人工智能和智能制造在数控机械加工领域的应用前景

数控机械加工智能制造体系 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 数字化质量管理体系：D/PFMEA、质量控制计划，质量检验作业管理，质量数据管理/质量大数据 机械加工智能化质量检验技术：三坐标，光学，尺规 仿真驱动材料热处理工艺精准管控 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实践 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 生成式设计在制造行业的应用 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