Quy trình làm việc lý tưởng
Theo kinh nghiệm của tôi với tư cách là một kỹ sư kết cấu, hầu hết các giải pháp phần mềm không hỗ trợ hoàn toàn quy trình làm việc của tôi (hoặc công ty tôi). Phần lớn thời gian, phần mềm xử lý được 90-95% công việc, để lại 5-10% quy trình cho người dùng tự thực hiện. Điều này là do một tỷ lệ nhỏ trong quy trình thường mang tính đặc thù theo khu vực/quốc gia và không được áp dụng trên toàn cầu. Mặc dù tỷ lệ này có vẻ nhỏ, nhưng phần quy trình đó chủ yếu lặp đi lặp lại và nhàm chán. Tôi tin rằng hầu hết các kỹ sư kết cấu hoặc công ty tư vấn đều có trải nghiệm tương tự: một quy trình làm việc lý tưởng mà họ mong muốn phần mềm có thể hỗ trợ.
Nếu phần mềm có API (Giao diện lập trình ứng dụng) (đừng lo lắng nếu bạn chưa từng nghe đến, tôi sẽ giải thích sau), việc phát triển một script tùy chỉnh sẽ là cách lý tưởng nhất để tự động hóa phần 5-10% còn thiếu đó. Kỹ sư kết cấu không được kỳ vọng phải thành thạo lập trình, vì công việc chính của chúng ta là thiết kế một kết cấu an toàn và ổn định. Đây chính là lúc AI phát huy tác dụng.
Với những tiến bộ công nghệ gần đây, các chatbot AI có thể hữu ích hơn nhiều so với việc chỉ soạn email và tìm kiếm thông tin trên web. AI thực sự có thể giúp chúng ta trong công việc hàng ngày. AI có thể tự động tạo ra một script hoạt động được, giúp bù đắp phần 5-10% còn thiếu đó, ngay cả khi không có kiến thức lập trình. Thay vì kỹ sư kết cấu tự viết mã, giờ đây có thể trò chuyện với một chatbot AI để tạo ra mã. Kỹ sư kết cấu chỉ cần đánh giá kết quả cuối cùng. Bạn sẽ thấy cách thực hiện qua ví dụ dưới đây.
Giao diện lập trình ứng dụng (API)
Giao diện lập trình ứng dụng hay API tương tự như Giao diện người dùng đồ họa (GUI) mà chúng ta sử dụng hàng ngày. GUI là giao diện của phần mềm, nơi bạn thực hiện các thao tác nhấp chuột, xoay mô hình, kiểm tra kết quả phân tích, nhấp "lưu," v.v. API cũng tương tự như vậy, nhưng điểm khác biệt duy nhất là nó được thiết kế dành cho máy tính thay vì con người. Con người sử dụng GUI để tương tác với IDEA StatiCa, trong khi máy tính sử dụng API để tương tác với IDEA StatiCa. Nhưng API được dùng để làm gì?
Máy tính giỏi xử lý các tác vụ nhàm chán và lặp đi lặp lại, trong khi con người có thể mệt mỏi và mắc lỗi. API được thiết kế chính xác để giảm thiểu điều này; cho phép máy tính giao tiếp trực tiếp với phần mềm để tự động hóa các tác vụ nhàm chán! Do đó, chúng ta có thể sử dụng một script giao tiếp với API của IDEA StatiCa.
Thiết lập
Vui lòng cài đặt:
- Python 3.11+
- IDEA StatiCa phiên bản 25.0+
- Bất kỳ chatbot AI nào (ChatGPT, Claude, v.v.)
Khởi động API của IDEA StatiCa bằng cách vào thư mục cài đặt (C:\Program Files\IDEA StatiCa\StatiCa 26.0) và chạy IdeaStatiCa.ConnectionRestApi.exe.
