智能工艺规划与路径生成

1/1智能工艺规划与路径生成第一部分智能工艺规划概述 2第二部分路径生成基本原则 4第三部分知识库构建与利用 8第四部分感知与过程监测 10第五部分智能决策与优化 14第六部分动态路径调整 16第七部分工艺验证与评估 19第八部分实际应用领域 21

第一部分智能工艺规划概述关键词关键要点智能工艺规划概述

主题名称：智能工艺规划的核心概念

1.智能工艺规划是利用人工智能技术，自动化和优化工艺规划过程。

2.它结合了知识工程、推理、机器学习和优化算法。

3.智能工艺规划系统能够根据产品设计、制造能力和工艺规则生成工艺计划。

主题名称：智能工艺规划的优势

智能工艺规划概述

1.智能工艺规划的概念

智能工艺规划是指基于知识和智能算法，利用计算机技术对工程数据的自动处理和分析，生成工艺过程和制造过程指令。它是智能制造的核心技术之一，旨在提高工艺规划的效率、准确性和一致性。

2.智能工艺规划的特点

*自动化：采用计算机技术自动处理和分析工程数据，无需人工干预。

*知识化：集成工艺专家知识和经验，形成知识库，指导工艺规划过程。

*智能化：运用智能算法优化工艺方案，选择最佳工艺参数。

*优化：基于多种目标函数和约束条件，优化工艺过程，提高生产效率。

*协同化：与设计、制造、供应链等环节协同工作，实现信息共享和无缝集成。

3.智能工艺规划的技术框架

智能工艺规划技术框架主要包括：

*知识库：存储工艺知识、经验和规则，包括材料属性、加工能力、工艺工序等信息。

*推理引擎：基于知识库和推理机制，推导出可行的工艺方案。

*优化算法：优化工艺方案，综合考虑加工时间、成本、质量等目标函数和约束条件。

*过程生成器：将优化后的工艺方案转换成详细的工艺过程和制造过程指令。

*人机交互界面：提供交互式界面，支持用户输入和修改。

4.智能工艺规划的应用

智能工艺规划广泛应用于机械加工、钣金加工、汽车制造、航空航天等行业，具体应用场景包括：

*自动生成工艺过程和制造指令

*制造参数和条件优化

*加工时间和成本估算

*资源分配和产能规划

*质量控制和工艺改进

5.智能工艺规划的优势

与传统工艺规划相比，智能工艺规划具有以下优势：

*提高效率：自动化数据处理和分析，缩短工艺规划时间。

*提高准确性：基于知识库和智能算法，减少人为错误和主观因素。

*提高一致性：标准化工艺流程，保证不同工艺人员之间的工艺规划一致性。

*优化工艺方案：运用优化算法，选择最佳工艺参数，提高生产效率和质量。

*协同工作：与其他制造环节协同工作，实现信息共享和无缝集成。

6.智能工艺规划的发展趋势

随着人工智能、物联网和云计算等技术的不断发展，智能工艺规划将迎来以下发展趋势：

*知识深度化：利用自然语言处理和机器学习技术，更深入地挖掘和集成工艺知识。

*智能化程度提升：应用深度学习和强化学习等算法，增强工艺规划的智能决策能力。

*协作化程度增强：与其他制造环节更加紧密地协作，实现数字化、智能化和自动化程度的全面提升。

*云端化部署：将智能工艺规划平台部署在云端，实现对制造数据的统一管理和协同利用。第二部分路径生成基本原则关键词关键要点规划约束

*考虑机器运动和工艺要求的几何约束，如碰撞避免、接近限制和可达性。

*遵守材料和加工工艺设定的物理约束，例如切割力、温度和表面质量要求。

*优化路径以满足精度、效率和安全性的要求。

工具选择

*根据加工任务和材料性质选择合适的刀具类型、尺寸和材料。

*考虑刀具的几何形状、切削参数和运动轨迹，以最大化加工效率和产出质量。

*采用先进刀具技术，例如可调刀尖、高硬度刀片和主动振动控制，以实现更高的精度和生产率。

运动控制

*规划平滑、无抖动的运动路径，以防止机械振动和加工缺陷。

*利用运动规划算法优化机器的运动轨迹，减少处理时间和能源消耗。

*集成先进控制技术，如反馈控制、预测控制和自适应控制，以提高路径跟踪精度和系统稳定性。

碰撞检测

*利用几何算法和传感器数据进行实时碰撞检测，以确保机器和工具的安全。

