виправляти проблеми вже на етапі дизайну.
2. Швидше та ефективніше створення нових продуктів
Штучний інтелект і машинне навчання не є новими для SOLIDWORKS. Компанія вже кілька років працює з AI/ML і випустила низку функцій на їх основі в різних продуктах.
У SOLIDWORKS AI розглядається як інструмент, який працює подібно до досвідченого дизайнера поруч із користувачем: допомагає, пропонує підказки, відповідає на запитання та допомагає уникати дорогих помилок.
У цьому напрямі виділяються два основні підходи:
- AI-інструменти для допомоги в дизайні.
- AI-інструменти для генеративного дизайну.
Design Assistant: автоматизація рутинних дій
Процес проєктування часто включає багато повторюваних дій, які потребують точності й уваги до деталей. Design Assistant у SOLIDWORKS використовує AI, щоб автоматизувати частину таких рутинних завдань. Водночас користувач контролює процес. AI не має переривати робочий процес або робити надто багато припущень. Його завдання ненав’язливо пропонувати логічні варіанти дій.
Наприклад, одна команда або один клік зі списку інтелектуальних опцій може допомогти автоматично створити кілька виборів, скруглень, кріплень, спряжень, форм чи інших елементів і точно розмістити їх у моделі. Це зменшує обсяг монотонної роботи, яку комп’ютер може виконати швидше.
Генеративний дизайн: більше варіантів на основі заданих параметрів
Генеративний дизайн дозволяє автоматично створювати кілька варіантів конструкції на основі вимог до продукту. Серед таких вимог можуть бути вага, міцність, тип матеріалу, довговічність, метод виробництва та вартість.
Вбудовані AI/ML-можливості дають системі змогу навчатися з кожної ітерації та покращувати дизайн у наступних поколіннях. Машинне навчання, як частина AI, дозволяє комп’ютеру з часом покращувати виконання конкретного завдання без прямого програмування кожного кроку.
Поки що AI для генеративного дизайну складних механічних конструкцій перебуває на ранній стадії розвитку. Але вже існують прості приклади, які демонструють потенціал цього підходу.
У CAD-системах генеративний дизайн може допомагати інженерам вводити цілі, параметри та обмеження, а система автоматично генерувати кілька альтернатив, які відповідають заданим критеріям. Це особливо корисно на концептуальному етапі, коли важливо швидко оцінити багато варіантів.
Швидше навчання та менше монотонності
AI може зробити SOLIDWORKS доступнішим для нових користувачів. Для новачків він здатен спростити старт і допомогти швидше розібратися з роботою. Для досвідчених користувачів, які щодня виконують багато схожих процесів або оновлюють наявні продукти, AI може зменшити обсяг повторюваної роботи.
У SOLIDWORKS уже доступна функція AI Command Prediction. Вона прогнозує наступну команду користувача й таким чином допомагає підвищити продуктивність і якість проєктування.
3. Симуляції в реальному часі
До появи програмного забезпечення для скінченно-елементного аналізу фізичне тестування було одним із ключових етапів перевірки дизайну. Інженери створювали фізичні моделі, щоб перевірити продуктивність, довговічність і можливі точки відмови.
Ранні FEA-рішення часто були складними у вивченні та використанні. Для інтерпретації результатів іноді потрібні були вузькопрофільні фахівці або зовнішні консультанти.
Сьогодні SOLIDWORKS одна з провідних 3D CAD-систем завдяки простоті використання та широкій функціональності. Команди розробки SOLIDWORKS працюють над тим, щоб зробити симуляцію доступнішою. Поєднання 3D-моделювання та симуляції — MODSIM — допомагає компаніям виявляти потенційні проблеми раніше в процесі проєктування.
Цифрове прогнозування поведінки конструкції у фізичному світі може значно зменшити, а в деяких випадках і усунути потребу у фізичних прототипах.
Водночас налаштування симуляції все ще може бути складним. Потрібно визначати граничні умови, навантаження, контакти та інші параметри. AI може допомогти і на цьому етапі, оскільки модель машинного навчання здатна засвоювати багато правил і використовувати їх для підготовки аналізу.
Генеративна модель у перспективі може запускати симуляції в реальному часі. Це означає, що інженери зможуть швидше отримувати варіанти конструкцій, які вже протестовані й оптимізовані з урахуванням реальних умов.
4. Перетворення даних підтримки клієнтів на покращення продуктів
Один із важливих напрямів застосування AI — аналіз даних клієнтської підтримки та зворотного зв’язку користувачів.
