簡述人工智能技術在先進制造業領域中的發展與應用

路致遠 蘇芊予

（1.四川省能源投資集團有限責任公司，四川成都 610000；2.四川省能投美姑新能源開發有限公司，四川涼山 616450）

0 引言

人工智能技術在制造領域中的應用可以助力實體經濟獲得更好的發展，并加快推進智能制造進程。不過從實際來看，雖然人工智能技術在制造業生產、研發、服務等領域得到了有效的運用與發展，但是在一些關鍵領域如人工智能技術與制造業的深度融合還不夠。比如，三維設計、仿真分析、生產控制、供應鏈管理等嚴重制約了制造業數字化、網絡化、智能化轉型，急需要加強人工智能技術在制造業領域中的應用研究與分析，并立足實際，采用有效措施進行優化改進，促使人工智能技術在先進制造業領域得到更加深入的發展與應用，助力我國達成建設制造強國的目標[1]。

1 人工智能技術的基本概念

1.1 內涵

人工智能簡稱為AI，其主要是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法和技術的一門學科。從根本上來講，人工智能是計算機科學的一個重要分支，它試圖通過了解智能的實質，生產出一種新的、可以以一種與人類智能相似的方式做出反映的智能機器，整個過程有了語言識別、機器人、專家系統等的支持，可以為社會各領域的發展賦能[2]。

1.2 層次

人工智能技術的3 個層次能力包括：（1）計算智能。機器本身就具備較強的儲存和計算能力，可以基于海量數據進行深度的學習，操作中也可以依托以往獲得的經驗，對當前環境進行科學的指導，并且隨著現代科學技術的不斷進步與發展，機器的儲存計算能力也在不斷增強，進而為非結構化數據價值挖掘奠定良好的基礎。（2）感知智能。當機器具備視覺、聽覺等能力以后，就可以解決數據結構化處理的問題，并支持用人類的溝通方式與用戶展開積極有效的互動，同時隨著語音、圖像等感知智能的不斷發展，機器也能通過各種傳感器直接感知周圍環境并進行處理，促使其更好地運行[3]。（3）認知智能。相較于計算和感知智能，認知智能更為復雜，可以像人一樣有理解、歸納、推理等能力，做出的決策更為科學合理。

2 人工智能技術在制造業領域中的主要應用場景

2.1 智能分揀

在制造業領域有許多需要分揀的作業，實際開展工作時若采用傳統的人工方式進行，不僅工作效率低下，而且投入成本比較高，采用工業機器人進行分揀作業，能夠起到減低成本、提高速度的作用。以分揀零件為例，在分揀零件時需要碼放整齊，工業機器人可以通過攝像頭直觀地看到零件，并有效利用機器學習技術，指導機器人有效掌握分揀零件的技術方法，使機器人的分揀水平也能與熟練工人相當，并且工作速度會更快。

2.2 設備管理

對工業機械設備的運行數據進行實時監測，并有效利用特征分析和機械學習技術，以實現對設備運行故障的有效預測，極大地降低非計劃性停機的發生概率，即便是工業機械設備出現了故障問題，也能依托人工智能技術對故障進行快速診斷和位置確定，助力這些故障問題得到切實可靠的解決。以數控機床為例，在生產運行活動開展期間，可以依托機器學習算法模型和智能傳感器技術對實際加工過程中的主軸轉數、進給速度、電流電壓等參數進行監測，并根據監測到的數據信息，科學地判斷何時進行換刀，切實保證設備運行安全性和產品實際加工精度[4]。

2.3 缺陷檢測

在制造業領域，開展基于機器視角的表面缺陷檢測應用已經十分常見，實際操作會充分利用機器視角可以在環境不斷變化的條件下快速識別產品表面微小和較為復雜的產品缺陷的優勢，及時發現產品表面存在污染物、表面裂縫損傷等問題，甚至可以將人工智能技術與3D 顯微鏡技術結合起來，促使這一工作性能達到納米級別，所生產產品的缺陷檢出率也會得到明顯的提高。以PVC 建筑管材為例，由于這類管材在生產包裝過程中極易出現表面劃傷、麻面水紋等問題，利用機器視覺自動進行管材表面雜質的檢測，能夠助力管材存在的質量問題得到及時發現與解決。

2.4 故障判斷

有效利用聲紋識別技術可以快速發現不良產品，并在比對聲紋庫中實現對故障的科學判斷，操作中要借助人工智能技術實現信號采集、數據儲存等自我學習全過程的自動化，并將兩項技術有效結合起來，促進產品質量控制能力與水平的提升。以汽車座椅調節器異音檢測為例，在開展工作時運用基于人工智能技術的噪聲檢測系統，不僅異音檢出率非常高，而且使汽車制造質量控制能力得到了提升。

2.5 智能決策

制造業企業在產品質量把關、業務經營管理、能源消耗管理等方面，可以有效利用機器學習、數據分析等人工智能技術，對制造企業的調度方式進行優化升級，并助力制造業企業決策能力的提升。以汽車智能生產系統為例，在實際運行過程中可以直接對異常生產調度數據進行采集，并完成決策樹異常原因診斷、機器學習優化決策調度等工作，最后將歷史調度決策過程獲得的實際生產性能指標作為訓練數據集，依托神經網絡算法對調度決策涉及的相關參數進行調優，確保調度決策滿足實際生產要求[5]。

2.6 數字孿生

在對數字孿生進行創建時，需要對人工智能、機器學習、傳感器數據等進行集成，在此基礎上建立一個可以實時更新的真實模型，以此支撐物理產品生命周期內各項活動的決策，實際操作中，可以先把復雜的非線性模型納入神經網絡中，并借助深度學習對有限的目標進行建立，最后基于該目標進行降階建模。以冷熱水管出水口流體與熱仿真為例，傳統模式下會使用16 核服務器，每次進行運算需要耗費較長的時間，而在降階建模進行運算時只需要幾分鐘就能夠完成，整體效率得到極大的提升。

