在制造业数字化转型的浪潮中，工业图纸作为设计与生产的核心纽带，其承载的形位公差（GD&T）数据，直接决定了零件的装配精度与产品可靠性。然而，传统形位公差提取模式，始终是制约企业效率提升的“老大难”问题，成为智能制造进程中的关键堵点。

传统模式下，形位公差提取完全依赖经验丰富的工程师，需逐张翻阅图纸、手动识别公差框格、记录基准符号、核对公差数值，全程耗时费力且易出错。一张复杂的机械图纸往往包含上百处形位公差标注，人工提取需花费数小时，错误率高达3%-5%，一旦出现漏读、误抄，流入生产环节就会导致零件报废、返工整改，不仅增加制造成本，更会延误交付周期。同时，资深工程师人力成本高昂，却将70%的精力耗费在重复誊抄的基础工作上，难以投入到工艺优化、创新设计等更高价值的任务中。

破局之道，在于技术革新。简会AI图纸识别系统的问世，彻底改变了形位公差提取的传统格局，以AI赋能实现效率与精度的双重飞跃。该系统依托深度学习与计算机视觉核心技术，经过千万级工程图纸样本训练，能够像专业工程师一样“读懂”各类图纸，实现形位公差数据的全自动、高精度提取。

简会AI图纸识别系统具备极强的适配性，支持PDF、DWG、TIFF等多种文件格式，无论是清晰的电子图纸还是扫描件，即便存在30°歪斜等问题，系统也能通过自适应纠偏算法完成精准识别。针对ISO/GB全系列形位公差符号，包括平面度、圆度、位置度等，系统可快速解析公差框格、基准关系，将非结构化的图纸信息转化为结构化数据，一键导出XLSX等格式，无缝对接CAD、MES、ERP等企业现有系统，实现数据全流程贯通。

据悉，某汽车零部件企业引入该系统后，单张图纸形位公差提取时间从2小时缩短至15分钟，效率提升10倍以上，识别准确率高达95%+，年节省人工成本超400万元。简会AI图纸识别系统，用算法替代人力，将工程师从繁琐的重复劳动中解放出来，推动形位公差提取进入“自动驾驶”时代，为制造业数字化转型注入强劲动力。