Tình huống nghiên cứu 1: Chuẩn hóa kích thước
Trong Checkbot, mỗi nút được nhóm theo loại hình. Khi thiết kế từng nhóm, kỹ sư kết cấu thường không ghi chú lại các kích thước đang sử dụng trong một nhóm để chuẩn hóa cho các nhóm tương tự khác. Điều này thường tạo ra sự biến thiên lớn về kích thước (chiều dày bản, đường kính bu lông và kích thước đường hàn) được sử dụng trong mỗi nút. Sự biến thiên lớn này không lý tưởng vì nó dẫn đến chi phí thi công cao hơn. Nhà thầu thường yêu cầu đơn vị tư vấn thực hiện chuẩn hóa kích thước. Tuy nhiên, đây là một thách thức vì nó đòi hỏi kỹ sư kết cấu phải xem xét từng nhóm, ghi chú các kích thước được sử dụng, phân tích phân bố của chúng và quyết định kích thước nào cần chuẩn hóa. Quá trình này lặp đi lặp lại, tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót.
Để giải quyết vấn đề này, tôi khuyến nghị tạo một bảng điều khiển (dashboard) có thể tự động quét các tệp .ideaCon trong một thư mục được chỉ định, ghi lại các kích thước (chiều dày bản, đường kính bu lông và kích thước đường hàn), và vẽ chúng thành biểu đồ. Điều này giúp tôi dễ dàng xác định các kích thước được sử dụng trong nhiều nút mà có thể chuẩn hóa thành một kích thước khác. Bảng điều khiển được tạo ra hiển thị số lượng trường hợp cho mỗi kích thước và xác định vị trí chúng được sử dụng.
Prompt đã sử dụng:
Để khởi động bảng điều khiển, làm theo hướng dẫn được đưa ra bởi chatbot AI.
Kết quả:
Tình huống nghiên cứu 2: Bảng điều khiển tối ưu hóa
Là một kỹ sư kết cấu, tôi quá quen thuộc với tình huống này. Khi thiết kế một kết cấu, có rất nhiều lựa chọn khả dụng để giải quyết bài toán kỹ thuật. Kỹ sư kết cấu đôi khi cảm thấy choáng ngợp trước số lượng lớn các lựa chọn có thể. Do thời gian hạn chế và áp lực dự án, hầu hết kỹ sư sẽ không thể tối ưu hóa hoàn toàn thiết kế của mình.
Để giải quyết vấn đề này, tôi khuyến nghị tạo một bảng điều khiển giúp tôi nhanh chóng nghiên cứu các phương án khác nhau. Nó cần có khả năng thực hiện quét tham số (parameter sweep). Sau đó tôi có thể chọn một tham số để nghiên cứu, rồi chỉ định giá trị nhỏ nhất, lớn nhất và bước gia tăng. Khi tôi nhấp chạy, bảng điều khiển sẽ thử từng giá trị và lưu lại kết quả. Vào cuối nghiên cứu, tôi muốn thấy một biểu đồ thể hiện chi phí cho mỗi lần lặp để tôi có thể chọn ra giải pháp tối ưu nhất.
Prompt đã sử dụng:
Để khởi động bảng điều khiển, làm theo hướng dẫn được đưa ra bởi chatbot AI.
Kết quả:
Tóm tắt
- Ngay bây giờ, AI có thể hỗ trợ kỹ sư kết cấu; bạn không cần phải chờ đợi nữa. Chúng tôi đã minh họa điều này qua các tình huống nghiên cứu ở trên, nơi bạn có thể ra lệnh cho AI phát triển một bảng điều khiển để hỗ trợ bạn trong công việc hàng ngày.
- Việc tạo một ứng dụng để hiện thực hóa quy trình làm việc lý tưởng của bạn dễ dàng hơn bao giờ hết, điều này đồng nghĩa với công việc hiệu quả hơn.
- Quan trọng nhất, khi AI mắc lỗi (và nó thực sự mắc lỗi), AI thường rất thuyết phục rằng mình đúng. Do đó, khả năng đánh giá kỹ thuật ngày nay càng trở nên quan trọng hơn. Cách sử dụng AI đúng đắn là để hỗ trợ chúng ta, không phải để thay thế khả năng đánh giá của chúng ta.
Tài nguyên
Dùng thử IDEA StatiCa miễn phí
Hãy bắt đầu dùng thử ngay hôm nay và trải nghiệm đầy đủ quyền truy cập cùng các dịch vụ miễn phí trong 14 ngày.
Bắt đầu dùng thử miễn phí
