Welding Process Automation Platform · 焊装工艺自动化平台

从三维设计到工艺文件的
全链路自动化

以产品三维模型为唯一数据源,通过特征识别、智能推理与知识驱动,构建覆盖工艺规划、工位设计、机器人离线编程、仿真验证到工艺文件自动生成的端到端数字化焊装工艺平台。

6
核心功能模块
12+
关键子系统
95%
目标自动化覆盖率
18
预计开发周期

五层系统架构

分层解耦设计,每层职责清晰,支持独立演进与横向扩展。数据从底层三维模型逐层流转,经工艺推理、仿真验证,最终输出标准化工艺文件。

表现层
Presentation
工艺规划工作台
3D 可视化引擎
工艺文件编辑器
项目管理面板
工艺知识门户
移动端审批
业务服务层
Business Services
工艺规划引擎
工位分配服务
焊点智能排布
机器人路径规划
仿真验证服务
文件自动生成
变更影响分析
工艺参数优化
能力中台层
Capability Platform
三维几何内核
特征识别引擎
工艺知识图谱
规则推理引擎
约束求解器
模板渲染引擎
AI 推理服务
数据服务层
Data Services
产品BOM管理
工艺BOM管理
焊点数据库
设备资源库
工艺参数库
版本与变更管理
文件存储服务
集成层
Integration
CATIA/NX 接口
PLM 集成
ERP/MES 对接
RobotStudio API
DELMIA 互操作
STEP/3DXML 解析
消息总线

六大核心模块

每个模块可独立部署、独立扩展,通过标准化 API 与事件总线实现松耦合集成。

M1

三维模型解析与特征识别

从 CATIA/NX 等 CAD 系统导入产品三维模型,自动识别钣金件搭接关系、焊点区域、料厚组合及涂胶轨迹,构建结构化的工艺特征模型。支持增量更新,仅处理设计变更部分。

STEP/3DXML 解析 搭接关系识别 料厚提取 特征语义标注 增量比对
M2

智能工艺规划引擎

基于工艺知识图谱与规则推理,自动生成焊接工艺路线、工位划分方案和节拍分析。通过约束求解器优化焊点分配,平衡各工位负载,确保满足节拍与质量要求。

知识图谱推理 工位自动划分 节拍平衡优化 约束求解 What-If 分析
M3

焊点智能排布

根据搭接材料、料厚组合和质量标准,自动计算焊点间距、边距和排列方式。结合可达性分析与干涉检查,确保每颗焊点的机器人可操作性。支持点焊、弧焊、激光焊等多工艺类型。

间距自动计算 可达性预检 干涉检查 多工艺支持 焊点属性管理
M4

机器人离线编程

自动规划机器人焊接路径,生成无碰撞轨迹。集成 TCP 标定、工具姿态优化和多机器人协调算法。支持 ABB、FANUC、KUKA 等主流品牌控制器代码的自动后处理输出。

路径自动规划 碰撞检测 姿态优化 多机协调 后处理输出
M5

虚拟仿真与验证

构建完整的工位级数字孪生,进行运动学仿真、节拍验证、人机工程评估和安全防护检查。自动检测工艺冲突并生成优化建议,支持 VR 沉浸式评审。

运动学仿真 节拍验证 人机工程 安全防护检查 VR 评审
M6

工艺文件自动生成

基于模板引擎与数据绑定,一键生成工艺卡、作业指导书、BOM 清单、焊点清单、设备清单等全套工艺文件。支持多格式输出(PDF/Word/Excel),与 PLM 系统自动归档。

模板驱动 一键生成 多格式输出 自动归档 版本追溯

数据流转链路

从三维设计源头到最终工艺文件,数据单向流转、逐层丰富,每个环节的输出即为下一环节的输入,确保"单一数据源"原则。

01

产品三维模型 (CAD)

