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潮峰钢构集团有限公司
企业潮峰钢构集团有限公司围绕相关业务开展运营。面向智能钢板套料、材料切割优化、钢结构智能加工等领域提供数据服务，开放钢板排版与套料优化数据（智能钢板套料、材料切割优化）、圆钢管相贯节点工艺数据（钢结构智能加工、数控代码自动生成），支撑品质管理与工艺优化。
智能钢板套料材料切割优化钢结构智能加工
数据集列表
圆钢管相贯节点工艺数据
该数据集是钢结构管桁架智能化加工领域的垂直行业专属数据集，核心服务于「圆管节点智能识别 + 切割数控代码自动生成」AI 模型的全生命周期开发。
核心用途：
1.节点识别模型训练：标注 CSV 作为监督标签与核心特征输入，POS/TEC/GCD 数控文件补充切割路径、坡口轨迹等辅助特征，训练模型替代人工完成定角直杆对接、折弯腹杆成型等节点类型的自动判定。
2.数控代码生成模型训练：以 CSV 管件几何参数为输入，POS/TEC/GCD 数控文件为真值标签，训练模型实现从管件参数到切割 G 代码 / 数控文件的端到端自动生成，替代人工编程。
3.模型泛化验证：覆盖多项目、多管径、多坡口角度的样本，可验证模型在不同加工场景下的鲁棒性，同时沉淀行业切割工艺、尺寸补偿的隐性经验。
核心应用场景：
核心落地于深化设计阶段一键节点识别与数控文件导出、工厂相贯线切割机自动化无人工编程、现场应急补件快速代码生成、管桁架加工智能排产四大场景，解决行业人工编程效率低、经验依赖度高、专业门槛高的核心痛点。（一）加工前数据说明
本数据集采集依托企业智能制造基础设施，覆盖数控切割设备、Tekla Structures 钢结构深化设计软件，数据来源于近三年企业钢结构项目正式生产加工日志、Tekla 三维深化设计模型成果，符合行业规范，真实完整，可直接作为算法标准化原始输入。数据集无个人信息与公共敏感数据，无需匿名化、去标识化处理。采集以设备与软件端自动采集为主、人工标注补录为辅，人工仅补充构件节点类型标签，确保标注符合行业加工规范。更新方面，在线生产数据每日同步，离线深化数据按项目批次更新，整体按季度增量发布，预计每季新增有效样本约 10000 条。
（二）数据处理规则
数据处理分为四大核心环节。一是标准化清洗，对 CSV 数据表与数控文件完成格式统一、缺省值补全、异常值剔除，过滤参数矛盾、指令缺失的无效样本，清洗后样本参数误差控制在行业 ±0.5mm 公差范围内；二是唯一关联匹配，以构件唯一编号为锚点，将标注 CSV 与同名 POS、TEC、GCD 数控文件一一绑定，构建 “标注标签 - 几何特征 - 数控加工指令” 的一对一映射关系；三是特征工程，提取管外径、壁厚、坡口角度等核心几何特征，及切割路径、工艺参数等数控特征，形成标准化算法输入特征集；四是数据集划分，按 7:2:1 比例划分为训练集、验证集、测试集，遵循同项目构件不跨集原则规避数据泄露，保障模型验证客观性。
（三）数据内容描述
处理完成的数据集包含两大核心模块。一是标注 CSV 数据集，涵盖构件唯一编号、中心距、壁厚、管外径、切割线长、管件长短极值、坡口角度、材质、数量、人工标注节点类型标签等核心字段，覆盖管桁架圆管构件全量核心设计参数；二是数控加工文件集，包含同编号 POS、TEC、GCD 三类文件，分别对应切割点位坐标、切割工艺参数、全参数整合通用切割文件，完整覆盖定角直杆端部对接、定角折弯冲压成型等典型管桁架节点，包含相贯线切割全量几何、工艺、轴联动路径指令。数据集覆盖行业主流管径、通用坡口角度、常用钢结构材质，可直接用于钢结构圆管节点智能识别与切割代码自动生成模型的训练、验证与落地应用。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-02 更新30
圆钢管相贯节点工艺数据
该数据集是钢结构管桁架智能化加工领域的垂直行业专属数据集，核心服务于「圆管节点智能识别 + 切割数控代码自动生成」AI 模型的全生命周期开发。
核心用途：
1.节点识别模型训练：标注 CSV 作为监督标签与核心特征输入，POS/TEC/GCD 数控文件补充切割路径、坡口轨迹等辅助特征，训练模型替代人工完成定角直杆对接、折弯腹杆成型等节点类型的自动判定。
2.数控代码生成模型训练：以 CSV 管件几何参数为输入，POS/TEC/GCD 数控文件为真值标签，训练模型实现从管件参数到切割 G 代码 / 数控文件的端到端自动生成，替代人工编程。
3.模型泛化验证：覆盖多项目、多管径、多坡口角度的样本，可验证模型在不同加工场景下的鲁棒性，同时沉淀行业切割工艺、尺寸补偿的隐性经验。
核心应用场景：
核心落地于深化设计阶段一键节点识别与数控文件导出、工厂相贯线切割机自动化无人工编程、现场应急补件快速代码生成、管桁架加工智能排产四大场景，解决行业人工编程效率低、经验依赖度高、专业门槛高的核心痛点。
