提示词：
为一家制造工厂设计一套自动化设备监控系统，目标是提高生产效率、减少设备停机时间并实现预测性维护。
第1步：定义目标
工程师设定性能目标，例如传感器精度、实时监测间隔和工业容差要求。AI工具帮助工程师快速捕获这些参数，并将其转化为可执行的设计标准。
AI可以让您：
第2步：AI辅助设计
AI扫描庞大的设计库，然后向工程师推荐已在类似应用中经过验证的信号调理电路、传感器接口和边缘处理配置。它还能根据用例，定制初始的原理图和布局。
第3步：智能元器件选型
AI根据环境限制，推荐符合规格、有库存、经济高效且面向未来的工业级元器件。
第4步：代码生成和调试
AI协助编写固件，以便获取、处理和传输传感器数据。它可以实时识别语法问题，并标记出可能的错误。
第5步：仿真和DFM分析
在原型制造出来之前，AI会对散热行为、EMI风险和可制造性进行仿真，确保电路板在工业环境中能够可靠运行。
第6步：文档与交付
在设计通过验证后，AI会生成以下必要的输出：BOM、Gerber文件，以及针对快速交付而优化的其他内容。
第7步：适合部署的最终设计
至此，工程师就可以满怀信心地开展原型制造和生产。通过减少迭代次数、明确交付流程，监控系统能够更快地部署到生产环境，同时还能提升可靠性。
AI工具重塑了工程师进行设计的方式。从早期设计到投入生产，人工智能改变了整个流程中的每一个步骤。它可以提高生产力，但取代不了人类富有创造性的问题解决能力，而这种能力正是工程设计的核心所在。
21%-40%
开发时间缩短
将AI工具整合到工程设计流程中，可将复杂任务所花费的时间减少约21%至40%。
数据来源：康奈尔大学arXiv论文《How much does AI impact development speed? An enterprise-based randomized controlled trial》（AI对开发速度的影响有多大？一项基于企业的随机对照试验）
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