機械加工的智能化轉型關鍵技術與發展趨勢分析

李 峰

(黑龍江農業經濟職業學院，黑龍江 牡丹江 157041)

0 引言

機械加工制造行業是社會發展的基礎性行業，隨著社會經濟水平和科學技術水平的不斷提升，機械加工行業面臨著技術優化、精度提升、效率提高等眾多要求，機械行業的轉型升級成為了新時期的重要工作也是必須工作。從20世紀80年代開始，我國的機械制造技術開始進入快速發展時期，隨著數控制造設備的引進，機械加工行業的制造效率和制造能力得到了快速提升，如今我國的機械加工行業已經基本上實現了數控化生產，但與發達國家的生產水平相比，在制造環節、生產管理、人力資源等方面仍存在較大的差距，從機械加工業的世界技術來看，智能化機械加工已成為當前的主流，利用信息收集、智能處理、仿真模擬、柔性加工、數據共享等先進技術，能夠有效提高機械加工的效率，使機械加工的能力更上一個臺階。

1 機加行業的智能化水平現狀

近年來，我國機械行業自動化加工技術的發展較快，先進的生產機床能夠根據數控程序完成復雜的零件制造任務，但是自動化設備的制造過程仍必須由人工進行參與和決策，導致生產的效率較低，且產品的品質受到操作人員的影響較大。機械智能加工技術是在機械自動加工技術的基礎上發展而來的，具備工業4.0的技術特點，其應用能夠通過智能技術替代人力決策，有效提高生產效率和質量。只是我國的機械智能加工技術起步較晚，直到21世紀初，智能加工技術才在我國進行重點的研究與應用，如今我國很多先進的制造生產線，已經具備了智能加工技術的雛形，例如汽車智能生產線、食品智能生產線、零件柔性制造生產線等，在我國的一流企業中已經得到廣泛應用。

隨著國家對于機械加工制造行業的支持力度加大，機械制造及其相關行業的智能化水平得到了較大提升，但受到傳統生產習慣和生產模式的影響，智能化技術在機械加工行業的普及效率仍不盡人意，很多企業仍然堅持著傳統的單一生產模式，而大批量生產制造對于部分行業已不適用，采用智能化和柔性化的生產技術來迎合市場對機械制造產品的需求是現階段企業應當做的工作，但是受限于企業的經營成本和勞動密集型的生產模式，智能加工技術與我國現代制造業的融合仍有很多的工作要做。

2 機械加工智能化轉型的關鍵技術

2.1 自動控制技術

自動控制技術是機械智能化的基礎性技術，是機械裝備通過電氣控制實現自動動作執行的關鍵技術，自動控制技術通過特定的程序編制來控制電機、液壓開關、氣泵開關等裝置，從而實現相關動作的自動化執行。自動化技術的執行過程還需要依靠多種傳感器進行檢測，用于準確控制相關動作執行的時間、檢測動作是否執行到位等。通過自動控制技術能夠有效替代傳統機械加工過程中的重復單調的人力行為，并規避人工操作的危險因素，有利于形成高效率的自動化生產線，從而有效提高生產制造的效率。

2.2 人工智能技術

人工智能技術是機械加工智能化實施的大腦，人工智能技術的關鍵點在于計算機技術的發達程度，通過計算機程序來實現計算機類似人類的思維和邏輯判斷能力，并逐漸實現自動學習、知識存儲等功能。人工智能還必須配合圖像識別、信息識別、語音識別等功能，通過數據庫系統輔助判斷，并利用機器人技術進行相關動作的實施。人工智能技術的發展與社會的科學技術水平直接相關，現階段來看，智能制造業已經可以通過機械生產的智能管理系統來實現柔性化生產與個性化定制的需求，但這也只位于智能機械加工技術應用的初級階段，人工智能所能適應的工作條件是全方位的，其在機械加工領域的應用還有較多的功能和方向可以優化。

