當托馬斯·愛迪生在 130 多年前發明實用的電燈泡時，他對原型進行了數千次實驗，我們至今仍然驚歎於他的有條不紊的耐心。然而，一位現代發明家如果提出類似的方法，更有可能招致嘲笑而不是讚揚。產品研發越來越依賴於位元和位元組領域，工程師們透過計算機設計、測試、調整甚至演示新想法，然後再製造任何物理版本。
執行高度計算密集型任務的強大計算機伺服器，又稱高效能計算 (HPC)，現在成為了新技術成功推出和停滯不前之間的決定性因素。這種“數字製造”在公司生產任何物理部件之前，會在數千乃至數百萬個處理器上進行。消費品製造商正在使用遠遠超出航空航天等行業大型公司多年前引入的數字建模技術。該策略降低了設計和生產成本，並幫助商品比以往任何時候都更快地從概念走向商店貨架。計算機繪製的模型和複雜的數字模擬越來越多地決定了這些物品的外觀、製造方式、製造材料以及它們的協同工作方式。在摩爾定律的驅動下，計算機處理能力大約每 18 個月翻一番，HPC 能力在未來幾年應再提高 1000 倍。難怪非營利組織競爭力委員會表示，我們正在進入一個“超越競爭就是超越計算”的時代。
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以下示例展示了最先進的數字製造技術，並暗示了這項技術在不久的將來會走向何方。
潮流轉變
寶潔 (P&G) 工程師意識到，大多數消費者不會過多考慮許多日常用品是如何製造的，而是簡單地認為食品、清潔產品甚至衛生紙等必需品的製造是“容易的”。（順便說一句，寶潔用於製造衛生紙的機器造價近 2.5 億美元，其移動部件和程式碼行數比許多軍用飛機還要多。）幾年前，當該公司仍然擁有品客薯片品牌（現在歸家樂氏所有）時，寶潔對零食在生產線上非常快速地移動時的氣流進行了數字建模。這項研究促成了調整，防止薯片像小飛機一樣起飛並在堆中墜毀。
汰漬洗衣球的複雜程度則完全不同。這種洗衣包由三個腔室組成，分別裝有液體洗滌劑、去汙劑和增白劑，並用可溶解的薄膜包裹。寶潔公司依靠數百萬小時的計算機處理時間來確保其汰漬洗衣球與洗衣機中的水充分反應，釋放出其中的液體並有效地清潔髒衣服。
大部分時間都用於研究如何製造洗衣球。寶潔公司進行了結構分析，以計算和最大限度地減少可溶解薄膜在切割時產生的褶皺量。流體動力學計算確定瞭如何在不將洗滌劑濺到邊緣的情況下快速填充洗衣球，否則會導致洗衣球難以密封。
基於表面活性劑的液體具有有趣的特性，這意味著寶潔的研究人員還需要進行分子建模，以瞭解奈米級結構（膠束和囊泡）的形成可能如何抑制產品的穩定性和效能。描繪柔軟、有彈性的洗衣球在不使用時如何隨時間沉降的數字模型也幫助寶潔公司設計了銷售它們的容器。這項工作使公司能夠實現其生產目標：每個洗衣包的組裝時間約為一秒，缺陷率低於十億分之一。
動力泵
儘管寶潔取得了成功，但從傳統方法轉向基於 HPC 的數字製造仍然是一項重大挑戰。它需要三個同步轉變：從物理測試設施到計算設施，從近似方法到更復雜但更精確的技術，以及從故障排除文化到預測性前期設計。
在紐約州五指湖區，ITT Goulds Pumps 自 19 世紀 40 年代以來一直為化工、礦業、電力和其他多個行業製造泵。Goulds 沒有像寶潔那樣建立自己的數字製造能力的內部資源。相反，該公司找到了奈米技術創新計算中心，這是倫斯勒理工學院、IBM 和紐約州之間的合作專案。倫斯勒幫助 Goulds 將其計算機輔助設計 (CAD) 圖紙轉換為“網格化”的 3D 模型——分成數百萬個小區域，工程師可以在這些區域中計算流體流動。它還建立了一個流程，用於設定、執行和分析泵設計方案。Goulds 繼而開發出屢獲殊榮的新泵設計。展望未來，大規模平行計算將幫助該公司的工程師避免氣蝕（氣泡形成），氣蝕會降低效能並導致磨損。
在印第安納州，Jeco 塑膠製品公司講述了一個類似的故事。為了響應一家主要汽車製造商對運輸托盤的需求，Jeco 提出了可以超越外國競爭對手的金屬託盤的塑膠運輸結構。然而，在沒有任何買家保證的情況下，對其工廠進行改造以製造和測試不同的原型塑膠托盤的成本令人望而卻步。Jeco 也無法在其內部計算機上準確地模擬新設計。因此，該公司與普渡大學和俄亥俄州超級計算機中心合作，以數字化方式開發和測試 Jeco 的設計。該聯盟——競爭力委員會的公私合作伙伴關係——開發軟體、購買超級計算機時間並培訓小型製造商掌握這項技術。結果是：一份新訂單，並進入了一個 Jeco 估計可能帶來 2300 萬美元收入並創造 15 個就業崗位的市場。
數字原生
當有數百萬種材料、製造工藝和設計可供選擇時——而不是愛迪生面臨的數千種——一次建模和探索多種方案的能力或許是將新產品推向市場的唯一途徑。Pliant Energy Systems 深諳此道。這家位於布魯克林的初創公司擁有一項革命性的概念，即利用所謂的智慧材料從流動的水中發電，這些智慧材料在彎曲和彎曲時會產生電力。Pliant 的水動能裝置實際上可以放入溪流中並開始發電，或者配置為自供電灌溉泵。設計方案的廣泛性——以及構建物理原型和了解其行為的挑戰——使得預測性計算分析至關重要。
對開放水流中的水流進行數字建模需要大規模平行計算，將工作分配給許多處理器以提高速度。預測由電活性聚合物製成的細長、柔韌的枝條或管子在流動的水中如何彎曲——更不用說最佳化使用這些材料的裝置的功率輸出——需要裝置和水流模型的耦合，這在當今高效能計算機的能力方面是一項前沿壯舉。透過與倫斯勒理工學院合作，Pliant 贏得了美國小企業管理局近 30 萬美元的撥款，部分原因是它展示了經濟高效地開發其技術所需的數字工具和專業知識。現在，該公司可以建立更復雜的物理建模能力，並以數字方式設計更先進的原型。
Pliant 的數字製造成功只是更大趨勢的一部分。倫斯勒理工學院生物學和計算機科學系的副教授 Chris Bystroff 開發了設計和製造定製蛋白質的技術。這種蛋白質可以充當分子生物感測器，例如，在登革熱或 H5N1 病毒存在的情況下會發光。Bystroff 和紐約州立大學布法羅分校正在將其數字設計流程封裝在一個 Web 介面之後，該介面可以在幾小時內完成過去使用抗體需要數天才能完成的工作。
數字製造可能看起來是一個熟悉的概念，但更快、更便宜的計算機和日益複雜的軟體意味著，無論是對抗牛仔褲上的草漬還是入侵人體的病毒，新產品現在都將首先在 0 和 1 的世界中這樣做。
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