课程背景
工程机械业界正经历从“数智化”到“智能化”再到“生成式”的三重跃迁。传统的三维制图和二维出图模式面临规划周期长、重复劳动多、精进迭代慢、革新约束大等等瓶颈。2025年至2026年，AI建模和生成式规划领域迎来了技艺成熟和落地运用的双重突破：SOLIDWORKS 2026推出的Aura，Leo、Marie三位AI虚拟伙伴，标志着工业规划软件正从抓手向学识伙伴的转型；Ansys 2026 R1发布的GeomAI，具体来看，引入了一种从现有规划资料中研习并生成新几何概念的突破性生成式规划技艺，同时SimAI平台新增了可在事务站GPU上开展本地AI训练的Pro版本，在实际应用里，使工程师能够以传统求解器10倍到100倍的速度测试规划备选方案；Text-to-CAD抓手群如Zoo Design Studio已达成从自然语言直接生成可制造CAD模型的本领。国产CAXA CAD 2025新增了100多项AI功能，在装备整机规划、零部件规划、来图加工等等情境下运用效率显著拉升；DraftAid等等AI出图抓手已在2025年自动生成了超过18万张生产就绪的工程图纸。
面对迅速扩张的AI抓手矩阵，机械规划人员亟需一套系统化的抓手分类轮廓和运用办法论。本课将AI辅助规划和制图抓手按照规划流程划分为四大类别（方案生成和概念探索类、详细规划建模类、仿真验证类、出图和BOM类）开展纵深的抓手运用拆解，并借助五个业界标杆公司完整施行实例进一步拉升专精维度的系统认知，支援工程机械规划业界的参训者构筑清晰的本领认知、选型决策推演和专精宏观思路。
课程收益
1、掌握AI辅助规划的四大抓手分类轮廓和选型推演；熟练运用方案生成类抓手（Zoo Design Studio Text-to-CAD，Vondy AI CAD Generator，Midjourney for Engineering Sketch，MecAgent Copilot，Fusion 360 Generative Design，Ansys GeomAI）；
2、掌握详细规划类抓手（SOLIDWORKS 2026三大AI虚拟伙伴、CAXA 3D实体规划2025、AI 3D Studio）；
3、领会仿真验证类抓手（Ansys SimAI、Fusion AI仿真）的核心价值和本领边界；
4、熟练采用出图和BOM类抓手（AutoCAD 2024、CAXA CAD电子图板2025，SOLIDWORKS工程图模块，DraftAid AI）；
5、借助五个业界标杆公司完整施行实例，深刻领会从概念到交付的全流程AI赋能；
6，能够独立完成一个典型工程机械零部件的AI辅助规划全流程；
7、拟定所在公司的AI规划施行路线图；
8、获得一套可直接落地的行动实践指南（含抓手选型决策树、提示词库、施行查验清单）。
课程大纲
一、痛点共鸣和破冰交流
1. 破冰交流：在规划中花费时间最多的三项事务？（选项：概念方案探索/详细建模/仿真验证/出图标注/规划变更修改/准则件绘制）
2. 展示一组对比资料：传统规划流程 vs AI辅助流程——以挖掘机动臂为例，执行层面，从数周压缩至数小时
3. 引入核心概念：2026年AI规划抓手全景图——从Text-to-CAD到生成式仿真，执行层面，AI已覆盖从概念到交付的全链条
二、AI辅助规划的四大抓手分类架构
1. 分类推演：按照机械规划流程的阶段划分，非按照软件厂商或者技艺原理划分
o 第 一类：方案生成和概念探索——破解“规划什么”的问题，从自然语言、草图或者历史资料中生成规划概念
o 第二类：详细规划建模——破解“怎样精确表述”的问题，将概念转化为参数化，可制造的数字模型
o 第三类：仿真验证——破解“是否可行”的问题，以AI加速方式验证规划方案的物理性能
