简述人工智能技术在先进制造业领域中的发展与应用

路致远 苏芊予

（1.四川省能源投资集团有限责任公司，四川成都 610000；2.四川省能投美姑新能源开发有限公司，四川凉山 616450）

0 引言

人工智能技术在制造领域中的应用可以助力实体经济获得更好的发展，并加快推进智能制造进程。不过从实际来看，虽然人工智能技术在制造业生产、研发、服务等领域得到了有效的运用与发展，但是在一些关键领域如人工智能技术与制造业的深度融合还不够。比如，三维设计、仿真分析、生产控制、供应链管理等严重制约了制造业数字化、网络化、智能化转型，急需要加强人工智能技术在制造业领域中的应用研究与分析，并立足实际，采用有效措施进行优化改进，促使人工智能技术在先进制造业领域得到更加深入的发展与应用，助力我国达成建设制造强国的目标[1]。

1 人工智能技术的基本概念

1.1 内涵

人工智能简称为AI，其主要是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的一门学科。从根本上来讲，人工智能是计算机科学的一个重要分支，它试图通过了解智能的实质，生产出一种新的、可以以一种与人类智能相似的方式做出反映的智能机器，整个过程有了语言识别、机器人、专家系统等的支持，可以为社会各领域的发展赋能[2]。

1.2 层次

人工智能技术的3 个层次能力包括：（1）计算智能。机器本身就具备较强的储存和计算能力，可以基于海量数据进行深度的学习，操作中也可以依托以往获得的经验，对当前环境进行科学的指导，并且随着现代科学技术的不断进步与发展，机器的储存计算能力也在不断增强，进而为非结构化数据价值挖掘奠定良好的基础。（2）感知智能。当机器具备视觉、听觉等能力以后，就可以解决数据结构化处理的问题，并支持用人类的沟通方式与用户展开积极有效的互动，同时随着语音、图像等感知智能的不断发展，机器也能通过各种传感器直接感知周围环境并进行处理，促使其更好地运行[3]。（3）认知智能。相较于计算和感知智能，认知智能更为复杂，可以像人一样有理解、归纳、推理等能力，做出的决策更为科学合理。

2 人工智能技术在制造业领域中的主要应用场景

2.1 智能分拣

在制造业领域有许多需要分拣的作业，实际开展工作时若采用传统的人工方式进行，不仅工作效率低下，而且投入成本比较高，采用工业机器人进行分拣作业，能够起到减低成本、提高速度的作用。以分拣零件为例，在分拣零件时需要码放整齐，工业机器人可以通过摄像头直观地看到零件，并有效利用机器学习技术，指导机器人有效掌握分拣零件的技术方法，使机器人的分拣水平也能与熟练工人相当，并且工作速度会更快。

2.2 设备管理

对工业机械设备的运行数据进行实时监测，并有效利用特征分析和机械学习技术，以实现对设备运行故障的有效预测，极大地降低非计划性停机的发生概率，即便是工业机械设备出现了故障问题，也能依托人工智能技术对故障进行快速诊断和位置确定，助力这些故障问题得到切实可靠的解决。以数控机床为例，在生产运行活动开展期间，可以依托机器学习算法模型和智能传感器技术对实际加工过程中的主轴转数、进给速度、电流电压等参数进行监测，并根据监测到的数据信息，科学地判断何时进行换刀，切实保证设备运行安全性和产品实际加工精度[4]。

2.3 缺陷检测

在制造业领域，开展基于机器视角的表面缺陷检测应用已经十分常见，实际操作会充分利用机器视角可以在环境不断变化的条件下快速识别产品表面微小和较为复杂的产品缺陷的优势，及时发现产品表面存在污染物、表面裂缝损伤等问题，甚至可以将人工智能技术与3D 显微镜技术结合起来，促使这一工作性能达到纳米级别，所生产产品的缺陷检出率也会得到明显的提高。以PVC 建筑管材为例，由于这类管材在生产包装过程中极易出现表面划伤、麻面水纹等问题，利用机器视觉自动进行管材表面杂质的检测，能够助力管材存在的质量问题得到及时发现与解决。

2.4 故障判断

有效利用声纹识别技术可以快速发现不良产品，并在比对声纹库中实现对故障的科学判断，操作中要借助人工智能技术实现信号采集、数据储存等自我学习全过程的自动化，并将两项技术有效结合起来，促进产品质量控制能力与水平的提升。以汽车座椅调节器异音检测为例，在开展工作时运用基于人工智能技术的噪声检测系统，不仅异音检出率非常高，而且使汽车制造质量控制能力得到了提升。

2.5 智能决策

制造业企业在产品质量把关、业务经营管理、能源消耗管理等方面，可以有效利用机器学习、数据分析等人工智能技术，对制造企业的调度方式进行优化升级，并助力制造业企业决策能力的提升。以汽车智能生产系统为例，在实际运行过程中可以直接对异常生产调度数据进行采集，并完成决策树异常原因诊断、机器学习优化决策调度等工作，最后将历史调度决策过程获得的实际生产性能指标作为训练数据集，依托神经网络算法对调度决策涉及的相关参数进行调优，确保调度决策满足实际生产要求[5]。

2.6 数字孪生

在对数字孪生进行创建时，需要对人工智能、机器学习、传感器数据等进行集成，在此基础上建立一个可以实时更新的真实模型，以此支撑物理产品生命周期内各项活动的决策，实际操作中，可以先把复杂的非线性模型纳入神经网络中，并借助深度学习对有限的目标进行建立，最后基于该目标进行降阶建模。以冷热水管出水口流体与热仿真为例，传统模式下会使用16 核服务器，每次进行运算需要耗费较长的时间，而在降阶建模进行运算时只需要几分钟就能够完成，整体效率得到极大的提升。

