人工智能将改变钣金加工行业格局

近年来，全球人工智能领域来到了一个新的历史时期，前有Chat GPT后有DeepSeek，大语言模型和算法的提升再结合硬件的加持，得以让该领域实现了阶梯式的飞跃发展。对此，工业界对于研发人工智能以及围绕这一技术对现有产能的赋能，也是呼之欲出。就如同通快机床事业部研发总经理Tom Schneider认为的那样，人工智能发展日新月异，已经给机械工程领域带来了许多变化，推进加快技术开发和迭代。未来，只有通过使用人工智能才能解决钣金生产的复杂性。

初探人工智能

Schneider表示，人工智能在工业界的应用最早可以追溯到大约6-8年前。对于二维激光切割，公司决定在全自动TruLaser Center 7030激光机上实现整个工艺链的联网和自动化——从编程到切割组件。通过这种端到端解决方案，公司希望使用从机器获得的数据来改进客户的流程。例如，机器人在自动分类零部件的过程中，错误屡屡发生。这里，使用机器学习来制定重复策略，以防排序尝试失败。

虽然Chat GPT一直很火，但对于实际工业加工来说并没有发挥太大的作用。对此，公司开发了切割助手，它使用光学系统和人工智能评估来改进激光工艺控制，并通过质量控制回路为各种工艺参数提出建议，以提高切割质量。目标是借助人工智能支持设计师设计组件。用户可以将他们的组件和群组文件上传到软件中，然后人工智能会展示如何进一步改进和优化组件。借助这套软件系统，公司现在可以为客户提供基于人工智能的钣金设计支持。

这套借助人工智能的方法，在工业环境中呈现出非常动态的特点，无论是在机器的处理、方法的选择还是合作伙伴的报价方面。但将这些技术转化为成熟的工业产品并大规模推广，又是另一回事。Schneider谈到，公司承诺在未来几年内为客户提供全天候、效果良好的产品。就人工智能技术而言，整个工业界都处于早期探索阶段，但它将继续发展。生成式人工智能给钣金加工行业带来的变化，是不可阻挡的。

当下的成果

Schneider预计，辅助系统的发展将大幅加速，特别是在软件编程系统和机器操作方面。这包括最终客户通过类似于Chat GPT的应用程序与技术产品的交互。例如，可以通过聊天的方式让最终客户更快地获得用户手册或机器错误报告中的知识。这意味着用户可以直接获得合适的正确解决方案，因为非结构化知识可以以结构化的方式准备和提供。

此外，这些知识还融入到机器的各种附加功能中，例如上面描述过的激光切割机的切割助手。接下来，伴随着行业逐渐引入人工智能，机械工程产品的开发也将发生第二次重大变革。未来，设计师缺乏特定的专业知识——不知道如何合理设计钣金加工中的零部件，不再是瓶颈和痛点。通过基于人工智能的辅助系统，可以通过大型语言模型提供制造流程，为每个人提供更好的设计解决方案。

目前，通快已经启动了几个试点项目，无论是在物流还是营销领域。在产品开发方面，试点项目正在软件开发框架内以及产品数据库上进行。此外，公司还将人工智能用于产品成本优化。目前正在验证一些流程。公司对人工智能的话题持非常开放的态度。对此，通快还设置了人工智能主管的职能岗位，以加强对各个项目进行优先排序并审查其有效性。

当前，人工智能已融入到为客户提供的解决方案中。除了已经描述过的基于人工智能的组件设计应用之外，该方法还用于许多产品中，例如用于自动分类组件的分类指南或自动检测工件切割边缘的切割助手。

未来的发展趋势

Schneider相信，业界将在两个领域看到人工智能技术的加速应用：测试自动化和产品验证。这意味着在产品开发过程中，需要测试和鉴定的情况会越来越多。过去，通常只有通过物理原型才有可能实现。借助人工智能，将能够加快模拟速度并实现并行优化。第二点是集成在机器内部和周围的图像处理。人工智能和大型语言模型使能够在模拟环境中训练行为机制，然后将其反馈到物理世界并与真实的摄像头和传感器信息叠加。这样，产品就能独立找到正确的解决方案。

此外他还认为，钣金生产的复杂性只有通过使用人工智能才能解决。仅通过硬优化和软件逻辑，来解决切割、弯曲和焊接中可能出现的错误来源，所需的计算工作量非常巨大。这也是未来业界无法回避生成式人工智能的重要原因。与此同时，在整个钣金加工领域，实现机器自主性的方法也越来越多。机械工程的其他领域也有类似的情况。

通快坚信，只有通过合作才能解决这一任务。作为制造商，公司认为其核心竞争力在于硬件、软件和服务领域。这使公司能够实现生产步骤的联网和自动化——直至未来的工厂。对于超出我们核心竞争力范围的内容，通快的做法则是依靠知名的合作伙伴，例如提供存储解决方案的Stopa或提供工业机器人的Arku。这对公司和客户来说，就是一种竞争优势。

来源：荣格-《国际工业激光商情》

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