智能制造背景下机械加工工艺流程优化研究

引言

优化智能制造背景下的机械加工工艺流程意义重大，不仅能显著提升加工精度与生产效率，降低人力成本与资源浪费，还能增强企业柔性生产能力，快速响应市场多样化需求。同时，推动机械加工行业向高端化、智能化迈进，提升我国制造业整体竞争力，助力制造强国战略实现。

一、智能制造对机械加工工艺流程的影响

在生产模式上，实现了从大规模标准化生产向个性化定制生产的转变，借助智能系统能快速调整工艺参数以适应不同产品需求。在质量控制方面，利用传感器和数据分析技术，可实时监测加工过程，及时发现并纠正偏差，大幅提升产品合格率。同时，智能制造还推动了自动化设备在机械加工中的广泛应用，减少了人工干预，提高了生产效率和加工精度，让机械加工工艺流程更加高效、精准、灵活，增强了企业在市场中的竞争力。

二、智能制造背景下机械加工工艺流程存在的问题

在智能制造背景下，机械加工工艺流程虽迎来发展契机，但也存在诸多问题。其一，设备智能化水平参差不齐，部分老旧设备难以与智能系统有效对接，无法实现数据的实时采集与交互，限制了整体智能化进程。其二，数据利用不充分，加工过程中产生的大量数据，未能得到深度挖掘和分析，难以从中获取有价值的信息来优化工艺流程。其三，人才短缺问题突出，既懂机械加工又精通智能制造技术的复合型人才匮乏，导致新技术应用和推广受阻。其四，标准规范不完善，智能制造下的机械加工缺乏统一的标准和规范，不同企业间的工艺流程和设备接口存在差异，增加了协同生产和行业整合的难度，制约了机械加工行业智能制造水平的整体提升。

三、智能制造背景下机械加工工艺流程优化策略

（一）构建智能化数据采集与分析平台

在智能制造背景下，构建智能化数据采集与分析平台是优化机械加工工艺流程的关键举措。该平台能够全方位、实时地采集机械加工过程中的各类数据，涵盖设备运行状态、加工参数、刀具磨损情况等，为工艺流程优化提供全面且准确的信息支撑。通过对采集到的数据进行深度分析，可挖掘出潜在的问题和优化点，例如发现某一工序的加工时间过长，进而分析是设备性能、刀具选择还是加工参数设置不合理等原因导致，从而有针对性地进行改进。例如，以某汽车零部件制造企业为例，该企业引入智能化数据采集与分析平台后，对数控机床的加工数据进行了全面采集。通过分析发现，在某型号发动机缸体的加工中，铣削工序的刀具磨损过快，导致频繁换刀，影响了生产效率和加工质量。经过进一步分析，确定是刀具材质和切削参数选择不当。企业据此更换了更适合的刀具材质，并优化了切削参数，使得刀具使用寿命大幅延长，铣削工序的加工效率提高了，产品的一次合格率也显著提升，有效优化了机械加工工艺流程，增强了企业的市场竞争力。

（二）引入人工智能优化工艺决策

在智能制造时代，引入人工智能优化机械加工工艺决策是提升工艺水平与生产效能的重要途径。人工智能具备强大的学习和分析能力，它可以通过对大量历史工艺数据、加工案例以及专家经验的深度学习，构建出智能决策模型。在面对新的加工任务时，该模型能够快速分析零件特征、材料属性等因素，自动生成最优的工艺路线、加工参数以及刀具选择方案等，大大缩短工艺规划时间，提高决策的科学性和精准性。例如，以一家精密模具制造企业为例，以往在制定复杂模具的加工工艺时，主要依赖工程师的经验，不仅耗时较长，而且不同工程师制定的方案可能存在差异，影响加工质量和效率。引入人工智能技术后，企业将多年来积累的模具加工工艺数据输入到智能决策系统中。当接到新的模具加工订单时，系统迅速对模具的形状、尺寸、材料等特征进行分析，并结合以往的成功案例，在短时间内生成了一套详细的工艺方案。工程师参考该方案进行加工，发现加工过程更加顺畅，模具的精度和质量得到了显著提升，同时减少了因工艺不合理导致的返工和废品情况，有效优化了机械加工工艺流程，降低了生产成本。

（三）推进设备互联与柔性化生产

在智能制造的大趋势下，推进设备互联与柔性化生产是机械加工工艺流程优化的重要方向。设备互联能够打破传统生产中设备之间的信息孤岛，实现设备与设备、设备与系统之间的高效通信与协同工作。通过构建统一的网络平台，将各类加工设备、检测设备、物流设备等连接在一起，使生产过程中的数据能够实时共享和交互，从而实现对整个生产流程的精准监控和动态调整。柔性化生产则强调生产系统能够快速适应不同产品、不同批量的生产需求。通过采用模块化设计、可编程控制等技术，使设备具备快速换模、调整工艺参数的能力，能够在不进行大规模硬件改造的情况下，实现多品种、小批量产品的高效生产。例如，以一家电子产品外壳制造企业为例，过去该企业的生产设备各自独立运行，信息传递不畅，导致生产计划调整困难，难以应对市场需求的快速变化。引入设备互联与柔性化生产理念后，企业首先对生产设备进行了智能化改造，实现了设备之间的互联互通。同时，采用了柔性制造单元，将数控加工中心、机器人、自动换刀装置等集成在一起，通过统一的控制系统进行管理。当接到新的产品订单时，系统能够快速重新规划生产流程，调整设备参数，实现快速换产。例如，从生产一款手机外壳切换到另一款不同尺寸、形状的手机外壳，只需在系统中输入新的产品信息，设备就能自动完成调整，大大缩短了换产时间，提高了生产效率和企业的市场响应能力，有效优化了机械加工工艺流程。

结论

智能制造为机械加工工艺流程带来变革的同时也带来挑战。本文探讨了优化策略，包括构建智能化数据采集与分析平台，为企业决策提供依据；引入人工智能优化工艺决策，提高决策科学性与精准性；推进设备互联与柔性化生产，实现精准监控与快速换产。通过这些策略，可有效解决现存问题，提升机械加工工艺水平，增强企业竞争力，推动行业智能化发展。

参考文献

[1]黄志翔, 黄依唯, 汪帮富, 张明, 张元晶, 刘威, 杨勇, 于晓东. 面向智能制造的“机械制造技术基础”课程产教融合方法研究[J]. 南方农机, 2025, 56 (05):164-167.

[2]张福星. 智能制造技术在机械加工领域中的应用[J]. 现代制造技术与装备, 2023, 59 (05): 150-152.