6 způsobů, jak může AI startupům urychlit vývoj hardwaru

Mezi nápadem a fyzickým testem opakují hardwarové týmy stále stejný postup. Někdo načrtne změnu, někdo ji převede do CADu, tým zkontroluje geometrii, vybere materiál, posoudí vyrobitelnost, zadá díl do výroby, čeká, díl dostane, otestuje ho a začíná znovu. Produkt může být nový, ale postup je známý a AI už začíná některé jeho části urychlovat.

Využívání AI v podnikání je dnes běžné. Index Stanford AI Index pro rok 2026 zjistil, že v roce 2025 používalo AI alespoň v jedné podnikové funkci 88 % dotázaných organizací a 70 % z nich využívalo generativní AI někde ve své organizaci.

U hardwarových týmů je otázka konkrétnější. Jde o to, kolik času může AI ušetřit mezi rozhodnutím změnit díl a otestováním jeho nové verze. Díky spolupráci se zákazníky z oblasti robotiky a hardwaru vím, proč na tom záleží. Z 30 000 3D tištěných dílů jich více než 30 % prošlo zrychleným výrobním režimem. Při takovém tempu je úspora hodin před zahájením výroby stejně důležitá jako úspora času při samotném tisku.

Tady je šest oblastí, ve kterých už může AI pomoci.

1. Proměňte hrubý nápad v něco, co můžete upravovat

Pro zákazníky bez zkušeností s CADem nebývá první překážkou samotná výroba. Tou je vytvoření modelu, který lze zkontrolovat, upravit a nakonec vyrobit. Ne každá změna hardwaru vede k 3D tisku, ale u mnoha raných prototypů, krytů, konzol, přípravků, ochranných krytů a náhradních dílů bývá 3D tisk nejrychlejší cestou k fyzickému zkušebnímu dílu.

Zakladatel s dobrým nápadem a bez znalostí CADu si musel někoho najmout, ještě než zjistil, zda stojí za to nápad rozvíjet. To se mění. Nyní dostáváme modely vytvořené s pomocí AI od lidí, kteří nemají žádné formální vzdělání v CADu. Úspěšné modely jen zřídka vznikají na základě jediného zadání. Lidé dodávají rozměry, fotografie, měření, referenční předměty i ruční náčrt a AI jim pomáhá převést tyto podklady do prvního modelu, který mohou dále upravovat.

Stejným směrem se ubírá i výzkum. Na konferenci ICML 2025 CADFusion spojil velké jazykové modely s vizuální zpětnou vazbou, aby z textu vytvářel parametrické CAD sekvence. Jde o výzkum, nikoli o náhradu profesionálního CADu, ukazuje však, jak rychle se zdokonalují nástroje, které převádějí přirozený jazyk do CADu.

Pro startup spočívá praktický přínos v tom, že se rychleji dostane k prvnímu upravitelnému 3D modelu. Zakladatel může zadat: „Potřebuji kryt pro tuto skříň. Tady jsou rozměry, tyto čtyři šrouby musí zůstat přístupné a tato plocha nesmí přesáhnout tuto výšku.“ Výsledek nemusí být konečným dílem, ale je mnohem užitečnější než prázdná obrazovka CADu.

2. Prozkoumejte více variant, než vyrobíte prototyp

Každá fyzická varianta stojí peníze za materiál, strojní čas a dopravu. Po výrobě může tým zjistit, že konzola nesedí do okolní sestavy nebo že je třeba posunout montážní bod. Čím dříve tým tyto otázky prověří digitálně, tím méně zbytečných fyzických iterací možná bude potřebovat.

AI může přesunout větší část těchto experimentů do digitální fáze. Tým si může vyžádat alternativní geometrie, upravit rozměry a porovnat návrhy, než rozhodne, které varianty stojí za prototypování. To neznamená, že cílem je vždy vyrobit jen jednu fyzickou variantu. Týmy si stále mohou objednat několik fyzických variant v různých provedeních nebo z různých materiálů. Už nyní se setkáváme se zákazníky, kteří zadávají několik očíslovaných variant téhož dílu, obvykle ne proto, že se něco pokazilo, ale proto, že před investicí do výroby zkoumají více možností.

McKinsey odhaduje, že nástroje pro generativní navrhování by mohly zlepšit některé části výzkumu a vývoje v automobilovém průmyslu o 10 % až 20 % a jeden dodavatel uvedl, že produktivita vzrostla až o 30 %, když inženýři při tvorbě požadavků využívali generativní AI.

Tato čísla nejsou univerzálním příslibem pro vývoj hardwaru. Podstata je jednodušší. Digitální experimentování je stále levnější, a čím levnější je, tím pečlivěji mohou týmy vybírat, co pošlou do výroby.

3. Ptejte se na výrobu dříve

3D model je jen polovina práce. Pak přicházejí praktičtější otázky. Lze tuto geometrii skutečně vyrobit? Který výrobní proces je vhodný? Jaký materiál? Není stěna příliš tenká? Nezpůsobí některý prvek problémy při tisku?

