人工智能驱动的数控加工：提高精度、速度和生产效率

用于数控加工的人工智能正在迅速成为现代制造业的决定性力量。二十世纪中叶，计算机数控 (CNC) 技术彻底改变了加工过程。在那之前，专业机械师必须手动引导他们的切削工具，但 CNC 的出现使计算机能够以前所未有的速度和精度控制这些工具。

人工智能 (AI) 可以为数控加工带来类似的革命。现代系统越来越多地集成人工智能驱动的算法，以简化工作流程并支持决策。 尽管工程师和软件开发人员仍在寻找这种不断扩展的技术的最佳用途，但人工智能在机械加工以及所有形式的数字制造中的作用正在快速增长。从衍生式设计到刀具路径创建再到机器视觉检测，人工智能数控加工提供了巨大的前景。

本文探讨了数控加工中人工智能的现状。它着眼于当今支持智能数控加工流程的核心人工智能技术，以及它们的主要优点和局限性。它还考虑了什么样的 CNC AI 工具将在未来几年和几十年内变得普遍。

人工智能在数控加工中应用的三个阶段

人工智能和数控加工可以通过多种方式结合在一起。事实上，人工智能的用途几乎存在于 CNC 加工周期的每个阶段，从数字设计开始到视觉检查结束。

下表将用于 CNC 加工任务的 AI 分为三类。预加工涵盖 CNC 机床启动之前可以执行的所有工作流程，包括报价、订单处理、可加工零件的计算机辅助设计 (CAD) 和计算机辅助制造 (CAM)，包括创建刀具路径和加工程序。这些步骤显着影响编程时间，而人工智能工具旨在优化编程时间。

加工涵盖与 CNC 控制器本身相关的流程以及制造过程中部署的其他流程，例如使用机内传感器来预测刀具磨损并为自适应流程控制提供信息。

最后，后加工涵盖了工作台之外的活动，例如精加工和检查，这些活动可以受益于计算机视觉等人工智能技术，自动执行质量控制工作流程并剔除有缺陷的零件。

舞台 关键人工智能功能 主要好处 软件示例 预加工：CAD、CAM AI 报价、供应链管理、衍生式设计、特征识别、工艺规划、刀具路径生成即时客户订单、缩短设置时间、更快编程Mastercam AI、Autodesk Fusion 360 AI、CloudNC CAM Assist加工：CNC 控制器 实时监控、预测性维护、自适应控制精度更高、废品更少、延长机器和刀具寿命Siemens MindSphere、Mazak Smooth AI、FANUC AI Control后加工：检查 基于人工智能的检测、数据分析、自动包装和调度物流闭环制造、改进 OEE 并降低劳动力成本Hexagon HxGN 视觉检测、Lincode LIVIS

如表所示，现实世界的软件已经在这三个阶段使用人工智能进行数控加工。下面我们看看机械车间使用的三种流行产品，并说明他们如何使用人工智能来提高性能。

在预加工阶段，CNC 程序员常用的工具之一是CloudNC 的 CAM Assist 。该公司成立的目标是让 CNC 编程像 3D 打印切片一样简单、快速和直观。其旗舰产品 CAM Assist 可与 Fusion、Mastercam 和西门子 Nx 等流行工具一起使用，并提供有用的工具，如可加工性反馈、人工智能生成的加工策略和操作以及快速生成自定义夹具。该公司声称，高达 80% 的 CAM 程序可以使用其 AI 工具实现自动化，从而减少机械师的编程时间。

在加工过程中，Mazak 的 Smooth Ai 等工具  正在以其他方式使用该技术。该公司的 MAZATROL CNC 系统是世界上第一个允许使用自然语言进行对话式编程的 CNC 系统，比现代人工智能工具领先了大约四十年。其新的人工智能功能包括自动生成最佳程序、刀具和切削建议、使用振动传感器和机器学习实时调整参数的自适应人工智能控制，以及人工智能辅助温度调整。 这代表着迈向真正人工智能驱动的数控系统的一步。

加工后，人工智能辅助检测工具有助于提高生产率并发现可能被遗漏的异常情况。一个例子是Hexagon 的 HxGN 视觉检测 ，它会加载一小组训练图像，以“学习”要注意的表面缺陷类型，然后使用该信息来检测划痕、裂纹和污垢等缺陷。它使用的技术是卷积神经网络（CNN）深度学习的一种形式，其算法使用模式识别、统计、深度学习和各种其他图像处理技术。

核心人工智能技术推动智能加工

人工智能是一个广阔的领域，可以应用于许多计算领域。虽然今天围绕人工智能的讨论通常集中在语言模型和其他生成人工智能工具上，但“智能”计算可以在许多需要解决问题的不同领域中找到。

