基于工业大模型的钣金成形工艺智能预判与质量溯源技术

【需求背景】 汽车钣金冲压工序多、参数耦合复杂，板材性能波动、设备参数漂移、环境变化均会导致批量质量缺陷。目前行业质量管控多为事后检测、事后返修，缺乏事前预判、事中调控能力，缺陷溯源依赖人工经验，效率低、误差大。随着工业数字化、智能化升级，车企亟需搭建钣金成形智能化质量管控体系，但现有通用AI模型存在行业适配性差、工艺机理缺失、数据幻觉等问题，无法直接落地工业场景，需要结合钢铁材料成形机理与冲压工艺数据，开发专属智能预判技术。 【需解决的主要技术难题】 1. 通用大模型无行业机理支撑：通用AI模型仅依赖数据拟合，不懂钣金成形力学机理，对开裂、起皱、回弹等缺陷预判准确率低，存在误判、漏判问题。 2. 多源数据融合难度大：板材力学性能、冲压设备参数、模具状态、工艺参数、环境数据多源异构，无法有效融合建模，难以实现全流程质量关联分析。 3. 缺陷精准溯源困难：批量缺陷发生后，无法快速定位是材料性能、模具磨损、参数偏移还是工艺问题，导致整改周期长、返工成本高。 【期望实现的主要技术目标】 1. 构建“材料机理+生产数据”双驱动的钣金成形行业大模型，实现冲压缺陷事前智能预判，开裂、起皱、回弹等典型缺陷预判准确率≥95%。 2. 实现冲压全流程多源数据融合分析，建立标准化质量溯源体系，批量缺陷整改周期缩短40%以上。 3. 形成工艺参数智能优化推荐系统，可根据板材批次性能波动自动微调冲压参数，大幅提升量产稳定性，降低批量报废风险。 【技术需求】 ](https://www.kczg.org.cn/needs/index?type=1) — 采集元信息 — 需求单位：首钢\*\*\*公司 所在地区：北京市 市辖区 石景山区 合作方式：委托开发 预算：¥100万 截止日期：2026-08-31 发布日期：2026-07-30 数据来源：科创中国 来源链接：https://www.kczg.org.cn/needs/detailThe?type=1&id=8423581