从数字制造到设计赋能

写在前头
从Fablab实习完后再回到学校,体验了一些数控设备,开始对参数化有了一点粗鄙的认识,一直有一种奇怪的感觉让我心心念念,好像可以通过什么一种方式,将着一切给串联起来。从设计到生产,好像通过这些数字化设计生产技术,就可以非常快速自由的表达想法,这个让我非常的激动,感觉甚至瞥见了未来!所以我决定一定要分享出来。


原来是如何生产一个产品的

如果不是制造业的相关人员,或者说是像我一样的工科学生,应该不太关注一个产品是如何生产出来的,毕竟现代社会已经高度分工,大家只要做好自己份内的就好了。不过对于流水线生产还是应该不是很陌生,大量的工人在生产线上紧张有序的进行生产工作,虽然说非常的机械而且不太令人舒适,但是确确实实是高效的。

最早的福特汽车生产线

从福特汽车开始,通过使用简单化设计标准化生产以及采用流水线作业。世界掀起了大批量生产的产业革命。在此之前,汽车的装配都是在固定工位上面完成,由一个工人完成整个汽车的装配,这导致了汽车价格居高不下,所以福特汽车这种划时代的生产方式,使得福特成为了“汽车大王”。
生产流程

简单的设计便于生产和维修,标准化的生产模式易于复制和推广,所以现在很多的生产仍然也是沿用了这一套模式。从一开始的产品的设计,然后使用模具治具完成标准化的生产,再流水式作业完成装配,中间穿插着各种质检环节,到最终完成成品生产。

于是每次要上一个新的产品都是非常慎重的,都要经过长期调查和分析才会行动,因为每一个新的产品都需要重新调整过生产线,还要承担着一定风险。并不是想象的那么自由,而且当产品过气后,整个流水生产线就要面临淘汰。

数字制造与个人设备的兴起

随着计算机技术的发展,人们开始使用计算机辅助进行制造生产,通过数字化的手段对制造过程、制造系统与制造装备中复杂的物理现象和信息演变过程进行定量描述、精确计算、可视模拟与精确控制,实现对产品设计和功能的仿真以及原型制造,进而快速生产出符合用户需求的产品。从而诞生了大量的CAD/CAE/CAM的软件。


CAD

同时,机器人技术的快速发展,大量机械臂投入使用,同数控设备一起,构建自动化的加工生产车间。相较与过去那种使用标准化模具治具,加工中心直接可以从数字化模型,快速的完成生产,并可以灵活的调整,制造更加的柔性。


机械手与加工中心

增材制造技术也在蓬勃发展,从最初只能挤出塑料的小机器,到现在airbus用来制造舱门。20年不到时间,增材制造已经展现出其强大的能力。


3D打印优化后的舱门

不仅仅是机械制造的范围,在印刷电路方面,上海的幂方科技已经实现了对一些电容电阻LED等一些基础元器件的直接打印。只要通过给定的电路图, 就可以实现一个印刷。
幂方的打印电路

当然数字制造不仅仅只有这些,数字制造至于传统制造最大的不同,就是在数字制造的过程中,流动的不是大量的图纸而是信息。无论是前期的设计,还是后面对应的生产工艺,都化作数据,在云上地下,各个环节奔涌,连结,形成了一个有机的整体。也就是说,从一个想法只要能实现一个合理的数字化表达,就能够完成对应的生产。

而且现在,个人数字制造设备也越来越强大,现在只需要2000元,就可以买到一个精度不错的FDM的3D打印机,在某宝上面也出现了4000元的DLP,甚至五轴桌面数控,也不过2W。


pocket NC

可以预见,将来的数字制造设备会越来越易得,制造可能不在将成为障碍。

那么问题来了

现在常常说什么工业4.0,个性定制化时代,往往会把重点关注于制造上。其实我觉得,当设备变得易得,那么如何使用变成了关键问题。
想要进行大规模的定制化生产,是找一大堆的设计师的针对一个个定制化的需求进行设计,然后在制造环节再进行一个个工艺的适配调整?我觉得如果是这样,那怕是很难实现。

产品全生命周期

现在,产品数字化开发仍然是一个专业程度很高的事情,更别说想要进行全产品生命周期管理,每一个环节都不是一件很容易的事情。

设计赋能

于是我产生了一个很天真的想法,如果每人个人都可以做自己的设计,那不就没有问题了?
所以,要实现设计赋能,让每个人都可以表达自己想法的能力,这样就可以充分的将这些数字化设备给使用起来了。每个人都想表现自己,那么定制的时代便指日可待。

衍生式设计

现在也有很多的软件正在变得越来越易用,也提出了衍生式设计,也想尽办法让CAD到CAM完成更好的同步。同时steam教育现在也在推行,现在的小孩也早早的接触了到了三维设计3D打印。这些仍然还是不够,正在的问题不是软件的是否简单,画一个造型固然简单,而这个设计到底能否有实用性,所以我们一直以来都有着各种各样的标准,面对繁杂的标准,怎么能够让人简单的处理呢?
这让我想到现在当红的人工智能。通过对原作者的风格分析,从而进行进一步的创作。


人工智能“画作”《下一位伦勃朗》

这是一段程序生成的画作。不禁让我展开想象,既然可以通过分析一个作者的以前的作品从而了解风格,那么我们能否从现有的浩如烟海的现有设计文件中分析,从而去使用AI来辅助我们进行下一步的设计呢?

我想,这样实现真正意义上的设计赋能时,定制化的时代才是真正的到来!

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