Když nástroji AI zadáte zamýšlenou funkci dílu spolu s jeho vizualizací nebo základním 3D modelem, často dokáže ještě před předáním souboru do výroby navrhnout vhodné technologie a materiály a upozornit na možné problémy s geometrií. Inženýrům může také pomoci včas zvážit kompromisy při výběru materiálu, například zda se pro konkrétní model a způsob použití lépe hodí standardní materiál, varianta plněná uhlíkovými vlákny, nebo varianta plněná skleněnými vlákny.

Tím lze některé otázky, kterým se dalo předejít, posunout do dřívější fáze návrhu, než tým investuje čas a peníze do fyzické iterace. Jde o první posouzení, o nástroj pro předběžné prověření, nikoli o schválení návrhu inženýrem. Toto rozlišení je důležitější, když se díly z prototypů přesouvají do funkčních sestav.

4. Poskytněte AI kontext, který CAD soubor neobsahuje

Samotná geometrie vypovídá jen o části příběhu. Požádejte AI, aby do vašeho dílu přidala čtyři otvory, a přesně to udělá. AI ale neví, k čemu tyto otvory slouží, takže může pouze odhadovat jejich velikost, typ a umístění. Pokud tyto podrobnosti v zadání neuvedete, bude je muset předpokládat.

Nedávno jsme viděli návrh složený z několika dílů, jejichž součásti se daly sestavit, ale otvory, které měly být na jednotlivých dílech zarovnané, nebyly umístěny tak přesně, jak by je navrhl zkušený inženýr. Geometrické prvky sice byly přítomné, ale logika sestavení nebyla účinně předána.

Pravidlo pro hardwarové týmy je jednoduché. Popisujte, co má díl dělat, nejen jak má vypadat. Vysvětlete, jak díl funguje ve skutečném produktu: k čemu se připojuje, kam působí síla a které rozměry se nesmějí měnit. Lepší kontext vede k lepší geometrii.

5. Automatizujte rutinní kroky před zahájením výroby

Jakmile tým odešle soubor CAD k 3D tisku nebo externí výrobě, začíná další pracovní postup. Podle konkrétní zakázky může před zahájením výroby zahrnovat řadu rutinních kontrol a koordinačních kroků. Jde o drobnosti, ale dohromady mohou zdržet celý proces o hodiny nebo dny.

Základní úkony, jako je stanovení ceny, příjem zakázky a úvodní posouzení vyrobitelnosti, lze již poměrně spolehlivě automatizovat a jednoduché díly ze standardních materiálů mohou projít dalšími fázemi procesu bez běžného zásahu člověka. Průzkum Deloitte Smart Manufacturing Survey z roku 2025, který se týkal 600 vedoucích pracovníků velkých výrobců působících v USA, zjistil, že generativní AI již nasadilo 24 % z nich na úrovni závodu nebo celé sítě a dalších 38 % ji pilotně testovalo.

V Upside Parts pracujeme na interním systému, který pomocí několika agentů AI kontroluje příchozí objednávky podle faktorů, jako jsou geometrie, materiál, profil výroby a připravenost stroje. U způsobilých zakázek je cílem posunout schválenou objednávku k výrobě během několika minut, místo aby se čekalo na běžnou koordinaci; neobvyklá geometrie, specializované materiály, nejasné požadavky nebo zakázky s vyšším rizikem se přitom stále předávají ke kontrole člověkem. . Samotný tisk se tím nestane okamžitým. Tisk dílu může stále trvat několik hodin, ale zkrácení čekání před zahájením výroby urychluje celý cyklus.

6. Vědět, kdy je lidská kontrola stále důležitá

AI funguje nejlépe u jednoduchých dílů s jasnými požadavky a standardními materiály, u nichž lze problémy snáze odhalit a napravit. U složitých dílů je tomu naopak a chyba tam stojí mnohem víc než několik minut kontroly.

Právě v takových případech má lidský úsudek větší hodnotu. Plán NIST pro rok 2026 v oblasti AI a strojového učení v chytré výrobě vymezuje stejnou hranici: označuje aditivní výrobu, autonomní systémy, robotiku a digitální dvojčata za oblasti, v nichž AI postupuje kupředu, a zároveň požaduje spolehlivý, vysvětlitelný a důvěryhodný provoz v průmyslovém prostředí.

Vidíme to každý den. Systém AI dokáže vyhodnotit běžný díl a vyřešit zadaný problém. Zkušený výrobní inženýr se může podívat na složitý díl a dojít k závěru, že zadaný problém není ten správný.

Kratší cesta k dalšímu testu

Hardwarové odvětví se vždy bude muset vypořádávat s fyzikálními zákony, takže fyzické testování zůstává důležité. AI tento krok neodstraňuje. Pomáhá s digitální prací, která mu předchází. Úpravy návrhu a kontroly vyrobitelnosti probíhají ještě předtím, než se z jakéhokoli materiálu stane díl, a každý z těchto kroků se zrychluje.

Pro startup nebo malý inženýrský tým to znamená více přínosných testovacích cyklů se stejným počtem lidí. Celý postup od zadání po hotový díl zatím není spolehlivý pro každý výrobní scénář. Překážkou je příliš mnoho materiálů a okrajových případů. Některé jeho části už ale fungují, a jakmile se zkrátí čekání mezi jednotlivými kroky, hardwarové týmy se dříve dostanou k další iteraci.