80%的问题

几乎所有制造商都在关注AI。但真正觉得已做好准备投入使用的却寥寥无几。

据《ManufacturingTomorrow》报道，Redwood Software 于 2026 年发布的一项调查显示，98% 的制造商正在探索或考虑AI自动化技术，但仅有20% 的制造商认为自己已做好充分准备，能够大规模应用该技术。同一项研究还发现，七成制造商的核心业务中，自动化程度不超过 50%。

这一差距之所以重要，是因为它并非抽象的“数字化转型”问题。在数控加工车间，它体现在非常常见的场景中：CAM 中积压的订单、经验丰富的编程人员被拉去处理每一份紧急报价、重复的加工特征需要从头编程，以及由于编程阶段耗时超出计划，导致首件样品的交付时间一再推迟。

对许多工厂而言，设备性能出色，团队能力过硬。问题在于，编程能力仍被视为一种稀缺资源，必须手动应用于每个零件、每次设置、每次修改以及每份报价。当需求增加时，这种资源便会成为瓶颈。

此时AI CAM 就绪度”的问题便具有了实际意义。所谓就绪度，并不意味着您的车间拥有完美的数据、完全互联的工厂，或是由AI 团队。它意味着您能够识别出哪些重复性的CAM 正在拖慢生产效率，哪些加工决策已经具备可重复性，以及在哪些方面，您的编程人员能够从更快的起步阶段中受益。

这并非要取代技术娴熟的程序员，而是要帮助他们事半功倍。

率先采取行动的企业未必是那些IT预算最充裕的企业。它们将是那些及早投入、建立数字工具库，并每周专门腾出时间来确保运营具备前瞻性，同时时刻关注行业动态，以确保自己始终站在制造业技术前沿的企业。

这就是探索AI 做好应用准备之间的区别。

你的店铺已准备好采用AI CAM 的5个信号

与许多店铺负责人所想AI CAM 其实更容易察觉。它通常体现在日常运营中的各种摩擦中：

1. 制约因素在于您的编程人员，而非主轴能力。
如果机床有空闲，但加工任务却因等待刀具路径而滞留，那么您的瓶颈就出现在金属切削环节之前。这种情况通常表现为报价延迟、CAM 加班，或者一名资深编程人员成为复杂任务的单点故障。

2. 您会发现相同的夹具和设置模式一再出现。
AI CAM 在存在足够的可重复性作为基础时CAM 。那些采用重复性虎钳设置、常用材料族、标准刀具库、重复性毛坯尺寸，或3轴及3+2轴零件族的生产车间，往往拥有比他们意识到的更坚实的基础。

3. 首件生产时间正逐渐延长。
当首件生产时间经常从上午推迟到下午，或者从一个班次推迟到下一个班次时，问题并不总是出在加工时间上。这可能是因为在机器能够稳定运行之前，需要花费时间来编写、检查、修改和验证程序。

4. 编程人员在工作的前70%至80%上花费了过多时间。
技术娴熟CAM 应专注于判断：工件夹持、风险、公差关键特征、刀具寿命、循环时间的权衡以及质量。如果他们每周的大部分时间都花在从头构建标准的粗加工、钻孔、端面加工和精加工策略上，那么AI 显然大有可为。

5. 您已准备好投入时间制定AI
尽管我们可能希望事情并非如此，但在引入CAM 时难免会遇到阻力——例如，如果您的刀具库设置不完善，AI 获得最佳AI ……但如果没人愿意进行这些设置工作，您就无法充分发挥该解决方案的潜力。 构建数字刀具库看似是一项浩大工程，但只要循序渐进，分步推进，完全可以实现。（这里有一个工厂的实践案例供您参考）。

这些信号都不需要对流程进行彻底改造。它们仅仅表明，您的CAM 包含足够多的可重复工作，因此加速措施会产生显著效果。

3种阻碍及其应对方法

人们对AI CAM 的犹豫主要CAM 三点合理的担忧。这些担忧都不应被忽视，而应逐一正视。

障碍 1：“我们不想彻底替换现有的CAM 。”
这通常是最大的顾虑。CNC 团队在现有的CAM 、后处理器、刀具库、模板以及编程人员的习惯中，积累了多年的经验。CAM 成熟AI CAM 不应要求车间放弃这些积累。正确的切入点应是采取可控的增量式方法：保留现有的CAM 让编程人员保持控制权，并测试AI 在不改变其余工作流程AI ，减少重复性编程的时间。

障碍 2：“我们不能冒零件数据流出车间的风险。”
安全顾虑是合理的，特别是在航空航天、国防、医疗和高价值工业领域。在进行任何接入之前，车间应提出具体问题：处理哪些零件数据、数据保留多长时间、数据是否经过加密、是否使用客户模型进行训练，以及有哪些认证或部署选项。

使用CAM 时，客户的零件数据在传输和存储过程中均经过加密，在生成刀具路径后不会无限期保留，也不会用于训练AI 。CloudNC 还公布了其安全计划符合 ISO/IEC 27001:2022 标准以及 SOC 2 第二类认证。

障碍 3：“我们没有时间去学习另一款工具。”
没关系CAM 可以与您现有的CAM 配合使用！详情请见下文。

将CAM 作为入口

测试AI CAM 最省力的方法CAM 从程序员们当前的工作环境入手。

CAM 旨在与现有CAM 集成，并利用AI生成加工策略和刀具路径。CloudNC 可与Mastercam、Siemens CAM、AutodeskFusion、GibbsCAM 和 SolidCAM 集成。

这种插件模式之所以重要，是因为它改变了采用决策的考量方向。与其问“我们是否应该将车间迁移到新的AI CAM ？”，不如问“我们能否在已经信赖CAM 加速重复性的编程工作？”

对于处于决策阶段的潜在买家而言，这要容易得多。

准备好在您的CAM 进行测试了吗？请访问https://www.cloudnc.com/self-onboarding开始体验

需要帮助为您的店铺选择合适的推广方案吗？请通过 https://www.cloudnc.com/start2联系产品专家

想了解一些关于如何让CAM 为您效力的技巧吗？请看这段视频：

‍

‍

‍