o 第四类：出图和BOM——破解“怎样交付制造”的问题，将三维模型自动转化为生产图纸和物料清单
2. 各阶段典型抓手和工程机械运用情境
3. 课程研习地图：从“想到”到“画到”到“验到”到“交付到”的全流程
三、课程研习地图和分层标的
1. 初级标的（全体参训者）：独立完成从自然语言描述到三维模型生成再到工程图输出的全流程
2. 中级标的（有参数化基础参训者）：采用生成式规划抓手开展结构精进，采用AI仿真迅速验证
3. 高级标的（技艺负责人）：整合全流程AI抓手链，拟定公司AI规划规范
一、Text-to-CAD抓手群：从自然语言到三维模型的飞跃
1. 技艺原理
o 核心路径：LLM将自然语言描述拆解为CAD图元参数，生成边界表示几何或者参数化模型
o 2025年要害突破：Zoo Design Studio将Text-to-CAD深度集成，换个角度看，借助简单的文本提示即可生成精确的B-rep CAD模型，在实际应用里，ML模型针对CNC铣削和3D打印等等实际制造情境开展了调优
o 生成进程：用户输入文本提示后，模型输出参数化KCL代码，Zoo规划事务室将其转换为完整的CAD模型
2. 抓手矩阵
o Zoo Design Studio：专精的桌面端CAD平台，借助ML增强的Text-to-CAD功能，落地时，从实践看，将自然语言描述转化为可用于制造的B-rep模型
o Vondy AI CAD Generator：在Text-to-CAD抓手测评中被列为可生成CAD就绪输出（STL，STEP、SCAD、DXF等等格式）核心抓手之一
3. 工程机械运用情境
o 迅速生成非标零件初稿，从实践看，换个角度看，“a 120mm long hexagonal shaft with a 12mm by way of-hole and M8 threads on both ends”
o 规划变更的迅速原型验证
o 非专精人员的方案交流
4. 提示词工程招数
o 结构化模板：“[零件类型] + [整体尺寸] + [要害特征1+尺寸] + [要害特征2+尺寸] + [制造约束]”
o 分步打法：先描述主体轮廓，再添加细节特征，最后补充约束条件
o 迭代精进：从简单描述开始，渐次增加参数，观察模型变化
5. 实例实操（10分钟）
o 差事：分组竞赛，往细里说，就一线经验说，用Zoo Design Studio生成“工程机械液压管夹”模型
o 步骤：输入结构化自然语言描述 → ML模型生成KCL代码 → 转换为可编辑CAD模型 → 导出STEP文件
o 评审：各组展示生成结果，具体来看，评选“最 佳提示词规划奖”
二，换个角度看，Midjourney for Engineering Sketch：工程概念草图生成
1. 原理和定位
o 基于扩散模型的图像生成，借助垫图和权重将控保持工程可行性
o 在概念规划阶段独特价值：迅速生成多方案视觉表述，往细里说，降低买方交流成本
2. 工程机械情境提示词规划
o 工程约束提示词：“isometric view, clear material separation, visible bolt holes, no overhanging features, exploded view, dimension lines”
o 风格选项：机械精密艺术风格（适合蓝图纸质）或者复古工程手稿风（适合概念提案）
o 垫图参数设置：--iw 1.5，就一线经验说，--stylize 200
3. 运用成效：概念规划阶段方案数从3个增加到20个，执行层面，买方参与度显著拉升
4. 实例实操（10分钟）
o 差事：为电动挖掘机驾驶室操纵箱生成三个概念方案
