仿真+AI技術為快消包裝行業賦能提速、降本增效、推動可持續發展。

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輕量化設計不僅關乎成本削減，更在于放大環保影響力。每減少一克材料，都能節省樹脂用量、減少廢棄物產生，且隨著貨架上數百萬件產品的規?；?，成效將十分顯著。而 PhysicsAI 讓我們能夠以前所未有的速度實現這些成果。

—— Kinetic Vision 開發總監

Shane Mooney

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關于客戶

自 1988 年成立以來，總部位于美國的設計與開發咨詢公司 Kinetic Vision 始終與《財富》500 強企業攜手合作，打造具有變革性的產品、流程及數字化優先解決方案。合作領域涵蓋多個垂直市場，包括快消包裝（CPG）、醫療技術、汽車、航空航天、供應鏈等。Kinetic Vision 團隊有一眾行業專家，擅長運用數字孿生技術進行產品、系統、流程及運營的開發與優化。這些多學科專家將人工智能（AI）等前沿數字工具與豐富的原型制作、測試及計量能力相結合，為客戶提供全方位支持。

 

面臨的挑戰

Kinetic Vision 的快消包裝客戶始終面臨著巨大壓力：需在不影響產品性能的前提下，降低包裝成本并改善可持續發展指標。據聯合國大學水、環境與健康研究所數據顯示，2021 年全球共生產了 6000 億個塑料瓶。從環保角度來看，塑料瓶無疑是材料輕量化的重點目標。輕量化設計通?？蓪崿F 20% 至 30% 的材料節省，這相當于每年減少數十億美元的塑料瓶被送往垃圾填埋場。

然而，傳統有限元分析（FEA）研究耗時耗力，往往需要數周甚至數月才能得出最優設計方案。這使得包裝工程師難以大規模探索替代幾何結構，導致潛在材料節省空間（據《未來市場洞察》2024 年吹塑塑料市場報告顯示，潛在價值達數十億美元）未能得到充分挖掘。

Altair解決方案

Kinetic Vision 采用了 Altair PhysicsAI? 這一具有突破性的 AI 驅動仿真方案，融合深度學習與歷史計算機輔助工程（CAE）數據的強大能力，可快速提供物理預測結果。通過利用歷史仿真數據訓練 PhysicsAI 模型，Kinetic Vision 成功以近乎即時的預測結果替代了冗長的有限元分析運算，將求解時間從數小時或數天縮短至數秒。

為驗證解決方案的準確性，Kinetic Vision 在四種非線性場景中，將 PhysicsAI 的結果與傳統仿真方法進行了對比。以下總結了仿真模型場景及其對應 PhysicsAI 模型的訓練相關數據：

1. 織物在行走人體上的貼合度建模

• 仿真工具：采用 LS-DYNA 運行的動態顯式模型
• 計算耗時：使用 64 個高性能 CPU，需 24 小時完成求解
• PhysicsAI 模型：基于 22 組仿真結果訓練而成
• 訓練時間：使用傳統 CPU，耗時 2.5 小時

1. 零部件第二、第三階段屈曲評估

• 仿真工具：采用 Abaqus 運行的動態顯式模型
• 計算耗時：使用 64 個高性能 CPU，需 2 小時完成求解
• PhysicsAI 模型：基于 180 組仿真結果訓練而成
• 訓練時間：使用傳統 CPU，耗時 48 小時

1. 吹塑工藝優化（瓶體制作）

• 仿真工具：采用 Abaqus 運行的動態顯式模型
• 計算耗時：使用 64 個高性能 CPU，需 7 小時完成求解
• PhysicsAI 模型：基于 47 組仿真結果訓練而成
• 訓練時間：使用傳統 CPU，耗時 9 小時

1. 瓶體頂部載荷擠壓應力與變形評估

• 仿真工具：采用 Abaqus 運行的動態顯式模型
• 計算耗時：使用 64 個高性能 CPU，需 35 分鐘完成求解
• PhysicsAI 模型：基于 45 組仿真結果訓練而成
• 訓練時間：使用傳統 CPU，耗時 7 小時

下圖片展示了 PhysicsAI 模型與傳統仿真相比的計算時間及準確性。該圖表顯示，計算速度實現了數量級的提升。同時，與有限元分析結果相比，AI 得出的結果準確性也很高（準確率在 87.5% 至 97.5% 之間）。借助這一技術，Kinetic Vision 主要快消包裝客戶的產品輕量化設計周期從數周縮短至數天，使這些品牌每年節省數百萬美元，同時大幅減少塑料廢棄物。

項目成果

Kinetic Vision 的產品包裝輕量化研究揭示了以下關鍵價值：

• 快消包裝企業可通過在多條高產量生產線中減少材料使用，每年節省數百萬美元成本；
• 通過輕量化、可持續的設計，每年可減少相當于數十億個塑料瓶被送往垃圾填埋場；
• 運行于標準 CPU 的 PhysicsAI 模型，其速度比傳統有限元分析快 350 倍至 4000 倍，同時準確率保持在 87.5% 至 97.5% 之間；
• AI 生成的結果既能達到仿真分析的工程嚴謹性，又能支持創新的規?；七M。

吹塑塑料制品無處不在，且大多數產品仍沿用傳統原型制作與測試方法進行保守設計 —— 盡管經驗證的仿真技術已存在數十年?？煜b設計優化所需的數百次仿真以及隨之而來的數周甚至數月時間，被視為產品快速推向市場、實現銷售的不必要障礙。

而 PhysicsAI 改變了這一現狀。其帶來的直接成果是，領先企業每年可節省數億美元成本，同時減少相當于數十億個塑料瓶被送往垃圾填埋場。例如，通過實現快速的設計迭代，PhysicsAI 助力 Kinetic Vision 及其快消包裝合作伙伴以前所未有的速度，推出了更輕便、更堅固、更具可持續性的產品包裝。

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