工業(yè)制造正經(jīng)歷一場(chǎng)前所未有的變革。人工智能（AI）正逐步融入機(jī)床設(shè)備，不僅改變了生產(chǎn)流程，還革新了機(jī)器維護(hù)方式。AI正成為高效、可持續(xù)且具競(jìng)爭(zhēng)力的生產(chǎn)模式的核心。在技能短缺和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)壓力下，這絕不僅僅是技術(shù)噱頭：它正成為一種生存策略。在2025漢諾威歐洲機(jī)床展（EMO 2025）上，您將能夠看到AI如何革新工業(yè)生產(chǎn)。

機(jī)床領(lǐng)域的AI遠(yuǎn)不止于自動(dòng)化。它使機(jī)器能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、做出決策并優(yōu)化流程。為此，傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和智能輔助系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用——既在控制層面，也在與人的互動(dòng)中。

提升AI的個(gè)體潛力

制造企業(yè)可應(yīng)用的場(chǎng)景眾多：“典型案例包括在實(shí)時(shí)運(yùn)行中預(yù)測(cè)工藝特性以實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)質(zhì)量控制，以及對(duì)工藝及其特性的監(jiān)控，”弗勞恩霍夫機(jī)床與成形技術(shù)研究所（Fraunhofer IWU）流程數(shù)字化與制造自動(dòng)化業(yè)務(wù)部門(mén)負(fù)責(zé)人Philipp Klimant教授指出。“與傳統(tǒng)方法相比，其優(yōu)勢(shì)在于能夠在監(jiān)測(cè)過(guò)程中納入特別大量的參數(shù)。”Klimant特教授強(qiáng)調(diào)。然而，還有許多其他應(yīng)用領(lǐng)域，例如用于培訓(xùn)的AI輔助模型。

提升效率的強(qiáng)大杠桿

Fraunhofer IWU研究人員的建議是在項(xiàng)目初期提出以下問(wèn)題：“在我的生產(chǎn)過(guò)程中，通過(guò)AI實(shí)際可能實(shí)現(xiàn)的效率提升幅度有多大？”“效率提升的潛力無(wú)法在不進(jìn)行進(jìn)一步分析的情況下給出普適答案。”Klimant教授指出。潛在效益高度依賴(lài)于具體生產(chǎn)流程及相應(yīng)的優(yōu)化可能性。在塑料加工領(lǐng)域，例如注塑成型，極端情況下廢品率可能達(dá)到20%-30%。這為通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)效率提升提供了重大機(jī)遇。它也可用于已具備較高穩(wěn)定性的流程，例如在預(yù)測(cè)性維護(hù)領(lǐng)域及延長(zhǎng)工具使用壽命方面。

據(jù)Klimant教授介紹，AI還能在緩解技術(shù)工人短缺問(wèn)題上發(fā)揮重要作用。“我們通過(guò)AI存儲(chǔ)知識(shí)。這些知識(shí)可用于培訓(xùn)新員工，尤其是在老員工退休導(dǎo)致重要知識(shí)流失時(shí)，AI知識(shí)庫(kù)還為自動(dòng)化提供了新機(jī)遇，尤其是自動(dòng)質(zhì)量控制領(lǐng)域。”

Klimant教授對(duì)AI的定義如下：“當(dāng)我們談?wù)揂I時(shí)，通常指的是作為AI子集的機(jī)器學(xué)習(xí)。它能夠從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中獨(dú)立學(xué)習(xí)。這是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)過(guò)程，學(xué)習(xí)相關(guān)性而無(wú)需我們了解分析相關(guān)性。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，我們從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。AI用于優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程參數(shù)，并通過(guò)自動(dòng)化控制系統(tǒng)將其反饋到過(guò)程控制器中。AI就像一個(gè)黑箱，輸入值進(jìn)入其中，輸出預(yù)測(cè)結(jié)果，一個(gè)例子是成型過(guò)程，我們測(cè)量聲學(xué)信號(hào)，然后AI告訴我們過(guò)程是否成功。”最終，這是一個(gè)可以通過(guò)現(xiàn)有接口連接到控制系統(tǒng)的數(shù)字系統(tǒng)。這使AI能夠在多個(gè)點(diǎn)影響控制算法。

