上期，某智能喷漆设备制造企业工程师李赞
分享了如何借助AI大模型技术加速智能喷漆生产线的开发与制造。
本期，李工将结合团队使用惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站的经验，聊聊AI在智能喷漆生产线的开发与制造流程中的实操应用。
李赞
工程师
有啊，除了上期我提到的可以用AI去解决一些相关的问题，其实实际操作中遇到的硬件问题我们也需要同等重视，比如硬件方面我举三个例子：
产线要协调机器人运动控制、视觉检测、环境感知（温湿度、风速）、涂料供给系统等模块，并且需处理这些模块的海量数据；
现在大多是多品种、小批量生产模式，产线得快速切换不同产品，未来还要结合数字孪生等技术，对实时性、精度和稳定性要求很高；
研发与制造环节涉及大量机械工程、喷漆工艺、机器视觉、工业软件等领域专业知识和核心关键数据，对安全隐私性要求高。
为了解决以上这些问题，我们引入AI技术重构研发制造体系，并选择了惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站作为AI计算基础设施，将其深度融入精密喷漆智能装备与产线的整个开发流程。
图1 基于惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站实现AI赋能的智能生产线的研发示意图
李赞
工程师
AI能根据产品需求自动匹配最优模块（如喷枪类型、机器人轨迹规划、烘干炉参数），生成初步设计方案，并通过算法优化减少工程师的重复劳动，提升设计效率。
在零部件优选环节，借助PLM系统建立三维模型库，提取几何特征与属性数据供AI大模型分析，生成相似零部件清单，缩短设计选型时间。
AI通过视觉传感器实时捕捉涂层厚度、表面粗糙度等数据，结合深度学习模型检测喷漆质量，判断流挂、橘皮、漏喷等缺陷，自动调整喷涂参数，实现质量闭环控制。
供应链管理阶段
部署基于大模型的物料需求预测应用，优化库存结构与采购计划，降低成本。此外，采购环节实现 AI 自动下单与智能推单，提升供应链响应效率。
无论是喷漆工艺仿真、喷漆质量智能检测，还是零部件的优选、物料需求预测，乃至未来研发制造环节更多AI技术的应用落地，都依赖高性能的算力。过往在传统PC上部署AI应用，由于其计算能力非常有限，耗时冗长，无法满足实时性需求，严重制约了设计工程师工作效率。因此，不得不考虑更换新的算力平台。
经过深入调研和选型，我们将惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站作为AI计算基础设施：
拥有强劲的计算性能
惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站搭载了新一代英特尔® 酷睿™系列高性能处理器和专为高端设计工作而优化的NVIDIA® RTX™ A4000显卡，提供了强大的计算能力，能够满足AI模型开发验证与部署、参数化设计以及工业仿真验证等多重任务需求。
惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站历经360,000小时严苛测试的出色稳定性，能够适应严苛的研发与生产环境，不仅硬件可靠，也要确保专业软件的兼容性。
惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站不仅能适配精密焊接生产线全周期研发与制造需求，也能确保核心关键数据的安全性，避免知识产权外泄风险。
李赞
工程师
另外还有可靠性，这部分主要依赖于Z2 G9的机器本身的稳定可靠的基因，使得我们在高柔性、高精密的环境下运行任何大型设计渲染软件都可靠，放心。
最后一点，我想再次提到工作站可本地部署以及灵活可扩展的强劲性能。我们放心将大量的核心机密数据留存在本地直接进行参数对比分析处理，节省开支，也保证我们核心数据的安全。再配合上强大的本地扩展，仅仅是通过单独升GPU、内存、储存模块就能适配AI模型迭代，为精密焊接产线提供更强大的算力支撑。