o 步骤：提供手绘轮廓草图 → 在Midjourney中上传作为垫图 → 输入描述词 → 生成三组变体
o 交流：参训者投票“最具工程可行性奖”
三，MecAgent Copilot：CAD环境中的AI智能助手
1. 功能特性和技艺架构
o Fairwik推出的AI CAD协创抓手，运行层面，深度集成于SOLIDWORKS，CATIA、Inventor等等主流CAD软件
o 核心定位：消除重复性规划差事，让工程师专注于真正的机械规划
o 自然语言输入生成规划草图和3D模型，在CAD环境中创建聊天式交互界面，支援工程师更高效完成差事
o 支持在线零件搜索和准则部件识别，实操中，实操中，往细里说，能够自动搜索并识别公司内部文件系统中的部件
o 自动创建基于文本描述的完全参数化可编辑CAD部件
2. 在工程机械中的典型运用
o 批量修改：统一更改装配体中所有紧固件的规格和长度
o 准则件自动化：自动搜索、选型并插入合适型号的液压接头
o 规划规则自动查验：识别和公司内部准则的冲突
3. 运用成效：达成了从重复性CAD事务向自主化、成本感知的规划事务流的转变
4. 实例实操（10分钟）
o 演示情境：在SOLIDWORKS中采用MecAgent，落地时，借助自然语言指令完成“将所有M8内六角螺栓替换为M10规格，从实践看，在实际应用里，在实际应用里，并更新对应的螺纹孔”
o 步骤：打开MecAgent对话框→输入指令→AI自动执行批量替换→验证结果
四，Fusion 360 Generative Design：制造感知的AI精进规划
1. 原理和定位
o 基于制造感知算法的生成式规划平台，生成针对减材制造和增材制造精进的结果
o 工程师输入规划标的（更轻，更强，更低成本）和制造办法（CNC或者增材），AI自动生成制造就绪的方案
2. 在工程机械中的核心价值
o 拓扑精进和约束驱动生成式规划是当前最成熟的AI CAD运用，在航空航天和汽车领域已广泛用于减重标的
o 轻量化规划：挖掘机动臂、起重机吊臂等等大型结构件的减重精进
o 多方案比选：在给定约束下生成数百个候选方案，按照质量、安全系数、制造成本排序筛选
3. 运用成效：某装载机连杆减重42%同时疲劳寿命拉升15%
4. 实例实操（10分钟）
o 零件：挖掘机斗齿支座
o 步骤：定义规划空间→施加载荷→设置制造将控→运行生成式规划→选项最 优方案并导出
五、Ansys GeomAI：从历史规划资料中研习的概念生成平台
1. 原理和定位——2026年突破性技艺
o 2026 R1发布的突破性生成式规划技艺，就一线经验说，从参考几何体中研习并产生根植于真实工程约束的新概念
o 无需手动参数化：直接观察已有规划，实操中，构筑一个捕捉训练资料集几何规划空间的AI模型
o 用户借助指定该空间中的参数值即可生成新几何体，具体来看，换个角度看，执行层面，无需手动创建复杂的几何参数或者重建CAD模型
o 和Fusion 360 Generative Design的核心区别：Fusion 360需要手动定义规划空间、载荷和约束，AI在约束内生成方案；GeomAI从已有规划资料中自动研习规划语言和约束模式，生成“保留已验证规划语言”的新概念
2. 在工程机械中的典型运用情境
o 家族化货品系列扩展：基于已有成功规划生成新一代变体
o 规划学识数智化：将资深工程师的心得转化为AI模型
3. 可集成的事务流
o 和Ansys求解器、SimAI或者响应面结合，在AI规划空间中直接开展基于工程指标的精进
o 使规划探索超越传统参数化范围，运行层面，从实践看，大幅扩展规划空间
4. 实例演示（5分钟）：基于已有液压阀块规划资料集，生成结构相似但几何形态新颖的阀块变体
