在人工智能 (AI) 革命的風(fēng)口浪尖，人們開始擔(dān)憂 AI 是否會(huì)取代人工。然而，仔細(xì)想想，將 AI 應(yīng)用于零部件制造并不意味著完全用自動(dòng)化取代人員和流程；相反，AI 能讓效率倍增，通過增強(qiáng)現(xiàn)有系統(tǒng)來提升生產(chǎn)效能。以計(jì)算機(jī)輔助制造 (CAM) 系統(tǒng)中的智能協(xié)作為例：通過分析零部件的 3D 模型并與復(fù)雜軟件進(jìn)行交互，AI 能自動(dòng)生成刀具路徑優(yōu)化方案。當(dāng)傳統(tǒng)生產(chǎn)工藝與智能數(shù)據(jù)采集相結(jié)合時(shí)，AI 與全維度數(shù)字孿生技術(shù)將成為實(shí)現(xiàn)下一代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型制造的核心推動(dòng)力。

工業(yè)級(jí) AI 的必要性

盡管 AI 為零部件制造帶來諸多優(yōu)勢(shì)，應(yīng)用仍需審慎。在消費(fèi)級(jí)領(lǐng)域，偶發(fā)的錯(cuò)誤或 AI 幻覺也許不會(huì)造成嚴(yán)重?fù)p失；但是在工業(yè)場(chǎng)景中，動(dòng)輒涉及巨額資金乃至人身安全，生產(chǎn)過程中的任何失誤都可能導(dǎo)致災(zāi)難性后果。 

要在工業(yè)中發(fā)揮 AI 的優(yōu)勢(shì)，AI 本身必須達(dá)到工業(yè)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。模型返回的結(jié)果必須穩(wěn)健、可靠且可復(fù)用。打造工業(yè)級(jí) AI 需要多個(gè)步驟，包括建立持續(xù)測(cè)試框架以確保模型能給出預(yù)期結(jié)果、制定自動(dòng)化流程來檢查正確性，以及設(shè)計(jì)軟件讓人類在關(guān)鍵任務(wù)中保持參與。有了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，工業(yè)級(jí) AI 便可通過三種方式提升零件制造水平：優(yōu)化制造流程、分析制造數(shù)據(jù)與工藝以及創(chuàng)造制造效益。

AI 優(yōu)化制造

AI 技術(shù)已經(jīng)在機(jī)械加工車間及各類生產(chǎn)環(huán)境中執(zhí)行多項(xiàng)任務(wù)，在減少人力與材料浪費(fèi)的同時(shí)提升生產(chǎn)效率。當(dāng)前 AI 的應(yīng)用領(lǐng)域包括： 

· 通過借助 Industrial Copilot 這樣的工具，利用自然語言處理 (NLP) 與維護(hù)手冊(cè)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等進(jìn)行交互。

· 生成以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察，增強(qiáng)對(duì)生產(chǎn)流程中能源節(jié)約的理解，從而實(shí)現(xiàn)能源優(yōu)化。

· 實(shí)現(xiàn) AI 驅(qū)動(dòng)的 CAM 操作編輯，以更快地完成工作。 

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的效益升級(jí)

更先進(jìn)的 AI 與車間、設(shè)計(jì)及生產(chǎn)數(shù)據(jù)相連接，將通過強(qiáng)大的分析能力實(shí)現(xiàn)從工作流到人體工學(xué)的全方位優(yōu)化。在西門子 Insights Hub 等平臺(tái)集成這些數(shù)據(jù)后，AI 可深度應(yīng)用于從質(zhì)檢報(bào)告到車間排產(chǎn)的全流程，這種深度分析將不斷解鎖新的優(yōu)化空間。

西門子 Insights hub 中的 Production Copilot 提供清晰的操作員指導(dǎo)，

通過數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)推薦行動(dòng)，消除對(duì)下一步的猜測(cè)。

AI 提升生產(chǎn)效率的一個(gè)重要途徑是預(yù)測(cè)性質(zhì)量分析。通過分析缺陷數(shù)據(jù)并將其與智能設(shè)備提供的生產(chǎn)和性能數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，可以構(gòu)建能夠早期識(shí)別制造過程中缺陷關(guān)鍵指標(biāo)的 AI 模型。早期發(fā)現(xiàn)這些錯(cuò)誤將減少時(shí)間和材料的浪費(fèi)。 

