技术验证背景

这是一个技术能力验证项目，旨在展示Geppetto在复杂曲面结构件加工方面的AI辅助能力。项目聚焦于高精度复杂零件的智能制造解决方案。

技术挑战

复杂几何特征

• 自由曲面加工: 发动机支架含复杂空间曲面
• 大尺寸薄壁: 850mm×650mm×45mm，壁厚2.5mm
• 多特征融合: 156个螺纹孔、24个减重孔、多条加强筋
• 材料特殊: 7075-T651铝合金，需特殊热处理

传统加工难点

• 编程复杂: 5轴联动程序编写需舁30天
• 试切周期: 首件合格率不足60%，多次调试
• 材料浪费: 毛胚重量15kg，成品重量1.2kg，利用率88%
• 加工时间: 单件加工时长达18小时

质量标准要求

• 基础质量控制: 完善的质量管理体系
• 材料可追溯: 完整的材料来源记录
• 检测验证: 全面质量检测流程
• 尺寸精度: 关键特征精度项目定制精度

Geppetto AI解决方案

AI智能分析

复杂曲面识别

CAD数据导入 → AI曲面分割 → 可加工性分析 → 加工策略生成
• 自动识别112个曲面特征
• 生成最优刀具路径组合
• 自动划分加工区域与工序

多轴联动优化

• 5轴联动规划: AI自动生成刀具姿态角度
• 空间避让: 智能计算空间干涉，避免碰撞
• 加工策略: 粗加工、半精加工、精加工分层优化
• 数值仕真: 虚拟加工预演，验证可加工性

AI+学徒制造优势

智能制造执行

1. AI精密指导: 实时生成切削参数与路径
2. 学徒操作: 按程序严格执行，确保一致性
3. 师傅监管: 关键工序现场指导，確保质量
4. 过程监测: 实时监测加工参数，动态调整

材料优化策略

传统方法: 毛胚15kg → 成品1.2kg → 利用率8%
AI优化: 毛胚8.5kg → 成品1.2kg → 利用率14.1%
材料节省: 43% 毛胚重量减少

质量保证体系

基础质量控制执行

• 材料证书: 铝合金材料证书完整可追溯
• 工艺验证: 首件验证全过程记录
• 尺寸报告: CMM检测报告包含所有特征尺寸
• 表面质量: Ra1.6达到工业标准要求

无损检测(NDT)

• 渗透检测(PT): 表面缺陷检测
• 涡流检测(ET): 内部缺陷扫描
• X射线检测: 内部结构完整性验证
• 超声检测: 尺寸精度与密度检测

实现成果

技术成果

精度提升

• 关键特征精度: project-specific（达到设计要求）
• 表面质量: Ra1.2（优于标准Ra1.6）
• 几何形状精度: 复杂曲面轮廓度project-specific
• 位置度精度: 螺纹孔位置度project-specific

效率突破

成本控制

直接成本节省

材料成本:
- 毛胚重量: 15kg → 8.5kg (-43%)
- 材料单价: ¥185/kg
- 材料节省: ¥1,203/件

加工成本:
- 加工时间: 18h → 12h (-33%)
- 小时工时率: ¥450/h
- 加工节省: ¥2,700/件

编程成本:
- 编程周期: 30天 → 2天 (-93%)
- 日工时成本: ¥1,500/天
- 编程节省: ¥42,000/批次

总成本对比(单件)

交付表现

周期缩短

传统流程:
设计确认(1周) → 编程制作(4周) → 首件加工(1周) → 调试优化(2周) = 8周

Geppetto流程:
设计确认(1周) → AI编程(2天) → 首件加工(2天) → 交付验收(1天) = 1.7周

周期缩短: 79%

质量稳定性

• 批次一致性: 各批次间精度波动<0.01mm
• 工艺稳定: AI参数一致性确保质量稳定
• 可重复性: 100%程序化生产，消除人为工误

项目价值体现

技术突破

复杂曲面加工能力

• 多轴联动: 实现了复杂空间曲面的高效加工
• 一次装夹: 复杂特征一次性完成，避免对刀误差
• 精度控制: 大尺寸薯壁件全尺寸精度保证

工艺创新

• AI算法: 首次在航空领域应用AI工艺规划
• 数字化制造: 全流程数字化管理和追溯
• 标准化生产: 建立了可复制的生产模式

经济效益

直接效益

年度采购计划: 120件
年度成本节省: 120 × ¥4,902 = ¥588,240
投入回报率: ROI > 300%

间接效益

• 研发加速: 缩短新产品开发周期2个月
• 技术积累: 建立复杂零件工艺数据库
• 竞争优势: 提升在高端制造领域的技术地位

战略合作

深度协同

• 技术共研: 与Geppetto共同开发航空级AI工艺
• 标准建设: 参与行业标准制定和推广
• 人才培养: 共建智能制造人才培养基地

未来规划

2024Q4: 扩大到发动机全系列零件
2025H1: 引入机身结构件制造
2025H2: 建设智能化专用生产线
2026: 实现全机型智能制造覆盖

行业影响

技术示范

行业首例

• 航空领域首个: AI+学徒制造模式成功应用
• 复杂曲面: 五轴联动AI编程技本突破
• 质量标准: 满足quality systemsD最高标准要求

模式复制

适用场景:
• 航空发动机结构件
• 航天器精密部件  
• 军工装备关键零件
• 高端医疗器械
• 精密仪器仪表

产业推动

标准化进程

• 工艺标准: 推动AI工艺规划标准化
• 质量体系: 完善quality systemsD数字化实施指南
• 人才标准: 建立智能制造技能认证体系

生态建设

• 产业链协同: 带动上下游数字化升级
• 技术输出: 向中小企业输出技术和模式
• 国际合作: 促进中外航空技术交流

经验总结

成功要素

技术底座

1. AI算法成熟: 复杂曲面识别与路径规划
2. 工艺经验: 20年航空工艺积累与传承
3. 设备能力: 高端5轴设备与精密检测
4. 标准体系: 完善的quality systemsD质量管理

合作模式

1. 前期介入: 设计阶段即开始工艺评估
2. 并行开发: 设计与工艺并行优化
3. 持续改进: 基于生产数据的持续优化
4. 知识共享: 建立跨项目经验复用机制

可复制经验

技术路线

Phase 1: 复杂曲面加工能力验证
Phase 2: AI工艺参数优化与积累
Phase 3: 模式复制和扩展应用
Phase 4: 产业化推广和标准建设

关键指标

• 技术成熟度: 从实验室到产业化
• 成本效益: 投入产出比和回报周期
• 质量稳定: 满足行业最高标准
• 可扩展性: 在相似项目中快速复制

“这次合作不仅解决了我们当前的技术难题，更重要的是为中国航空制造业的数字化转型探索了一条切实可行的道路。Geppetto的AI+学徒模式，让我们看到了智能制造的巨大潜力和美好前景。”

— 王高工，中国商飞上海飞机设计研究院主任设计师