*采用保守方法避免碰撞风险，同时最大限度地提高加工效率。

*结合虚拟现实和增强现实技术进行可视化碰撞模拟和操作指导。

路径优化

*运用计算几何和运筹学的技术，优化路径长度、加工时间和能源消耗。

*探索多种路径方案，比较其效率和鲁棒性，以选择最优路径。

*采用启发式算法和机器学习模型，不断调整路径以应对动态加工条件和优化性能。

工艺数据库

*维护一个集中的工艺知识库，存储各种材料、加工工艺和工具的最佳做法信息。

*提供快速、可靠的数据检索，以支持路径生成和工艺规划决策。

*集成智能分析和机器学习功能，从历史数据中发现模式和优化建议。路径生成基本原则

路径生成是智能工艺规划中的关键步骤，其基本原则包括：

1.加工效率最大化

*缩短加工时间：规划最短路径，减少空行程和非加工时间。

*提高切削效率：选择最优切削参数，平衡切削速度和切削力，实现最佳加工效率。

*优化进给策略：采用恒线速度进给或恒切削力进给，根据加工工况选择最佳进给方案。

2.刀具寿命延长

*减少切削力：优化切削路径，避免过载和刀具断裂。

*降低切削温度：使用低温润滑剂，采取间歇切削策略，控制切削热量。

*分散切削力：避免局部应力集中，通过颤动或振动切削分散切削力。

3.表面质量保障

*优化刀具选择：选择合适刀具几何形状和材料，满足表面粗糙度和精度要求。

*控制径向跳动：采用动态平衡和刀具修正技术，减少径向跳动，提高表面质量。

*避免颤振：通过阻尼装置和振动分析，控制颤振现象，确保表面光洁度。

4.机床运动协调

*同步控制：协调机床各轴运动，避免干涉和碰撞。

*平滑运动：利用高速伺服系统和插补技术，实现平滑的机床运动，减少加工过程中的抖动。

*碰撞检测：采用虚拟碰撞检测技术，在路径规划阶段检测和避免潜在的碰撞。

5.安全性和稳定性

*防止机床过载：监视机床负载，避免过载和故障。

*保证机床稳定性：通过刚性结构和稳定基础，确保机床在加工过程中的稳定性。

*紧急停止保护：设置紧急停止机制，在紧急情况下快速停止机床运动。

6.适应性强

*可变加工条件：适应不断变化的加工工况，如材料硬度、刀具磨损和加工环境。

*复杂几何加工：能够处理复杂几何图形的加工，如自由曲面和异形件。

*柔性生产：实现不同工件的快速转换，适应柔性生产需求。

7.人机交互性

*图形化界面：提供直观的图形化界面，便于工艺工程师规划和修改路径。

*可视化仿真：支持加工过程的仿真，帮助工程师评估路径的可行性和优化方案。

*人机协作：允许工程师介入路径生成过程，根据经验和知识调整路径。第三部分知识库构建与利用关键词关键要点知识获取与编码

1.构建知识库的方法论，包括专家访谈、案例研究和文献挖掘。

2.知识编码技术，如本体论建模、语义网络和产品模型。

3.知识冗余和一致性管理策略，以确保知识库质量。

知识组织与检索

1.知识组织结构，如层级结构和面向对象组织。

2.知识检索算法，包括基于规则的推理、模糊逻辑和机器学习。

3.知识查询优化技术，如关键词扩展和自动补全。

知识推理与决策

1.推理引擎，如专家系统和神经网络。

2.决策支持系统，利用知识库提供建议和解决方案。

3.不确定性推理技术，处理不完整或模糊知识。

知识更新与维护

1.知识库的版本控制和变更管理。

2.自动化知识更新方法，如增量学习和知识挖掘。

3.知识验证和验证策略，确保知识库准确性和相关性。

知识可视化与协作

1.知识图谱和可视化工具，便于理解和探索知识库。

2.协作式知识管理平台，促进团队成员之间的知识共享。

3.人工智能辅助的知识发现，利用自然语言处理和计算机视觉识别模式。

知识库的未来趋势

1.知识图的发展，连接不同领域和来源的知识。

2.基于知识的决策自动化，将知识库与机器学习和推理相结合。

3.知识的个性化和语境化，根据用户需求定制知识交付。知识库构建与利用

在智能工艺规划与路径生成中，知识库扮演着至关重要的角色。知识库能够存储、组织和检索与工艺规划和路径生成相关的知识，为系统提供决策依据，提高规划和路径生成的智能化水平。

