以下是人工智能与机器学习技术在数控机床领域的一些应用案例：
华中9型智能数控系统
- 智能编程：用户通过自然语言指令，如“请帮我编写一个车削直径40毫米、长度30毫米的外螺纹加工程序”，系统就能快速生成复杂的加工程序，并可直接下发到机床进行操作，降低了编程门槛。
- 故障诊断：融合本地大模型及知识图谱技术，构建生成式故障诊断智能决策支持系统，能理解复杂故障描述，生成解决策略，并从用户反馈及新案例中学习，提高诊断准确率和效率。
- 工艺优化：具有数控加工程序验证、机床运动仿真、加工过程实体仿真等功能，可在实际加工前预测切削负载，优化数控加工程序，缩短加工准备时间。
基于传感器数据的预测性维护
- 利用安装在数控机床上的温度、振动等传感器收集数据，运用机器学习算法进行分析。如通过分析历史数据和实时传感器输入，预测主轴轴承等关键部件的故障可能性，提前安排维护，减少停机时间和维修成本。
刀具磨损预测与管理
- 基于深度学习的刀具磨损状态预测技术，分析切削力、振动信号等参数，实时监测刀具磨损情况。如某工厂应用相关技术，准确预测刀具寿命和更换时间，避免因刀具磨损影响加工质量和效率，降低了刀具成本。
基于机器视觉的质量检测
- 运用计算机视觉系统和人工智能算法，对加工后的零件进行表面缺陷检测。如安装高分辨率摄像头，利用AI技术检测零件表面的污染物、损伤、裂缝等微小缺陷，保证产品质量，提高检测效率。