衍生式设计

生成设计是生成人工智能的一种形式，其中智能设计软件根据用户定义的目标自动创建优化设计。在某些方面，它类似于参数化设计，尽管用户可以通过提示更加概念化，从而允许软件执行计算。

在数控加工中，生成设计可用于为加工零件提出新颖的想法。生成设计工具能够创建满足用户目标的模型，同时在加工过程的指定或一般约束下工作。换句话说，生成的设计应该新颖，而且在技术上可以使用标准设备进行加工。

为 CNC 加工提供 CNC 衍生式设计选项的常见软件包括：Siemens NX、Autodesk Fusion 360 和 PTC Creo。

生成设计的主要优点包括：

• 基于最少的输入快速迭代多种不同的设计
• 需要最少的设计和工程知识
• 缩短设计周期并降低劳动力成本
• 通过优化设计减少材料使用

机器学习

机器学习 (ML) 是人工智能的一个领域，专注于使用可以自主执行任务的数据通知算法。它涵盖了人工智能的其他领域，例如深度学习，它使用模仿人脑神经元的人工神经网络来“思考”和解决问题。

当应用于数控加工等数字设计技术时，机器学习可以在多个领域带来好处：可以使用传感器数据预测机器故障来实现预测性维护；可以分析历史和实时数据，为流程优化、动态调整切削进给和速度提供信息；数据训练与机器视觉相结合，可用于自动化质量控制。

FANUC 等主要数控机床供应商已经采用了此类技术。例如，该公司的 AI Servo Monitor 使用数据分析来预测驱动系统故障。

机器学习的主要优势包括：

• 减少停机时间和维修成本
• 工艺优化可提高加工零件的质量
• 无需人工干预的自适应加工
• 通过分析历史数据不断改进加工结果

计算机视觉

计算机视觉是人工智能的另一个子领域，它将机器学习与图像和视频等视觉输入相结合，使人工智能系统能够解释其物理环境并与之交互。

CNC 加工计算机视觉最常出现在零件检查过程中。计算机视觉系统可以使用光学硬件和机器学习算法高精度地检查零件的表面缺陷和其他缺陷。其他应用包括机器设置和校准、预测性维护和逆向工程。

CNC 加工后可以使用的现实计算机视觉检测工具包括 Cognex VisionPro、Lincode LIVIS 和 GE Vernova。

计算机视觉的主要优势包括：

• 通过缺陷检测减少废品并提高零件质量
• 提高生产速度
• 用于辅助校准时可实现更快的设置和转换
• 提高测量和缺陷检测的精度

人工智能在 CNC 加工中的真正好处

人工智能辅助数控加工可以为机械师带来多种好处，最终使他们的客户受益。在上面的部分中，我们列出了特定人工智能流程的一些优势，例如生成设计。在这里，我们研究了人工智能在数控加工中的一些一般优势，包括减少劳动力、加快上市时间、提高效率以及提高整体生产效率。

• 创意且可加工的设计 ：人工智能设计能够快速迭代数控加工的可行设计，满足复杂的设计目标。
• 提高编程效率 ：机器学习和智能算法可以帮助机械师开发最佳的加工程序。
• 更高的加工精度 ：实时分析可用于动态调整切割速度等机器参数，从而生产出更好的零件。
• 降低维护成本 ：预测性维护工具将过去的故障数据与当前趋势相结合，帮助机械师预测工具和机器故障。
• 更智能的质量管理 ：计算机视觉和其他分析工具可以改善质量管理，从而提高产量。
• 增强的产品 活动 ：自动化数据密集型任务可以加快生产周期并减少人为错误的可能性。

数控机床采用人工智能面临的挑战

用于 CNC 加工的人工智能有其局限性，如果不负责任地使用，甚至可能给机械车间带来严重风险。采用的挑战包括高昂的投资成本、与云计算相关的网络安全风险、将新的人工智能技术集成到遗留系统中的困难、遵守严格的行业法规、过度依赖不成熟的技术以及可能降低制造商能力的失业。

数控制造中人工智能的未来

目前，人工智能运用最多的是数控加工的预加工阶段。 CloudNC 的 CAM Assist 等工具在全球机械车间中广泛使用，为机械师提供刀具路径生成帮助，同时保留“人在环”元素，始终允许熟练的 CNC 程序员在刀具路径上签字并调整更精细的点。

在预加工过程中更容易实现人工监督，因为人们可以在最终确定 G 代码之前按照自己的节奏进行工作。相反，自适应过程控制等“实时”人工智能技术不能受到如此仔细的监督，因为它们在加工过程中动态工作。由于无法检查和批准此类系统中的每一个快速人工智能决策，人类机械师更加犹豫是否放弃控制权。

