高效的MBD模型品质管理是实现自动化数控编程的关键!
发布时间:
2026-02-09 17:57
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一、MBD驱动的制造业数字化转型
随着工业4.0的深入推进,基于模型的定义(Model-Based Definition, MBD)已成为制造业数字化转型的核心路线。MBD将三维几何信息与产品制造信息(PMI)——包括GD&T、表面粗糙度、材料规格等——直接嵌入CAD模型,取代传统二维图纸,实现"单一数据源"驱动的全生命周期数据流转。

楚峻溢等(2025)关于质量信息框架(QIF)的综述研究指出,制造业面临数据不连续性和数据格式的多样性两大核心挑战[1]。随着工业物联网技术的快速发展,制造过程中产生的数据量呈指数级增长,但数据孤岛、格式不兼容等问题仍普遍存在[1]。QIF作为国际标准(ISO 23952:2020),旨在为制造质量信息提供统一的互操作框架[1],而MBD模型的品质水平直接决定了这一框架能否有效运行。
"QIF通过标准化的质量数据格式和接口,确保在设计、制造、检测等环节中质量信息能够实时流动并有效整合,是实现数字线程的关键技术。"
—— 楚峻溢, 张祥春 等.《质量信息框架在制造业的应用与研究》, 2025年第6期[1]
二、模型品质:自动化数控编程的决定性要素
在自动化数控编程领域,MBD模型品质是决定自动化程度与加工精度的核心。QuEST Global的技术白皮书指出,传统CNC编程流程高度依赖人工经验,而FBM、CAM模板复用等自动化技术可将编程周期缩短70%以上[4],但前提是输入模型具有完整、语义清晰的PMI数据。
Sapundzhi等(2026)的研究显示,CAD/CAM系统引入算法优化后,单板零件数量提升约73%,材料浪费减少36%,加工时间缩短25%[3]。这些效率提升高度依赖CAD模型中PMI标注的准确性与完整性。而在实际应用中,模型格式转换(如IGES到STEP)可能导致拓扑变化——如面被拆分或方向改变——从而使验证失败[7],若未被及时识别,将导致刀路错误甚至机床碰撞。

三、MBD品质管理的技术路径
3.1 模型验证
高效的品质管理需覆盖模型全生命周期关键节点。MBDVidia模型品质管理软件支持CATIA、NX、Creo、SolidWorks等主流原生格式及QIF、STEP等中性格式的全语义PMI访问,可自动提取特征清单(Bill of Characteristics),涵盖几何形状验证、全局属性校验及拓扑结构检查,为下游自动化应用提供结构化数据基础[8]。

3.2 模型比对
CompareVidia模型比较验证软件能够对不同版本或格式的CAD模型进行精确比对,支持双向偏差分析与PMI语义变化检测,自动生成规范的验证报告,确保GD&T信息在供应链传递中的完整性[7]。
3.3 设计源头管控
CAD系统MBD插件可在设计阶段即嵌入品质管控流程,实时检查PMI标注的规范性。这种"左移"策略将缺陷检测前移至设计源头,从根本上降低自动化编程失败风险。
四、构建品质管理闭环
Hedberg等(2022)的研究表明,通过QIF等开放标准实现设计、制造与检测的标准化信息集成,可形成完整的数字线程[2]。
"通过应用QIF标准,研究者能够有效地控制数据流、进行自动编程、实现数据集成,并利用数据挖掘技术来识别影响质量的关键因素,进而提升生产效率。"
—— 楚峻溢 等.《质量信息框架在制造业的应用与研究》, 2025年第6期(述及Hedberg T D等 [2] 的研究)[1]
理想的品质管理闭环应包含:设计阶段PMI规范性检查、数据传递阶段格式转换验证、制造准备阶段语义完整性确认、加工后检测数据回溯[2][1]。Sishi和Telukdarie(2025)进一步指出,数据驱动的自动化技术能创建动态智能绩效指标,使品质管理从被动检测转向主动预防[5]。

五、展望
随着人工智能与数字孪生等技术与MBD体系的深度融合,模型品质管理正迈向智能化新阶段。高品质MBD模型不仅是自动化数控编程的前提,更是数字线程与智能制造的基础设施。从源头把控模型品质,才能释放自动化制造的全部潜力。
参考文献
- 楚峻溢, 张祥春, 任占勇, 等. 质量信息框架在制造业的应用与研究[J]. 制造技术与机床, 2025(6): 96-107. DOI: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2025.06.011 ↑
- Hedberg T D, Sharp M E, Maw T M M, et al. Defining requirements for integrating information between design, manufacturing, and inspection[J]. International Journal of Production Research, 2022, 60(11): 3339-3359. ↑
- Sapundzhi F, Vezyuv D, Georgiev S, et al. Application and Development of CAD/CAM Technologies in the Modern Metalworking Industry[C]//Engineering Proceedings, 2026, 122: 22. ↑
- Vijaya Sarathy. Automation of CNC Program Generation[R]. QuEST Global, 2016. ↑
- Sishi M, Telukdarie A. Adoption of Data-Driven Automation Techniques to Create Smart Key Performance Indicators for Business Optimization[J]. Applied Systems Innovation, 2025, 8: 10. ↑
- Kwon S, Monnier L V, Barbau R, et al. Enriching standards-based digital thread by fusing as-designed and as-inspected data using knowledge graphs[J]. Advanced Engineering Informatics, 2020, 46: 101102.
- CompareVidia Tutorial[Z]. Capvidia. ↑
- MBDVidia Help Documentation[Z]. Capvidia. ↑
MBD模型品质管理,自动化数控编程,质量信息框架, QIF,PMI,数字线程,智能制造