人工智能與標準化算法在智能制造中的應用探索

Exploration of the Application of Artificial Intelligence and Standardized Algorithm in Intelligent Manufacturing

CHEN Ying（Yuncheng Advanced Normal College）

Abstract： In the field of intelligent manufacturing， optimizing production process and scheduling， realizing accurate intelligent control， predictive maintenance and fault prediction， and promoting supply chain optimization and intelligent management have become key research directions. At present， enterprises are faced with challenges such as production efficiency improvement， cost control and market competition. It is necessary to introduce artificial intelligence and standardized algorithms， combined with intelligent algorithms such as genetic algorithm and particle swarm algorithm， to carefully optimize production tasks and resource scheduling and realize intelligent upgrading of production lines. At the same time， it is necessary to use machine vision， deep learning and other technologies to carry out high-precision and high-speed product testing， combined with big data analysis to achieve automatic diagnosis and intelligent decision-making of quality problems. In addition， it is essential to use sensors to collect equipment operation data， and apply random forest， deep learning network and other algorithms to establish a prediction model， so as to achieve predictive maintenance and fault prediction of equipment.

Keywords： artificial intelligence， algorithm， standardization， intelligent manufacturing

0 引 言

隨著智能制造技術的快速發展，企業正積極探索如何利用智能算法與先進技術，實現生產效率與產品質量的雙重提升。優化生產流程與調度成為首要任務，通過引入遺傳算法、粒子群算法等智能技術，企業力求找到最優的生產調度方案。同時，為了實現精確的質量控制，智能檢測與大數據分析技術被廣泛應用，確保產品質量的穩定可靠。此外，設備的預測性維護與供應鏈的智能化管理也是企業不可忽視的重要方面，這些舉措共同構成了智能制造領域的核心競爭力。

1 優化生產流程與調度

在智能制造領域，相關單位通過引入人工智能與標準化算法，顯著提升了生產效率。為了進一步增強這一成效，關鍵在于優化生產流程和調度，工作人員積極嘗試將智能算法與遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法等相結合，針對生產任務和資源調度進行細致優化。這些算法模擬自然界的優化過程，如遺傳進化、群體覓食等，力求找到最優或近似最優的調度方案。在實施過程中，智能算法深度融合智能制造的訂單需求、設備狀態及人力資源，旨在挖掘設備與人力的最大潛力，核心在于提高資源利用效率，從而有效控制生產成本。與此同時，企業需緊密配合人工智能與物聯網系統，實時采集生產線上的數據信息，如設備狀態、生產進度等，并基于人工智能技術實現快速分析與決策。通過人工智能評估設備的綜合效能和人員效率，識別可改進之處。同時，利用實時數據分析，精準定位生產瓶頸及影響生產線節奏的關鍵工序，引導現場人員進行專項分析與精細化調整。在智能調度層面，企業借助預測規則和算法，自動調整生產參數與流程，靈活應對各類生產需求，確保智能制造實現柔性化生產，大幅減少人為因素導致的浪費。在此過程中，工程師需確保算法的一致性與可移植性，為生產流程的標準化與規范化奠定基礎。同時，促進不同企業與部門間的算法共享與應用，有效降低算法開發與維護成本，提升使用效益[1]。

