行业现状：成本与效率的双重挑战
尽管刀具和模具制造行业以工艺和经验为核心，但在当前商品价格上涨、通货膨胀加剧和供应链问题持续的环境下，AI技术的应用正逐渐成为行业的选择趋势。AI不仅可以优化模具设计和制造过程，通过数字化设计、智能优化和故障预测等方式提高效率、降低成本，还能通过数据分析和预测能力帮助企业更好地应对供应链中断等问题。因此，AI在工具和模具制造行业的应用不仅是提升效率的手段，更是企业在复杂经济环境下保持竞争力的关键。

AI赋能模具制造：从设计到生产的全面优化

在模具制造中，达到能够生产符合标准零件（I.O.，即“按顺序生产零件”）的状态，往往需要大量的时间和经验。然而，目前许多模具设计师和制造商尚未将所有工艺和流程完全数字化或整合到3D数据中。这导致关键信息和数据仅掌握在少数经验丰富的专家手中，使得相关决策高度依赖于极少数员工。在技术人员短缺和成本压力不断增加的背景下，这一问题愈发凸显，严重影响了行业的生产效率和可持续发展。

 AI在模具制造中的应用场景一

这正是人工智能可以大显身手的地方。通过基于历史模具数据进行训练，AI能够为模具设计和调整提供有价值的建议。例如，它可以针对活动表面的优化提出具体建议，包括压力区域和间隙的调整、修整曲线的优化以及设计半径的改进，从而积极协助模具设计师创建或调整模具。设计师可以在评估这些建议后，选择接受整体建议或在某些领域进行针对性调整。

更具体地说，AI可以基于数据库中某一零件类型的调整历史，指出哪些领域曾被调整过，以及调整的比例是多少。如果数据库足够详尽，甚至可以考虑实现半自动化调整，这将显著缩短从表面设计到生产出符合标准的I.O.零件的整个制造过程。

另一种方法是让AI实时跟踪模具的制造过程，从而支持基于数据的学习。这种方法尤其适用于历史数据不足或仅少量可用的情况，能够帮助AI在实际操作中不断学习和优化，为未来的模具设计提供更精准的建议。

将这两种方法结合起来是可行的，并且在优化模具制造过程中具有更大的优势。通过实时跟踪模具的制造过程，AI能够更快地学习和适应，同时结合历史数据的初始学习，还能进一步完善和改进建议结果。

 AI在模具制造中的应用场景二

另一种向人工智能提供知识的方法是将传统的书面记录转为数字化。例如，在常见的车间巡视中，模具制造商通常会讨论各种模具操作，并使用从CAD数据中提取的2D打印图像。通过这些图像，他们记录对压力区域、间隙和过渡区域的加工策略，并将其反馈给模具设计师。

如果这些加工策略能够被详细数字化，它们将明确指出专家认为该零件类型的数据库中哪些部分需要调整，以及调整的比例。当数据库足够完善时，甚至可以考虑实现半自动化调整，从而进一步缩短从活动表面设计到生产I/O部件的整个过程。

进一步而言，开发一个软件支持的数字化解决方案，允许专家一方面以数字化方式记录他们的区域建议，另一方面接收来自人工智能的反馈建议，将极大地简化和加快他们的制造过程。如果该软件能够与现有的CAD/CAM系统完美集成，那么这将是一个锦上添花的功能。它可以直接将定义的压力区域、过渡区域和间隙信息1:1地导入CAD/CAM系统，从而实现无缝对接。

这将一举两得：模具设计师不再需要手动从PDF或PowerPoint中提取区域信息，而是可以直接在系统中进行检查，并在必要时进行调整。

 AI在模具制造中的应用场景三

另一种人工智能训练方法可以专注于特定硬件的独特特征。在模具制造中，数控铣床和压力机床的复杂性使得每台设备都拥有独特的“指纹”，类似于人类指纹般独一无二。对于数控铣床而言，其“指纹”由大量传感器数据构成，涵盖温度变化、工作台偏转、主轴偏转、刀具磨损等多方面信息。该方法的核心在于让这些环境参数在加工过程中占据主导地位，从而让人工智能可以实时计算并推荐可能的加工结果。随后，这些结果可用于明确需要返工的区域。根据偏差的大小，返工可在试验阶段手动完成，或直接在数控铣床上进行。

同理，对于模压机，基于其“指纹”和传感器数据的人工智能分析也是可行的。其最终目标同样是为人工智能的学习过程提供输入，进而为可能的试验结果提供建议。

这种方法旨在简化和加快极为复杂的测试过程，该过程通常高度依赖技术专家的经验和判断，从而减少生产时间并最终降低成本。当然，其中的关键任务是让人工智能在加工或测试之前预测与目标条件的偏差。如果人工智能可以提前考虑并评估这些“指纹”，将有可能大幅缩短校正过程，甚至在后续步骤中完全避免偏差。

将上述所有方法相结合，很可能会为基于人工智能的主动表面检测和试验推荐带来更优的结果。在模具制造领域，人工智能的应用方法远不止这些。例如，在设计、仿真、数控编程以及铣削刀具和夹紧装置的使用等方面，人工智能同样大有可为。

AI与人类：协同合作的新模式

作为员工，你可能会问：人工智能是否会迅速取代我们在模具制造中的工作？答案是否定的。相反，我们可以在模具表面设计、数控编程、数控机床操作或测试等环节中，借助人工智能找到更高效的方法。参与这些工作的每个人都将从人工智能的使用中获益良多——它就像一个新加入的团队成员，能够积极提供相关信息，帮助大家更快地完成任务，减少错误，并以降本增效的方式实现目标。此外，人工智能还能提高模具制造企业的竞争力，确保在高薪且熟练工短缺的国家中，相关工作岗位的稳定性。

AI带来的机遇与挑战

欧盟也强调了人工智能带来的机遇，特别指出其在“改善医疗保健、提升交通安全、推动环保交通、提高制造效率以及实现更低成本、更可持续的能源”方面的潜力。为此，欧盟正在推行一项战略，旨在提供信息、制定规则和法律框架，并推动基于欧盟价值观的人工智能解决方案，以建立公众对新技术的信任。德国道德委员会也对这一话题发表了看法，强调人工智能将创造新的机会，但其核心作用应是辅助人类，而非取代人类。

AI赋能模具制造的未来趋势

总之，人工智能在模具制造中的应用不仅是一种未来趋势，更是许多领域的必然选择。随着人工智能的引入，模具制造将显著节省成本和时间，并提高初始生产的质量，从而减少校正循环。模具制造业的从业者必须掌握这一主题，原因显而易见：当前行业普遍面临价格和时间压力，同时熟练工短缺的问题日益严重。在这种背景下，利用每一个改进工艺的机会是确保企业未来竞争力的最佳途径。