浙江省数据知识产权登记平台2026-05-18 更新50
钢板排版与套料优化数据
本数据集为钢结构钢板加工领域的端到端闭环套料加工数据集，覆盖从深化设计到成品切割的全链路真实生产数据，核心用途与应用场景如下：
数据用途：
1.支撑钢板智能套料优化模型训练：以 Tekla 导出的 NC 零件轮廓为输入，以 Alma/Lantek 生成的套料方案、前端余料、加工时间数据为标签，训练模型实现自动零件排布与路径规划，提升板材利用率。
2.支撑数控切割 G 代码自动生成模型训练：基于零件参数、板厚、材质，训练模型直接生成适配数控切割机的标准 G 代码程序，解决不同套料软件与设备间的兼容性问题。
3.支撑材料利用率与切割效率预测模型训练：利用套料 PDF 中的利用率（1-前端余料）、加工时间，训练模型预测不同方案的材料损耗与加工耗时，用于成本核算与排产优化。
应用场景：
1.工厂下料环节：深化设计完成后，模型可自动完成钢板套料优化并输出适配设备的 G 代码，直接用于数控切割下料，大幅提升加工效率。
2.项目成本与排产管控：基于模型预测的利用率与切割时间，自动生成材料预算与生产排程，减少材料浪费与工期延误。
3.套料工艺标准化与传承：沉淀最优排版方案与工艺参数，同时培训新人（一）加工前数据说明
本数据集采集依托企业数控切割设备、Tekla Structures、Alma CAD/CAM 等智能制造基础设施，数据来源于近三年企业钢结构加工项目的生产加工成果，包括 Tekla 导出的零件 NC 文件、Alma 生成的套料排版方案（ PDF ）、适配激光切割机的 G 代码（TXT）下料文件，均为企业真实生产经营产生的工业数据，符合钢结构加工行业规范，数据真实、完整，可直接作为算法处理的标准化原始输入。本数据集无个人信息、公共敏感数据，无需进行匿名化、去标识化处理。
（二）数据处理规则
数据处理分为三个核心环节。第一为标准化清洗，对零件 NC 文件、套料 PDF 报告、G 代码文件进行格式统一、缺省值补全、异常值剔除，过滤参数矛盾、排版无效的样本；第二为唯一关联匹配，以构件唯一编号为锚点，将 NC 零件数据与对应套料 PDF 报告、G 代码下料文件进行一一绑定，构建 “零件轮廓 - 套料排版 - 数控指令” 的映射关系；第三为数据集划分，按 7:2:1 比例划分为训练集、验证集、测试集，遵循同项目构件不跨集原则，避免数据泄露，保障模型泛化能力验证的客观性。
（三）数据内容描述
处理完成后的数据集包含三大核心模块。一是零件 NC 文件集，涵盖G92 X0.000 Y0.000（设定工件原点）、G91（增量坐标模式）、G00（快速移动）、G41（刀具半径左补偿）、M07（打开切割气）、G01（直线插补）、G03（逆时针圆弧插补）、G02（顺时针圆弧插补）、M08（关闭切割气）、G40（取消刀具半径补偿）等信息；二是套料 PDF 报告集，包含 Alma 生成的排版方案、尺寸、重量、、材质、余料、有效尺寸、、总成本、前端余料、快速穿过长度、标记数量、标记长度、起始点数量、切割长度、正/负桥数量、数字中断、加工时间、类型、坡口、、时间、顺序、号码、零件名称等工艺指标；三是数控 G 代码文件集，包含G41（刀具半径左补偿）、G40（取消刀具半径补偿）、M07（打开切割气 / 等离子弧）、M08（关闭切割气 / 等离子弧）、G00（快速移动）、G01（直线插补）、G03（逆时针圆弧插补）、G02（顺时针圆弧插补）、加工顺序（零件编号）等字段
浙江省数据知识产权登记平台2026-05-29 更新30
钢板排版与套料优化数据
本数据集为钢结构钢板加工领域的端到端闭环套料加工数据集，覆盖从深化设计到成品切割的全链路真实生产数据，核心用途与应用场景如下：
数据用途：
1.支撑钢板智能套料优化模型训练：以 Tekla 导出的 NC 零件轮廓为输入，以 Alma/Lantek 生成的套料方案、前端余料、加工时间数据为标签，训练模型实现自动零件排布与路径规划，提升板材利用率。
2.支撑数控切割 G 代码自动生成模型训练：基于零件参数、板厚、材质，训练模型直接生成适配数控切割机的标准 G 代码程序，解决不同套料软件与设备间的兼容性问题。
3.支撑材料利用率与切割效率预测模型训练：利用套料 PDF 中的利用率（1-前端余料）、加工时间，训练模型预测不同方案的材料损耗与加工耗时，用于成本核算与排产优化。
应用场景：
1.工厂下料环节：深化设计完成后，模型可自动完成钢板套料优化并输出适配设备的 G 代码，直接用于数控切割下料，大幅提升加工效率。
2.项目成本与排产管控：基于模型预测的利用率与切割时间，自动生成材料预算与生产排程，减少材料浪费与工期延误。
3.套料工艺标准化与传承：沉淀最优排版方案与工艺参数，同时培训新人
浙江省数据知识产权登记平台2026-05-14 更新70