鋼格板產品屬于定制加工的特制產品，其最終產品的設計加工是以半成品的標準原板為原材料，根據產品使用環境要求在生產車間分板切割。產品多在用戶施工現場安裝。鋼格板的分板合理性直接決定了產品是否能夠準確安裝和滿足設計要求。分板設計需要綜合考慮各種影響因素：如設備避讓，鋼結構連接凸起部分的避讓，確保鋼格板扁鋼方向的合理受力及支撐，便于現場安裝等。
為在滿足使用要求的前提下最大限度的利用原板材料，鋼格板分板設計時需要反復比較設計方案以得出最佳方案。設計過程中技術人員的設計經驗是影響分板設計效率，分板設計準確性和原板材料利用率的關鍵因素。目前格板生產廠家普遍采用二次開發的插件幫助分板設計。與早期的手工分板設計相比，設計效率有明顯提高。解決鋼格板的分板及剪切的部分人工工作，但不足之處對鋼格板分板的合理性，沒有進行評估及建議；對材料的有效利用性，也沒有進行校驗；因此目前的平均原材料的利用率不到80%；其次鋼格板分板設計過程中的人工操作和判斷還是比較多，修改設計時常常需要重復整個分板過程，及其不便，費時，導致設計效率因人而異；缺少高效的復核手段，只能人工檢查，費時費力，容易漏掉問題；沒有即時的設計準確性和原板材料的利用率評估數據。
基于機器學習的鋼格板智能分板方法，其能夠有效提高分板效率以及原材料的利用率，同時降低勞動強度，避免不必要的時間成本及勞力的投入。基于機器學習的鋼格板智能分板方法，方法基于CAD中的二次插件進行具體分板設計，首先建立學習數據庫，學習數據庫中存儲有鋼格板設計案例，并獲得鋼格板分板所需要的幾何信息及材料信息；
其次錄入鋼格板原板的具體參數，錄入客戶的設定文檔，在鋼格板處根據客戶參數要求進行初步的分板線條的確立；使用學習數據庫對初步確立的分板線條進行深度學習訓練，形成優化調整后的鋼格板分板方案。調用CAD中的設計初步完成的鋼格板的參數與學習數據庫中確立的鋼板參數閾值進行比較；再次人工確認鋼格板分板方案的細節，并進行修改及調整，在修改調整的過程中，如果手動修改輪廓線的某一段，自動完成其它輪廓線的調整；生成最終的設計文檔。
基于機器學習的鋼格板智能分板方法，其通過對以往設計案例的分析，獲得設計知識，結合具體產品的條件完對鋼格板布局的合理性，進行評估，具體評估的過程包括：
安全性評估：對應鋼結構條件看板塊的長度是否合理；支撐距離是否有問題；安裝性評估：對應現場安裝環境條件看板塊重量是否合理，是否與梁、其它設備有碰撞(如果板塊有非平行的槽，安裝是一般會有問題)；
工藝性評估：對應生產加工條件；通過檢查鋼格板的幾何信息，可以發現難以加工的地方；同時可以檢查圖紙的一些問題，如包邊的工藝信息是否完善；客戶設計要求是否完全合理等問題；
材料使用效率的評估：與半成品原板面積相比較的得出利用率，通過優化標準板塊的使用，減少材料的浪費，多套方案中取材料利用率最高。
基于以上幾方面的合理性評估，實現對材料的有效利用性進行校驗，并形成完整的系統性設計方案，設計人員簡單操作完成分板設計。在本方法的處理過程中，盡量減少了人工干預，提高自動化操作的部分，提供更多的輔助功能，加快設計過程，通過對因為修改而重復的操作設計部分，進行自動錄制并重播的方式，減少操作步驟，節省時間及減少誤操作。
