試模 3 次成功的目標：AI 驅動的工序預測如何加快開發週期

工序道次設計的現狀

在金屬鍛造製程中，道次設計是影響產品品質和模具壽命的關鍵因素。傳統的設計方法通常依賴工程師的經驗判斷，結合試模來驗證設計效果。這種方法在許多工廠中仍然佔據主導地位。

以汽車零件製造商為例，該廠在開發一款新的鍛造零件時，經歷了典型的傳統開發流程。工程師根據經驗設計了初始的工序製程方案，隨後進行試模。第一次試模發現應力集中問題，需要調整道次分佈。第二次試模雖然改善了應力分佈，但材料流動不均勻。經過多輪調整，總共進行了 10 次試模才達到可接受的產品品質。

每次試模的成本包括模具修改費用、材料消耗、機器運行時間和人工成本。對於該零件而言，單次試模成本約為 10 萬新台幣，20 次試模的總成本達到 200 萬新台幣。開發週期也延長了近 3 個月。

傳統工序道次設計的技術挑戰

工序道次設計涉及多個物理參數的平衡，主要包括三個方面的考量：

應力集中問題 在成形區域，材料的變形速率不均勻會導致應力集中。如果道次變化過於急劇，會在特定位置產生高應力區域，可能導致模具開裂或產品缺陷。工程師需要預測應力分佈，但這通常需要複雜的力學計算。

材料流動行為 材料在成形過程中的流動路徑和速度分佈直接影響產品的組織結構和機械性能。流動不均勻可能導致充填不足、夾料等缺陷。預測材料流動需要考慮材料的本構關係、摩擦條件和溫度場等多個因素。

模具磨損評估 不同道次設計會導致模具不同部位的磨損程度差異。不合理的道次分佈會加速模具局部磨損，縮短模具壽命。評估模具磨損需要考慮接觸壓力、滑動距離和材料硬度等參數。

這三個因素相互影響，使得多道次設計成為一個多目標優化問題。傳統的設計方法難以同時優化所有目標，往往需要在多次試模中尋找平衡點。

CAE 模擬的應用與限制

電腦輔助工程（CAE）軟體在工序道次設計中得到了廣泛應用。通過有限元分析（FEA），工程師可以在虛擬環境中模擬鍛造過程，預測應力分佈、材料流動和模具磨損。

CAE 模擬的典型流程包括：建立 CAD 模型、設定材料參數、定義邊界條件、進行網格劃分、執行求解計算、分析結果數據。對於複雜的多道次設計，全道次 CAE 模擬可能需要 4-8 小時的計算時間。

然而，CAE 模擬也存在一些限制：

參數設定依賴經驗或實驗 CAE 模擬需要輸入許多材料參數和製程參數，如材料的應力-應變曲線、摩擦係數、熱傳導係數等。這些參數的準確性直接影響模擬結果的可靠性。獲得準確的參數往往需要實驗測試，增加了開發成本。

模型簡化的誤差 為了減少計算時間，CAE 模型通常需要進行簡化，如忽略某些次要因素、採用較粗的網格等。這些簡化可能引入誤差，導致模擬結果與實際情況存在偏差。

結果解讀的複雜性 CAE 軟體輸出大量的數據和圖形，工程師需要具備專業知識才能正確解讀這些結果。不同工程師可能對同一組數據得出不同的結論，影響設計決策的一致性。

因此，即使使用 CAE 模擬，工程師通常仍需要進行多次試模來驗證和調整設計。在上述汽車零件案例中，工程師在 CAE 模擬後仍然進行了 數次實際試模，才將試模次數從純經驗方法的 20 次降低到 10 次。

AI 技術在工序道次設計中的應用

近年來，人工智慧技術開始應用於鍛造製程優化。結合大型語言模型（LLM）和檢索增強生成（RAG）的 AI 系統能夠處理和學習大量的製程數據和專業知識。

RAG 技術的特點是將專業知識庫與生成式 AI 結合。在鍛造領域，可以將材料科學文獻、製程規範、歷史案例等文本資料向量化存入知識庫。當工程師提出設計問題時，AI 系統會從知識庫中檢索相關資訊，結合問題上下文生成建議。

