作者：CloudNC 联合创始人 Chris Emery
纵观历史，人类从未能制造出我们想要的一切。
限制因素总是存在的：也许我们手头的材料不够坚固、轻便或可用，无法让某些设计栩栩如生。或者，我们所拥有的工具不够灵活或精确，不能用来制作这些设计；或者，更简单地说，负责使用这些工具的人类不够娴熟。
所有这些持续存在的限制共同导致了人类创造力的衰退。虽然我们可以梦想出一些奇思妙想的创造物，它们可以极快地将我们运送到很远的地方，或解决能源生产问题，或只是看起来超级酷，但我们无法制造出所有这些东西。
现在，通过Midjourney 等工具，AI生成设计已经出现，这个问题变得更加复杂。生成式AI 有助于释放世界的创造力，让没有传统设计技能（如绘图和制图）的人也能创造出梦幻般的专业图像，不受现实的束缚。
我们需要找到一种方法，以可行、高效的方式将这些设计变为现实。也许它已经出现了。
答案：生成式制造
在制造业，我们已经熟悉了 "生成式设计"的概念。
在生成式设计中，用户可以描述对某个组件的要求和约束条件（这些面必须用轴连接到这里，施加这么大的力组件也不能断裂，等等），然后软件会生成该组件的设计，以帮助找到成本/重量/环境影响等最低的设计（您可以通过 Autodesk 在这里看到一些示例）。
这很好，但在 CloudNC，我们希望更进一步，将这一概念提升到更高水平。
因此，我们现在正在运用行业领先的技术，创造一种新的模式：我们称之为 "生成式制造"。
什么是生成式制造？它是指软件不仅能生成部件的设计，我们的AI 还能创建实际制造的策略。
在实践中，利用生成式制造技术，用户可以描述他们需要的组件以及所需的限制条件，软件就会根据这些限制条件（无论是排程、机床能力、主轴功率、可用刀具等）创建制造组件的方法，同时还能找到总体成本最低的策略。
实际上，我们正在消除流程中的人为限制--无论是时间还是技能水平--并提升各地每个制造商的能力，使他们能够超越自身能力的上限。
那么，这究竟意味着什么呢？那么，有了生成式制造，你不仅可以制造出生成式设计所提出的一切--你还可以利用各方面（从花费的时间、工具的使用、损耗，到减少其他各种限制因素）都尽可能高效的生产技术，制造出出色的产品。
实际上，这使世界能够以尽可能优化的方式，随时随地制造自己想要的任何东西--这使得通过更紧密的原型循环来大大提高创新能力、抵消劳动力储备收缩以及减少全球材料短缺成为可能--这只是其中的几个例子。
听起来好得难以置信？今天，我们已经在CAM 编程中付诸实施了。
CAM Assist：生成制造解决方案
云计算全国委员会的 CAM Assist解决方案为新部件创建 CNC 加工刀具路径和策略。它能生成CAM 编程备选方案，找到成本最低的策略（从加工时间和刀具成本等关键工艺变量来看）。
生成式设计为人工设计无法实现的部件设计打开了大门。将生成式制造应用到CAM 编程中，我们也能做到这一点，因为人类需要数周时间才能编程的复杂CAM 程序几乎可以在瞬间生成。
如果编程正确，数控机床能够实现极快的加工速度：零件的最佳加工程序可能比最终实际使用的程序快 10 倍。制约因素是时间--CAM 程序员没有足够的工时来设计出完美无缺的最佳方案；相反，他们通常不得不妥协，设计出至少能完成工作的功能性方案。
快速优化这些程序将改变机械加工行业，例如，以更小的批量生产更复杂的零件，从而实现经济效益。这种转变来得正是时候，因为加工业的发展趋势是批量越来越小，设计越来越复杂。
在 CloudNC，我们已经看到了这种变化带来的好处，尤其是我们的技术已经掌握了新材料（如钛），并将人类程序员从未有时间或意愿尝试的加工概念应用于其中。随着时间的推移，这些应用将产生突破性的加工策略，大大提高我们使用这种轻质、坚固但难以铣削的金属制造产品的全球能力。
现实情况是，人类只使用了数控机床能力的一小部分。目前，全球有 70% 以上的机床处于闲置状态，而正在运行的机床也仅发挥了其真正能力的一小部分。即使在 50 年后的今天，这项技术仍处于初级阶段，远未发挥其全部潜力。
我们将通过创生制造来实现这一目标，提供成本几乎不超过制造材料的精密部件，并改变每年超过 3,000 亿美元的产业。
这对今天的工具车间业主意味着什么呢？那么，我们可以得出这样的结论：生成性制造将有助于您的整个业务：提高员工技能，缩短产品上市时间，并大大改进您可以采用的技术，制造出更酷的产品。
归根结底，"生成式制造 "意味着 "刹车 "已经解除。
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