我们采访了 CloudNC 首席技术官安迪-切德尔（Andy Cheadle），请他回答有关我们新的切割参数AI 解决方案的关键问题。他的回答如下！

• 你推出了什么？

我们即将发布软件解决方案CAM 的更新版本，这意味着用户将能够使用切削参数AI 预览功能。

• 什么是尖端参数AI？

切削参数AI CAM 软件新增模块，能在瞬间为几乎任何数控加工场景自动推荐合适的进给速度和切削速度。

通常，定义新的进给速度和切削速度是一项艰巨且耗时的任务，即使对于经验CAM 也是如此。尽管数控机床具备极高的精度，但要为零件加工的每个环节精细调整进给速度和切削速度，仍需进行大量手动试验。

因此，许多CAM 在切削参数设置方面被迫采用"一刀切"的方法，而非针对每条独特的刀具路径进行科学设定——这导致生产效率低下、加工周期冗长，且表面光洁度未能达到最佳状态。

切削参数AI 这一难题。它让用户能够在CAM即时为每条刀具路径轻松设定基于物理原理的进给速度和切削速度——同时考虑切削几何形状、刀具、机床、工件夹持、材料等因素。借助切削AI操作员能清晰掌握任何特殊切削中影响材料去除效率的最大制约因素，从而采取行动提升生产效率。

此外，AI 切削参数还能为用户从未使用过的材料和刀具提供安全的起始进给和速度，从而显著提高首次加工的正确率。  

切削参数AI 首款为用户提供切削环境及其约束条件整体认知、并能与现有CAM 包及工作流程深度集成的进给与切削速度解决方案。对多数机械师而言，它显著拓展了数控机床的加工可能性。

CloudNC 希望采用AI 切削参数的用户能立即受益于为任何情况量身定制的即时切削参数，从而使其加工操作的生产率至少提高 20%。

• 您要解决的问题是什么？

在选择切削参数、进给速度和切削速度时需要考虑诸多因素，这使得确定最佳方案对经验CAM 而言也极为耗时，更令行业新人感到困惑不已。

切削参数过于激进会导致刀具破损或磨损以及零件报废，从而造成成本损失。同样，拘泥于保守、安全的切削速度范围也会因刀具路径缓慢而浪费时间和金钱。

此外，对于一种刀具路径来说是好的切削参数，但对于其他刀具路径来说可能就不那么合适了--但为每种操作编制不同的参数过于复杂和困难，除非是最大批量的加工。

引入新型刀具（或材料）时，需承担创建预设参数及将数据CAM 的额外工作量。刀具制造商提供的切削数据在特性和格式上存在差异，少数厂商仅提供理论值而非实际计算结果。

• 人们以前是怎么做的？

机械加工车间通常CAM 和操作员的经验，结合其工具集应用专业知识。这种方式不仅耗时费力，还需牺牲材料来确定合适的切削速度——尤其面对新刀具和复杂零件几何形状时。 因此，大多数切削参数的设定都基于操作员个人或集体的经验——即以往行之有效的参数组合。毕竟，当机械加工车间已完成工艺参数的优化后，再调整进给速度和切削速度往往风险重重。

每家切削刀具供应商都希望通过帮助客户充分利用刀具来为客户提供服务。最常见的方法是提供刀具目录（电子版或硬拷贝），为每种应用提供一套单一的切削参数。一些制造商还提供不同复杂程度的计算器。

• 它是如何工作的？

在短短几毫秒内，切削参数AI 模型便能结合其内置的专业知识与CAM 提供的切削情境理解，推荐出合适的进给量和切削速度。

我们的模型考虑了加工环境的许多方面，识别并模拟了最终限制加工过程的因素。这些因素包括

• 详细的三维切削动力学模型（作用于刀具和工件的力），对刀具挠度、应力和加工稳定性产生影响
• 工件和刀具材料，它们会影响切削过程中在斜面上产生的力和温度，并影响磨损率
• 刀具/刀架的几何形状和其他属性（例如跳动），这些因素会影响切削过程的刚度和几何精度等宏观因素，乃至每个切削刃的崩刃敏感性等微观因素
• 表面光洁度模型，通常会限制光洁度用途的加工速度

