- CloudNC 的AI 切削参数可在瞬间为几乎任何数控加工方案自动生成基于物理的适当进给和速度

· 它允许用户在CAM 和工作流程中，CAM 中的每条刀具路径即时设置独特的进给速度和切削速度，即使面对从未使用过的材料和工具也能轻松实现。

· CloudNC预计CAM 通过切削参数AI提供的改进，将在加工操作中实现至少20%的生产力提升。

制造技术公司 CloudNC 今天宣布推出切削参数AICutting ParametersAI）这一全新解决方案，它能在瞬间为几乎任何数控加工方案自动生成基于物理的适当进给和速度。

为数控加工操作设定新的进给量和切削速度是一项艰巨且耗时的任务，需要大量手动试验。因此，CAM 被迫采用"一刀切"的方式处理零件加工，而非为每条刀具路径定制专属参数——这导致生产效率低下、加工周期冗长，且表面光洁度达不到最佳效果。

切削AI 采用特定模型AI 这一难题，使用户能在CAM 和工作流程中，为每条独特刀具路径快速设置基于物理原理的进给量和切削速度。借助切削AI操作员能清晰识别任何独特切削过程中影响材料快速去除的最大制约因素，从而立即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，从而显著提高首次操作的正确性。

因此，CloudNC预计其CAM 解决方案新增AI 切削AI 该模块可为三轴及三轴加两轴工件生成加工策略AI 的用户，将立即受益于针对各类场景定制的即时切削参数，从而在加工操作中实现至少20%的生产效率优化。

CloudNC联合创始人兼首席执行官西奥·萨维尔表示："切削参数AI 首个能自动提供合理进给量和切削速度的解决方案，适用于几乎所有加工场景，且用户技术水平不限。 该技术将彻底改变加工领域中耗时且棘手的参数设定环节，大幅CAM ，同时显著提升数控机床的加工潜力。"

使用数控机床加工新零件时，进给速度和切削速度的选择需综合考量诸多因素，这使得经验CAM 也需耗费大量时间确定最佳方案，而对行业新人而言更是令人困惑不已。

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，某条刀具路径的理想切削参数可能并不适用于其他路径——但为每道工序编程不同参数过于繁琐，除非处理大批量生产，否则难以实施。同时，引入新型刀具（或材料）需额外承担创建预设参数并将其CAM 的负担。

切削参数AI通过应用AI解决了这些问题。使用该软件时，物理模型会结合其嵌入式领域知识和对切割环境的理解，立即推荐合适的进给和速度。

它能识别并模拟最终限制加工过程的因素，包括切削动态、工件和刀具材料、刀架几何形状和表面光洁度模型。然后，它将机器学习模型与切削过程的详细三维物理模型相结合，为用户提供建议。

用户界面还允许以灵活直观的方式配置适用的限制条件，使用户能够快速获得适合其特定用途和规格的建议。

切削参数AI 现已作为CloudNCCAM 解决方案的模块AI 用户可通过www.cloudnc.com及Autodesk应用商店立即获取。