一，SOLIDWORKS 2026：AI深度集成的智能规划平台
1. 技艺架构和AI本领全景
o SOLIDWORKS 2026依托达索系统第7代解题打法3D UNIV+RSES，推出Aura、Leo，Marie三位AI虚拟伙伴
o 三位AI伙伴的差异化定位：Aura是革新探索者，激发天马行空的创意；Leo担当严谨的工程专家定位，确保规划落地性；Marie是精深的科学专家，负责引入深层的科学原理和合规性考量
o Aura可视为专案经理，串联学识、情境和问题脉络；LEO更像工程师，执行层面，从工程规划，运动还原到功能验证全程参与。Marie具备丰厚的科学学识，拆解运作原理和技艺可行性
2. AI驱动的核心功能
o AI将2D草图转换为基于有限元拆解的完全参数化3D模型，具体来看，运行层面，在实际应用里，整个进程仅需数秒
o AI装配识别：自动检测和插入紧固件类组件（螺母，螺栓、垫圈），减少重复差事并拉升装配精度
o AI驱动的工程图自动化：自动生成视图，孔标注、尺寸标注、细节处理和图纸格式选项
o AI性能助手：持续监控规划，在问题影响进度前识别并修复
3. 在工程机械中的核心运用
o 大型装配体管控：支持超大规模挖掘机整机装配的流畅操作
o AI辅助钣金规划：增强钣金抓手，加速从规划到展开图的流程
4. 实例实操（10分钟）
o 零件：挖掘机斗杆装配体中的要害连接部件
o 实操内容：采用AI装配识别自动添加紧固件；采用性能助手识别规划中潜在的干涉问题；体验AI虚拟助手带来的效率拉升
o 交流：体验从抓手到学识伙伴的转型价值
二、CAXA 3D实体规划2025：国产三维CAD的AI赋能之路
1. 货品定位和技艺特色
o 国产三维CAD系统，以双模式建模、智能装配、业界专用模块以及轻量化技艺为核心，新增超百项功能，达成从方案规划到生产制造的全流程一体化覆盖
o 提供革新模式（拖拽式迅速建模）和工程模式（全参数化历史特征建模）两种建模方式
o 革新专利“三维球”抓手和智能装配功能，智能装配速度拉升约3倍，极大简化了装配和布局规划
2. AI功能和智能化特性
o AI特征识别：自动识别导入的“哑资料”（STEP格式）中的孔，圆角等等特征，转为可编辑参数化特征，拉升资料重用率
o AI文字识别：在CAXA CAD电子图板中可一键识别图纸中的文字和表格并提取资料，格外适合来图加工情境
o 参数化驱动：强化装配体的参数化驱动本领，从实践看，支持规划进程中尺寸，约束的实时修改和关联更新
o 大装配轻量化：LOD细节层次，多线程渲染和GPU加速，流畅处理超20万零件，在实际应用里，百万级装配体渲染帧率稳定30fps以上
3. 在工程机械中的独特价值
o 国产自主可控：满足工程机械公司的资讯安全要求
o 万级零件库：包含大量工程机械准则件和通用件
o 全流程贯通：从三维规划到二维工程图、工艺图表、CAM编程的无缝衔接
4. 实例实操（10分钟）
o 差事：采用CAXA 3D实体规划创建简单液压阀块模型并生成二维工程图
o 步骤：革新模式迅速建模 → 添加参数化约束 → 采用“三维球”抓手调整装配位置 → 生成工程图
o 交流：对比CAXA和SOLIDWORKS在工程机械零件建模中的效率差异
三，AI 3D Studio：生成式AI驱动的3D内容创作平台
1. 技艺原理和核心功能
o 提供从文本和图像生成3D模型的核心本领，借助AI技艺支援用户高效创建专精质量的3D内容
o Text to 3D：用自然语言描述所需模型，往细里说，AI拆解描述并生成带有UV坐标和精进结构的3D几何体，生成进程在90秒内完成
o Image to 3D：将2D图像转换为完全三维、带纹理的3D模型，借助拆解深度线索、光照资讯和表面细节重建三维结构
