一种汽车配件压铸模具制造成本预测方法与流程

本发明涉及汽车配件制造与数字化，尤其涉及一种汽车配件压铸模具制造成本预测方法。

背景技术：

1、随着新能源汽车产业的快速发展，汽车配件向轻量化、精密化、一体化方向转型，压铸模具作为汽车配件制造的核心装备，其制造成本直接决定汽车配件的生产成本与市场竞争力。

2、当前汽车配件压铸模具制造成本预测存在诸多痛点：一是传统预测方法依赖人工经验，基于宏观参数估算，主观性强、精度低，难以适配复杂结构压铸模具的成本拆解需求，预测误差普遍在15%以上；二是现有预测模型多聚焦单一制造环节，未考虑模具设计、加工、试模、运维全生命周期的成本关联性，且无法动态响应原材料价格波动、设备损耗、工艺优化等实时变量；三是缺乏与工业数字化平台的深度融合，无法利用历史生产数据、行业基准数据进行自我迭代优化，难以满足汽车配件批量定制化生产对成本快速预测的需求。

3、软通动力作为国内领先的工业互联网综合服务商，在工业元宇宙、数字孪生、工业大数据等领域拥有深厚的技术积累和丰富的行业实践，其issmeta数字仿真推演平台已在离散制造、流程制造等领域实现广泛应用，能够为制造企业提供全栈式数字化解决方案。目前，尚未有将软通动力核心数字化技术与汽车配件压铸模具成本预测深度融合的技术方案，现有预测方法无法充分利用软通工业数字化平台的仿真、数据聚合、智能分析能力，难以解决行业成本预测精度低、效率低、动态性差的核心痛点。

技术实现思路

1、本发明为了解决背景技术中的问题，而提出的一种汽车配件压铸模具制造成本预测方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种汽车配件压铸模具制造成本预测方法，包括软通动力工业元宇宙、数字孪生及工业大数据技术，具体步骤如下：

4、步骤一：构建软通式压铸模具数字孪生体，采集全生命周期基础数据；依托软通动力issmeta数字仿真推演平台，构建汽车配件压铸模具的1:1数字孪生体，采集全生命周期各环节基础数据，经软通数据清洗标准化后，存储于软通工业云平台；

5、步骤二：构建软通式多维度成本分解模型；基于软通工业大数据能力，将模具成本拆解为五大核心维度，采用动态计算方式，结合行业基准数据实现精细化拆解；

6、步骤三：构建软通ai智能成本预测模型，实现精准预测；依托软通ai算法平台，融合lstm与随机森林算法，利用标准化数据集训练模型，预测各维度成本并加权求和，结合issmeta平台修正误差，确保误差≤5%；

7、步骤四：构建动态迭代优化机制，提升预测适应性；依托软通工业云实时更新数据，结合实际与预测成本误差迭代优化ai模型，通过软通协同管理平台实现多端反馈，适配行业变化；

8、步骤五：输出成本预测结果及优化建议；通过软通可视化模块输出成本预测结果及构成，结合软通数字化方案，提供多维度成本优化建议。

9、优选地，所述所述基础数据包括设计数据、材料数据、加工数据、试模与运维数据、行业基准数据；其中设计数据通过软通cad协同设计模块导入，利用改进的brepnet架构与moe混合专家模型，自动识别模具关键结构并量化设计复杂度评分；材料数据通过软通工业大数据平台对接上游供应商实时采集；加工数据通过软通aiot模块对接加工设备实时采集；试模与运维数据通过数字孪生体模拟及运维系统对接采集；行业基准数据通过软通工业大数据平台聚合行业历史数据形成。

10、优选地，所述动态计算方式具体为：

11、设计成本=设计复杂度评分×单位复杂度设计成本+设计迭代成本，单位复杂度设计成本基于软通行业基准数据库数据，结合设计周期、设计人员薪酬动态调整；

12、材料成本=（模具材料用量×（1+损耗率）×材料实时单价）+运输成本+仓储成本，模具材料用量通过数字孪生体3d模型自动测算，损耗率基于软通工业大数据平台历史数据动态优化；

13、加工成本=工时成本+设备损耗成本+能耗成本+刀具成本，工时成本通过数字孪生体模拟加工过程动态测算，设备折旧、能耗成本基于软通aiot模块采集的实时数据核算；

14、试模与检测成本=试模材料损耗+试模设备能耗+检测费用+废品处理成本，通过数字孪生体模拟试模过程预测试模次数及损耗；

15、运维与隐性成本=维护成本+故障修复成本+管理成本+环保合规成本，维护成本基于模具使用寿命、维护周期预测，环保合规成本通过软通双碳管控模块量化。

16、优选地，所述标准化数据集训练模型过程包括：将标准化数据集分为训练集、验证集、测试集，利用训练集训练模型，通过验证集调整模型参数，利用测试集计算预测误差，结合数字孪生仿真推演能力修正误差；各维度成本的权重通过软通工业大数据平台的历史数据训练得到。

