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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：
- 编程效率低：单个模具编程耗时超长，相似结构仍需重复设计；
- 试错成本高：新员工平均需3次试切才能达标，材料浪费严重；
- 经验传承难：资深工程师占比不足20%，新人培训周期长达6个月。
二、打破“老师傅”魔咒，给工厂装上“AI大脑”
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：
- 知识沉淀层：将老师傅经验转化为可量化的决策树，解析历史数控编程代码，提取工艺参数，针对于数控编程领域构建的结构化知识存储的知识网络。
- 智能决策层：收集、整理、分析和应用 数控编程过程中的 工艺知识、经验数据和最佳实践，匹配最优策略，动态优化参数。
- 人机协同层：新手工程师输入加工需求，根据老师傅经验推理，系统秒级推荐3套方案，包括注意事项。
三、AI加持下的数控编程“超能力”实战
迅易团队以Deepseek大模型为引擎，打开智能制造新场景：
1、逆向学习“沉默知识”，编程效率大幅提升
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。
2、工艺优化闭环，让新人秒变“老师傅”
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。
三、行业价值：打造可复制的“AI知识中枢”
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。
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