這種技術架構具有幾個優勢：

知識整合 AI 系統可以整合分散在不同來源的知識，包括學術文獻、技術標準、工廠內部文件等。這使得工程師能夠獲得比單一來源更全面的參考資訊。

經驗傳承 資深工程師的設計經驗可以通過文本記錄的方式存入知識庫，供 AI 系統學習和應用。這有助於緩解製造業人才流失帶來的知識斷層問題。

快速迭代 AI 系統可以在數秒鐘內生成多個設計方案供工程師參考，相比傳統的設計-試模循環，大幅縮短了設計週期。

本地部署的資安考量

對於製造企業而言，製程參數和設計資料是重要的商業機密。將這些資料上傳到雲端 AI 服務可能存在資安風險，包括資料外洩、未經授權存取、合規性問題等。

本地部署的 AI 系統將所有數據處理和 AI 推理都在工廠內部完成，數據不會離開工廠網路。這種架構符合許多製造企業的資安政策和法規要求。

本地部署系統通常包括以下組件：本地伺服器、AI 模型、知識庫資料庫、用戶介面。系統可以與工廠的現有網路架構整合，支援離線運作模式。

實際應用案例分析

某鍛造廠導入本地部署的 AI 系統後，在工序道次設計方面觀察到以下變化：

設計週期 工程師在初始設計階段向 AI 系統輸入產品幾何參數、材料特性和生產要求。AI 系統基於知識庫中的相關案例和理論，生成 3-5 個初步的道次設計方案。工程師選擇其中最接近預期結果的方案進行 CAE 模擬。

試模次數 在上述汽車零件案例中，導入 AI 系統後，試模次數從 10 次降低到 3 次。第一次試模驗證基本設計，第二次試模進行微調，第三次試模確認最終參數。試模成本從 200 萬降低到 45 萬新台幣。

開發時間 設計和試模的總週期從 3 個月縮短到 1 個月。工程師可以將節省的時間用於其他項目，提高整體生產效率。

技術實施要點

要實現 AI 驅動的道次優化，需要考慮以下技術要素：

知識庫建設 需要收集和整理相關的專業知識，包括材料科學文獻、鍛造技術規範、歷史設計案例等。知識的質量和覆蓋範圍直接影響 AI 系統的建議質量。

模型選擇 選擇適合本地部署的 AI 模型，考慮因素包括模型大小、推理速度、硬體需求等。需要在模型能力和資源消耗之間找到平衡點。

數據整合 將工廠的歷史生產數據、不良品記錄、製程參數等整合到系統中，使 AI 能夠學習特定工廠的生產特點。

用戶介面 設計直觀的用戶介面，讓工程師能夠方便地輸入設計要求和查看 AI 建議。介面應該支援可視化顯示，便於工程師理解和比較不同方案。

結論

道次設計是金屬鍛造製程中的重要環節，傳統的設計方法依賴經驗和試模，成本高、週期長。CAE 模擬雖然能夠減少部分試模次數，但仍存在參數設定、模型簡化和結果解讀等方面的限制。

AI 技術，特別是結合 RAG 的本地部署系統，為道次設計提供了新的解決方案。通過整合專業知識庫和歷史數據，AI 系統能夠為工程師提供設計建議，縮短設計週期，降低試模成本。

實際案例顯示，導入 AI 系統後，試模次數可以從 20 次降低到 3 次，相應的成本從 300 萬降低到 45 萬新台幣。本地部署的架構確保了製程數據的資安，符合製造企業的合規要求。

隨著 AI 技術的發展和應用經驗的積累，AI 驅動的道次優化有望在更多製造企業中得到應用，為傳統製造業的數位轉型提供技術支撐。