硬件配置推荐

软件部署流程

第一步：明确需求

• 最需要AI解决的痛点是什么？（编程慢？质检漏？设计效率低？）
• 现有人员的AI使用能力如何？
• 预算范围多少？

第二步：选型对比

参考站内七大AI模具工具横评，根据预算和需求选择适合的方案。

第三步：数据准备

AI模型需要数据训练。建议：收集至少3个月的历史数据（编程记录、质检图片、试模参数），数据质量比数量更重要。

第四步：试点验证

选一个产线或一个工序作为试点，跑通后再推广。不要一次性全面铺开。

第五步：持续优化

AI模型需要持续迭代。每月评估一次效果，用新数据重新训练或微调模型。

常见误区

• 误区一：AI越贵越好 → 小厂从AI编程或质检单点切入，投入产出比更高
• 误区二：买了AI就能省人 → AI是辅助不是替代，初期反而需要更多技术支持
• 误区三：自己不懂AI就用不了 → 目前主流AI工具都提供开箱即用的方案

推荐阅读： 软件进阶教程 | AI辅助设计工具

参考资料： NVIDIA智能制造AI部署指南 / 各厂商部署文档

各位师傅觉得这个方案怎么样？有更好的做法吗？