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机械工程师 · 任务逐条
分析单位是任务,不是职位名称。下面每一条都带着它的方向、这条判断是有证据还是平台推断、判断的理由,以及它没有确立什么。
这一页上的每一项任务#
需求与概念
仍由人主导≈ 平台推断把产品或机器必须做到的事变成性能要求,并选出一个能制造、能测试、能维护的方案。
需求来自客户、标准和零件将面对的工况,其中的取舍是要有人负责的判断。在 NASA 使用生成式设计时,工程师先从任务需求出发、定好零件的连接面,软件才开始提出方案。美国的预测认为,2025 至 2035 年机械工程师的就业将增长 11%,远快于平均水平。
预测数的是岗位,不是工具现在做了多少方案工作;NASA 的叙述只是一家机构的使用。
CAD 建模与生成式设计
正在被增强✓ 有证据支撑为零件和装配体建三维模型、出图,并用生成式工具在设定的约束内提出形状。
工程师定好约束之后,软件如今能提出几何形状:NASA 报告,生成式设计最快一两个小时就能给出复杂结构,零件最多轻三分之二;而推动这项做法的工程师说,算法需要人来把关,因为它有时会把结构做得太薄。模型也能写出可以编译的 CAD 脚本,但能编译的脚本并不等于符合规格的零件。
NASA 的数字来自推广这一方法的工程师;基准测的是脚本能不能跑,不是零件对不对。
仿真与分析
正在被增强≈ 平台推断搭建有限元、热与流体仿真,并判断结果是否可信。
模型能驱动仿真软件,但很少能自己得出正确答案。在 FEABench 上,最好的策略有 88% 的时候能生成可执行的商业仿真软件调用,可模型几乎没有在哪道题上算出误差在 10% 以内的有效目标值。搭建模型的工作在被辅助;判断数字对不对,仍由工程师来做。
这是模型开发者在一小组题目上做的基准;没有测量真实产品上的工程工作。
样机、测试与失效调查
仍由人主导≈ 平台推断制作和测试样机,调查设备在使用中为什么失效。
测试和诊断在实物零件上进行,背后的分析依赖读图和读规则。在以真实 Formula SAE 规则与 CAD 为基础的 DesignQA 基准上,多模态模型难以可靠地找出相关规则、识别 CAD 图像中的部件,以及分析工程图纸。按 NASA 的叙述,生成的零件在使用前仍要用 NASA 标准的验证软件和流程加以分析。
这项基准测的是 2024 年的模型、用的是一项赛事的规则,作者中有设计软件公司的人;没有测量测试工作。
安全、合规与签字
仍由人主导✓ 有证据支撑评估机器风险,满足安全法规与标准,并在法律要求持照工程师的地方为设计盖章。
规则把这项工作留在人身上,还加了新的内容。从 2027 年 1 月 14 日起,欧盟要求采用机器学习、具有自演化行为并承担安全功能的安全部件和机器接受第三方合格评定,风险评估也必须涵盖这种行为预期如何演化。在得克萨斯州,在州内建造或使用的项目,其图纸和规格书必须盖持照人的章。
欧盟规则管的是机器怎样被评定,不是工程师的任务是否被自动化;在得克萨斯州,为本公司制造的产品做设计的工程师不受执照要求约束。
制造与设备整合
仍由人主导≈ 平台推断让设计能被制造出来,并把新的自动化设备整合进已有的生产线。
自动化在这里增加了工作。美国劳工统计局预计,随着制造流程引入更复杂的自动化设备,需要机械工程师来帮助把这些设备整合进已有系统。
这是针对一个国家的预测给出的理由,不是对工程师现在做了多少整合工作的测量。