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在制造业的研发和采购中,“零件早期成本预测”一直是让企业头疼的问题。过去,很多企业只能依靠专家经验去估价,不仅速度慢,而且结果差异大。尤其是像齿轮这样的零部件,形状复杂、种类繁多,往往需要工程师一张一张对比、逐一判断。

现在,这个流程正在被视觉 AI 和 Altair AI Studio + AI Hub 彻底改写。

01、传统方式的挑战

  • 靠经验:不同专家给出的价格可能差距很大,缺乏标准。

  • :一个零件的成本评估,往往要几天甚至一周。

  • 不可规模化:当需要同时评估上百个零件时,根本忙不过来。

  • 设计初期没参考:影响预算、采购节奏,拖慢项目进度。

02、新方案:视觉 AI + Altair 平台

在 Altair 的 AI Studio 和 AI Hub 平台上,我们设计了一条完整的 “看图识价” 流程。

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03、技术路线拆解

1.看图识“特征”

  • 通过 ResNet18 图像识别模型,AI 能自动识别齿轮的关键元数据:齿数、外径、齿形、是否有键槽。

  • 相当于工程师扫一眼零件,先记下几个关键指标。

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2.用数据算“价格”

  • 在 AI Studio 里,基于梯度提升树模型(GBT),我们把这些元数据和历史成本结合起来,训练出一个零件成本预测模型

  • 新的齿轮数据一输入,系统就能给出一个稳定的成本区间。

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3.一键部署,随时调用

  • 训练完成后,模型被部署到 AI Hub,生成两个 API:

    • 齿轮元数据预测 API

    • 成本预测 API

  • 工程师只需上传一张新齿轮的正面照片,就能直接获得预测成本。

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04、流程条件与可复制性

  • 至少需要1000张不同齿轮的正面照片(统一机位拍摄,避免误差)。

  • 每张照片都要配套完整的元数据(齿数、外径、齿形、成本等)。

  • 训练过程需要 GPU 支持,否则训练相对较慢。

05、价值与效果

  • 速度提升:从过去一周的人力评估,到现在一小时内自动出结果。

  • 预算更精准:在设计阶段就能获得参考成本,提高与供应商谈判的底气。

  • 释放专家精力:把专家从“算价格”的工作中解放出来,让他们专注于更高价值的设计和优化。

  • 流程标准化:企业形成自己的“智能成本数据库”,经验不再只依赖个人。

06、总结

通过 Altair AI Studio + AI Hub,零件成本预测实现了从“经验驱动”到“数据驱动”的跨越。对企业来说,这不仅仅是一个模型,而是一种全新的工作方式:更快的项目响应,更精准的预算,更轻松的沟通。

未来,随着更多企业引入视觉 AI,“上传一张零件照片,就能马上知道大概多少钱”,将不再是梦想,而会成为制造业的日常。

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