在制造业数字化转型浪潮中，钣金外壳设计环节长期面临效率瓶颈。传统流程中，工程师需要手动拆图、转装配体、转钣金、生成工程图，面对数百个工件时，往往需要多人耗费数天时间。中山鑫捷（XinJiecn）推出的AI自训练插件，通过专业版DeepSeek与豆包大模型训练，实现了从三维模型到批量工程图的智能化全流程辅助，大幅提升了生产准备效率。传统钣金设计痛点对于自动设备外壳等复杂钣金件设计，企业普遍面临以下挑战：
- 纯CAD二维图纸难以直接自动拆解，需依赖高质量三维模型；
- 拆图、转钣金、生成工程图环节重复劳动多；
- 数百个工件对应数百张图纸时，人工调整图框、比例、标注等工作量巨大；
- 模板化插件适应性差，无法灵活处理个性化结构。
这些问题导致设计周期长、人工成本高，成为制约中小制造企业快速响应订单的关键瓶颈。中山鑫捷AI插件的核心能力中山鑫捷针对自身业务场景，自主训练了DeepSeek和豆包大模型插件。该插件的最大亮点在于**“全自动辅助批量出图”**能力：
- 智能拆图与转换：针对已有三维模型，可自动完成拆分、转装配体、转钣金等操作；
- 一键生成工程图：拆图完成后，一键输出标准工程图，自动适配图框、均匀调整图纸比例，无需逐张手动优化；
- 批量处理优势：一次可高效处理多个工件，显著优于市面上常见的模板化插件。
实际测试显示，对于400-500个工件的钣金项目，AI插件仅需约2小时即可完成全部工程图生成。而传统人工方式，即使安排2名经验丰富的工程师，也需要1到2天时间，效率提升显著。人机协作仍是关键中山鑫捷强调，AI插件并非完全取代人工，而是实现事半功倍。插件擅长重复性高、规则明确的拆图与出图工作，但工艺分析和最终优化仍需具备丰富经验的工程师把关：
- AI负责快速生成初稿；
- 工程师重点进行工艺性审查、细节调整和可制造性优化。
这种“AI重速、人重质”的分工模式，既保留了人工智能的高效优势，又确保了产品品质和制造可行性。与市面插件的显著差异目前市场上的多数钣金辅助插件多为固定模板驱动，对复杂异形结构或非标设备外壳的适应性较差。中山鑫捷的AI自训练插件通过真实业务数据持续训练，灵活性与准确率更高，特别适合自动化设备、工业机械等定制化程度高的行业。欢迎同行交流参观中山鑫捷诚邀对钣金智能化设计感兴趣的同行前来参观学习，共同探讨AI在制造领域的应用实践。
官方网站：www.XinJiecn.com结语：智能化是制造业的未来中山鑫捷AI插件的成功实践证明，通过大模型自训练+行业场景深度融合，能够真正解决中小企业数字化转型中的“最后一公里”问题。未来，随着模型能力的持续迭代，类似插件有望进一步扩展到工艺路线自动生成、仿真验证等领域。对于正在寻求降本增效的钣金加工企业和设备制造企业而言，中山鑫捷的探索提供了一个值得参考的样本：在AI时代，懂设计、懂拆图、懂工艺的复合型工程师，结合强大的智能化工具，将成为企业最核心的竞争力。（本文基于中山鑫捷实际应用案例整理，旨在为行业提供参考。）