2.3 云計算技術

傳統的人工智能的計算能力受到程序制造者和設計者的能力限制，其實施中常存在著一定的不合理因素，而云計算雖然也是分步式計算的一類，但其具備著顯著的網絡化特征，能夠利用網絡實現效用計算、負載均衡、并行計算等復合式運算，云計算能夠將原本復雜的計算程序分解成為多個小計算程序，再通過眾多的網絡服務器計算后進行反饋，從而實現在極短的時間內完成大量數據的計算處理。計算技術在機械加工利用的應用不僅優化了智能加工過程的運算能力，還降低了計算機服務器等設備的購置成本，使智能技術的計算能力擴展實現了無限提升的可能。

2.4 物聯網技術

物聯網技術是在傳統的互聯網和信息網絡的基礎上發展而來，意在通過網絡技術實現人與物、物與物之間的相互聯系。在機械加工領域，物聯網技術主要依靠GPS技術、傳感器技術、條碼錄入技術、掃描技術等獲取加工產品的相關信息，使機械產品加工過程稱為可在網絡上被感知和處理的智能化過程。機械加工中的互聯網應用主要包括信息獲取、信息傳輸、信息處理、信息效能發揮等功能，使機械產品生產的過程不再是傳統的封閉環境和大批量訂單式模式，而是具備顯著柔性化特點的生產模式，能夠實現機械制造產品的最大適用性發揮，并縮短定制周期和降低制造成本。

2.5 神經網絡技術

神經網絡技術是一種復雜信息處理的先進技術，其通過模仿人類神經網絡行為特征來建設解決問題的算法模型。在機械加工過程中，很多零件的制造具有復雜性特點，例如復雜結構、曲面、光潔度、刀具選擇、加工順序等，這需要強大且快捷的信息處理速度，通過神經網絡技術進行向量乘法模式的運算，使模型算法的最終結構無限接近于人類最科學的思維結構，且在此過程中具有良好的容錯性、并行性特點，有利于機械加工做成自動決策的實施，顯著提升機械加工作業效率和實際品質。

3 機加行業智能化發展趨勢

智能加工技術依托了傳統的機械制造、自動化等技術，但其實施形式與傳統的機械加工存在著明顯的差異性，這要求機加行業在進行智能化升級的過程中必須積極轉變傳統觀念，使機加過程逐漸與智能技術相融合，逐漸實現全面智能化的應用。

(1)轉變傳統生產與管理理念。機械加工智能技術的快速普及需要不斷提升機加行業從業人員、管理人員的思想認識，使企業明確機械加工行業未來的發展趨勢，了解智能技術在加工領域應用的優勢所在，使其也能夠主動引進先進的智能加工技術和設備。同時生產的技術工人、管理者也要定期技能培訓和理念升級，為機械加工行業向智能制造、智能管理方向發展創造良好的條件。

(2)豐富制造方式，實現技術升級。隨著智能加工技術的應用，對于加工適用性的需求顯著提升，在智能化控制和生產制造的過程中，由于采用無人化管理，針對客戶復雜的產品需求，生產制造的能力也必須大幅提升。在金屬切割等傳統的制造模式基礎上，積極引進3D打印、反求技術等先進的生產技術，使傳統的減材制造與新式的增材制造相結合，探索出成本與效率的最佳匹配關系，使智能加工的適用面不斷拓寬。

(3)突破地理條件限制，實現優勢資源共享。在智能加工和網絡技術的支持下，未來的加工行業也將不局限于單一車間、生產線的制造模式，而是向著網絡化優勢資源共享的模式發展。機加行業能夠通過網絡自動選擇全國各地的適合機械進行產品制造，不僅減少生產場地、生產線的建造成本，還能有效提高加工品質。

4 結語

智能機械加工技術的發展對于我國機械及其相關行業的工作實施提供了強有力的助力，眾多先進技術的應用不僅解放了工業生產力，還使設計、生產、銷售等各個環節形成有效銜接，使生產技術與生產設備實現最佳化融合，顯著提高機械加工行業的生產能力，實現資源、環境、成本、效率、人員的最佳化匹配。

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