然而，随着人工智能系统在未来几年的进一步完善和信任的增加，它们在过程控制和质量检查中的使用将进一步增加。其他技术也会出现。未来一些潜在的人工智能数控加工技术可能包括：

• 自主闭环加工 ：进一步采用自适应控制算法，未来的人工智能加工系统可能会使用各种传感器输入来在切割过程中自动调整所有必要的参数。 很有可能 .
• 与工业 4.0 和物联网生态系统集成 ：未来的机械车间可能类似于“智能工厂”，由许多通过云交互的互联设备组成。计算机视觉和机器学习对于这种高水平的连接至关重要。 很有可能 .
• CAM 编程代理 :Proponents of agentic AI believe that future AI systems may act more like virtual employees than simple pieces of software, generating toolpaths and G-code with confidence and requiring minimal human oversight. 可能性较大 .
• 对 ERP/MES 系统的全面人工智能控制 ：人工智能系统可以控制整个订单周期，管理工作、库存、机器使用、物流等，使用庞大的数据集为他们的业务决策提供信息。 可能 .
• 基于人工智能的机加工车间布局优化 ：未来的人工智能系统可能会更广泛地审视机械车间的运营，利用历史数据和生成能力提出全新的车间配置，以优化制造工作流程。 可能 .

结论

人工智能正在改变几乎所有工作领域的既定工作流程，数控加工也不例外。即使在实施的相对早期阶段，使用生成式人工智能技术来生成刀具路径和自动化 G 代码也是许多机械师在十年前无法预见到的。

然而，兴奋的同时也必须伴随着谨慎和常识。用于数控加工的人工智能可能令人印象深刻，但对新兴技术的过度自信可能会导致灾难性错误，从无法修复的零件缺陷到算法偏差再到网络安全漏洞。将人工智能引入可靠、成熟的加工工作流程需要耐心和敏锐的眼光，确保熟练的机械师对重大决策拥有最终决定权。

不管有些人怎么说，人类机械师仍然至关重要。当第一台数控机床在二十世纪中叶被引入制造业时，手动机械师并没有消失，而是学会了利用这些强大的新系统以最大限度地发挥其潜力。 AI CNC 加工也会发生同样的情况：在熟练的人类手中，可以部署这些令人兴奋的新技术以获得最大效益。

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常见问题解答

人工智能会接管 CNC 加工吗？

预计人工智能不会接管数控加工。用于 CNC 的 AI CAM 软件、G 代码生成器和 AI CNC 引用等工具越来越多地用于自动化日常任务，但人工智能最有效的部署方式是作为熟练人类机械师的助手。

人工智能会取代数控程序员和数控机械师吗？

CNC 程序员和机械师拥有人工智能无法很快复制的宝贵技能。 AI CNC 编程将继续协助人类程序员，但不能完全依赖它来执行整个加工操作。话虽如此，人工智能辅助的 CNC 代码可能有助于学生和学徒学习基本的编程技能。

人工智能可以独立操作数控机床吗？

人工智能可以生成刀具路径并执行其他有用的任务，但该过程的大多数方面仍然需要人工输入和监督。自动化数控机床可以与拾放机器人等其他硬件配合使用，以减少人力。

大多数机械车间已经在使用人工智能吗？

德勤对美国 600 家大型制造企业进行的 2025 年智能制造和运营调查显示，29% 的企业在设施或网络层面使用人工智能或机器学习，24% 的企业已部署相同规模的生成式人工智能。

生成式人工智能可以用于设计 CNC 加工零件吗？

使用人工智能进行 CNC 设计是可能的：生成设计是人工智能的一种有用形式，可用于根据人类指定的约束生成新颖的设计。然而，这些工具的开发必须考虑到制造；专业的 CAD 软件将产生优于普通图像生成工具的结果。

人工智能在制造业中存在哪些风险？

在数控加工和其他类型的制造中使用人工智能的一些潜在风险包括过度依赖，这可能导致灾难性错误、网络安全风险以及有限数据集导致的不准确结果。工作流离失所以及由此导致的人力资源短缺是另一个令人担忧的问题。

人工智能中的 30% 规则是什么？

AI 30% 规则表明，AI 只应部署在任务或流程的 30% 左右，而人类则完成剩余的 70%。该规则旨在作为一种保障措施，确保人工智能专注于日常的、数据驱动的任务，而人类保留“大局”责任，如创造力、复杂推理和道德判断。

AI可以编写G代码吗？

是的，各种人工智能工具，包括像 ChatGPT 这样的大型语言模型，已经证明了生成有效 G 代码的能力，尽管输出的准确性和可靠性值得怀疑。即使是专用的 AI CAM 工具也需要人工监督来检查错误和不一致。