Re: [閒聊] AI發達越來越焦慮已刪文
本叔機構工程師，分享一下最近兩個AI使用實例。
案例一：AI完全沒用
最近試產，有個壓感膠激活的很差。
那塊膠本來要把兩個零件黏在一起，其中一個零件改過，但接合面完全沒改。
工廠已經把壓頭的力調到上限了，還是黏得不是很好。
本叔的第一個想法，供應商建議壓十五秒，產線只肯壓八秒，當然黏不起來。
提出看法，當然馬上被產線噴回來。（攤手）
然後我就想，好吧，那就換一款膠吧。
接著又被PM噴回來，說案子這時候換膠來不及了。（攤手）
最後我其實也很好奇，到底是為啥改了跟接合面完全沒關係的地方會黏不好。
就跑了下FEA去模擬一下兩個設計的接觸面壓力。
跑出來發現改了那個看似無關的地方，接合面的受力分布完全不一樣。
不過我不是膠的專家，看不懂這兩種受力分布有什麼不同，
於是我就去問公司內部的AI。
AI鉅細靡遺地描述了膠的viscoelastic 力學性質，還建議我微調我FEA模型。
而我也不全信這AI，於是我要它幫我找相關文獻，
同時我也用換句話說的方式，問了其它幾款AI關於膠的基礎科學，
幾款AI的回答都前後連貫。
我學到了不少關於膠的科學知識，完全理解了問題的成因是什麼。
讓我深深了解到，要解這個問題，要採取的方案：
1. 增加壓合時間（被產線打槍）
2. 換流動性比較好的膠(被PM打槍)
3. 修模改回原來設計（會被全部人打槍）
於是最後的方案，是這個問題就不解吧，
反正膠黏不好要落摔測試才會有出現問題，那要是我們的產品被摔了，
肯定不是正常的使用方法嘛！好，一致鼓掌通過。
結論：
AI讓學了很多膠的知識，但實際上完全沒用。
案例二：AI有點神
最近有款很火紅的產品，裡面有個部件就是撓性機構，
我們想抄它，本叔就出馬了。
首先想到的其中一個問題，就是撓性機構的鐵片可能會挫屈（buckling)
而幾個工程師想要先算算理論值，免得正常使用他就buckle了
原本這類的計算，我都會先手搓一個MATLAb再跑FEA驗證。
現在有了公司AI，我就先手搓了一個基本情境，然後複雜的情境就叫AI去寫
AI大概花了兩分鐘幹了我之前要花一兩天邊想邊改的工作，
還考慮到了我沒想到的情境。
我倒不是驚艷它會寫code，畢竟這個使用案例已經很久了。
我驚豔的是它不但看得懂我的物理模型，
還自己找了我簡單情境沒出現過的材料力學公式，正確無誤地用了進去。
這些材料力學的東西雖然沒說很難，但也已經稍微超過了我大學時期學過的範疇。
結論：
AI有點神
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