Приветствую вас, друзья! На канале «Весёлый инженер» мы часто разбираем чертежи винтик за винтиком. Но сегодня всё иначе. Я, Андрей, решил передать эту работу нейросети. Интересно, справится ли искусственный интеллект с задачами, которые обычно решает технолог?
Суть эксперимента:
Взял два чертежа сложных деталей — валов-шестерен (с цилиндрическим и коническим зубом) и поставил перед нейросетью конкретные задачи:
- Прочитать чертёж.
- Выбрать заготовку.
- Определить самые точные поверхности.
- Найти ошибки в чертежах.
- Разработать техпроцесс для серии 5000 штук в месяц.
- Подобрать оборудование.
Что получилось? Разбор полётов.
✅ Сильные стороны нейросети:
- Анализ геометрии: ИИ отлично «прочел» основные размеры, модуль, число зубьев, степень точности. Для первичного ознакомления с чертежом — уже полезно.
- Логика выбора заготовки: Для обеих деталей нейросеть предложила калиброванный пруток, аргументируя это экономичностью для заданного объёма. Хотя для кованых заготовок её выводы спорны, базовую логику она уловила.
- Определение точных поверхностей: Верно выделила посадочные места под подшипники и зубчатые венцы, указав на жёсткие требования к допускам и шероховатости.
- Поиск несоответствий: Нашла мелкие, но важные ошибки: расхождение в обозначениях в основной надписи и таблице параметров, неоднозначное указание баз.
- Технологический процесс: Сгенерировала вполне логичную последовательность операций: отрезка -> токарная -> зубообработка -> термообработка -> шлифование. Для студента или в качестве основы для обсуждения — отличный старт.
- Подбор оборудования: Упомянула конкретные типы и даже модели станков (например, Mazak для токарной обработки, Gleason для конических зубьев). Это впечатляет!
❌ Слабые места и ошибки:
- Шаблонность: Анализ ошибок на обоих чертежах был почти идентичным, хотя детали разные. Чувствовался «шаблонный» подход.
- Нюансы технологии: Предположения по термообработке были не всегда точны (например, вопрос о закалке всего вала). Для конической шестерни не предложила операцию зубошлифования, хотя это критично для высокой точности.
- Излишняя категоричность в некоторых выводах (например, о противоречии в шероховатости), где опытный инженер увидел бы варианты трактовки.
- Оборудование: Подбор конкретных моделей станков выглядел местами случайным (например, очень крупный станок для детали скромных размеров).
Вывод: стоит ли уже сейчас доверять ИИ?
Мой вердикт: нейросеть — мощный помощник, но не самостоятельный специалист.
- Для студентов и начинающих инженеров: Это бесценный инструмент. Он помогает структурировать мысли, даёт отправную точку для анализа, предлагает варианты. Можно смело использовать для учебных работ, помня о необходимости проверки.
- Для практикующих технологов: Это «второе мнение» или способ быстро сгенерировать каркас техпроцесса. ИИ мгновенно систематизирует информацию с чертежа. Но финальное решение, учет всех производственных нюансов, подбор оптимального оборудования — всё ещё за человеком.
Эксперимент показал, что ИИ совершил несколько грубых ошибок, но в целом справился неожиданно хорошо. Он уже экономит время на рутине и помогает не упустить очевидное. Будущее — за симбиозом инженерного опыта и искусственного интеллекта.
А что думаете вы? Доверяли бы нейросети подготовку технологической документации? И какие чертежи, на ваш взгляд, стоит ей «скормить» в следующий раз? Пишите в комментариях!
Все подробности в видео:
Ставьте лайк, если было интересно, подписывайтесь на канал и делитесь статьёй с коллегами! Всем точных допусков и удачных проектов!