公司新聞 2025-03-11
在機械制造領域，成本核價是決定產品利潤率和市場競爭力的關鍵環節。傳統核價依賴工程師手工解讀二維圖紙、估算材料用量、計算加工工時，效率低、誤差率高，尤其對復雜零件和非標設備更易出錯。隨著三維建模技術和人工智能（AI）的深度融合，基于三維模型與二維圖紙的AI核價系統正成為行業新標桿。本文將介紹其技術原理、應用場景及實踐價值。
一、技術基礎：三維模型與二維圖紙的數據融合
機械制造核價需整合兩類核心數據源：
1. 三維模型：包含幾何形狀、三維拓撲等結構化數據（如STEP、IGES格式）。
2. 二維圖紙：提供尺寸公差、表面粗糙度、工藝注釋等非結構化信息（如PDF、DWG格式）。
AI的技術突破：
· 三維模型解析：
o 通過自研工具提取模型體積、表面積、孔洞、加工特征等數據。
o 結合材料庫（如鋼、鋁合金密度）自動計算毛坯重量，精準估算材料成本。
· 二維圖紙識別：
o 計算機視覺（CV）：定位圖紙中的關鍵信息區塊（如螺紋孔標注、公差、粗糙度、材質、技術要求等）。
二、AI核價的核心流程
1. 數據輸入與預處理
· 三維模型：上傳STEP文件 → 解析幾何特征 。
· 二維圖紙：掃描圖紙 → AI去噪、矯正 → 提取尺寸鏈與工藝要求。
2. 加工工藝智能推斷
· 特征識別：AI判斷零件加工方式（如車削、銑削、線切割）：
o 例：圓柱體+中心孔 → 車床加工；復雜曲面 → 五軸銑削。
· 工時與成本計算：
o 調用加工參數庫（如切削速度、刀具壽命） → 結合設備費率（CNC機床每小時成本） → 估算加工費用。
3. 動態成本優化
· 替代方案推薦：AI對比不同工藝組合（如“鑄造+精加工”VS“3D打印”），輸出成本最優解。
三、行業應用場景與案例
場景1：非標設備快速報價
· 問題：定制化生產線無類似項目數據參考，依賴工程師經驗。
· AI方案：
o 三維模型自動拆分焊接件、標準件 → 分別計算材料與采購成本。
o 根據圖紙中的焊接符號（如角焊、滿焊）估算人工工時。
場景2：設計-成本實時協同
· 問題：設計階段未考慮成本，導致后期反復修改。
· AI方案：
o 設計師修改三維模型時，AI反饋成本變化（如“壁厚增加2mm → 材料成本+12%”）。
四、技術優勢與挑戰
優勢：
· 效率：核價周期從“天級”進入“分鐘級”，支持快速響應客戶詢價。
· 精準性：規避人工計算中的公式錯誤（如圓柱體積誤用直徑而非半徑）。
· 可擴展性：支持從單一零件到整機設備的全鏈路核價。
挑戰：
· 數據孤島：企業歷史工藝數據分散在Excel、紙質文檔中，需結構化清洗。
· 工藝知識庫構建：小眾加工方式（如電火花加工鈦合金）缺乏數據，需專家規則補全。
· 圖紙標準化不足：注釋不全或符號不規范，導致AI識別失敗。
基于三維模型與二維圖紙的AI核價技術，正在打破機械制造領域成本控制的“經驗壁壘”。它不僅將工程師從繁瑣的手工計算中解放，更通過數據驅動決策幫助企業精準定價、優化工藝。未來，隨著AI與工業軟件的深度集成，“設計即核價”的理念將成為行業標配，推動機械制造向智能化、高效化持續邁進。
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