SOLIDWORKS багато уваги приділяє відгукам користувачів. Протягом понад 30 років ключові пропозиції клієнтів перетворювалися на реальні оновлення програмного забезпечення.
AI може посилити цей процес. Якщо навчити AI-моделі на великому масиві даних підтримки та відгуків користувачів, вони зможуть швидше знаходити типові проблеми, повторювані запити й тенденції, які люди можуть не помітити або виявити значно пізніше.
Це може допомогти:
- швидше реагувати на нові потреби користувачів;
- ефективніше розподіляти ресурси розробки;
- покращувати саме ті функції, які найбільше впливають на задоволеність клієнтів;
- використовувати попередній досвід QA, підтримки й реального використання продуктів для майбутніх покращень.
Правильно навчена AI-модель може створити середовище, у якому потреби клієнтів швидко й точно аналізуються, а компанія отримує основу для коротко- та довгострокових продуктових рішень.
5. Розробка нових матеріалів
Ще один перспективний напрям застосування AI — створення та вдосконалення нових матеріалів для промислового виробництва.
Подібна логіка вже використовується у фармацевтиці: штучний інтелект аналізує великі масиви даних, допомагає знаходити нові сполуки та пришвидшує ранні етапи розробки ліків. У виробництві цей підхід можна застосовувати для пошуку нових матеріалів, сплавів і конструкційних рішень.
За словами Джана Паоло Бассі, Senior Vice President of 3DEXPERIENCE Works у Dassault Systèmes, особливо перспективним є поєднання AI та 3D-друку. 3D-друк дає змогу швидше й економічніше тестувати нові сплави, працюючи з металевим порошком пошарово, без тривалих і ресурсомістких етапів традиційного виробництва.
Сучасні можливості 3D-друку також відкривають шлях до створення матеріалів із різними властивостями в межах одного виробу. Наприклад, окремі частини деталі можуть мати різну жорсткість або електропровідність завдяки програмованій зміні складу матеріалу під час друку.
Це може суттєво змінити підхід до проєктування складних конструкцій. Замість того щоб збирати механізм із багатьох окремих сегментів і моторів, у майбутньому можна буде створювати цілісні елементи з потрібними фізичними властивостями. Джан Паоло Бассі наводить приклад штучного пальця, який потенційно можна створити з одного шматка металу, а AI у такому випадку допомагатиме визначати точний склад матеріалу та його розподіл.
Окрему роль AI може відігравати у сталому дизайні. Якщо цілі сталого розвитку закладати в генеративні моделі ще на етапі проєктування, система зможе враховувати не лише технічні параметри, а й ширший контекст: походження матеріалів, стабільність ланцюгів постачання, витрати та етичні аспекти виробництва.
Такі задачі складно оцінювати вручну, адже вони поєднують інженерію, економіку, логістику та питання відповідального виробництва. AI може допомогти обробляти ці фактори комплексно й надавати інженерам точніші аналітичні підказки для прийняття рішень.
Як AI може працювати для бізнесу
Сучасні споживачі очікують не лише інноваційних і корисних продуктів, а й якісного досвіду взаємодії з ними. Компаніям потрібно швидко реагувати, впроваджувати інновації у стислих термінах і переосмислювати традиційні бізнес-процеси.
Виробникам важливо переходити від розрізнених інструментів і методів до інтегрованих хмарних рішень для розробки продуктів.
Для цього Dassault Systèmes пропонує портфель 3DEXPERIENCE Works із SOLIDWORKS, підключений до хмарної платформи 3DEXPERIENCE. Такий підхід має допомагати командам:
- створювати й поширювати дизайни;
- швидше отримувати та надавати зворотний зв’язок;
- перевіряти продуктивність, надійність і безпеку продуктів через симуляції;
- керувати даними, версіями, змінами, погодженнями й задачами;
- покращувати комунікацію між різними підрозділами — від офісу до виробництва.
Окремо варто підкреслити важливість віддаленого доступу до проєктних даних. Хмарна платформа 3DEXPERIENCE описується як єдине джерело правди для даних продуктових розробок, до якого команди, постачальники й партнери можуть безпечно підключатися з різних локацій.
Комунікація між учасниками команди автоматично відстежується в одному доступному місці, а управління даними вбудоване в платформу. Єдине визначення продукту оновлюється в реальному часі, тож учасники проєкту залишаються синхронізованими.
Висновок
Зв’язатися з нами
ТОВ “СОФТІКО”
Ми підберемо оптимальні рішення для вашого бізнесу та забезпечимо підтримку на кожному етапі.
