摘要：多年來大數據轉變的許多因素之一是磁性設備的設計。
多年來大數據轉變的許多因素之一是磁性設備的設計。
關於大數據最令人著迷的事情之一是它能夠優化幾百年前已經過時數字技術的產品設計。其中一個最有趣的例子是磁鐵。
磁鐵是一種古老的裝置。據說，世界上第一塊磁鐵是由一位名叫Magnes的克里特島人在4000多年前發現的。
雖然磁鐵已成為現代文明的一部分已存在了數千年，但它們仍在不斷完善和重新設計。成像和數據存儲需要改進。其他應用需要進一步改進。大數據和人工智能的新進展使磁鐵在全球任何一方的消費者和行業領導者中變得更加通用和具有成本效益。它們甚至可能影響未來定製印刷磁鐵的設計。
富士通率先採用人工智能解決方案，以獲得更好的磁性材料幾何結構。
日本廠商富士通目前是全球第四大IT服務提供商。該公司擁有前所未有的創新記錄。該公司成立於1935年，但通過與信息技術的重大進步保持同步，保持了強大的競爭優勢。
富士通最近開始接受大數據的好處。2018年5月，富士通工程師發表了一篇關於他們在磁性材料設計中使用人工智能的論文。他們表示，在尋找理想的尺寸限制和磁鐵形狀方面尤為重要。
人工智能對富士通的研發過程至關重要。他們發現它可以在減少能量損失方面發揮重要作用。它還幫助他們改進幾何磁鐵設計。在他們的新設計規範之前，這些類型的設計需要廣泛的專業知識。隨著人工智能被用於改善設計結果，這種情況正在發生變化。有了新的人工智能模型，不太熟練的設計專家就可以以最佳效率創建磁性設計。
大數據在磁性設備設計中有哪些好處？
以下是人工智能導致更高質量磁性設計的一些原因。
在20世紀和21世紀的大部分時間裡，設計新產品的公司必須採取向後看的流程。他們需要使用以前項目的經驗數據，並盡最大努力調整設計元素以滿足新標準。
這是一種不完美的方法，因為技術從未是靜態的，客戶需求也在不斷髮展。工業合作伙伴需要利用更復雜的技術，這取決於更具可擴展性的設計約束。
因此，幾年後具有足夠功率來處理應用的磁鐵可能是不切實際的。預測分析正在幫助設計人員應對這一挑戰。
新的預測分析模型能夠預測未來應用的承載、能量存儲和其他設計要求。這將有助於工程師瞭解所有需要滿足的材料要求，其中包括磁性幾何形狀和尺寸。
提高成本效益
成本效益是另一個在任何設計項目中都不容忽視的因素。需要磁性材料的項目也不例外。
這是工程師必須始終考慮的因素之一。設計工程師和製造工程師有時會發現自己不和。設計工程師可能傾向於設計具有高於安全性和性能KPI必要因素的產品，因為他們希望優先考慮功能，並最大限度地降低故障率。
問題是他們可能會使用比必要材料更多的材料，這會使最終設計變得更加昂貴。他們需要仔細評估他們的設計，以確保它滿足功能要求，而不會花費大量財富。
這是另一個大數據在磁性材料設計中特別有價值的領域。新的數據驅動設計流程可以幫助確保他們不會使用超過必要的材料，同時仍然滿足設計要求。
人工智能正在改變磁性設計的未來
磁鐵一直是數百年來許多產品設計的核心。它們在2019年大幅發展。大數據在工程師使用它們的方式中發揮著非常重要的作用
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