发布时间:2026-10-24
更新时间:2026-10-24
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在最近这几轮进行的采购沟通方面, 询问人工智能是否可以直接生成程序代码的明显增多了, 可是真正在车间里面成功投用的案例还依然很少, 关键问题并不是出现在算法这一部分本身上面, 而是出现在工艺经验的数字化积累这一部分上面。
现在的工具可以按照3D模型来生成G代码, 可是那些铜螺母还有销轴一类的零件呢, 它们的台阶挺多的, 而且对内径和外径的同轴度是有着严格的要求的, 这样一来AI输出的程序在换刀点的地方以及在进给切换的这个环节上面, 还必须要经过人工的一些修改才行, 像那种数量在五件到五十件之间的小批量生产任务, 改一遍程序所花费的时间, 那可比手工去写还要长很多。

滚花, 还有从M2到M6的螺纹这些工序里面的路径优化, 还只是停留在能跑通的阶段, 距离能够直接上机操作还差着那么一小步通止规和毛刺检查。在没有图纸依据的情况之下, AI没法给出你车间里那台老式CNC机床的实际吃刀量。
小于两百件的情况之下,工艺的路线是属于固定不变的, 具体来说就是车外圆、钻孔、车端面、倒角这几个步骤, 手写的话十几分钟就能够完成这个事情, 因为AI工具存在着学习的成本, 所以这种方式是不划算的。

而当数量在五百件以上的时候, 面对多品种频繁切换的生产场景, 采用批量生成然后再由人工进行审核的方式, 能够减少重复性的劳动, 从而节省人力。
对于那种重复率比较高的活儿, 可以先拿来试一试, 但是那种轮廓比较复杂、需要多把刀具协同加工的零件, 千万别指望人工智能能够完全替代掉人工操作。C3604黄铜这个材料和SUS304这个材料的参数是不一样的, 所以在人工智能生成程序之前, 还是必须要把这些材料的牌号喂给系统进去。
维易达这个企业, 平时做的是精密衬套这类工作, 还有铜螺母、销轴、定位销等这些精密五金件, 如果遇到小批量定制这种事儿, 可以按照图纸来评估和报价, 如果你能带着非常具体的图纸过来, 同时带上材料牌号, 这样的话, 沟通的效率就是最高的。