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

本文件面向装备制造业智能工艺设计平台建设，规定了平台建设的总则、七层架构、开发技术路线及实施流程。核心思路是以数据清单为唯一数据源，通过建立产品定义数据库与工艺数据库、开发可确定性描述逻辑关系的智能算法，将传统文本输入输出的工艺设计模式革新为数据智能生成模式，并给出工艺设计目标输出物的生成、输出与传输规范。

架构自下而上分为基础支持层、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、前端应用层共七个层级。数据服务层由工艺资源库（工艺术语库、工艺图库、工序模型库等）、工艺数据库（智能算法、知识图谱、典型工艺库、专家知识库等）、工程资源库（标准件库、原材料库）三类核心库构成。智能技术层支撑工艺参数智能推荐、仿真结果自动判定等场景，可选用机器学习、深度学习、知识图谱、工业大模型、工业智能体等技术。智能业务层涵盖设计工艺智能协同、智能工艺规划、智能工艺方案设计、智能工艺管理四类业务。

技术路线包含九个环节：识别目标输出物、原始信息获取与逻辑自验证、完整数据处理、建立专家数据库、开发智能技术、开发信息系统、预验证、生成完整数据、输出与传输输出物。数据处理须将原始信息划分为输入数据与输出数据，分类确定输出数据的获取方式（预设固定表述、调用已知数据、算法或专家经验生成）。智能算法采用严格定义、可重复验证的数据逻辑关系描述，将工艺知识由自然语言转化为人工语言作为编程输入，附录C以焊接工艺为例给出了位置匹配、材料组别匹配、坡口间隙等规则的算法表述。

流程包括需求分析、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、持续优化八个阶段。系统设计强调现有业务组件与智能模块的融合，如模板库与智能算法融合实现参数自动填充、审批流程组件与智能校验技术融合实现自动合规校验。算法选型按场景区分：工艺路线规划宜用遗传算法、粒子群算法；机加工和焊接参数优化宜用机器学习；新产品新工艺场景宜用规则推理加案例推理融合模式；多产品多工装场景宜用协同过滤算法。测试覆盖功能、性能、安全、兼容性、实际业务场景及接口六类验证。安全要求符合GB/T 22239、GB/T 22240和GB/T 25070规定。