高計(jì)算能力用于圖像處理

為了成功地在生產(chǎn)中應(yīng)用AI，有時(shí)需要具備非常高的計(jì)算能力的硬件。 “首先，必須區(qū)分訓(xùn)練階段和應(yīng)用階段（推理）。訓(xùn)練階段始終更耗費(fèi)計(jì)算資源，但通常在離線(xiàn)環(huán)境中進(jìn)行。在應(yīng)用階段，對(duì)于支持向量機(jī)等經(jīng)典方法，邊緣設(shè)備通常已足夠。”Klimant教授表示。在圖像處理領(lǐng)域，情況則不同。這些AI模型在訓(xùn)練階段和應(yīng)用階段均需要更高的計(jì)算能力。“應(yīng)用周期在此也起著決定性作用，”Klimant教授解釋道，“例如，如果我需要每五秒鐘獲得一次結(jié)果，與30秒的周期時(shí)間相比，我將需要更高的計(jì)算能力。” 語(yǔ)言模型的評(píng)估是一個(gè)例外。這些模型需要強(qiáng)大的硬件，從高性能消費(fèi)級(jí)顯卡到專(zhuān)用AI顯卡。

實(shí)現(xiàn)自主生產(chǎn)的自學(xué)習(xí)機(jī)床

自學(xué)習(xí)機(jī)床得益于AI技術(shù)。位于奧伯-拉姆施塔特市的Datron AG正利用這一創(chuàng)新技術(shù)，使機(jī)床能夠基于已學(xué)知識(shí)調(diào)整生產(chǎn)流程。目標(biāo)是將Datron銑床開(kāi)發(fā)成能夠自動(dòng)適應(yīng)部件要求和環(huán)境條件的自適應(yīng)生產(chǎn)單元。“這不僅縮短了設(shè)置和加工時(shí)間，還提高了過(guò)程穩(wěn)定性，這是實(shí)現(xiàn)自主生產(chǎn)的關(guān)鍵一步。”首席技術(shù)官Jonas Gillmann表示。

AI可將Datron機(jī)床在數(shù)控加工中的設(shè)置時(shí)間縮短高達(dá)60%，顯著減少?gòu)U品率并延長(zhǎng)刀具使用壽命，同時(shí)提升工藝可靠性。”

Datron首席技術(shù)官Jonas Gillmann表示

AI正將關(guān)注點(diǎn)從剛性編程轉(zhuǎn)向輔助、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)生產(chǎn)。“機(jī)器正成為制造過(guò)程中的合作伙伴.在機(jī)械工程領(lǐng)域，這已不再是愿景，而是日益成為現(xiàn)實(shí)。”Gillmann表示。他進(jìn)一步解釋稱(chēng)，生產(chǎn)中的AI可帶來(lái)顯著效率提升： “在使用Datron機(jī)器的數(shù)控生產(chǎn)中，它可以將設(shè)置時(shí)間減少多達(dá)60%，顯著減少?gòu)U品數(shù)量并延長(zhǎng)工具使用壽命——同時(shí)提高過(guò)程可靠性。”

通過(guò)銑削過(guò)程的直觀引導(dǎo)

Gillmann指出，與Datron next控制軟件的鏈接是一個(gè)特別令人興奮的進(jìn)展。該軟件可直觀引導(dǎo)即使是缺乏經(jīng)驗(yàn)的操作員完成銑削過(guò)程，并自動(dòng)識(shí)別工件。“這意味著即使是非專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員也能高效完成銑削作業(yè)——在技術(shù)工人短缺的背景下，這顯然是一大優(yōu)勢(shì)。”據(jù)Gillmann介紹，未來(lái)AI還將實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)，以在故障發(fā)生前預(yù)防問(wèn)題。“這將使銑削過(guò)程更加高效、可靠，并在人員需求方面具備更高靈活性。”

機(jī)床中的AI技術(shù)也可幫助滿(mǎn)足日益增長(zhǎng)的客戶(hù)定制化小批量產(chǎn)品需求。“AI使小批量生產(chǎn)變得經(jīng)濟(jì)可行，借助Datron next控制軟件，工件可自動(dòng)識(shí)別——無(wú)需復(fù)雜編程，”Gillmann表示，“這消除了長(zhǎng)時(shí)間調(diào)試的必要性，單個(gè)零件也可快速、高效且高質(zhì)量地制造——這對(duì)于定制化產(chǎn)品而言是理想選擇。”

減少編程，增加工藝責(zé)任

自學(xué)習(xí)機(jī)床也在改變用戶(hù)的崗位描述：“減少編程，增加工藝責(zé)任。”Gillmann如此總結(jié)這一變化。員工正轉(zhuǎn)型為工藝設(shè)計(jì)師，負(fù)責(zé)確保質(zhì)量并優(yōu)化工藝流程。“這降低了入門(mén)門(mén)檻，而智能輔助系統(tǒng)是對(duì)人類(lèi)專(zhuān)業(yè)知識(shí)的補(bǔ)充——而非替代。”