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。
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。
