吉兰丁动态
10月10—11日，第四届工业母机重大基础与前沿科技研讨会（"湖畔论坛"）在西安举行。论坛由国家自然科学基金委工程与材料科学部指导、通用技术集团主办、西安交通大学协办，2018 年创办，采用邀请制，本届到会五位院士、五十余位专家，主题为"AI+工业母机"。吉兰丁总经理王晋生受邀参会，在「倡行狭域AI理念，开辟智能创新路径」专题单元作交流发言。
图1：与会专家合影 ▲图源：机床杂志社
论坛围绕一个核心命题：人工智能能否、以及如何进入车间。
章亮炽教授在《狭域AI及其跨领域应用》中指出，通用大模型存在三重短板——物理一致性缺失、泛化能力不足、数据安全难保障。核心症结在"物理一致性"：模型输出的工艺参数，在物理上是否成立。它仅依据"历史相似输入对应既定输出"做归纳，却无法感知材料硬度波动 20 HB、主轴六小时热伸十余微米、刀具后刀面磨损 0.2 毫米等实时工况。由此给出的转速与进给，表观合理，实则失准。
图2南方科技大学章亮炽教授现场照片▲图源机床杂志社
黄祖广提出，机床的演进方向是"具备加工知识自主生成能力的认知系统"，其关键在于区分"加工数据"与"加工知识"：数据是原料，知识是可用的结论，二者之间必须跨越"物理关系建模"这一步。
图3通用技术集团首席专家黄祖广现场照片 ▲图源机床杂志社
吉兰丁讲的：两个库，三件事
两个库：
机床精度参数库-每台机床的定位精度、静刚性、热变形、动态特性等等状态，逐台建档。机床的“身体状况”是已知量，不是假设。
加工特征工艺参数库-材料、加工特征、刀具、工艺、过程物理响应、加工品质之间的关联关系
干三件事：
正向生成工艺：给毛坯和成品图纸，直接出刀具与工艺参数。查表查不出来，得按这台机床、这个特征算。
预测边界：每一刀的功率、振动、受力，加工之前就能算出来。这些预测值直接作为监控边界和阈值，随 NC 程序下发到机床。阈值不是试出来的，是算出来的；换型时参数一变，阈值跟着重算，不用重新采样本。
预测质量：零件还没上机床，尺寸偏差、表面质量、形位误差会往哪走，已经能算出来。哪一刀有风险、风险多大，切第一刀之前就知道。
图4机械加工过程导图
论坛上，王晋生总经理介绍了工艺数字孪生的应用案例，报了两个数：
航空零件加工场景，不良率下降 30%；
轴承磨削加工，效率提升 41%。
回到章亮炽教授说的那个“物理一致性”：模型给出的每一个数，都要能在物理上找到出处。两个库建起来，干的就是这件事。
图5总经理王晋生现场照片 ▲图源机床杂志社
吉兰丁的实践，正是本次主题"AI+工业母机"在车间落地的样本。
工业母机是"制器之器"，"AI+工业母机"被视为换道超车的重大机遇。
从机床性能体检，到刀具监控、自适应加工、预测性维护，再到工艺数字孪生。吉兰丁将持续深耕工艺数字孪生，让更多机床拥有可靠的"无人驾驶"能力。
声明：本文会议信息及数据来源于第四届工业母机湖畔论坛公开报道，转载请后台联系授权。
吉兰丁产品介绍
更多吉兰丁产品与案例，请参考以下视频
数字孪生系统
刀具监控系统
消空程防碰撞系统
自适应加工系统
碰撞缓冲系统
预测性维护系统
智慧工厂案例
SAAS应用案例
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吉兰丁白皮书
2023年4月11日，在第十八届中国国际机床展览会（CIMT2023）上，吉兰丁智能科技有限公司独家发布了《机械制造过程级数字孪生技术及应用白皮书（2023年）》（以下简称“白皮书”）。
白皮书深入分析了机械制造工艺数字化的现状、挑战和机遇，阐述了机械制造过程级数字孪生理论、技术和应用案例，并对该领域的产业发展提出建议，倡议建立《机械制造过程级数字孪生系统服务商能力评估体系（建议）》，助力行业良性发展。
关于吉兰丁
吉兰丁智能科技有限公司为机械制造行业提供过程级核心数据及一系列智能应用软件，聚焦于机械加工工艺的智能化设计与在线自优化控制，并为客户的提升生产品质与效率、降低生产成本。
吉兰丁顺应全球工业4.0的发展趋势及中国制造2025的规划，致力于提升世界级的智能制造技术。汇聚了一批在机械、电子、材料、计算机等领域卓有建树的科技精英，坚持进行核心技术自主研发，实现理论突破和产品创新，广泛服务于全球顶级的制造业用户、机床制造商和工磨具制造商。吉兰丁，拥有数十项发明专利及软件著作权，是国家高新技术企业和深圳市专精特新中小企业。
国家重点研发计划项目——《复杂刀具状态监测及全生命周期管理》《复杂产品加工全要素的数字孪生建模与仿真软件》承担单位。
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