Description
CNC编程AI化有多难?本视频深度解析为什么AI编程在制造业进展缓慢。
从材料、刀具、机床到隐性知识,揭秘老师傅的经验为什么无法数字化。
PowerMill、CloudNC等AI编程软件的真实水平如何?CNC编程师的未来在哪里?
⏱️ 时间轴 Timestamps:
00:00 开篇:AI在CNC领域的困境
00:20 材料的复杂性:为什么同样是45#钢参数却不同
01:01 刀具与机床的个体差异
01:46 共振问题:每台机床的独特"脾气"
02:21 环境因素:温度、湿度、地基的影响
02:42 装夹的艺术:薄壁件的变形难题
03:03 隐性知识:声音、切屑、"感觉"的数字化困境
04:10 2026年AI编程软件的真实水平
05:42 效率悖论:为什么还需要人工检查
06:25 PowerMill们为什么对AI态度谨慎
07:25 AI能做什么、不能做什么
07:56 结论:人机协作是未来方向
08:35 给CNC编程师的三点建议
🔑 核心观点 Key Points
✅ AI编程已有进步,但仍需人工审查
✅ 简单零件效率提升30-45%,复杂零件仍靠人工
✅ 经验、声音、切屑判断等隐性知识难以数字化
✅ 数据闭环缺失是最大技术瓶颈
✅ 人机协作是未来方向,而非完全替代
🛠️ 涉及技术 Technologies Mentioned
CloudNC, Machining Cloud (AI CAM软件)
PowerMill, Mastercam (传统CAM软件)
Siemens Copilot (传感器数据预测)
特征识别 vs 物理优化
数字孪生、工业物联网
📚 相关资源 Resources
🔗 CloudNC官网: https://www.cloudnc.com
🔗 Siemens工业AI: https://www.siemens.com
📄 参考报告:AI在制造业的应用现状(2026)
💬 讨论话题 Discussion
你在工作中使用过AI编程软件吗?效果如何?
你认为AI多久能完全替代人工编程?
作为CNC编程师,你最担心AI带来什么影响?
👇 欢迎在评论区分享你的经验和看法!
🎯 适合人群 Target Audience
✔️ CNC编程师、数控操作员
✔️ 制造业工程师、工艺员
✔️ CAM软件用户
✔️ 对工业AI感兴趣的技术人员
✔️ 制造业数字化转型从业者
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本视频内容基于2026年2月的公开信息和行业实践,仅供参考学习。具体软件功能和技术参数请以官方最新资料为准。视频中的观点为个人分析,不代表任何软件厂商立场。
Comments
你太小看写系统的那些工程师与数学家了,mc9和ug12还有多少厂在用,几十年了就算软件不更新,那帮人每天就琢磨这个还解决不了你说的那些“痛点”吗?我是不信。你说的老师傅们的“望闻问切”经验在人家眼里可能就是另一套指标或算法而已,要替代之或许用不了这么复杂麻烦地用“麦克风去收集数据”。 科技在进步,各行各业都受到ai的冲击是否定不了的。我们应该讨论在cnc方面里编程与操机两个岗位上谁先被淘汰,我觉得是编程[doge]因为软件层面强大后更新成本低,机械臂早有了,但贵啊,老板肉疼不舍得。
♥ 51 ↩ 10
用过,有些特征识别不到,有的地方过切,还有就是步进量给的太猛了,上机百分之百断刀[笑哭]
♥ 29 ↩ 3
很多都已经在用ai编程了 现在自动化零件完全可以使用ai自动编程,我自己已经使用一段时间了,现在的自动编程还比较稚嫩,但是也不像评论说的这么无脑,比如吃刀 在刀具管理就可以设置了,还有参数 f值 根据材料 根据自己的机床设置好,然后备注好就行了 它会自动拿去刀子去做程序 同样类型的工件给他一个模板 然后剩下的它全部都自己会帮你搞定,人工需要在他的程序上 进行一些检查与修改就可以了,并不是那么不可行。 人的经验只有某一方面 但是ai是一个大数据结合体 它不停的记忆增加修改优化中,不是不可行只是会有个过程。。。
♥ 23 ↩ 3
已经有了,mc上有插件,一天可以编200张图纸。编完人工再核对一下切削参数就行了
♥ 19 ↩ 8
我感觉现在CNC编程已经很傻瓜了,精雕软件按流程一步一步按引导往下从粗到细选刀具就行了。自动从开粗到最后曲面精加工都能自动出了。
♥ 18 ↩ 3
数控加工领域,师傅是人形传感器,比如用一样的机器和刀具,技术差的师傅良品率就是把控不住,那废件和成本就会急速上升,老板就要骂娘了,AI只有一堆数据,靠着几个局限的传感器,要保证良品率不废件,路还长者。
♥ 17 ↩ 1
攻克不了?不要搞笑了,没AI的时候就有自动编程了,只是没人开发而已
♥ 17 ↩ 2
只要是能被定义的问题,就不是真正的问题
♥ 15 ↩ 1
主要设备和刀具一致性太差,没有统一参数。
♥ 13
这让我想起了前几年,突然有段时间需要大量的录音,我估摸着就是拿去标注训练模型的。不出意外,很多配音的工作没了。这个就看谁把自己的数据贡献出去了[doge]。
♥ 13
批量不需要AI辅助,批量的意思就是这个件整个生产周期是按月计算的,人工编程不差那点时间,而且随着生产进行中途还会再度优化程序来提高效率。单件才是最需要AI的
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你说的很精准,说AI代替人工只是一些不懂技术的人说的,哪有那么高级。这个就有点像游戏辅助一样,游戏辅助无论你怎么弄都没有完美的,都会出现各种问题。游戏辅助顶多就是出现各种报错错误。而用在机械上,随便一个错误都可能导致撞机,跑着跑着可能会因为一些小的问题,跑久了导致机器出现新问题。如果没有及时处理会引发很多问题,比如机器短路。机器自燃等等。
♥ 10 ↩ 3
ai是可以做很多事,但是cnc有几个问题短期很难解决。第一,假设ai可以无限学习各个维度都可以做到,那也需要一个懂cnc且愿意投喂去培训的人,懂cnc的不一样会玩ai,玩ai的哪怕找个师傅来也不一定听得懂。第二,客户需求根本没法真量化,说了大家可能不信,按照客户的数据,你基本都是废件,老板不叼你才怪。第三,我认为这是最根本的,你们但凡做过cnc的都知道一个人不是看一台,也不是8小时,因为成本低。这个短期很难解决。
♥ 9 ↩ 6
现代生成式AI,从原理上注定了它是不精确的。AI可以编程,但BUG很多。CNC编程要求绝对准确,不能有一丝差错。如果造成工件报废,那损失巨大,不是闹了玩的。
♥ 9 ↩ 5
AI才发展起来 后期看看UG或者MC能不能加入ai编程模块[笑哭]如果机床也能连ai那更是最好 直接用视觉识别和阻力扭力实时调控转速进给
♥ 6 ↩ 1
不是ai不行,只是ai还没使劲往这个方向训练
♥ 5 ↩ 1
现在做不是高精度零件的ai加工工厂还挺多的,做点散件很爽
♥ 5
倒也不是很难,主要是没有容错
♥ 5
主要是ai保证不了一个代码都不错,错一个关键代码,机床就危险了
♥ 5