河北省《装备制造业工艺技术智能化设计平台建设指南》DB13/T 6344-2026

本指南面向装备制造业工艺技术智能化设计平台的建设，覆盖平台架构、开发技术路线与建立流程三个层面。核心思路是以工艺设计目标输出物为起点，把传统文本输入输出模式改造为数据驱动模式：先梳理输出物、提取原始信息、归类输入输出数据，再建立专家数据库并开发确定性智能算法，最后经预验证后由信息系统自动生成结构化工艺文件。

架构分层与业务范围

平台自下而上划为基础支持层、基础平台层、数据服务层、智能技术层、智能业务层、企业应用层、前端应用层七个层级。数据服务层由工艺资源库、工艺数据库、工程资源库构成，智能技术层可选用机器学习、知识图谱、工业大模型、工业智能体等。智能业务层覆盖设计工艺协同、智能工艺规划、智能工艺方案设计、智能工艺管理四类业务，前端提供桌面、WEB、移动端三类入口。

开发路线的数据闭环

开发路线以识别工艺设计目标输出物为起点，输出物包括文字类、表格类工艺文件及三维工艺模型、数控程序、仿真数据包等数字化文件。原始信息采集后须进行逻辑自验证，修正数据冲突后再转化为完整数据，按输入数据与输出数据归类。专家数据库以数据清单为唯一数据源，安全要求参照GB/T 22239、GB/T 22240和GB/T 25070。智能算法强调确定性逻辑：宜选用可明确表述、可重复验证数据间关系的技术，对输出存在不确定性的技术不作主要方式。预验证由资深工艺、现场、质量人员共同参与，偏差项反馈至算法与数据库优化，合格后按模板自动生成全量结构化数据，输出PDF、结构化XML、Excel等格式并保留传输日志。

建立流程与算法落地

建立流程涵盖需求分析、系统设计、数据采集与处理、算法实现、用户界面开发、系统测试与验证、部署与维护、持续优化八个环节。数据采集范围包括产品设计数据、历史工艺数据、设备运行数据、质量检测数据、行业标准数据，处理后建立数据质量评估指标。算法选型按场景区分：工艺路线规划宜用遗传算法或粒子群算法，机加工与焊接参数优化宜用机器学习，新产品新工艺宜采用规则推理与案例推理融合，产品与工装匹配可用协同过滤。测试除功能与性能外，还要求兼容PLM、ERP、MES系统接口，并覆盖数据加密、权限控制、备份恢复等安全项。