Una dintre cele mai puternice funcții asistate de AI este Mechanical Interfaces Prediction. Aceasta schimbă radical modul în care piesele sunt asamblate prin:
- Identificarea automată a suprafețelor funcționale: Sistemul analizează geometria și „înțelege” care suprafețe trebuie să interacționeze.
- Propunerea structurată a conexiunilor: AI-ul sugerează interfețe bazate pe gradele de libertate (DOF) ce trebuie constrânse între componente.
- Asamblarea automată (Mating): Prin funcția de Generative Assembly, sistemul poziționează și imperechează componentele automat, asigurând consistența designului pentru toate variantele de produs.
Funcția de predicție a interfețelor mecanice este disponibilă în cadrul aplicațiilor Product Structure Design și Assembly Design atunci când utilizatorului îi sunt alocate următoarele roluri specifice:
- Mechanical & Shape Engineer (MSX)
- Mechanical & Shape Designer (MES)
- 3D Tolerancing & Annotation Designer (TAD)
- Engineering Student (ENT)
- Engineering Expert for Education (EDE)
- Engineering for Education (EDG)
- Systems Engineering for Education (EDY)
Inteligența Artificială (AI) și tehnologia Machine Learning (ML) optimizează procesul de proiectare a ansamblurilor prin învățarea din bunele practici și din politicile de date ale organizației. Această tehnologie este utilizată pentru a asista utilizatorul în mai multe moduri:
- Identificarea automată a suprafețelor funcționale: Sistemul analizează piesele sau produsele 3D pentru a identifica suprafețele care joacă un rol funcțional în asamblare.
- Propunerea și prezicerea interfețelor: Pe baza componentelor, geometriilor și constrângerilor existente, AI-ul propune interfețe mecanice adecvate. Acestea sunt structurate și codificate în funcție de gradele de libertate constrânse între piesele conectate.
- Automatizarea sarcinilor repetitive: Funcția identifică tipurile de interfețe și numărul de ocurențe necesare (de la minim la maxim), facilitând asamblarea automată (mating) în contextul ansamblului.
- Crearea automată a reprezentărilor 3D: Dacă acestea nu există deja, sistemul creează automat o reprezentare a interfeței funcționale sub formă de formă 3D (3D shape), stocând copii asociative ale geometriei și menținând legătura cu datele sursă prin referințe externe.
- Asigurarea consistenței: Utilizarea AI-ului pentru predicția interfețelor asigură condiții de asamblare consistente pentru toate variantele de produs și minimizează efortul de modelare manuală.
Deși sistemul oferă aceste predicții automatizate, se recomandă ca utilizatorii să revizuiască și să valideze datele de ieșire pentru a asigura acuratețea și fiabilitatea designului.
Command Intelligence: eficiență cu 30% mai mare
Funcția Command Intelligence este o altă unealtă nou introdusă care utilizează învățarea automată pentru a anticipa intenția utilizatorului. În loc să cauți prin meniuri complexe, AI-ul îți oferă comanda cea mai relevantă în funcție de contextul curent. Această asistență proactivă poate aduce câștiguri de productivitate de până la 30%, fiind ideală atât pentru experți, cât și pentru studenți sau ingineri la început de drum. Mai multe detalii in documentul de mai jos, pagina 12.
https://www.tecmes.com.br/wp-content/uploads/2026/01/Novidades-CATIA-2026x-ebook.pdf
Mai multe despre modul cum este folosit AI-ul puteti gasi aici https://www.3ds.com/trust-center/trusted-ai