知识库构建

知识库构建包括知识获取、知识表示和知识组织三个主要步骤。

*知识获取：从各种来源收集与工艺规划和路径生成相关的知识，包括行业经验、专家意见、历史数据和文献资料。

*知识表示：将收集到的知识转换为计算机可理解的形式，常用表示方式包括规则、语义网络、框架和本体论。

*知识组织：按照一定的结构和层次组织知识，便于后续检索和利用。

知识库利用

构建完成的知识库可以通过各种机制用于工艺规划和路径生成。

*规则推理：将规划和路径生成问题转换为规则，通过规则推理机制进行求解。

*案例检索：基于类似案例相似性的检索机制，从知识库中获取与当前规划问题相关的案例，并利用案例中的知识辅助决策。

*知识导航：通过知识导航机制，用户可以浏览和探索知识库中的知识，获得对于规划和路径生成问题的洞察和启发。

知识库应用

知识库在智能工艺规划与路径生成中有着广泛的应用，包括：

*工艺方案选择：基于知识库中的工艺知识，识别和评估可行的工艺方案，帮助用户做出最优选择。

*工艺参数优化：利用知识库中的工艺经验和数据，优化工艺参数，提高工艺效率和产品质量。

*路径规划：考虑设备能力和加工特征，基于知识库中的路径规划知识，生成高效的加工路径。

*过程仿真：利用知识库中的仿真知识，对规划和路径生成过程进行仿真，验证规划和路径的合理性和可行性。

知识库持续改进

知识库是一个动态的实体，需要不断进行更新和改进，以确保其准确性和适用性。知识库的持续改进过程包括：

*知识更新：及时补充和更新知识库中的知识，以跟上工艺规划和路径生成领域的最新进展。

*知识验证：定期对知识库中的知识进行验证，确保其准确性和一致性。

*用户反馈：收集用户对知识库的反馈和建议，不断改进其内容和使用体验。

一个完善且持续改进的知识库是智能工艺规划与路径生成系统的核心，为系统提供了丰富而可靠的知识基础，从而提高规划和路径生成的自动化程度、效率和智能化水平。第四部分感知与过程监测关键词关键要点工艺感知