17、优选地，所述动态迭代优化机制包括实时数据更新、模型迭代优化、场景自适应调整、多端协同反馈四个环节；实时数据更新同步采集原材料价格、设备状态、行业基准数据等变化信息；模型迭代优化利用实际成本与预测成本的误差数据调整模型参数及成本权重；场景自适应调整通过数字孪生平台模拟新型制造场景，优化模型参数；多端协同反馈通过软通协同管理平台实现各环节人员的反馈互动。

18、优选地，所述多维度成本优化建议包括材料优化、工艺优化、设计优化、运维优化，其中材料优化推荐性价比最优的材料替代及采购方案，工艺优化推荐最优加工工艺路线，设计优化推荐简化模具结构、降低设计复杂度的方案，运维优化推荐合理的维护周期与维护方案。

19、优选地，所述成本预测方法依托软通动力issmeta数字仿真推演平台、工业大数据平台、ai算法平台、aiot模块、mes生产制造执行平台、协同管理平台、双碳管控模块实现，可与汽车配件制造企业现有生产系统无缝对接。

20、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

21、本发明通过软通数字孪生、ai算法及大数据分析的融合应用，预测误差均控制在1%以内，远优于现有技术15%以上的误差水平，实现了压铸模具制造成本的精准预测，为企业成本管控、报价决策提供了可靠支撑；

22、本发明依托软通工业云平台的实时数据更新能力和动态迭代优化机制，能够实时响应原材料价格波动、设备状态变化、工艺优化、行业技术迭代等变量，确保预测结果的时效性和准确性，适配不同类型、不同复杂度的汽车配件压铸模具；

23、本发明通过多维度成本分解和针对性的优化建议，帮助企业识别成本管控的关键环节，有效降低制造成本1.9%-5.6%，减少材料浪费、试模损耗、设备闲置等问题，提升企业的经济效益；

24、本发明通过深度融合软通动力核心数字化技术，实现了模具全生命周期数据的整合、分析与可视化，打破了各环节数据孤岛，提升了企业生产运营的数字化、智能化水平，可与企业现有生产系统无缝对接，降低落地成本。

1.一种汽车配件压铸模具制造成本预测方法，其特征在于，包括软通动力工业元宇宙、数字孪生及工业大数据技术，具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种汽车配件压铸模具制造成本预测方法，其特征在于，所述所述基础数据包括设计数据、材料数据、加工数据、试模与运维数据、行业基准数据；其中设计数据通过软通cad协同设计模块导入，利用改进的brepnet架构与moe混合专家模型，自动识别模具关键结构并量化设计复杂度评分；材料数据通过软通工业大数据平台对接上游供应商实时采集；加工数据通过软通aiot模块对接加工设备实时采集；试模与运维数据通过数字孪生体模拟及运维系统对接采集；行业基准数据通过软通工业大数据平台聚合行业历史数据形成。

3.根据权利要求1所述的一种汽车配件压铸模具制造成本预测方法，其特征在于，所述动态计算方式具体为：

4.根据权利要求1所述的一种汽车配件压铸模具制造成本预测方法，其特征在于，所述标准化数据集训练模型过程包括：将标准化数据集分为训练集、验证集、测试集，利用训练集训练模型，通过验证集调整模型参数，利用测试集计算预测误差，结合数字孪生仿真推演能力修正误差；各维度成本的权重通过软通工业大数据平台的历史数据训练得到。

5.根据权利要求1所述的一种汽车配件压铸模具制造成本预测方法，其特征在于，所述动态迭代优化机制包括实时数据更新、模型迭代优化、场景自适应调整、多端协同反馈四个环节；实时数据更新同步采集原材料价格、设备状态、行业基准数据等变化信息；模型迭代优化利用实际成本与预测成本的误差数据调整模型参数及成本权重；场景自适应调整通过数字孪生平台模拟新型制造场景，优化模型参数；多端协同反馈通过软通协同管理平台实现各环节人员的反馈互动。

6.根据权利要求1所述的一种汽车配件压铸模具制造成本预测方法，其特征在于，所述多维度成本优化建议包括材料优化、工艺优化、设计优化、运维优化，其中材料优化推荐性价比最优的材料替代及采购方案，工艺优化推荐最优加工工艺路线，设计优化推荐简化模具结构、降低设计复杂度的方案，运维优化推荐合理的维护周期与维护方案。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的一种汽车配件压铸模具制造成本预测方法，其特征在于，所述成本预测方法依托软通动力issmeta数字仿真推演平台、工业大数据平台、ai算法平台、aiot模块、mes生产制造执行平台、协同管理平台、双碳管控模块实现，可与汽车配件制造企业现有生产系统无缝对接。