除處理海量數(shù)據(jù)集外，AI 能加速特定場(chǎng)景的專業(yè)化數(shù)據(jù)分析，例如優(yōu)化工人的人體工學(xué)設(shè)計(jì)。一些工人的重復(fù)性動(dòng)作，尤其涉及彎腰或伸展動(dòng)作時(shí)，極易造成身體勞損。雖然工人對(duì)重復(fù)動(dòng)作具備基礎(chǔ)的判斷力，但預(yù)判其長(zhǎng)期影響則困難得多。通過應(yīng)用基于人體運(yùn)動(dòng)學(xué)和人體工學(xué)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的 AI 模型，僅需單張圖像即可評(píng)估特定動(dòng)作序列的人體工學(xué)表現(xiàn)。AI 人體仿真能高效解析高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，這些分析結(jié)果可即時(shí)反饋至數(shù)字孿生系統(tǒng)，快速設(shè)計(jì)出符合健康要求且高效的工作站——將零部件與工具布置在符合人體直覺的觸達(dá)范圍內(nèi)。

創(chuàng)造制造收益

生成式 AI 作為當(dāng)前最廣為人知的 AI 形式，具備前所未有的類人對(duì)話能力。在工業(yè)領(lǐng)域，生成式 AI 將成為連接人類與技術(shù)的橋梁，顯著降低復(fù)雜工具的使用門檻。未來，生成式 AI 將成為無代碼/低代碼平臺(tái)的核心組件，通過自然語言處理實(shí)現(xiàn)復(fù)雜機(jī)械的編程控制。 

當(dāng)前，使用 CAM 軟件將 3D 模型轉(zhuǎn)化為可用 G 代碼仍是復(fù)雜耗時(shí)的過程，需要操作者同時(shí)具備 CNC 加工和特定軟件的專業(yè)知識(shí)。AI 驅(qū)動(dòng)的協(xié)同系統(tǒng)能大幅加速 CNC 程序創(chuàng)建、切削參數(shù)計(jì)算及刀軌驗(yàn)證。 

NX CAM 中的 copilot 自動(dòng)化數(shù)控編程過程，可節(jié)省高達(dá) 80% 的工程時(shí)間。

雖然短期內(nèi)仍離不開人類 CNC 專家的參與，但以 CAM copilot 形式存在的 AI 技術(shù)，能夠通過降低工具使用門檻和自動(dòng)化大量人工密集型操作來顯著加速這一流程。該智能系統(tǒng)可自動(dòng)生成 CNC 機(jī)床的加工策略，將編程時(shí)間從數(shù)小時(shí)壓縮至幾分鐘。 

只需在 3D 模型上選擇一個(gè)特征，CAM copilot 即可生成多種操作、刀具、進(jìn)給速度等組合建議，供用戶審核后自動(dòng)填寫到軟件中。與此同時(shí)，它還能通過訓(xùn)練了解生產(chǎn)設(shè)備，實(shí)時(shí)驗(yàn)證特定設(shè)計(jì)和刀具路徑是否能夠在指定機(jī)器上安全生產(chǎn)。 

這些類型的生成式 AI 工具還可以作為知識(shí)庫，從專家用戶和過往工作中學(xué)習(xí)，基于車間的最佳實(shí)踐使用制造方法。憑借強(qiáng)大的工業(yè)級(jí) AI 部署，可以確保專有知識(shí)的安全，并使其更易于被新員工和資深員工獲取，寶貴的專業(yè)知識(shí)不會(huì)丟失。

用工業(yè) AI 分析、優(yōu)化和生成

隨著制造業(yè)數(shù)字化持續(xù)推進(jìn)，無論企業(yè)規(guī)模大小，能否利用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)質(zhì)量、可持續(xù)性和效率目標(biāo)也愈發(fā)重要。AI 正在成為分析、優(yōu)化和推動(dòng)制造業(yè)改進(jìn)的重要手段。從簡(jiǎn)單洞察到全功能輔助，AI 將成為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型制造的關(guān)鍵要素，它能將原本未被利用的 1 和 0 轉(zhuǎn)化為全面提升效率的寶庫。