当数控编程“联姻”AI：制造工厂的“智慧大脑”如何炼成？

随着DeepSeek乃至AI人工智能技术在企业中得到了广泛的关注和使用，多数企业开始了AI探索之旅，迅易科技也不例外，且在不断地实践中强化了AI智能应用创新的强大能力。许多制造企业面临着工艺知识传承困难、编程效率低下等诸多挑战，今天给大家分享工业制造领域AI智能知识库的创新应用。

在高端制造领域，数控编程是精密加工的核心环节。然而，传统模式依赖工程师经验，面临“老师傅退休即知识流失”“新员工上手难”“复杂零件试错成本高”等痛点。迅易科技凭借AI大模型与知识图谱技术，为瑞松科技打造智能数控编程知识库，实现从“人脑记忆”到“系统智造”的跨越。

一、经验难传承，传统编程效率低

该企业作为智能制造领域的佼佼者，主要业务涵盖工业机器人集成、智能制造系统等多个关键领域。然而，在数控编程环节，传统模式的弊端日益凸显。同时，企业对老师傅的经验过度依赖，人员流动导致经验流失，新员工培训周期长，难以快速适应工作岗位，这些问题成为了企业发展路上的 “拦路虎”，比如：

为了解决企业的难题，迅易科技基于自身在AI智能知识库技术方面的深厚积累，贴合该企业的实际业务需求，构建了一个集知识存储、智能推荐、推理优化于一体的智能数控编程工艺AI知识库。

迅易科技选择 Deepseek 大模型作为核心技术支撑，大模型具备强大的自然语言理解和生成能力，能够快速处理和分析大量的数控编程数据。同时结合Dify平台，实现了模型的高效部署和定制化开发。

AI 能够从复杂的数据中提取有价值的信息，精准识别加工特征，匹配最优的加工策略和参数，为数控编程人员提供智能化的决策支持和高效的编程辅助。为此，迅易科技构建三层智能体系：

迅易团队以Deepseek大模型为引擎，打开智能制造新场景：

传统方式：编程人员需要查阅纸质工艺手册或电子文档，手动查找与当前加工任务相似的案例，并根据经验调整参数。

智能方式：编程人员输入加工零件的特征信息，系统自动推荐最优的加工工艺方案，并根据实际情况进行参数优化。

传统方式：以往3D 模型导入后，人工选择加工面、建立基准、挑选刀具和设置参数的流程极为繁琐，尤其是面对复杂曲面时，数据量大，程序生成效率低。

智能方式：AI 知识库将老师傅的宝贵经验转化为可量化的参数和知识图谱，通过历史NC程序对比，识别效率提升机会，基于加工结果反馈自动调整推荐参数。

迅易科技通过“大模型+知识库”的深度结合，不仅解决了制造企业的当下痛点，更构建了持续进化的工艺智慧体系。该成功案例的核心优势在于：

效率跃升：将个人经验转化为可量化参数，编程时间大大缩短，复杂曲面设计提效70%，新员工培训周期缩短，工艺标准执行准确率达95%。

工艺创新：AI进行复杂特征处理，通过工艺参数关联设备状态数据预测加工风险，减少工艺生产过程的损耗。

迅易科技为该企业搭建的数控编程 AI 知识库，是 AI 大模型在制造行业成功应用的生动范例，也为广大制造企业提供了可借鉴的经验和模式。

在未来，随着 AI 技术的不断发展，相信会有更多的制造企业借助 AI 智能知识库实现转型升级，迅易科技在AI智能知识库拥有的丰富经验，必将能协助企业将数据转化为知识资产，开启智能制造的新篇章。

如果您对上述案例感兴趣，想要了解更多企业数智化案例，欢迎前往迅易科技官网联系我们。