2.7 创成设计

从本质上来讲，创成设计是一个人机交互和自我创新的过程，尤其是一工程师进行产品设计时，有了系统的指引，就可以快速完成期望参数和性能条件的设置，涉及的内容包括材料、重量、体积等，再加上人工智能算法的支持，可以自动生产多种可行性实施方案，在对这些方案进行优劣对比后，从中选择最优方案。目前在制造业领域应用较多的创成式算法主要有参数化系统、拓扑优化算法、遗传算法等[6]。

2.8 链条优化

在人工智能技术的支持下，建立较为精准的需求预测模型可以实现销量预测、需求导向决策等目标。甚至还可以在对外部数据进行仔细分析后，基于需求预测，制定库存补货策略。以控制生产管理成本为例，在掌握客户未来需求方面，可以有效利用人工智能技术，基于经销商客户销售和维护资料，对预测模型加以构建，结果表明预测准确度比较高[7]。

3 人工智能技术在先进制造业领域中的发展与应用

3.1 合理看待人工智能技术

人工智能技术在未来先进制造业领域的发展与应用中占据着十分重要的地位，只有合理看待人工智能在制造领域的应用与作用，才能够有效推动人工智能技术与先进制造业的深度融合，相应举措包括以下几个方面。

（1）数字化是人工智能在制造业领域进行深度应用的前提，制造业企业在经营发展过程中，一旦脱离了制造业企业数字化发展的步伐，就不能进行制造业和人工智能技术深度融合，因此要积极推动制造业企业以人工智能技术为武器，快速完成企业各领域和各环节的数字化，使制造业企业在转型升级过程中抓住发展的机遇。（2）人工智能并不是解决制造业企业数字化发展卡脖子的技术方法，实际操作中要将更多注意力放在解决制造业企业工业软件、工业互联网问题上面，并依托数字化转型的关键技术促进人工智能与制造业的深度融合，由此现代制造业的发展也会打下坚实的基础[8]。（3）人工智能不是治疗制造业百病的妙药，特别是在加快制造业创新升级的过程中，虽然人工智能技术的支持，可以为制造业企业创新发展提供许多助力，但是在实际操作中，不能将其作为众多问题的主要抓手，还是要密切联系制造业企业经营发展实际，对先进技术手段进行科学合理的运用，只有这样才能满足制造业企业发展的实质需求，使人工智能技术的优势作用得到充分的发挥。

3.2 推进数字网络智能制造

人工智能技术在先进制造业领域中获得深度应用，要通过数字化、软件化和网络化得以实现，相应举措包括以下几个方面。

（1）积极发展工业传感器，在现有的基础上，对传感器的种类进行丰富，并依托现代发展的信息网络和人工智能技术不断提高传感器的精准度，在促进传感器在工业数控装备中的有效应用后，可以增强工业装备数字化感知和数据采集分析能力。（2）加大研发设计制造类软件，对工业设计、生产制造、管理控制等类型的工业软件进行大力研发，促进工业软件技术与工业装备的深度融合，并在提高装备软件研发和控制能力方面，推动制造业企业获得健康可持续的发展。（3）快速发展工业互联网，依托现代信息网络技术打造工业互联网平台，并借助这一平台有效培育工业软件产业生态圈，使研发设计、生产制造、物流销售等环节呈现出互联互通的特性，最终数据汇聚与流动也会一览无余，为制造业人工智能的发展与深度应用打下坚实的基础[9]。

3.3 加深关键领域融合应用

目前，人工智能技术在先进制造业领域中的应用与发展还不够成熟，下一步要围绕先进制造业的关键领域，促进人工智能技术与其进行深度融合，这些关键领域包括制造研发设计、制造业生产制造、制造业供应链管理等，只有加强人工智能技术在这些领域的深度应用，才能够使人工智能在制造业释放出更大的红利，相应举措包括以下几个方面。

（1）促进人工智能在研发设计环节的应用，实际操作中要将注意力放在自动识别、虚拟设计、仿真分析等方面，不断增强制造业企业虚拟设计、三维构建等能力，使得企业研发设计工作的开展变得更加方便、灵活和智能。（2）加强人工智能在生产制造环节的应用，操作中要借助人工智能技术，对制造业企业的生产全流程进行深度分析，并围绕要素配置、节能降耗等重点内容对生产制造环节做出的决策进行优化，甚至是支持自动决策。（3）强化人工智能在供应链管理环节的应用，执行时可以从促进产业协同、动态需求响应等角度入手，对制造业领域涉及的上下游操作环节进行系统性的分析，并以制造业企业发展实际为主，借助人工智能技术，提高企业供应链对弹性和动态需求的响应能力，最终使制造业企业发展更上一个台阶。

4 结语

现代科学技术的不断进步与发展，使人工智能技术在先进制造业领域中展开运用，并在带动制造业加快创新改革的步伐中，使制造业发展焕发出崭新的生命力。在实际操作中，要取得理想效果，就要对人工智能技术进行深入的了解，根据制造业企业自身发展实际，促进人工智能技术在产品设计研发、生产制造管理、供应链管理优化等环节的深度应用，进而在推进制造业数字化、网络化转型中创造更大的经济效益，获得长远稳定的发展。