2. 在工程机械概念规划中的定位
o 迅速生成概念阶段的可视化模型，实操中，加速规划方案的交流和迭代
o 和详细规划抓手形成“概念→详细”的衔接：AI 3D Studio生成的概念模型可作为详细规划建模的参考起点
3. 运用成效：使3D创建更为民主化，具体来看，降低了传统建模软件的研习曲线
四、详细规划抓手的本领对比和协同打法
1. SOLIDWORKS 2026 vs CAXA 3D在工程机械业界的适用情境对比
2. AI 3D Studio和详细规划抓手的衔接打法
3. 和上下游抓手（方案生成类、仿真类、出图类）的协同打法
一，Ansys SimAI：生成式AI加速仿真验证
1. 原理和定位——颠覆传统的AI仿真范式
o SimAI是一个机器研习平台，运行层面，落地时，落地时，将仿真速度和计算复杂度解耦。和传统求解器不同，它采用在历史仿真资料上训练的AI模型在数分钟内预测性能
o 可对任何求解器（Ansys Fluent、LS-DYNA等等）的资料开展训练，研习形状和性能之间的非线性关系，往细里说，以10-100倍于传统求解器的速度预测复杂多物理场结果
2. 2026 R1的要害更新
o SimAI Pro：全新桌面版本，支持在事务站GPU上开展本地AI训练和预测，换个角度看，运行层面，适合组件级别的迅速实验
o SimAI Premium：全云规模解题打法，支持超15TB训练资料集和高分辨率网格，运行层面，达成公司级AI仿真部署
o 灵活升级路径：当项目超出桌面机器限制时，可将相同的资料集和模型迁移至Premium版本，无需重新处理
3. 和Ansys GeomAI的协同事务流
o GeomAI生成新几何概念→SimAI迅速预测性能→形成“生成-预测-精进”闭环
o 将AI模型集成到精进事务流中，实操中，运行层面，达成性能驱动的革新几何发现
4. 在工程机械中的核心运用情境
o 迅速测试众多规划备选方案：传统求解器限制下只能测试少量方案，执行层面，SimAI支持10-100倍更多方案的探索
o 多物理场迅速预测：机械载荷、热应力、螺栓张力、压力条件等等
5. 本领边界和传统仿真的关系
o SimAI不替代最终验证性仿真，而是作为规划探索阶段的加速器
o 和传统求解器形成互补：SimAI做迅速迭代，传统求解器做最终验证
6. 实例演示（10分钟）
o 情境：对上一讲生成的挖掘机斗齿支座方案，采用SimAI迅速预测其在多种不同载荷工况下的应力分布
o 步骤：上传规划几何→选项物理场类型→AI模型预测→可视化结果对比
二，就一线经验说，在实际应用里，Fusion AI仿真本领
1. 内置仿真和AI的结合：规划空间探索中的实时反馈
2. Autodesk Neural CAD的进展：在Fusion和Forma中推出的生成式AI基础模型技艺，借助文本、草图或者图像提示自发生成CAD对象，落地时，执行层面，就一线经验说，将重新构想传统的CAD几何创建引擎
3. 在生成式规划事务流中的位置：生成方案后的迅速验证
三、AI仿真验证的核心价值和施行建议
1. 将仿真从“验证”前移至“探索”环节——AI使仿真成为规划进程的有机组成部分，而非终点查验站
2. AI仿真抓手选型决策：SimAI Pro适合组件级迅速实验，SimAI Premium适合公司级云规模部署
3. 资料准备要点：历史仿真资料的准则化，落地时，标注化和质量管控
一、AutoCAD 2024：智能标注和协同
1. 在AI时代新定位：从“唯 一绘图抓手”转变为“BOM和工程图集成中枢”
2. 智能标注功能：自动识别几何特征并推荐标注位置
3. 和三维规划抓手的协同事务流：SOLIDWORKS/CAXA导出DWG → AutoCAD标注和修订 → 图纸管控