2.7 創成設計

從本質上來講，創成設計是一個人機交互和自我創新的過程，尤其是一工程師進行產品設計時，有了系統的指引，就可以快速完成期望參數和性能條件的設置，涉及的內容包括材料、重量、體積等，再加上人工智能算法的支持，可以自動生產多種可行性實施方案，在對這些方案進行優劣對比后，從中選擇最優方案。目前在制造業領域應用較多的創成式算法主要有參數化系統、拓撲優化算法、遺傳算法等[6]。

2.8 鏈條優化

在人工智能技術的支持下，建立較為精準的需求預測模型可以實現銷量預測、需求導向決策等目標。甚至還可以在對外部數據進行仔細分析后，基于需求預測，制定庫存補貨策略。以控制生產管理成本為例，在掌握客戶未來需求方面，可以有效利用人工智能技術，基于經銷商客戶銷售和維護資料，對預測模型加以構建，結果表明預測準確度比較高[7]。

3 人工智能技術在先進制造業領域中的發展與應用

3.1 合理看待人工智能技術

人工智能技術在未來先進制造業領域的發展與應用中占據著十分重要的地位，只有合理看待人工智能在制造領域的應用與作用，才能夠有效推動人工智能技術與先進制造業的深度融合，相應舉措包括以下幾個方面。

（1）數字化是人工智能在制造業領域進行深度應用的前提，制造業企業在經營發展過程中，一旦脫離了制造業企業數字化發展的步伐，就不能進行制造業和人工智能技術深度融合，因此要積極推動制造業企業以人工智能技術為武器，快速完成企業各領域和各環節的數字化，使制造業企業在轉型升級過程中抓住發展的機遇。（2）人工智能并不是解決制造業企業數字化發展卡脖子的技術方法，實際操作中要將更多注意力放在解決制造業企業工業軟件、工業互聯網問題上面，并依托數字化轉型的關鍵技術促進人工智能與制造業的深度融合，由此現代制造業的發展也會打下堅實的基礎[8]。（3）人工智能不是治療制造業百病的妙藥，特別是在加快制造業創新升級的過程中，雖然人工智能技術的支持，可以為制造業企業創新發展提供許多助力，但是在實際操作中，不能將其作為眾多問題的主要抓手，還是要密切聯系制造業企業經營發展實際，對先進技術手段進行科學合理的運用，只有這樣才能滿足制造業企業發展的實質需求，使人工智能技術的優勢作用得到充分的發揮。

3.2 推進數字網絡智能制造

人工智能技術在先進制造業領域中獲得深度應用，要通過數字化、軟件化和網絡化得以實現，相應舉措包括以下幾個方面。

（1）積極發展工業傳感器，在現有的基礎上，對傳感器的種類進行豐富，并依托現代發展的信息網絡和人工智能技術不斷提高傳感器的精準度，在促進傳感器在工業數控裝備中的有效應用后，可以增強工業裝備數字化感知和數據采集分析能力。（2）加大研發設計制造類軟件，對工業設計、生產制造、管理控制等類型的工業軟件進行大力研發，促進工業軟件技術與工業裝備的深度融合，并在提高裝備軟件研發和控制能力方面，推動制造業企業獲得健康可持續的發展。（3）快速發展工業互聯網，依托現代信息網絡技術打造工業互聯網平臺，并借助這一平臺有效培育工業軟件產業生態圈，使研發設計、生產制造、物流銷售等環節呈現出互聯互通的特性，最終數據匯聚與流動也會一覽無余，為制造業人工智能的發展與深度應用打下堅實的基礎[9]。

3.3 加深關鍵領域融合應用

目前，人工智能技術在先進制造業領域中的應用與發展還不夠成熟，下一步要圍繞先進制造業的關鍵領域，促進人工智能技術與其進行深度融合，這些關鍵領域包括制造研發設計、制造業生產制造、制造業供應鏈管理等，只有加強人工智能技術在這些領域的深度應用，才能夠使人工智能在制造業釋放出更大的紅利，相應舉措包括以下幾個方面。

（1）促進人工智能在研發設計環節的應用，實際操作中要將注意力放在自動識別、虛擬設計、仿真分析等方面，不斷增強制造業企業虛擬設計、三維構建等能力，使得企業研發設計工作的開展變得更加方便、靈活和智能。（2）加強人工智能在生產制造環節的應用，操作中要借助人工智能技術，對制造業企業的生產全流程進行深度分析，并圍繞要素配置、節能降耗等重點內容對生產制造環節做出的決策進行優化，甚至是支持自動決策。（3）強化人工智能在供應鏈管理環節的應用，執行時可以從促進產業協同、動態需求響應等角度入手，對制造業領域涉及的上下游操作環節進行系統性的分析，并以制造業企業發展實際為主，借助人工智能技術，提高企業供應鏈對彈性和動態需求的響應能力，最終使制造業企業發展更上一個臺階。

4 結語

現代科學技術的不斷進步與發展，使人工智能技術在先進制造業領域中展開運用，并在帶動制造業加快創新改革的步伐中，使制造業發展煥發出嶄新的生命力。在實際操作中，要取得理想效果，就要對人工智能技術進行深入的了解，根據制造業企業自身發展實際，促進人工智能技術在產品設計研發、生產制造管理、供應鏈管理優化等環節的深度應用，進而在推進制造業數字化、網絡化轉型中創造更大的經濟效益，獲得長遠穩定的發展。