该模型结合了机器学习模型和详细的切削过程物理三维模型，以及多维约束优化，可在刀具、工件材料和使用情况的全部可能输入参数的 "设计空间 "内计算出适当的速度和进给量。这样就能计算出全局建议。

用户界面允许以灵活直观的方式配置适用的约束条件，使用户能够快速获得适合其特定用途的建议，最大限度地降低刀具破损、零件报废和表面粗糙的风险。

• 该软件将对用户产生什么影响？

要理解所有影响刀具切削条件的因素，需要具备极其广泛的知识储备，而当前CAM 尚不具备这种能力。

在数控程序中为每种刀具和加工操作选择合适的切削参数，是一项需要专业操作员投入大量时间、技能和专业知识的任务。这对经验CAM 而言，在拓展新材料和新刀具应用时构成重大挑战。

切削参数AI 不仅通过辅助、探索和最终优化AI 经验丰富的用户AI ，还能通过自主选择适合特定刀具路径、材料和加工操作的进给速度和切削速度，降低整个数控编程的入门门槛。该CAM 无缝集成，使用户能够自信地为不熟悉的刀具和材料编写数控程序。

切削AI 使基于物理原理的切削参数普及化，大幅CAM 设置进给速度和切削速度的时间，从而消除高风险且昂贵的试验需求。通过缩短零件实际加工时间和降低废品率，还将实现进一步的成本节约。

• 如何确保解决方案切实适用于机械师/适合他们的工作流程？

我们已完成一项广泛的概念验证计划，参与对象包括CAM 用户群体、工具制造商以及我们自有制造工厂的生产工程师。

通过与他们自己机器上的流程集成，以及验证物理进给和速度，验证了切削参数AI 模块的用户体验。

• 尖端参数AI 能支持什么？

切削参数AI 目前支持以下工具、材料和应用：

• 工具：平面/半径/球形立铣刀、钻头和丝锥
• 材料：所有常见等级的铝、不锈钢、碳钢、低碳钢和钛。更多材料正在建模中，很快就会推出。
• 应用：粗加工、平面和壁面精加工、孔加工、"扫描 "式精加工（如球磨机）
  

• 谁可以使用？

CAM程序员和使用数控机床的操作员，可通过我们现有的AutodeskFusion CAM 插件使用该解决方案。该解决方案即将登陆Siemens 和Mastercam。

尖端参数AI 旨在解决两种角色的问题：

1. 一位经验CAM 正致力于优化进给速度和切削速度，以缩短加工周期、延长刀具寿命或降低废品率，从而最终节省时间和成本。

2. 一位CAM 要么不具备设定进给速度和切削速度的知识或经验，要么没有结构完善的刀具库来生成刀具路径。切削AI 这类用户能够使用安全可靠的切削数据加工零件，而无需花费时间自行搜集切削参数。
   

• 如何证明它有效？

切削参数AI 模型生成的进给和速度已在我们的工厂进行了广泛测试，并在测试计划参与者中进行了更广泛的测试，测试结果用于进一步完善我们建议的准确性和可靠性。

根据我们的内部测试结果以及与现有用户的合作，CloudNC 希望采用AI 切削参数的用户能立即受益于根据任何情况量身定制的即时切削参数，从而使其加工操作的生产率至少提高 20%。

• 准确度如何？ ‍

AI 切削参数可生成进给和速度建议，类似于熟练机械师在每次操作中根据具体情况定制切削参数。

• 接下来会发生什么？

我们将继续完善我们的物理和混合AI 模型，以确保我们的建议是最佳的/行业领先的，通过更详细地考虑刀具磨损和振动，缩短加工时间并提供最高精度的零件。

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