某汽車制造公司，在面對日益增長的訂單需求和激烈的市場競爭時，決定引入智能制造技術以提升生產效率與降低成本。該項目聚焦于優化生產流程與調度，旨在通過人工智能與標準化算法的結合，實現生產線的智能化升級。首先，公司引入了遺傳算法、粒子群算法和模擬退火算法等多種智能算法，與現有的生產任務和資源調度系統相結合。這些算法模擬自然界的優化機制，如遺傳進化中的自然選擇和群體覓食中的協作策略，從而尋求最優或近似最優的生產調度方案。據初步統計，引入這些算法后，生產線的整體效率提升了約 15% ；其次，在實施過程中，智能算法深度融入公司的訂單管理系統、設備監控系統和人力資源管理系統。通過實時分析訂單需求、設備狀態和人力資源配置，算法能夠動態調整生產計劃，確保設備與人力的最大化利用。其中，某次訂單激增時，算法自動調配了閑置設備和加班人員，使生產效率在短時間內提升了20% ，同時有效控制了加班成本；再者，公司與物聯網系統緊密配合，實時采集生產線上的數據，如設備運行狀態、生產進度等?；谶@些數據，人工智能系統能夠迅速識別生產瓶頸和關鍵工序。通過分析設備綜合效能數據，工程師發現某臺沖壓機的故障率偏高，隨后進行了針對性維修，使設備故障率降低了 30% 。同時，利用實時數據分析，公司精準定位了影響生產線節奏的關鍵工序，如焊接工序的瓶頸問題，通過引入自動化焊接設備，使該工序的生產效率提升了 40% 。

2 實現精確的智能控制

在智能制造領域，實現精準的質量控制至關重要，工程師利用智能檢測與識別系統，結合機器視覺、深度學習等技術，對產品進行高精度、高速度的檢測，涵蓋表面缺陷、尺寸精度、形狀合規性等多個方面。通過訓練深度學習模型，系統能夠自動分類與識別產品圖像或數據，迅速判斷產品質量是否達標。與此同時，工程師同步運用大數據分析技術，對生產過程中的質量數據進行實時監測與深入分析。這包括產品合格率、缺陷類型及分布、生產參數與質量關聯等數據的全面評估?；跀祿治鼋沂镜囊幝膳c趨勢，工程師能夠預測未來可能出現的質量問題，并提前采取有效的預防措施。在此期間，企業積極構建質量控制系統，借助人工智能技術實現質量問題的自動診斷與智能決策，這有助于優化生產措施、改善生產參數。因此，企業在智能控制方面逐步建立一套完善的控制流程，涵蓋智能檢測與識別、數據分析與預測、智能決策與優化等環節。依托人工智能算法與標準化模型，企業對質量問題進行精細化把關，確保產品質量穩定可靠[2]。

高端電子消費品制造商，為提升產品質量和競爭力，在其生產線中全面引入智能制造技術，特別是強化智能控制環節。項目旨在通過高精度、高速度的智能檢測與識別系統，結合大數據分析，實現產品質量的全面把控；在智能檢測與識別方面，工程師們部署了一套基于機器視覺和深度學習的智能檢測系統。該系統能夠對產品進行全方位、多角度的檢測，涵蓋表面缺陷、尺寸精度、形狀合規性等多個維度；在智能手機屏幕檢測中，該系統利用深度學習模型，對屏幕圖像進行自動識別，準確檢測出微小的劃痕、色差等問題，檢測精度高達 99.8% 。同時，檢測速度也大幅提升，相比傳統人工檢測，效率提高了近5倍；接著，為了進一步提升質量控制水平，工程師們同步運用大數據分析技術，對生產過程中的質量數據進行實時監測與深入分析。他們構建了一個質量數據平臺，集成了產品合格率、缺陷類型及分布、生產參數與質量關聯等多維度數據。通過對這些數據的全面評估，工程師們能夠迅速發現生產過程中的質量問題及其根源，通過分析某批次手機攝像頭的合格率數據，工程師們發現合格率下降與特定生產設備的參數設置有關，及時調整后，合格率迅速回升至正常水平。

3 預測性維護與故障預測

在智能制造領域，生產過程高度自動化，機械設備成為生產活動的主力軍。因此，做好設備的預測性維護與故障預測，成為提升生產水平的關鍵途徑。相關單位利用傳感器收集設備運行數據，如溫度、振動、壓力、油液參數等，為預測性維護提供堅實基礎，這些數據構建出完整的設備運行模型與狀態圖譜。在實踐過程中，工程師運用隨機森林、深度學習網絡等算法，建立預測模型，使模型學習設備故障的規律與特征，以期在未來實現對故障的精準預測與評估。隨后，企業將訓練好的模型應用于實時數據，對設備運行狀態進行持續監測與分析。一旦設備出現異常或即將發生故障，模型能夠迅速發出預警信息，為企業提供寶貴的時間窗口安排維護活動[3]。基于模型的預測結果，企業能夠制定科學合理的維護決策。比如，根據預測模型的結果提前預訂所需的維修零部件，有效避免緊急維修導致的物料短缺與成本上升。這一舉措不僅提高了設備的可靠性，還降低了維護成本，為企業的持續生產提供了有力保障[4]。