CATIA V5/V6 · NX · STEP · 3DXML

结构化工艺特征模型

零件拓扑 · 搭接关系 · 材料属性 · 料厚信息

02

工艺特征模型

特征化的产品结构与焊接语义

焊接工艺方案

焊点布局 · 工艺参数 · 工位分配 · 设备选型

03

焊接工艺方案

包含完整工艺信息的数字化方案

机器人程序与工位布局

运动轨迹 · 焊接程序 · 夹具布局 · 仿真模型

04

仿真验证结果

节拍 · 碰撞检查 · 可达性 · 人机工程

优化后的最终工艺方案

经过验证和优化的完整工艺定义

05

最终工艺方案

包含全部工艺数据的结构化数据集

全套工艺文件输出

工艺卡 · 作业指导书 · BOM · 焊点清单 · 设备清单

06

设计变更通知

ECN/ECR · 版本差异 · 影响范围

变更影响自动分析与工艺更新

增量重算 · 受影响文件标记 · 重新发布

技术栈选型

基于工业软件特性,兼顾性能、可扩展性与生态兼容性,分层选型。

前端 / 可视化
  • React 18UI 框架
  • Three.jsWebGL 3D 渲染
  • CesiumJS工厂级布局
  • Monaco Editor代码/参数编辑
  • Zustand状态管理
  • Tiptap富文本工艺卡
后端 / 微服务
  • Go高性能服务
  • Python (FastAPI)AI/算法服务
  • gRPC服务间通信
  • NATS事件总线
  • Kubernetes容器编排
  • Istio服务网格
三维几何内核
  • Open CASCADE几何建模内核
  • CGAL计算几何算法
  • ACIS / Parasolid备选商业内核
  • libigl网格处理
  • FCL碰撞检测
  • KDL运动学求解
AI / 知识推理
  • Neo4j工艺知识图谱
  • Prolog / CLP约束逻辑推理
  • PyTorch深度学习模型
  • OR-Tools组合优化
  • LangChainLLM 工艺助手
  • MLflow模型管理
数据 / 存储
  • PostgreSQL关系型主库
  • MinIO对象存储(模型)
  • Redis缓存与会话
  • Elasticsearch工艺检索
  • TimescaleDB仿真时序数据
  • Apache Kafka变更事件流
DevOps / 质量
  • GitLab CI/CD持续集成部署
  • ArgoCDGitOps 部署
  • Prometheus监控告警
  • Grafana可视化仪表盘
  • SonarQube代码质量
  • Vault密钥管理
接口类型 对接系统 协议 / 格式 数据内容 方向
CAD 集成 CATIA V5/V6, NX CAA API NXOpen 产品结构、三维模型、PMI 读入
PLM 集成 Teamcenter, ENOVIA, Windchill REST API SOAP BOM、文档、ECN/ECR、审批流 双向
仿真平台 DELMIA, RobotStudio, Process Simulate COM API XML 工位布局、机器人程序、仿真结果 双向
制造执行 MES, SCADA OPC UA MQTT 工艺参数、实际焊接数据、质量数据 输出 + 反馈
企业资源 SAP, Oracle ERP RFC IDoc BOM、工艺路线、工时定额 输出
文件格式 通用 STEP JT 3DXML PDF 三维模型、轻量化模型、工艺文件 导入/导出

实施路线图

分四阶段交付,每阶段产出可独立运行的最小可用产品,逐步构建完整能力。

Phase 1 · 基础平台与数据底座

三维解析与数据管理

Month 1 — Month 5
搭建微服务基础架构与 CI/CD 流水线
实现 CATIA/NX 模型导入与 STEP 解析
开发搭接关系自动识别算法
构建产品 BOM 与工艺 BOM 数据模型
实现三维 WebGL 可视化工作台
建立版本管理与基础变更流程
Phase 2 · 工艺规划与焊点排布

智能规划引擎

Month 4 — Month 9
构建焊接工艺知识图谱(材料-工艺-参数)
开发基于约束求解的工位分配算法
实现焊点间距/边距自动计算与排布
开发节拍分析与平衡优化模块
实现工艺参数智能推荐
与 PLM 系统对接 BOM 与文档管理
Phase 3 · 机器人编程与仿真

离线编程与虚拟验证

Month 8 — Month 14
开发机器人路径自动规划算法
实现碰撞检测与轨迹优化
构建工位级数字孪生仿真环境
实现节拍仿真与可达性验证
开发多品牌机器人后处理器
集成人机工程评估模块
Phase 4 · 文件自动化与闭环

全链路贯通与优化

Month 13 — Month 18
开发工艺文件模板引擎与自动填充
实现一键生成全套工艺文件
构建变更影响自动分析与增量更新
开发 LLM 驱动的工艺智能助手
实现与 MES/ERP 的工艺数据下发
全链路集成测试与性能优化

关键技术难点与对策

焊装工艺软件的核心挑战在于几何计算精度、工艺知识表达和多系统数据一致性。

C1

三维特征识别精度

钣金件搭接区域形状复杂,传统几何匹配方法误判率高。需要在大规模装配体(1000+ 零件)中快速、准确地识别焊接特征。

Solution 采用 Open CASCADE 几何内核 + 深度学习点云分割混合方案。先用规则引擎处理常规搭接,再用 PointNet++ 模型处理复杂曲面搭接,F1 Score 目标 ≥ 0.95。
C2

工艺知识建模与推理

焊接工艺知识高度依赖经验,隐性知识多、标准化程度低。不同企业、不同车型的工艺规范差异大,难以用统一规则覆盖。

Solution 构建可配置的工艺知识图谱,将材料、工艺方法、参数范围、质量标准建模为图谱节点与关系。支持企业自定义规则扩展,结合 LLM 实现自然语言工艺规范的自动结构化。
C3

大规模约束优化求解

工位分配是一个 NP-hard 组合优化问题,涉及节拍、可达性、干涉、物流等多维约束。传统优化方法在变量规模超过 500 个焊点时求解时间不可接受。

Solution 分层求解策略:先用聚类算法进行粗粒度工位划分,再用改进遗传算法 + 局部搜索进行精细优化。引入 GPU 并行加速碰撞检测,目标:1000 焊点规模求解时间 < 5 分钟。
C4

多源数据一致性保障

涉及 CAD、PLM、仿真、ERP、MES 多系统数据交互,设计变更频繁。任何环节的数据不一致都可能导致工艺错误,返工成本极高。

Solution 建立以工艺 BOM 为核心的主数据模型,采用事件驱动架构(Kafka)实现变更传播。设计变更自动触发影响分析,标记受影响的工艺文件并启动增量更新流程。