1.利用传感器实时监测工艺参数，如温度、压力、振动等，以实现工艺过程可视化。

2.通过数据分析和建模，建立工艺参数异常检测模型，及时发现和预警工艺异常。

3.利用先进的传感技术，如光谱分析、声发射检测等，实现工艺过程的非接触式监测和在线诊断。

质量检测

1.集成在线质量检测设备，如视觉检测、超声波检测等，实现实时产品质量监测。

2.利用人工智能算法，对检测数据进行分析和处理，自动识别产品缺陷，提升质量检测效率和准确性。

3.开发基于大数据的质量预判模型，预测产品质量趋势，为工艺优化和质量改进提供依据。

过程控制

1.利用反馈控制系统，根据实时工艺参数监测结果，动态调整工艺参数，保持工艺稳定。

2.探索先进控制技术，如模型预测控制、自适应控制等，实现工艺过程的优化和效率提升。

3.结合人工智能和机器学习技术，实现智能工艺控制，自动调整工艺参数和决策制定。

异常检测

1.利用数据挖掘和机器学习算法，建立异常检测模型，识别工艺过程中的异常现象。

2.开发面向工艺过程异常的多模态异常检测系统，提高异常检测的准确性和鲁棒性。

3.探索边缘计算和云计算技术，实现异常检测的分布式和实时处理。

过程优化

1.基于工艺感知和过程监测数据，分析工艺瓶颈，识别工艺优化目标。

2.利用仿真建模和优化算法，探索工艺改进方案，提高工艺效率和产品质量。

3.推动工艺过程的数字化转型，实现工艺优化决策的智能化和自动化。

故障预测

1.利用历史数据和工艺感知数据，建立故障预测模型，预测工艺设备故障的可能性和时间。

2.探索基于深度学习的故障预测技术，捕捉工艺过程中的复杂异常模式。

3.开发基于物联网和云计算平台的故障预测和预警系统，实现故障的远程监测和提前干预。感知与过程监测

感知与过程监测是智能工艺规划与路径生成中的重要环节，旨在提供实时信息，以优化工艺计划和路径规划过程。

感知技术

感知技术用于收集工艺环境中的信息，包括设备状态、工件特征、操作员行为和外部干扰。常用的感知技术包括：

*传感器：监测温度、压力、振动、位移等物理参数。

*视觉系统：通过摄像头获取图像，分析工件形状、尺寸和位置。

*力传感：测量加工力，以检测工具磨损和工件变形。

*声学传感：识别加工过程中的异常声音，以监测工具损坏或材料缺陷。

过程监测

过程监测基于感知技术收集的数据，实时评估工艺过程，以检测异常情况和优化工艺参数。过程监测技术包括：

*统计过程控制(SPC)：监控工艺输出的统计特性，识别偏离目标值的趋势或异常值。

*模式识别：使用机器学习算法，将感知数据分类到代表不同工艺状态的模式中。

*异常检测：比较感知数据与参考模型，以识别与正常操作模式不一致的情况。

*预测性维护：分析传感器数据，预测设备故障或工具磨损，以便及时进行维护。

感知与过程监测的应用

感知与过程监测在智能工艺规划和路径生成中具有广泛的应用，包括：

*自适应工艺参数调整：根据实时监测到的工艺条件（例如，刀具磨损、工件变形），调整加工参数以优化工艺性能。

*实时路径修改：识别加工过程中的异常情况（例如，障碍物、材料不一致），并相应地调整加工路径，避免碰撞或缺陷。

*故障预测和预防：通过监控设备和工具的健康状况，提前预测故障并采取预防措施，防止工艺中断。

*质量控制：利用视觉系统和力传感对工件进行实时检查，识别缺陷并采取纠正措施，确保产品质量。

*虚拟试错：在物理加工之前，使用感知数据创建工艺模型，以模拟和优化工艺计划和路径，减少试错和返工成本。

优点与挑战

感知与过程监测为智能工艺规划和路径生成提供了许多优点：

*提高工艺效率：通过优化工艺参数和路径，减少工艺时间和成本。

*降低缺陷率：实时监测工艺过程，识别异常情况并及时采取措施，防止缺陷发生。

*提高安全性：监测操作员行为和外部干扰，预防事故和伤害。

*减少维护成本：预测性维护有助于计划维护时间，减少停机时间和维护费用。

然而，感知与过程监测也面临一些挑战：

*数据量大：感知技术产生大量数据，需要高效的数据处理和分析方法。

*环境影响：工艺环境中的灰尘、振动和电磁干扰会影响感知数据的准确性。

*系统集成：需要将感知和监测系统与工艺规划和控制系统集成，以实现实时信息共享。

*算法复杂性：过程监测算法需要足够复杂，才能准确检测工艺异常并避免误检。

结论

感知与过程监测对于智能工艺规划和路径生成至关重要，通过提供实时工艺信息，优化工艺过程，提高效率，降低缺陷率，并确保工艺安全性。随着感知技术和算法的不断发展，感知与过程监测在智能制造中的应用前景将更加广阔。第五部分智能决策与优化关键词关键要点【决策建模与仿真】

