成功案例丨仿真 +AI 技术为快消包装行业赋能提速：基于 AI 的轻量化设计节省数十亿美元

仿真+AI 技术为快消包装行业赋能提速、降本增效、推动可持续发展。

“轻量化设计不仅关乎成本削减，更在于放大环保影响力。每减少一克材料，都能节省树脂用量、减少废弃物产生，且随着货架上数百万件产品的规模化效应，成效将十分显著。而 PhysicsAI 让我们能够以前所未有的速度实现这些成果。

—— Kinetic Vision 开发总监

Shane Mooney”

关于客户

自 1988 年成立以来，总部位于美国的设计与开发咨询公司 Kinetic Vision 始终与《财富》500 强企业携手合作，打造具有变革性的产品、流程及数字化优先解决方案。合作领域涵盖多个垂直市场，包括快消包装（CPG）、医疗技术、汽车、航空航天、供应链等。Kinetic Vision 团队有一众行业专家，擅长运用数字孪生技术进行产品、系统、流程及运营的开发与优化。这些多学科专家将人工智能（AI）等前沿数字工具与丰富的原型制作、测试及计量能力相结合，为客户提供全方位支持。

位于俄亥俄州辛辛那提市的 Kinetic Vision 创新中心

面临的挑战

Kinetic Vision 的快消包装客户始终面临着巨大压力：需在不影响产品性能的前提下，降低包装成本并改善可持续发展指标。据联合国大学水、环境与健康研究所数据显示，2021 年全球共生产了 6000 亿个塑料瓶。从环保角度来看，塑料瓶无疑是材料轻量化的重点目标。轻量化设计通常可实现 20% 至 30% 的材料节省，这相当于每年减少数十亿美元的塑料瓶被送往垃圾填埋场。

然而，传统有限元分析（FEA）研究耗时耗力，往往需要数周甚至数月才能得出最优设计方案。这使得包装工程师难以大规模探索替代几何结构，导致潜在材料节省空间（据《未来市场洞察》2024 年吹塑塑料市场报告显示，潜在价值达数十亿美元）未能得到充分挖掘。

Altair 解决方案

Kinetic Vision 采用了 Altair PhysicsAI™ 这一具有突破性的 AI 驱动仿真方案，融合深度学习与历史计算机辅助工程（CAE）数据的强大能力，可快速提供物理预测结果。通过利用历史仿真数据训练 PhysicsAI 模型，Kinetic Vision 成功以近乎即时的预测结果替代了冗长的有限元分析运算，将求解时间从数小时或数天缩短至数秒。

为验证解决方案的准确性，Kinetic Vision 在四种非线性场景中，将 PhysicsAI 的结果与传统仿真方法进行了对比。以下总结了仿真模型场景及其对应 PhysicsAI 模型的训练相关数据：

1. 织物在行走人体上的贴合度建模

• 仿真工具：采用 LS-DYNA 运行的动态显式模型

• 计算耗时：使用 64 个高性能 CPU，需 24 小时完成求解

• PhysicsAI 模型：基于 22 组仿真结果训练而成

• 训练时间：使用传统 CPU，耗时 2.5 小时

1. 零部件第二、第三阶段屈曲评估

• 仿真工具：采用 Abaqus 运行的动态显式模型

• 计算耗时：使用 64 个高性能 CPU，需 2 小时完成求解

• PhysicsAI 模型：基于 180 组仿真结果训练而成

• 训练时间：使用传统 CPU，耗时 48 小时

1. 吹塑工艺优化（瓶体制作）

• 仿真工具：采用 Abaqus 运行的动态显式模型

• 计算耗时：使用 64 个高性能 CPU，需 7 小时完成求解

• PhysicsAI 模型：基于 47 组仿真结果训练而成

• 训练时间：使用传统 CPU，耗时 9 小时

1. 瓶体顶部载荷挤压应力与变形评估

• 仿真工具：采用 Abaqus 运行的动态显式模型

• 计算耗时：使用 64 个高性能 CPU，需 35 分钟完成求解

• PhysicsAI 模型：基于 45 组仿真结果训练而成

• 训练时间：使用传统 CPU，耗时 7 小时

轻量化瓶体设计的顶部载荷仿真

（左图为应力分布，右图为挤压测试渲染图）

下图片展示了 PhysicsAI 模型与传统仿真相比的计算时间及准确性。该图表显示，计算速度实现了数量级的提升。同时，与有限元分析结果相比，AI 得出的结果准确性也很高（准确率在 87.5% 至 97.5% 之间）。借助这一技术，Kinetic Vision 主要快消包装客户的产品轻量化设计周期从数周缩短至数天，使这些品牌每年节省数百万美元，同时大幅减少塑料废弃物。

项目成果

Kinetic Vision 的产品包装轻量化研究揭示了以下关键价值：

• 快消包装企业可通过在多条高产量生产线中减少材料使用，每年节省数百万美元成本；

• 通过轻量化、可持续的设计，每年可减少相当于数十亿个塑料瓶被送往垃圾填埋场；

• 运行于标准 CPU 的 PhysicsAI 模型，其速度比传统有限元分析快 350 倍至 4000 倍，同时准确率保持在 87.5% 至 97.5% 之间；

• AI 生成的结果既能达到仿真分析的工程严谨性，又能支持创新的规模化推进。

对应的 PhysicsAI 模型，求解速度快 350 倍，误差仅为 2%

吹塑塑料制品无处不在，且大多数产品仍沿用传统原型制作与测试方法进行保守设计 —— 尽管经验证的仿真技术已存在数十年。快消包装设计优化所需的数百次仿真以及随之而来的数周甚至数月时间，被视为产品快速推向市场、实现销售的不必要障碍。

而 PhysicsAI 改变了这一现状。其带来的直接成果是，领先企业每年可节省数亿美元成本，同时减少相当于数十亿个塑料瓶被送往垃圾填埋场。例如，通过实现快速的设计迭代，PhysicsAI 助力 Kinetic Vision 及其快消包装合作伙伴以前所未有的速度，推出了更轻便、更坚固、更具可持续性的产品包装。

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