4. 工程机械情境中的典型运用：大型装配图的分层标注管控、BOM表自动生成和校对
二，CAXA CAD电子图板2025：国产二维CAD的AI进化
1. AI识别功能：一键识别图纸中的文字和表格并提取资料，自动转化为结构化的CAD资料，极大拉升了来图加工情境的运用诉求
2. 新增逾50项功能以及改进：18项绘图新功能、标注模板库、迅速标注、标注对齐等等，大图性能显著拉升
3. 批量输出PDF和格式兼容性：支持DWG、DWF，DXF等等多种格式
4. 在工程机械公司中的定位：和CAXA 3D实体规划无缝衔接，在实际应用里，就一线经验说，往细里说，形成国产全流程解题打法
5. 实例实操（5分钟）
o 差事：采用CAXA电子图板AI识别功能，从实践看，就一线经验说，具体来看，从扫描的工程图纸中提取BOM表格资料
o 步骤：导入扫描图纸 → 运行AI识别 → 自动提取文字和表格 → 导出结构化资料
三，SOLIDWORKS 2026工程图模块
1. AI驱动的工程图自动化：自动生成视图，运行层面，孔标注，尺寸标注、细节处理和图纸格式选项
2. 磁力线对齐：对齐球标、注释、焊接符号等等，拉升工程图整洁度
3. 和三大AI虚拟伙伴的协同：Aura提供规划方向建议，在实际应用里，执行层面，Leo确保工程图的可制造性，Marie提供合规性验证
四，DraftAid AI：革命性的3D到2D自动化出图
1. 原理和定位——破解工程师最 大的痛点
o 革命性的AI平台，换个角度看，旨在自动化从3D CAD模型创建2D技艺图纸的繁琐流程
o 来由洞察：工程师一般花费20-40%的时间在从3D模型制作图纸上，这个进程耗时，落地时，繁琐并且容易出错
2. 核心功能和采用招数
o 一键生成：用户只需按照下按照钮，几何资料上传至云端，具体来看，AI拆解模型特征树，换个角度看，自动生成带智能标注和注释的2D图纸
o 智能尺寸和注释：AI自动识别特征并运用精确的尺寸、公差和标注，往细里说，减少手动输入
o 生成速度：图纸生成约30秒，执行层面，落地时，具体来看，加上人工迅速查验和微调，总时间从15分钟压缩至2分钟
o 准确度：有买方反馈95%的钣金零件图纸可直接用于生产
3. 2025年运用成效
o 截至2025年，实操中，运行层面，DraftAid已自动生成了超过18万张图纸
o 支持SOLIDWORKS和Inventor集成，往细里说，免费试用版每月可生成50张专精图纸
4. 在工程机械中的运用情境
o 批量出图：大型装配体下所有零件的工程图一键生成
o 图纸准则化：消除不同工程师出图风格的差异，达成公司级图纸准则统一
5. 实例实操（10分钟）
o 零件：前序环节生成的减震支架精进模型
o 步骤：启动DraftAid → 选项公司准则模板 → 一键生成工程图 → 人工校核并微调三个要害尺寸 → 导出PDF和DWG
o 交流：参训者两两交换图纸，从实践看，往细里说，开展“找茬竞赛”——找出AI标注中的三个不合理之处
五、出图和BOM类抓手的综合对比和协同打法
1. 各类抓手的适用情境边界：DraftAid适合批量自动化出图，落地时，SOLIDWORKS工程图模块适合精细化将控，落地时，CAXA电子图板适合来图加工
2. “三维为主、二维为辅”的协同事务流
3. BOM资料的一元化管控：从规划模型到ERP系统的自动化资料流
实例一：三一重工——AI规划大模型驱动的研发效率革命
1. 来由：传统规划效率瓶颈，需要从心得驱动向资料驱动转型
2. 施行进程：
o 携手品览共建AI CAD平台，基于对业界准则资料和工程心得的深度研习构筑智能生成算法
o 达成了规划效率十倍拉升，支持云端多人协同作业