1.智能规划系统采用基于数据、分析和机器学习的决策模型，模拟不同的工艺方案，预测结果并评估其可行性。

2.利用仿真技术对工艺过程进行虚拟建模，实现对不同工艺方案的测试和优化，降低成本和风险。

3.仿真结果提供数据基础，支持决策者进行informeddecision，提高决策效率和准确性。

【优化算法和方法】

智能决策与优化

智能工艺规划和路径生成中，智能决策与优化至关重要，涉及以下关键技术：

1.知识图谱与知识推理

构建知识图谱，将工艺知识、设备能力、物料特性等信息以结构化方式表示。利用图谱进行知识推理，自动推导出最佳工艺方案并生成路径。

2.多目标优化

同时考虑多种工艺目标，如加工时间、质量、成本等，建立多目标优化模型。采用启发式算法或元启发式算法，求解复杂的多目标优化问题，得到最优或近似最优的解决方案。

3.约束求解

考虑工艺过程中存在的各种约束，如设备能力、刀具寿命、物料库存等。利用约束求解技术，在满足约束条件的情况下，找到符合目标的最佳解决方案。

4.机器学习与数据挖掘

利用机器学习算法，从历史工艺数据中学习经验，构建预测模型。通过数据挖掘，发现工艺过程中潜在的规律，为决策提供依据。

5.实时监控与调整

在工艺执行过程中，实时监控工艺参数、加工状况等数据。利用故障诊断和预测技术，及时发现工艺异常，并自动调整工艺参数或生成替代路径，确保工艺稳定运行。

案例分析：

某汽车零部件加工企业

采用智能决策与优化技术优化工艺规划和路径生成，取得了显著成效：

*加工时间缩短20%

*加工质量提高，废品率降低15%

*生产成本降低10%

*计划与排产效率提升30%

技术优势：

*自动化决策：减少人工干预，提高决策效率和准确性。

*多目标优化：平衡不同工艺目标，实现全面优化。

*实时监控：及时发现工艺异常，确保生产稳定性。

*可扩展性：支持不同规模和复杂度的工艺规划和路径生成需求。

*知识积累：随着经验积累，智能决策系统不断学习，提高工艺优化能力。

结论：

智能决策与优化在智能工艺规划和路径生成中发挥着关键作用。通过知识图谱、多目标优化、约束求解、机器学习和实时监控等技术，实现工艺过程的自动化、柔性化和智能化，显著提高生产效率、质量和成本效益。随着技术不断发展，智能决策与优化将进一步推动工艺规划和路径生成领域的进步。第六部分动态路径调整关键词关键要点【动态路径调整】：

1.实时感测与环境感知：利用传感器技术实时监测制造环境中的变化，包括设备故障、材料短缺和工艺异常。

2.动态路径重规划：基于实时感知信息，系统自动调整加工路径，避开故障设备或材料不足区域，确保生产顺利进行。

3.路径优化：采用先进的算法优化调整后的路径，最大限度地减少生产时间、原材料消耗和加工成本。

【多轴联动与协同加工】：

动态路径调整

动态路径调整是一种先进制造技术，旨在优化数控（CNC）加工过程中的刀具路径，以提升加工效率和质量。它通过实时监测加工过程并对刀具路径进行动态调整，解决加工过程中出现的各种干扰和不确定性，确保加工过程的平稳性和准确性。

动态路径调整原理

动态路径调整基于反馈控制原理。加工过程中，通过传感器实时监测刀具力、振动、温度等加工参数，并与预先设定好的目标值进行比较。当检测到的参数与目标值存在偏差时，控制系统将对刀具路径进行调整，以消除或减少偏差。

