针对二维工艺图的零件制造成本估算中存在人工依赖性强、一致性差、易错率高等问题,开发了一种基于多智能体框架的成本估算系统。该系统以大语言模型(Large Language Model,LLM)为核心任务规划和决策引擎,自动从工程图中提取关键成本驱...针对二维工艺图的零件制造成本估算中存在人工依赖性强、一致性差、易错率高等问题,开发了一种基于多智能体框架的成本估算系统。该系统以大语言模型(Large Language Model,LLM)为核心任务规划和决策引擎,自动从工程图中提取关键成本驱动参数,进行参数验证并完成制造成本估算。通过一个主智能体和多个任务智能体协同工作,融合了DWG格式的图样信息抽取、光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)、检索增强生成(Retrieval-augmented Generation,RAG)、成本模型构建及成本数据管理等技术,实现了对DWG、PDF、JPEG等多种格式工程图中多类零件的制造成本自动化估算,显著提升了成本估算准确性与效率,为制造业数字化转型提供智能化成本估算解决方案。展开更多
文摘针对二维工艺图的零件制造成本估算中存在人工依赖性强、一致性差、易错率高等问题,开发了一种基于多智能体框架的成本估算系统。该系统以大语言模型(Large Language Model,LLM)为核心任务规划和决策引擎,自动从工程图中提取关键成本驱动参数,进行参数验证并完成制造成本估算。通过一个主智能体和多个任务智能体协同工作,融合了DWG格式的图样信息抽取、光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)、检索增强生成(Retrieval-augmented Generation,RAG)、成本模型构建及成本数据管理等技术,实现了对DWG、PDF、JPEG等多种格式工程图中多类零件的制造成本自动化估算,显著提升了成本估算准确性与效率,为制造业数字化转型提供智能化成本估算解决方案。
