Geega产品图谱 | Geega工艺专家数智引擎，从设计到作业的智能跃迁

很多人可能会好奇，一辆汽车由成千上万个零件组成，究竟是如何逐步从设计图纸转变为流水线上可装配、可生产的整车的呢？

这主要由制造工程中心进行统筹规划，核心任务包括对设计图纸检查、规划工艺路线、制定作业时间等。以往，这部分工作高度依赖工程师的个人经验，需要手动处理文件，不仅耗费时间，还存在错误频发、标准不统一等问题。广域铭岛洞察到这一传统模式的效率瓶颈与质量隐忧，打造了Geega工艺专家数智引擎系统。

Geega工艺专家数智引擎系统是一个基于AI技术的工艺规划平台，依托工艺数据沉淀和各垂类算法模型，打通了从“设计-工艺-试制-量产“的全流程，实现以AI驱动的工艺设计自动化和模拟仿真优化，致力于提升工艺设计效率和质量，打通并标准化研产数据链路的同时，联动生产资源配置实现产能模型的一键优化，最终加速提升研产一体化、数智化水平。

AI可制造性校核：

在设计质量校核阶段，传统模式依赖工程师手动建模、测量与比对海量设计规范，效率低下且设计缺陷易遗漏，造成返工成本的增加。

现在，Geega工艺专家数智引擎系统能自动读取最新的3D设计模型，由AI算法自动定位部件位置，识别关键特征，并完成尺寸的检测和比对，快速判断工艺可行性。这一转变不仅将潜在设计缺陷的拦截率提升了95%，更将整体检查效率提升了80%，从源头有效规避了因设计问题导致的后续返工与成本浪费，为制造质量奠定了坚实可靠的基础。

AI工艺路线生成：

当设计图纸确认后，规划设计成千上万个零件“先装什么、后装什么”的最优装配顺序，是工艺工程师的核心挑战。过去，工程师需参照历史模板进行长达近20天的手动分配与拆解，耗时耗力且工艺一致性较差。

现在，通过智能算法，系统可以快速推理生成最优的装配顺序清单，并利用干涉检测算法在虚拟环境中进行“装配演练”，自动检查是否存在逻辑错误（例如，“安装第5个零件时是否会被已经装好的第3个零件挡住”）。高效完成从零件清单到工艺清单的转换，原本20天的工作量，现在仅需3天即可完成，工作效率提升了80%。

AI作业工时生成：

科学制定每个装配步骤的标准作业时间是规划高效、平衡生产线的关键前提。传统模式下依赖工程师经验估算和现场掐表测量的方式，周期漫长且误差较大。现在，系统通过深度整合企业积累的历史工时数据与国际通用的标准工时方法论，能够自动计算并输出精准的标准作业时长。这一功能将工时编制的效率提升了10倍，同时将准确率提高至95%，为后续的产线平衡优化提供了可靠、量化的数据基石，使生产规划从“经验估算”迈向“精准测算”。

AI线平衡计算：

即使每个工步都有了科学工时，若各工位作业时间不均，产线整体效率仍会受制于最慢的“瓶颈工位”。传统人工规划难以精准预测和动态调配。本系统以前序智能生成的工艺与工时数据为基础，纳入工艺顺序、工艺标准等约束条件，构建了一个综合考虑人员、设备、物料的运筹优化模型。原本需要近2个月的工作现在压缩至2个小时，在最短时间帮助工程师找到最优解，实现生产资源的最优配置，从而显著提升整体产能与效率。

AI作业指导生成：

为保障现场精准执行，工程师需编制图文并茂的作业指导书。过去，一辆车需1200份图示，工程师耗费大量时间截图、标注，内容混乱，工人常“看不清、看不懂”，误操作频发。现在，系统可自动生成附带清晰3D爆炸视图与智能标注的作业指导文件，使复杂装配要点一目了然。这将作业指导文件的编制效率提升10倍以上，极大增强了现场指导的直观性与准确性，确保了最优工艺方案能够无损地传递至生产一线，为最终产品的高质量与一致性提供了坚实保障。

Geega工艺专家数智引擎系统通过这五大核心场景的深度融合与闭环应用，不仅将工程师从大量重复性、低附加值劳动中解放出来，更重要的是，它构建了一个以数据驱动、智能决策为核心的工艺规划新范式。

在某整车工厂的实际应用中，该系统显著提升了工艺规划效率，使工时成本从300人天降至约60人天。虚拟培训减少产线占用，效率提升30%；工位防错则降低错漏装率35%，有力保障了生产质量与效率。

Geega工艺专家数智引擎已突破单一行业应用，其解决方案同样适用于高端装备、精密机加等复杂离散制造的多元化场景，持续赋能各类制造企业实现核心工艺环节的数字化转型与智能升级。

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