每當一件商品安全無損地送達超市貨架或消費者家中，包裝在其中扮演著關鍵角色。目前市面上從食品、飲料到電子產品，包裝必須兼具保護性、輕量化、美觀設計，並符合生產線的需求；下述這些條件與特質，都逐漸成為包裝設計時必須考量的關鍵因素。 ● 確保生產線穩定運行，避免包裝過程中出錯。 ● 具備足夠強度與防水性，防止運輸過程中毀損。 ● 輕量化與美觀，降低運輸成本並吸引消費者購買。 ● 符合永續發展趨勢，減少材料浪費、提高回收率與提升生物分解性能。 在這樣的背景下，傳統的包裝開發流程往往面臨效率與創新的挑戰。如何在降低成本、減輕重量的同時，仍確保包裝的強度與功能性？如何在有限的時間內探索更廣泛的設計可能性？這些問題促使產業開始導入數位模擬技術，設計師需要更高效、精確的方式來測試與優化包裝設計。而如今，AI與機器學習（Machine Learning, ML）的結合，更進一步推動包裝設計的智慧升級。 SIMULIA Abaqus 模擬技術在包裝設計中的關鍵角色 數位模擬技術已成為現代包裝開發不可或缺的工具，透過SIMULIA Abaqus有限元素分析（FEA）模擬解決方案，可以精準預測包裝在真實環境中的表現，例如耐壓、抗摔、防水性能等。透過Abaqus模擬技術，設計團隊無需依賴大量實體樣品，即可在虛擬環境中進行設計驗證與優化，大幅縮短開發週期。 此外，運用設計實驗法（Design of Experiments, DoE）與最佳化技術，能夠探索完整的設計空間，在成本、重量、強度與環保需求之間找到最佳平衡。更重要的是，透過統一建模與模擬（MODSIM），在設計概念階段就導入模擬，直接從設計數據建立模擬模型，不僅能大幅加速產品開發，還能及早識別潛在問題，迅速找出根本原因並加以解決，確保設計更穩健、高效。 AI與機器學習如何提升模擬效率？ 雖然模擬技術能提供準確的物理分析，但傳統的有限元素分析（FEA）仍需要為每個設計變數重新進行計算，以求得物理特性，因此影響設計探索的速度。我們在MODSIM完成後導入AI與機器學習，正是解決這一痛點的關鍵突破。 在進行AI機器學習時，首先需要訓練類神經網路模型，透過少量的模擬數據，覆蓋設計空間中具代表性的區域，學習幾何形狀與其對應模擬結果（物理特性）之間的關聯性。這種方式可適用於暫態響應、穩態的標量物理響應以及3D全場預測，從而打造一個資訊更豐富、高效的產品設計環境。而訓練完成的代理模型（Surrogate Model）將透過額外的模擬進行驗證，當其精確度達到預期標準後，即可用於即時預測不同設計變數下的行為。相比於取代人工設計，AI更像是設計師的智慧助手，讓設計師無需等待傳統模擬的冗長運算，在幾秒內即獲得準確的設計回饋，以提升開發效率與決策品質。 圖1.透過AI賦能的MODSIM，設計師可在直覺式的介面中輕鬆調整設計參數，並即時觀察其對結構強度的影響 總體而言，這項技術的優勢包括： 即時設計評估： 機器學習模型可在幾秒內預測不同包裝設計的性能，協助設計師快速找到最佳方案。 全面探索設計空間： AI能夠分析更大範圍的設計變數，找出最佳材料分佈、結構形狀與製程參數。 降低開發成本： 減少對實體原型的依賴，並在早期階段即發現潛在問題，有助於減少不必要的修改成本。 賦能非專業用戶掌握模擬技術： AI技術結合MODSIM其直覺式的使用者介面，使非模擬專家也能快速上手，進一步推動企業內部的數位轉型。 圖2.寶特瓶受壓變形的3D物理場分佈：3D FEA（右）和 ML代理模型（左）之結果對比 圖3.兩個瓶身模型在挫曲行為上的曲線比較 AI賦能的智慧包裝模擬，迎向永續未來 隨著全球對環保永續的要求日益嚴格，AI與機器學習為包裝設計帶來了革命性的提升。透過達梭系統SIMULIA的AI解決方案，企業能夠在更短時間內開發出更輕量、更具成本效益、同時兼具提升強度與環保永續性的創新包裝。這不僅有助於提升產品的市場競爭力，也讓設計師能夠專注於創造價值，而非被反覆測試與驗證的流程所拖累。 AI與機器學習正在加速消費性包裝產業（CPG）的數位化轉型，企業能夠在減輕環境影響的同時，仍保持高品質、高效率的生產力。這場設計革命，正以前所未有的速度推動產業向前邁進。您準備好了嗎？ 與達梭系統SIMULIA展開合作：Machine Learning 解決方案 欲了解 機器學習（ML）結合 模擬（Simulation）技術，歡迎閱讀《機器學習：神經網路驅動的3D互動式設計探索》，該文章詳細說明了如何透過模擬資料訓練類神經網路，以及更多達梭系統SIMULIA利用AI驅動未來設計的解決方案。 資料來源： 達梭系統原文 關鍵字：AI、機器學習、ML、MODSIM、包裝設計