o 借助品览云CAD、AI识图、规划大模型等等核心模块，为三一重工提供全流程AI规划解题打法
3. 成效：显著增强研发效率和全球市场竞争力，促成工业工程规划业界的数智化转型和升级
4. 可迁移心得：业界准则资料的深度积累和AI模型的定制化训练办法
实例二：徐工集团——领航级智能工厂的AI规划实践
1. 来由：需要达成从“制造”走向“创造”的转型，构筑具备全球影响力的智能制造新范式
2. 施行进程：
o 2025年入选工信部等等六部门联合公布的首批15家领航级智能工厂培育名单
o 在徐工起重机械生产线，AI驱动的能耗精进系统已落地，可实时监测2000余个能耗节点
o 达成了全球定制敏捷交付的移动式起重机智能工厂项目
3. 成效：公司获评“国 家 级绿色工厂”，具体来看，为《2025工业领域碳达峰行动方案》提供了技艺路径参考
4. 可迁移心得：AI规划怎样和绿色制造标的协同推进
实例三：徐工重型——AI驱动的多货品柔性制造和迅速交付
1. 来由：需要满足1200种起重机货品智慧定制诉求，在实际应用里，从实践看，传统研发模式难以支撑
2. 施行进程：
o 构筑“全球定制敏捷交付的移动式起重机智能工厂”
o 达成1200种起重机货品的智慧定制本领
o 智能远控座舱首创视觉、听觉、体感三维交互系统，在实际应用里，具体来看，基于全景式数字孪生操控台规划
3. 成效：成功入选首批领航级智能工厂，具体来看，代表我国智能制造领域的最 高水平
4. 可迁移心得：怎样利用AI规划达成大规模个性化定制的柔性研发架构
实例四：国内领 先的CAD平台公司——生成式AI辅助结构规划的探索实践
1. 来由：建筑和工程领域的规划效率瓶颈，传统CAD系统智能化演进缓慢
2. 施行进程：
o 中望和清华大学联合研发，推出国产CAD平台首 款生成式结构规划AI助手
o 深度融合生成式机器智能、工程专精学识和结构力学原理，具备建筑空间提取、剪力墙和结构梁等等构件智能布置、结构筑模拆解、构件精进等等多项核心本领
3. 成效：在民用住宅结构方案规划情境中达成显著的效率拉升
4. 可迁移心得：国产CAD平台的AI赋能路径、产学研协同的研发模式
实例五：山河智能——AI驱动的旋挖钻机钻杆抗疲劳规划
1. 来由：钻杆焊缝疲劳开裂频发，传统办法无法量化最 优焊缝形状
2. 施行进程：
o 采用参数化办法构筑焊缝形状模型，从实践看，往细里说，结合有限元仿真生成应力梯度场
o AI精进焊缝轮廓，落地时，使应力集中系数从3.2降至1.8
3. 成效：钻杆平均寿命从800小时拉升至2200小时
4. 可迁移心得：局部特征精进的AI流程、小样本资料下的AI模型训练打法
一、公司施行的四阶段路径
1. 阶段一：抓手选型和试点（1-2个月）
o 采用本课提供的抓手选型决策树开展评核
o 选项1-2个中等复杂度的零件作为试点
o 配备1名AI抓手熟练工程师 + 1名传统规划师背靠背对比
2. 阶段二：流程嵌入（3-6个月）
o 将生成式规划纳入货品开发流程（在概念规划后，详细规划前增加“AI方案探索”环节）
o 构筑公司级载荷谱和约束条件库、Text-to-CAD提示词库
o 培训20%的核心规划人员
3. 阶段三：规模化推广（6-12个月）
o 拟定《AI辅助规划规范》（含提示词模板、结果筛选准则、验证要求）
o 集成PLM系统，达成AI生成模型的版本管控
o 构筑“AI规划支持中心”提供内部咨询
4. 阶段四：持续精进（12个月后）
o 积累规划资料训练公司专属代理模型
o 探索全流程自动化链路
二、三大核心挑战和化解打法
1. 挑战一：资料准备不足
o 表现：缺乏准则化的载荷谱、材料资料库、制造约束库、AI训练资料集
