西門子數字化工業軟件工業機械行業副總裁 Rahul Garg

（圖片來源：西門子）

在人工智能 (AI) 革命的風口浪尖，人們開始擔憂 AI 是否會取代人工。然而，仔細想想，將 AI 應用于零部件制造并不意味著完全用自動化取代人員和流程；相反，AI 能讓效率倍增，通過增強現有系統來提升生產效能。以計算機輔助制造 (CAM) 系統中的智能協作為例：通過分析零部件的 3D 模型并與復雜軟件進行交互，AI 能自動生成刀具路徑優化方案。當傳統生產工藝與智能數據采集相結合時，AI 與全維度數字孿生技術將成為實現下一代數據驅動型制造的核心推動力。

工業級 AI 的必要性

盡管 AI 為零部件制造帶來諸多優勢，應用仍需審慎。在消費級領域，偶發的錯誤或 AI 幻覺也許不會造成嚴重損失；但是在工業場景中，動輒涉及巨額資金乃至人身安全，生產過程中的任何失誤都可能導致災難性后果。

要在工業中發揮 AI 的優勢，AI 本身必須達到工業級標準。模型返回的結果必須穩健、可靠且可復用。打造工業級 AI 需要多個步驟，包括建立持續測試框架以確保模型能給出預期結果、制定自動化流程來檢查正確性，以及設計軟件讓人類在關鍵任務中保持參與。有了堅實的基礎，工業級 AI 便可通過三種方式提升零件制造水平：優化制造流程、分析制造數據與工藝以及創造制造效益。

AI 優化制造

AI 技術已經在機械加工車間及各類生產環境中執行多項任務，在減少人力與材料浪費的同時提升生產效率。當前 AI 的應用領域包括：

· 通過借助Industrial Copilot 這樣的工具，利用自然語言處理 (NLP) 與維護手冊、生產數據等進行交互。

· 生成以數據驅動的洞察，增強對生產流程中能源節約的理解，從而實現能源優化。

· 實現 AI 驅動的 CAM 操作編輯，以更快地完成工作。

數據驅動下的效益升級

更先進的 AI 與車間、設計及生產數據相連接，將通過強大的分析能力實現從工作流到人體工學的全方位優化。在西門子 Insights Hub 等平臺集成這些數據后，AI 可深度應用于從質檢報告到車間排產的全流程，這種深度分析將不斷解鎖新的優化空間。

西門子 Insights hub 中的 Production Copilot 提供清晰的操作員指導，

通過數據和經驗推薦行動，消除對下一步的猜測。

（圖片來源：西門子）

AI 提升生產效率的一個重要途徑是預測性質量分析。通過分析缺陷數據并將其與智能設備提供的生產和性能數據相關聯，可以構建能夠早期識別制造過程中缺陷關鍵指標的 AI 模型。早期發現這些錯誤將減少時間和材料的浪費。

除處理海量數據集外，AI 能加速特定場景的專業化數據分析，例如優化工人的人體工學設計。一些工人的重復性動作，尤其涉及彎腰或伸展動作時，極易造成身體勞損。雖然工人對重復動作具備基礎的判斷力，但預判其長期影響則困難得多。通過應用基于人體運動學和人體工學數據訓練的 AI 模型，僅需單張圖像即可評估特定動作序列的人體工學表現。AI 人體仿真能高效解析高風險場景，這些分析結果可即時反饋至數字孿生系統，快速設計出符合健康要求且高效的工作站——將零部件與工具布置在符合人體直覺的觸達范圍內。

創造制造收益

生成式 AI 作為當前最廣為人知的 AI 形式，具備前所未有的類人對話能力。在工業領域，生成式 AI 將成為連接人類與技術的橋梁，顯著降低復雜工具的使用門檻。未來，生成式 AI 將成為無代碼/低代碼平臺的核心組件，通過自然語言處理實現復雜機械的編程控制。

當前，使用 CAM 軟件將 3D 模型轉化為可用 G 代碼仍是復雜耗時的過程，需要操作者同時具備 CNC 加工和特定軟件的專業知識。AI 驅動的協同系統能大幅加速 CNC 程序創建、切削參數計算及刀軌驗證。

NX CAM 中的 copilot 自動化數控編程過程，可節省高達 80% 的工程時間。

（圖片來源：西門子）

雖然短期內仍離不開人類 CNC 專家的參與，但以 CAM copilot 形式存在的 AI 技術，能夠通過降低工具使用門檻和自動化大量人工密集型操作來顯著加速這一流程。該智能系統可自動生成 CNC 機床的加工策略，將編程時間從數小時壓縮至幾分鐘。

只需在 3D 模型上選擇一個特征，CAM copilot 即可生成多種操作、刀具、進給速度等組合建議，供用戶審核后自動填寫到軟件中。與此同時，它還能通過訓練了解生產設備，實時驗證特定設計和刀具路徑是否能夠在指定機器上安全生產。

這些類型的生成式 AI 工具還可以作為知識庫，從專家用戶和過往工作中學習，基于車間的最佳實踐使用制造方法。憑借強大的工業級 AI 部署，可以確保專有知識的安全，并使其更易于被新員工和資深員工獲取，寶貴的專業知識不會丟失。

用工業 AI 分析、優化和生成

隨著制造業數字化持續推進，無論企業規模大小，能否利用數據實現質量、可持續性和效率目標也愈發重要。AI 正在成為分析、優化和推動制造業改進的重要手段。從簡單洞察到全功能輔助，AI 將成為實現數據驅動型制造的關鍵要素，它能將原本未被利用的 1 和 0 轉化為全面提升效率的寶庫。