EMO 2025预览 | 人工智能如何重塑制造业？

工业制造正经历一场前所未有的变革。人工智能（AI）正逐步融入机床设备，不仅改变了生产流程，还革新了机器维护方式。AI正成为高效、可持续且具竞争力的生产模式的核心。在技能短缺和国际竞争压力下，这绝不仅仅是技术噱头：它正成为一种生存策略。在2025汉诺威欧洲机床展（EMO 2025）上，您将能够看到AI如何革新工业生产。

机床领域的AI远不止于自动化。它使机器能够从数据中学习、做出决策并优化流程。为此，传感器技术、数据分析、机器学习和智能辅助系统被广泛应用——既在控制层面，也在与人的互动中。

提升AI的个体潜力

制造企业可应用的场景众多：“典型案例包括在实时运行中预测工艺特性以实现在线质量控制，以及对工艺及其特性的监控，”弗劳恩霍夫机床与成形技术研究所（Fraunhofer IWU）流程数字化与制造自动化业务部门负责人Philipp Klimant教授指出。“与传统方法相比，其优势在于能够在监测过程中纳入特别大量的参数。”Klimant特教授强调。然而，还有许多其他应用领域，例如用于培训的AI辅助模型。

提升效率的强大杠杆

Fraunhofer IWU研究人员的建议是在项目初期提出以下问题：“在我的生产过程中，通过AI实际可能实现的效率提升幅度有多大？”“效率提升的潜力无法在不进行进一步分析的情况下给出普适答案。”Klimant教授指出。潜在效益高度依赖于具体生产流程及相应的优化可能性。在塑料加工领域，例如注塑成型，极端情况下废品率可能达到20%-30%。这为通过AI实现效率提升提供了重大机遇。它也可用于已具备较高稳定性的流程，例如在预测性维护领域及延长工具使用寿命方面。

据Klimant教授介绍，AI还能在缓解技术工人短缺问题上发挥重要作用。“我们通过AI存储知识。这些知识可用于培训新员工，尤其是在老员工退休导致重要知识流失时，AI知识库还为自动化提供了新机遇，尤其是自动质量控制领域。”

Klimant教授对AI的定义如下：“当我们谈论AI时，通常指的是作为AI子集的机器学习。它能够从训练数据中独立学习。这是一个经验过程，学习相关性而无需我们了解分析相关性。简单来说，我们从经验中学习。AI用于优化生产过程参数，并通过自动化控制系统将其反馈到过程控制器中。AI就像一个黑箱，输入值进入其中，输出预测结果，一个例子是成型过程，我们测量声学信号，然后AI告诉我们过程是否成功。”最终，这是一个可以通过现有接口连接到控制系统的数字系统。这使AI能够在多个点影响控制算法。

高计算能力用于图像处理

为了成功地在生产中应用AI，有时需要具备非常高的计算能力的硬件。 “首先，必须区分训练阶段和应用阶段（推理）。训练阶段始终更耗费计算资源，但通常在离线环境中进行。在应用阶段，对于支持向量机等经典方法，边缘设备通常已足够。”Klimant教授表示。在图像处理领域，情况则不同。这些AI模型在训练阶段和应用阶段均需要更高的计算能力。“应用周期在此也起着决定性作用，”Klimant教授解释道，“例如，如果我需要每五秒钟获得一次结果，与30秒的周期时间相比，我将需要更高的计算能力。” 语言模型的评估是一个例外。这些模型需要强大的硬件，从高性能消费级显卡到专用AI显卡。

实现自主生产的自学习机床

自学习机床得益于AI技术。位于奥伯-拉姆施塔特市的Datron AG正利用这一创新技术，使机床能够基于已学知识调整生产流程。目标是将Datron铣床开发成能够自动适应部件要求和环境条件的自适应生产单元。“这不仅缩短了设置和加工时间，还提高了过程稳定性，这是实现自主生产的关键一步。”首席技术官Jonas Gillmann表示。

AI可将Datron机床在数控加工中的设置时间缩短高达60%，显著减少废品率并延长刀具使用寿命，同时提升工艺可靠性。”

Datron首席技术官Jonas Gillmann表示

AI正将关注点从刚性编程转向辅助、自学习和自适应生产。“机器正成为制造过程中的合作伙伴.在机械工程领域，这已不再是愿景，而是日益成为现实。”Gillmann表示。他进一步解释称，生产中的AI可带来显著效率提升： “在使用Datron机器的数控生产中，它可以将设置时间减少多达60%，显著减少废品数量并延长工具使用寿命——同时提高过程可靠性。”

通过铣削过程的直观引导

Gillmann指出，与Datron next控制软件的链接是一个特别令人兴奋的进展。该软件可直观引导即使是缺乏经验的操作员完成铣削过程，并自动识别工件。“这意味着即使是非专业技术人员也能高效完成铣削作业——在技术工人短缺的背景下，这显然是一大优势。”据Gillmann介绍，未来AI还将实现预测性维护，以在故障发生前预防问题。“这将使铣削过程更加高效、可靠，并在人员需求方面具备更高灵活性。”

机床中的AI技术也可帮助满足日益增长的客户定制化小批量产品需求。“AI使小批量生产变得经济可行，借助Datron next控制软件，工件可自动识别——无需复杂编程，”Gillmann表示，“这消除了长时间调试的必要性，单个零件也可快速、高效且高质量地制造——这对于定制化产品而言是理想选择。”

减少编程，增加工艺责任

自学习机床也在改变用户的岗位描述：“减少编程，增加工艺责任。”Gillmann如此总结这一变化。员工正转型为工艺设计师，负责确保质量并优化工艺流程。“这降低了入门门槛，而智能辅助系统是对人类专业知识的补充——而非替代。”