o 化解：从“规划评审记录”“试验报告”“工艺反馈单”中提取结构化资料。先做“清理历史资料”项目（2-3个月）
2. 挑战二：规划人员本领和信念抵触
o 表现：“AI生成的东西看起来奇怪”“不信任精进结果”“担心被取代”
o 化解：设置“AI规划师”和“传统审核师”双定位。对每个AI生成方案强制要求物理样机验证（前三个项目）。强调SOLIDWORKS CEO的核心理念——“AI是伴侣，而非工人”，人必须在循环之中
3. 挑战三：计算资源和软件许可成本
o 表现：云端生成式规划需要高性能计算或者云积分
o 化解：采用混合模式——简单零件本地参数化精进，执行层面，复杂零件云端生成；SimAI Pro支持本地事务站GPU训练，降低入门门槛
三，落地方案和措施清单
1. 短期（1个月内）可执行事项
o 完成抓手选型决策，采购试用许可（推荐Zoo Design Studio + DraftAid免费试用）
o 构筑“AI规划兴趣小组”，每周实操操练
2. 中期（3个月内）可执行事项
o 完成3个零件的AI规划和传统规划背靠背对比报告（含时间，重量，执行层面，就一线经验说，成本资料）
o 拟定本公司的《生成式规划约束条件填写模板》和《Text-to-CAD提示词库》
o 培训至少10名规划师获得抓手认证
3. 长期（1年内）可执行事项
o 将AI规划写入规划开发将控程序文件，就一线经验说，作为货品开发必选环节
o 积累至少50个AI生成模型库，并提取参数化模板
o 举办内部“AI规划革新大赛”，奖励最 优减重方案或者成本节约方案
四、交流情境：AI规划施行路线图实地拟定
• 分组：按照公司定位分组（规划工程师组、技艺经理组、工艺组）
• 差事：每组领取一个虚拟公司画像（大型公司/中型公司/初创公司），运行层面，实地绘制6个月的施行路线图（含要害里程碑、资源诉求、隐患预案）
• 点评：讲师选取两组开展对比，指出共性问题
一、综合实战：从零到一的完整AI规划差事
1. 差事发布：规划“工程机械驾驶室减震支架”，实操中，实操中，往细里说，要求承受300kg垂直载荷，减重至少30%，制造办法为“钣金折弯+焊接”，输出三维模型、工程图、生成式规划对比报告
2. 资源提供：载荷资料表，安装边界条件，提示词参考库
3. 操作步骤：
o 采用Zoo Design Studio Text-to-CAD生成基础模型
o 采用Fusion 360 Generative Design开展减重精进
o 采用SimAI Pro迅速验证方案
o 采用DraftAid自动生成工程图
4. 实地评审：随机抽取3名参训者展示结晶，执行层面，往细里说，评选“最 佳规划奖”
二，行动实践指南——六步法收束
1. 第 一步：抓手选型决策树（按照四大类别评核公司诉求）
2. 第二步：资料准备清单
3. 第三步：Text-to-CAD提示词工程最 佳实践
4. 第四步：结果筛选三要则（安全系数、可制造性，装配协调性）
5. 第五步：验证闭环流程
6. 第六步：学识沉淀模板——每个完成项目填写《AI规划复盘表》
课程收束、答疑和课后支持
• 两天课程要害学识点收束回顾
• 开放提问：参训者可就具体抓手，施行困难、职业演进提问
• 提供资源抓手包：包含抓手选型决策树、Text-to-CAD提示词库（50条工程专用）、五个实例详细报告（脱敏）、施行查验清单、推荐研习路径
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|蔺军老师
适合谁听
工程机械公司规划工程师、工艺工程师、技艺经理、数智化转型负责人、高校相关专精教师以及研究生。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。