某風電企業為了提升設備維護效率，引入了先進的傳感器技術，全面收集風力發電機的運行數據。這些傳感器能夠實時監測發電機的溫度、振動頻率、葉片壓力以及齒輪箱油液參數等關鍵指標，為后續的預測性維護提供了詳實的數據支持。據統計，該風電場共部署了超過200個傳感器，每日收集的數據量高達數百萬條，這些數據構成了風力發電機運行的全面圖譜。在數據收集的基礎上，該企業組建了一支專業的數據分析團隊，運用隨機森林算法與深度學習網絡等前沿技術，構建了風力發電機的故障預測模型。通過不斷訓練與優化，模型逐漸掌握了發電機故障發生的規律與特征，實現了對潛在故障的精準預測。在一次模型測試中，該模型成功預測了一臺發電機齒輪箱軸承即將出現的磨損故障，預測準確率高達 95% ，為企業的預防性維護提供了有力的技術支撐。隨后，該企業將訓練好的模型應用于風力發電機的實時數據監測與分析。一旦模型檢測到發電機運行狀態出現異?；蚣磳l生故障，系統會立即發出預警信息，通知維護團隊進行及時處理。這一舉措顯著提升了故障響應速度，為企業贏得了寶貴的維修時間窗口。據統計，實施預測性維護后，該風電場的設備故障停機時間減少了 30% ，有效提升了整體運營效率。

4 推動供應鏈優化與智能化管理

供應鏈管理模式是智能制造的重要特征之一，相關單位利用人工智能技術，對歷史銷售數據、市場趨勢、消費者行為等多維度信息進行分析，實現對供應鏈中需求的精準預測。這有助于企業提前規劃生產與采購計劃，有效避免庫存積壓，真正實現JIT（準時制）生產。在此過程中，企業還需同步配合實時庫存數據與銷售預測，對庫存進行動態管理。當庫存水平接近安全庫存時，系統會自動觸發補貨或生產指令，確保庫存保持在安全水平。同時，在自動化與智能化管理方面，企業依托人工智能與標準化算法，構建起自動化倉儲與物流體系，實現智能調度與排配。工程師利用相關算法工具，實時監控供應鏈各環節的運營狀況。一旦出現潛在風險，系統會立即發出預警，提醒供應鏈上的企業采取有效應對措施。此外，企業還利用區塊鏈技術，實現供應鏈各方交易的透明化、可追溯性與不可篡改性，有效降低欺詐風險，提升供應鏈的信任度與穩定性，這一系列舉措共同推動了供應鏈的持續優化與智能化管理水平的提升[5]。

5 結 語

總體來說，智能制造技術的引入與應用，為企業帶來了生產效率與產品質量的顯著提升。通過優化生產流程與調度、實現精確的智能控制、開展預測性維護與故障預測以及推動供應鏈優化與智能化管理，企業不僅提高了生產效率與產品質量，還降低了生產成本與維護成本。后續，隨著智能技術的不斷發展與創新，智能制造領域將迎來更多的機遇與挑戰，企業需要不斷探索與實踐，以適應市場的不斷變化與需求。

參考文獻

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[4] 韓世鵬.生成式人工智能算法備案的法律屬性與控制路徑[J].河南財經政法大學學報，2024，39（2）：119-128.

[5] 鄧悅，許弘楷，王詩菲.人工智能風險治理：模式、工具與策略[J].改革，2024（1）：144-158.

作者簡介

陳穎，碩士研究生，助教，研究方向為人工智能應用。

（責任編輯：劉憲銀）