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人工智能和智能制造在数控机械加工领域的应用前景
本课程深入探讨人工智能和智能制造技术在数控机械加工领域的应用前景，旨在帮助学员全面了解数字化、自动化、智能化如何重塑传统制造业。课程内容涵盖智能制造体系的构建，包括流程和作业数字化、管理对象数字化、决…
课程介绍
本课程深入探讨人工智能和智能制造技术在数控机械加工领域的应用前景，旨在帮助学员全面了解数字化、自动化、智能化如何重塑传统制造业。课程内容涵盖智能制造体系的构建，包括流程和作业数字化、管理对象数字化、决策数字化等关键环节，并详细解析MBSE全生命周期数据流驱动作业流和业务流的集成、协同与优化。通过介绍CAD、CAE、CAPP、CAM、DNC、CMM、QMS等技术数据的集成应用，以及PLM、ERP、APS、MES、SRM、WMS、LES、EAM等业务系统的数据融合，学员将掌握分布式控制自动化、信息化、数字化集成的智能制造体系。课程还展望了智慧物联IOT平台、机联网SCADA在数控机加行业的应用，包括自动化仓储、物流、上下料和质检，并探讨增材制造和3D打印的现状与前景。重点聚焦人工智能在数控机加行业的应用，如融入CAD、CAE、CAM、APS、质量管理、厂内物流、设备健康管理、智能决策系统和双碳战略，通过实际用例展示如何提升设计效率、加工质量、排产优化和绿色制造水平，为企业实现数字化转型和竞争力提升提供实用指导。
数控机械加工智能制造体系展望
流程和作业数字化
数字化设计
数字化工艺
数字化作业
管理对象数字化
流程数字化
决策数字化
MBSE全生命周期数据流驱动作业流和业务流集成、协同和优化
全生命周期中CAD、CAE、CAPP、CAM、DNC、CMM、QMS技术数据集成应用
PLM、ERP、APS、MES、SRM、WMS、LES、设备资产管理系统（EAM）、刀具管理系统、工装工具管理系统、EMS、人员管理系统等业务技术数据集成应用
分布式控制自动化、信息化、数字化集成的智能制造体系
智慧物联IOT平台、机联网SCADA
数控机加行业自动化应用：自动化仓储、自动化物流、自动化上下料、自动化质检
增材制造和3D打印在机加行业的应用现状和展望
人工智能在数控机加行业的应用展望
人工智能融入CAD：使设计更好，更快，更容易
画图到算图
基于参数、机理模型和数据模型（AI）优化设计
Creo7.0、CATIA、SolidWorks和AI融合的用例介绍
人工智能融入CAE：使设计轻量化、可靠性、更好的融入先进的制造工艺和材料属性
人工智能融入CAM：基于参数，融入机理模型和数据模型，生成更安全、高效NC程序，大幅提升效率（增加70%），延长刀具寿命（延长100%），确保加工质量
人工智能融入APS：更加优化的排产排程，显著提升效率，降低库存，缩短交期
人工智能融入质量管理：
视觉智能外观检验和几何特征
质量大数据和AI优化快速定位问题根源，提升质量水准
质量大数据优化加工程序和参数：加工测试一体化工位，数据闭环，自动刀补
人工智能融入厂内物流：优化仓储，优化路径，减少物流成本
人工智能融入设备健康管理：基于数据模型和机理模型，做到预测性维护（治未病之病）
人工智能融入智能决策系统：每个岗位都可以更快做出高质量的决策增加企业的适应性和竞争力
人工智能融入双碳战略：绿色制造
辛玉军
常住地：北京 北京市
辛玉军老师是兼具工学与管理学背景的数字化转型与智能制造实战专家，拥有24年企业咨询经验，专注制造业智能化、信息化规划与落地。作为工信部数字化转型赋能中心首席专家及专精特新冠军联盟数字化转型首席专家，他深度服务中车、航天科工、海尔、美的、华为、西门子等数百家头部企业，并在清华、北大等多所顶尖高校担任总裁班客座教授。其独特优势在于融合TOC（约束理论）方法论与智能工厂实践，擅长将复杂问题本质化，助力企业高效实现数字化升级，广受航空航天、汽车、轨道交通、电子、钢铁等行业客户高度认可。