德国作为制造业强国，正积极拥抱人工智能（AI）技术，以实现更高效、智能和可持续的生产。在这个专栏中，我们将分享100个德国制造+AI的经典案例。这些案例不仅展示了AI技术如何提升生产效率，降低成本，还揭示了德国企业在智能制造转型中的实用经验。在今天的案例中，我们将介绍人工智能（AI）技术优化金属板加工过程中的去毛刺工艺。
案例背景
boeck GmbH是一家专注于金属板去毛刺工具的公司，这类工具主要用于去除和修整金属板零件边缘，以提高产品质量。在传统操作中，去毛刺机器的参数通常由操作人员手动调整，以确保一致的质量。然而，工具的磨损会导致操作参数需要频繁调整，而这种调整依赖于操作人员的经验，容易产生不一致的问题。
为解决这一问题，boeck GmbH在德国弗劳恩霍夫协会结构耐久性与系统可靠性研究所（Fraunhofer LBF）的支持下，开发了一种基于AI的自主优化系统，实现了参数的自动化调整。
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AI驱动的自适应去毛刺系统
boeck GmbH与Fraunhofer LBF的合作项目开发了一个带有预测控制模型的AI系统（Model Predictive Control，简称MPC），用于自动化参数调整。该系统依托一个数学模型来预测未来的加工行为，并计算出最佳的控制操作。项目中，研究人员开发了一个特殊的执行模块，可以基于测量数据自动调整加工参数，确保加工质量和一致性。
项目团队开发了一种特殊的执行模块，包含了一个整合在机器和磨削盘之间的自主传感单元。该传感单元能够实时采集磨削过程中产生的多种数据，通过低功耗蓝牙（Bluetooth Low Energy, BLE）传输到基于Raspberry Pi的边缘网关。网关将传感数据传输到AI模块进行磨损预测与边缘质量估算，并生成优化的机器参数建议。由于现有的去毛刺设备通常不支持直接的自动化参数调整，该系统将优化建议显示在图形用户界面（GUI）上，方便操作人员手动调整，以进一步提高工件质量并延长工具寿命。
通过这种方式，系统能够实时评估工具的磨损情况并进行相应调整，以减少过度磨损，提高效率。这种AI驱动的自适应系统减少了操作人员的干预需求，保障了去毛刺质量，同时提高了整体生产的稳定性和经济性。
此外，boeck GmbH还在此项目中采用了高灵敏度的MEMS传感器，以应对机床在高转速下的数据采集挑战。这些传感器能够在高速运转的环境下保持精确的数据采集，确保系统对工具磨损和机器状态的实时监控更为准确。
德国资深AI落地专家专场报告
来自德国的真实案例：一个案例解析企业AI实施全流程
01
经济效益
AI系统优化了参数设定，延长了去毛刺工具的使用寿命，减少了不必要的废料和返工。这不仅降低了生产成本，还节省了资源，尤其适合大批量生产的企业。
02
环境效益
更高效的去毛刺过程减少了材料消耗和废弃物，符合可持续发展要求。在制造业领域，降低废弃物和资源消耗不仅是一项经济上的改善，更是企业社会责任的体现。
03
员工体验
在传统操作中，操作人员需要频繁监控和调整设备参数，这既费时又易出错。而AI的引入让操作人员可以将更多精力集中在更高价值的工作上，提升了工作满意度和工作效率。
逐步优化人机交互
在该项目的基础上，boeck GmbH计划继续探索AI在其他生产流程中的应用，进一步提升智能制造水平。他们还计划开发新的数字业务模型，以提高客户的粘性和满意度。
此外，项目团队将进一步优化传感器的布局，以增强信号的准确性，确保数据采集的精度，避免因传感器位置不当而引起的测量偏差。这些改进措施将使AI系统在实际应用中更具可靠性和灵活性。
该项目不仅实现了去毛刺和打磨过程的数字化，还通过AI实现了工具的磨损预测和加工效果的预估，从而帮助操作人员更好地掌握设备状态。该系统通过浏览器界面展示实时的工具磨损情况和机器参数优化建议，促进了人机交互，极大提高了工作效率并减少了经验误差。这种人机协同的模式对板材加工行业而言是向智能化发展的重要一步，体现了AI对制造过程的深层次赋能。
案例启示
boeck GmbH的实践证明，AI技术的引入不仅是一种技术升级，更是生产模式的转变。AI系统的部署需要企业具备一定的数据收集与管理能力，且应重视AI与现有设备的兼容性。在制造业转型过程中，企业可以逐步引入AI技术，从小规模试点项目入手，观察其实际效果，再逐步扩展到更大的生产环节。
