人工智能（AI）是几乎所有近期商业对话的一部分。无论行业如何，企业主和决策者都在考虑如何利用AI技术来提高盈利能力。计算机数控（CNC）加工也不例外。人工智能在数控加工的进步是众多创新之一，但它可能是最重要的。

随着64%的企业预计AI将提高生产力，人工智能将在数控加工中发挥变革性作用。了解AI如何转变数控加工是利用它在您自己操作中的第一步。

理解数控操作中的人工智能

数控加工已经彻底改变了制造业，简化了操作，消除了人为错误，同时不牺牲产品质量。近年来，一些操作已经将AI整合到他们的数控机器中，将它们提升到可以响应命令并具有预测能力的级别。高达93%的公司认为AI是制造业增长和创新的关键技术，打破了自动化、机器学习和预测分析的界限。

制造业一直欢迎技术进步以降低成本和提高效率。虽然数控机器操作员仍然是加工过程中的关键部分，但AI提供了分析和实时数据，机器学习意味着持续的性能改进。随着AI在数控加工项目的每个阶段收集、分析和传达数据，您的团队获得了机器功能和改进建议的洞察。

由于数控机器依赖于高级软件，AI对数控加工的影响并不意味着需要大量投资新机器。相反，许多当前的机器与利用AI的新程序兼容。

人工智能对数控加工的影响

人工智能在许多行业中发挥了关键作用。一些由AI驱动的数控加工变化包括：

• 提高效率和生产力：数控机器可以利用AI实时分析它们产生的数据，为操作员提供持续的更新。随着AI分析数据，它可以向操作员提出建议，提高实时效率和生产力。

• 提升性能：机器学习是AI的一个子集。它赋予数控机器学习和响应指令的能力。操作员可以获得有关机器在工作时如何表现的宝贵见解，从而长期提高它们的性能。

• 降低生产成本：AI可以改变您的预防性维护策略，预测机器何时需要服务，并提前一步维护计划。预防性维护节省资金，AI使其更加有效。

• 简化操作：AI可以改变与数控机器合作的每个元素，从使用物联网（IoT）设备控制机器和评估它们的性能。

• 增强自动化：机器人自动化在许多制造环境中已经很典型。当您添加AI时，这些机器人可以在工作时学习，适应意外情况，并处理更广泛的任务。

• 彻底改变定制组件制造：AI可以分析和处理重复模式，协助数控机器以出色的重复性和最小错误交付优质部件。集成AI提高了精度和设计质量，同时减少了每个单位的浪费。

• 提高制造精度：质量控制对数控加工至关重要，AI对制造精度和一致性有重大影响。随着机器学习，它们可以识别生产模式中的偏差，并自我调整以保持精度或实时报告错误，以防止有缺陷的部件进入市场。

人工智能在数控加工中的经济优势

全球的企业主都在寻求应对不断演变的消费者需求的挑战。消费者想要高质量的产品，而且他们现在就想要，这给制造工程师施加了压力，要求他们在操作中平衡质量和效率。集成AI对企业主有重要的财务好处，包括：

提高效率和生产力

预计到2035年，AI将提高40%的生产力。集成AI允许数控机器在生产过程中分析它们产生的数据，并利用这些反馈进行即时操作调整，提高整个操作的生产力和效率。

增加可见性

实时的、由AI驱动的机器分析可视化使您能够跟踪生产指标，提高吞吐量效率，并实现数据驱动的决策。

利用人工智能在数控加工中抢占竞争优势

当您将人工驱动的加工与AI编程进行比较时，很容易理解AI的变革力量。两者之间的主要区别包括：

• 编程速度：AI可以比人类程序员更快地生成程序。采用AI减少了编程时间和持续成本。

• 产品质量：AI算法可以优化刀具路径，提高加工精度和整体产品质量。

• 学习和适应性：AI系统从历史数据中学习，并不断提高它们的编程能力，超越了人类程序员的限制。随着它们学习，AI解决方案可以适应不断变化的加工要求，在整个产品需求变化中保持敏捷。

• 减少错误：AI在数控中最小化编程错误和不一致性，最小化不必要的浪费。

人工智能集成到数控操作中的战略路线图

利用AI始于一个健全的集成策略和对您组织未来的清晰愿景。以下策略可以帮助您实现无缝过渡：

收集您的现有数据

收集机器过程数据，包括机器参数、性能指标和刀具数据。您拥有的信息为您的AI算法提供了训练场。当您收集现有数据时，分析它以识别模式、异常和改进机会。

优先考虑预防性维护

AI降低成本的一个主要方式是通过预测机器故障。实时监控机器性能，并使用AI算法分析数据并优化维护计划。

优化刀具路径规划

分析过去的加工数据和模拟不同的刀具路径，使AI能够识别减少加工时间和优化刀具寿命的最佳策略。

超越加工

AI可以彻底改变您的操作的许多方面，除了加工本身。考虑使用算法优化调度和资源分配。它可以考虑到机器可用性、刀具要求和生产目标等因素，创建高效的日程安排，让您的团队专注于他们的核心能力。

人工智能在制造业中的未来

人工智能可能会在数控加工的未来中发挥重要作用。随着数控继续发展以满足不断变化的消费者需求，AI将推动其大部分进展。先进的机器学习算法已经在优化数控过程中取得了显著进展。强化学习是另一个值得关注的机器学习领域，机器通过观察执行操作的结果来学习如何行动。

随着时间的推移，AI将改变机械加工行业，提高生产力并增加各种组织的盈利能力。AI的影响是深远和广泛的。虽然采用新兴技术伴随着挑战，但好处是值得所谓的“磨合期”。

未来将涉及探索这项技术，并利用AI和机器学习的力量彻底改变数控加工工作。在加工过程中，人类的参与仍然至关重要，因为我们定义和完善AI参数以优化过程并重新定义加工质量。