用于 GibbsCAM 的 up2parts-cockpit

将制造性数据转换为人工智能

人工智能系统依赖于结构化、情境化的数据。在制造性行业中，数据量并不是难题--数据无处不在。真正的问题在于数据分散、孤立，而且大多是非结构化的。

up2parts cockpit可以解决这个问题，它是所有制造性数据的中心点对点，将分散的信息转化为结构化、可访问、可重用性的数字基础，从而实现人工智能驱动的生产。

适用于整个组织的中央平台

up2parts cockpit 采用资源高效的架构，集中并组织制造数据，使其可跨部门使用--从工程设计、规划到生产制造和计算机辅助制造（CAM）。

集成的CAD 查看器提供了一个清晰直观的界面，甚至可以直接在机床控制系统上使用，将关键信息准确传递到需要的地方。

制造智能性内置于查看器中

up2parts Viewer 不仅可视化，还是整个制造企业的效率工具。

主要能力

• 孔、凹槽和端面加工的自动特征识别
• 可制造性设计（DFM）检查
• 集成测量功能

在一个结构清晰的环境中提供所有与制造性相关的数据。

PMI 和公差--从几何形状到功能

公差对部件功能至关重要。直观的PMI 工具可让用户轻松地将制造性信息直接添加到 3D 模型中，包括

• 尺寸公差
• 配合和螺纹
• 表面粗糙度

这就将纯粹的几何形状转化为可实现功能的制造性数据。

从技术图纸中自动读取公差

从技术图纸中自动提取公差是一大亮点。

这些公差以结构化格式直接存储在零件上，将简单的 3D 模型转换为完全公差定义的数字模型。

结构化的公差数据可重复用于以下用途

• 发动机计算
• 自动化 CAM 加工中
• 基于人工智能的制造性优化

一个平台。结构化数据。人工智能可制造性。

up2parts cockpit 可将分散的制造数据转化为结构化、可重用性的智能数据，为高效、透明和人工智能化生产奠定基础。