MachinaCheck: system AI do analizy wykonalności części CNC na AMD MI300X

System MachinaCheck automatyzuje analizę wykonalności części CNC dzięki technologii AMD MI300X i sztucznej inteligencji. Rozwiązanie, stworzone podczas hackathonu AMD Developer, eliminuje czasochłonny proces ręcznej oceny projektów w warsztatach CNC, redukując go z 30–60 minut do zaledwie 30 sekund. Szczegóły projektu dostępne są w oficjalnym artykule na Hugging Face.

Kluczowe wnioski

• MachinaCheck skraca czas analizy wykonalności części CNC z 30–60 minut do 30 sekund, wykorzystując wieloagentowy system AI oparty na Qwen 2.5 7B.
• System działa całkowicie lokalnie na AMD MI300X z 192GB pamięci VRAM, zapewniając pełną poufność danych klientów bez wysyłania plików STEP do zewnętrznych API.
• Pięcioskładnikowa architektura łączy precyzyjną analizę geometrii CAD (biblioteka cadquery) z inteligencją sztucznej inteligencji do podejmowania decyzji produkcyjnych.
• Rozwiązanie adresuje realny problem małych warsztatów CNC, gdzie menedżerowie tracą 5–20 godzin tygodniowo na ręczną analizę zapytań ofertowych.
• Implementacja na AMD MI300X z ROCm i vLLM zapewnia średni czas odpowiedzi poniżej 3 sekund przy wykorzystaniu połowy dostępnej pamięci GPU.

Problem branży CNC

Małe warsztaty CNC stoją przed powtarzającym się problemem oceny wykonalności części. Proces tradycyjny wymaga wydruku rysunku, ręcznego odczytania każdego wymiaru, sprawdzenia dostępności narzędzi w warsztacie oraz oszacowania możliwości utrzymania wymaganych tolerancji. Dla warsztatów otrzymujących 10–20 zapytań ofertowych tygodniowo oznacza to 5–20 godzin pracy wykwalifikowanego menedżera.

Błędy w ocenie prowadzą do poważnych konsekwencji: warsztaty przyjmują zlecenia, rozpoczynają produkcję i w połowie procesu odkrywają brak odpowiednich narzędzi lub niemożność zachowania krytycznych tolerancji. Rezultat to zmarnowany czas maszynowy, niezadowolony klient i straty finansowe.

Architektura wieloagentowa

System MachinaCheck wykorzystuje pięcioskładnikową architekturę zbudowaną z LangChain i orkiestrowaną przez FastAPI. Pierwszy komponent to parser plików STEP napisany w czystym Pythonie, wykorzystujący bibliotekę cadquery opartą na OpenCASCADE. Zapewnia matematycznie dokładną ekstrakcję cech geometrycznych: wszystkich cylindrycznych otworów z średnicą i głębokością, płaskich powierzchni z ich obszarami, fazek i zaokrągleń oraz wymiarów gabarytu.

Agent 1 klasyfikuje operacje CNC, otrzymując wyekstraktowaną geometrię wraz z danymi użytkownika – materiałem, tolerancją i specyfikacjami gwintów. Qwen 2.5 7B aplikuje wiedzę produkcyjną: stal 304 wymaga narzędzi z węglika spiekanego, cylindryczny otwór potrzebuje wiertła, a tolerancja ±0.005mm wymaga precyzyjnej obrabiarki.

Agent 2 to matcher narzędzi działający bez LLM – wykonuje deterministyczne zapytania do bazy danych inwentarza warsztatu. Agent 3 podejmuje decyzję o wykonalności, analizując wyniki dopasowania i generując ustrukturyzowaną odpowiedź z decyzją, poziomem pewności, uzasadnieniem i listą działań. Ostatni agent syntetyzuje wszystko w profesjonalny raport wykonalności.

Przewaga AMD MI300X

Wybór AMD MI300X nie jest tylko decyzją techniczną – to wymóg biznesowy. Klienci produkcyjni podpisują umowy o zachowaniu poufności, a ich pliki STEP zawierają zastrzeżoną geometrię reprezentującą lata prac inżynierskich i miliony dolarów nakładów na badania i rozwój. Wysyłanie takich danych do OpenAI, Anthropic czy innych komercyjnych API stanowi naruszenie poufności.

AMD Instinct MI300X z 192GB pamięci HBM3 VRAM i przepustowością 5.3 TB/s umożliwia uruchomienie Qwen 2.5 7B Instruct całkowicie lokalnie. Żadne dane nie opuszczają infrastruktury warsztatu, a własność intelektualna klienta pozostaje bezpieczna. Przy wykorzystaniu połowy dostępnej pamięci GPU średni czas odpowiedzi wynosi poniżej 3 sekund.

MachinaCheck reprezentuje praktyczne zastosowanie AI w produkcji, gdzie bezpieczeństwo danych i szybkość analizy są równie ważne jak dokładność wyników.