刀具路径调整策略因不同的加工系统和应用而异，常见策略包括：

*路径偏移：沿预定路径向指定方向移动刀具，以补偿加工过程中的几何偏差或误差。

*进给率调整：根据加工参数的实时变化调整刀具的进给率，以优化加工效率和表面质量。

*主轴转速调整：调整主轴转速，以匹配加工材料的特性和加工条件，提高加工效率和刀具寿命。

动态路径调整优势

动态路径调整技术为CNC加工带来了多项优势，包括：

*提高加工效率：通过优化刀具路径，消除或减少加工过程中的干扰，缩短加工时间。

*提升加工质量：实时监测加工参数并进行调整，确保加工精度和表面质量。

*延长刀具寿命：通过优化刀具路径和加工条件，减少刀具磨损和破损。

*增强过程稳定性：检测和消除加工过程中的异常情况，提高加工过程的可靠性和稳定性。

*减少废品率：及时发现和纠正加工错误，降低废品率和生产成本。

动态路径调整应用

动态路径调整技术广泛应用于各种CNC加工领域，包括：

*铣削：优化刀具路径，提升铣削效率和表面质量。

*车削：动态调整进给率和主轴转速，确保车削过程的平稳性和精度。

*磨削：监测磨削力，自动调整磨削路径，提高磨削精度和表面光洁度。

*钻削：控制钻削力，优化进给率，确保钻削孔的精度和尺寸稳定性。

动态路径调整发展趋势

随着制造业数字化和智能化的深入发展，动态路径调整技术也在不断演进和发展，主要趋势包括：

*人工智能（AI）集成：利用人工智能算法对加工参数进行实时分析和优化，提升路径调整的效率和精度。

*云计算应用：将动态路径调整技术部署到云平台，实现加工数据的远程存储和共享。

*传感器技术的进步：开发新的传感器技术，提高加工参数监测的精度和可靠性。

*定制化解决方案：为特定加工工艺和材料定制动态路径调整策略，进一步提升加工效率和质量。

结论

动态路径调整是一种先进的制造技术，通过实时监测和调整刀具路径，优化CNC加工过程，提升加工效率、质量和稳定性。随着制造业数字化和智能化的发展，动态路径调整技术将继续发挥重要作用，为制造业效率和质量的提升做出贡献。第七部分工艺验证与评估关键词关键要点【工艺可行性分析】：

1.验证工艺计划是否符合零件几何形状、材料和公差要求，确保工艺可行。

2.分析潜在的工艺错误和风险，提出改进建议以提高工艺可靠性。

3.评估工艺时间和成本，为制造过程提供决策支持。

【工艺仿真验证】：

工艺验证与评估

工艺验证和评估对于智能工艺规划和路径生成至关重要，它可以确保生成的工艺计划和路径满足产品规格要求，并优化加工过程。这一步骤涉及以下关键要素：

1.工艺可行性分析：

*分析工艺计划的可能性，考虑材料属性、加工设备能力和公差要求。

*识别潜在的工艺瓶颈、碰撞和干涉，并提出解决方案。

2.加工仿真：

*使用计算机辅助制造（CAM）软件模拟加工过程。

*验证刀具路径、刀具选择和加工参数，确保加工过程的准确性和效率。

*分析加工后的部件几何形状、表面光洁度和残余应力，识别潜在的缺陷。

3.试加工：

*在实际加工设备上进行小批量试加工，以验证工艺计划和路径。

*测量加工后的部件，并将其与设计规格进行比较。

*根据试加工结果，对工艺计划和路径进行调整和优化。

4.加工监控：

*在线监控加工过程，收集加工数据，如刀具力、振动和温度。

*分析收集的数据，识别加工过程中的异常情况，并采取纠正措施。

*实时调整工艺参数，以优化加工质量和效率。

5.成品检验：

*对加工后的成品进行检验，包括几何形状、尺寸、公差和表面光洁度的测量。

*与设计规格进行比较，评估加工质量和工艺有效性。

*确定需要改进的领域并提出解决方案。

评价指标：

工艺验证和评估的评价指标包括：

*加工时间：完成加工任务所需的时间，包括设置、加工和拆卸。

*加工成本：加工过程中使用的原材料、刀具、设备和人员的成本。

*加工质量：加工后部件的几何精度、表面光洁度和机械性能。

*加工效率：单位时间内加工部件的数量。

*加工可靠性：加工过程的稳定性和可重复性。

评估方法：

工艺验证和评估可以使用各种方法，包括：

*定性评估：基于专家意见和经验的非正式评估。

*定量评估：基于加工数据、测量结果和统计分析的正式评估。

*比较评估：将工艺计划和路径与替代方案或基准进行比较。

*多准则评估：考虑多个评价指标并使用权重平均方法确定最佳解决方案。

通过综合工艺验证和评估，智能工艺规划和路径生成系统可以生成可靠且优化的工艺计划和路径，最大限度地提高加工质量、效率和成本效益。第八部分实际应用领域关键词关键要点汽车制造

1.智能工艺规划优化冲压件和车身焊装工艺，提高生产效率并降低成本。

2.路径生成技术实现机器人和自动化设备的精确运动，提升产品质量和生产率。

3.仿真和虚拟调试缩短产品开发周期，并减少物理样机的数量。

航空航天制造

1.智能工艺规划用于复合材料零件的制造，优化纤维铺设和固化工艺，以实现轻量化和结构强度。

2.路径生成技术指导机加工和装配机器人，保证零件的精度和装配质量。

3.智能工艺规划和路径生成相结合，实现航空航天复杂零件的自动化制造。

医疗器械制造

1.智能工艺规划优化植入物和手术器械的制造，提高生物相容性和减少感染风险。

2.路径生成技术确保微型手术器械和外科机器人的精确操作，提升手术精度。

3.仿真和虚拟调试技术验证工艺的可行性和安全性，缩短医疗器械研发周期。

半导体制造

1.智能工艺规划用于集成电路