王可凡

（河北省石家莊二中實驗學校，河北石家莊，051430）

0 引言

隨著工業(yè)技術和智能信息化的迅猛發(fā)展，德國提出了工業(yè)4.0戰(zhàn)略，順應了當前世界科技發(fā)展形勢。同時，人工智能對大數(shù)據(jù)的處理，使工業(yè)生產(chǎn)可以達到更高水平。這是因為人工智能具有深度學習的能力，可以通過已獲得的數(shù)據(jù)進行控制、監(jiān)控以及設備狀態(tài)預測，并通過建立神經(jīng)網(wǎng)絡達到自我學習的目的。在此基礎之上，工業(yè)生產(chǎn)便可以以人工智能為依托，達到先進的智能化要求。作為計算機科學技術領域的一大分支，人工智能實際上是傳統(tǒng)計算機的一個延伸。但傳統(tǒng)計算機僅能夠對邏輯數(shù)據(jù)進行收集、處理，無法達到對抽象大數(shù)據(jù)的處理要求?？梢姡斯ぶ悄茉陧槕I(yè)4.0智能化的基礎上，從工業(yè)生產(chǎn)獲得的數(shù)據(jù)中拓展、模擬，并在對應的情況中做出相應的反應，具有效率高、精確度好、運用范圍廣等優(yōu)勢。

因此，本文正是基于將人工智能與工業(yè)4.0的結合，主要分析人工智能借助工業(yè)4.0在工業(yè)現(xiàn)場中的應用，為進一步開展該領域的學習與實際應用提供準備。

1 基本概念

1.1 人工智能

人工智能第一次是在1956年提出的，當時其主要是作為可體現(xiàn)出智能行為的硬件或軟件形式出現(xiàn)的。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展以及深度學習的出現(xiàn)，人工智能的應用領域正在不斷拓展[1]，其中典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡結構如圖1所示。

圖1 一種典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型

人工智能的學習方式主要是通過借助先進的處理器建立類似圖1所示的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，來模擬人腦對數(shù)據(jù)處理的思維，通常都是由多層結構組成，分別為輸入層、隱含層和輸出層，其中最為關鍵的是隱含層，通過隱含層中復雜的算法實現(xiàn)模擬人工的工作過程。其一般工作過程可描述為：

首先通過輸入層感知外部環(huán)境數(shù)據(jù)信息，接著進入隱含層進行數(shù)據(jù)處理，如線性變換、聚類分類等算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能處理，特別地隱含層是根據(jù)實際應用需要進行特定設計，經(jīng)過處理后得到目標結果傳送到輸出層以供后續(xù)使用。本質上，每一層都有其對應的算法，每一層對應的輸出即為下一層對應的輸入，借助這種數(shù)據(jù)處理流程，實現(xiàn)模擬人腦的神經(jīng)元工作機制[2]，從而得到對有關初始數(shù)據(jù)的學習結果。

1.2 工業(yè) 4.0

工業(yè)4.0是伴隨前三次工業(yè)革命而來的，以建設數(shù)字化產(chǎn)品服務的生產(chǎn)模式和推進工業(yè)生產(chǎn)智能化為目的的革命進程。工業(yè)革命的發(fā)展經(jīng)歷了18世紀末“蒸汽時代”的第一次工業(yè)革命。20世紀初“電氣時代”的第二次工業(yè)革命后，人類真正意義上進入了大工業(yè)生產(chǎn)的時代。經(jīng)歷了“科技時代”的第三次工業(yè)革命之后，人類開始向更加智能化、自動化的工業(yè)4.0時代邁進[4]，其進程如圖2所示。

圖2 工業(yè)革命歷程示意圖

工業(yè)4.0的前提是信息技術，本質是物聯(lián)網(wǎng)技術的應用，實現(xiàn)向增強型分散控制模式的轉變，以徹底改變集中式控制方式，最終以建立高度靈活、高度數(shù)字化和高度人性化的生產(chǎn)模式，實現(xiàn)生產(chǎn)全過程的信息融合，實現(xiàn)產(chǎn)品與服務價值的提升。典型的工業(yè)4.0應用示意如圖3所示。

工業(yè)4.0[2][5]主要是以實現(xiàn)智能工廠、智能生產(chǎn)、智能物流為目標。其中智能工廠是以智能化生產(chǎn)為任務，通過信息技術為手段，實現(xiàn)生產(chǎn)設施的網(wǎng)絡化，并運用到智能生產(chǎn)與智能物流中。智能生產(chǎn)過程則是通過智能設備的應用為現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)及產(chǎn)品的供應創(chuàng)造條件，并在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術的協(xié)助下實現(xiàn)由原料到生產(chǎn)過程再到最終的智能物流運輸?shù)慕y(tǒng)一調配。

圖3 典型的工業(yè)4.0應用示意圖

2 人工智能在工業(yè)4.0中的應用

工業(yè)4.0的目標是實現(xiàn)生產(chǎn)過程從傳統(tǒng)的信息化向智慧化轉變，因此人工智能技術是基礎。從相關文獻可知，當前人工智能在工業(yè)4.0中的應用主要集中在現(xiàn)場控制、現(xiàn)場監(jiān)控、生產(chǎn)過程、狀態(tài)預測等領域[6]。

2.1 現(xiàn)場智能控制技術

工業(yè)4.0的核心目的是實現(xiàn)現(xiàn)場設備的數(shù)字化、自動化與智能化，因此主要表現(xiàn)形式便是對現(xiàn)場控制實現(xiàn)智能化，當前現(xiàn)場智能控制技術有基于專家系統(tǒng)、模糊控制、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和基于遺傳算法的優(yōu)化。本文主要基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡闡述現(xiàn)場智能控制技術與工業(yè)4.0的融合實現(xiàn)，人工智能的控制器結構如圖4所示。

圖4 人工智能控制器結構示意圖

借助人工智能控制器實現(xiàn)現(xiàn)場設備的智能控制，在一定程度上具有對工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的智能化處理能力，同時也可以進一步將人工智能運用到工業(yè)生產(chǎn)流水線的控制系統(tǒng)中，能夠節(jié)約人力、提高準確率、降低誤操作率。

2.2 現(xiàn)場智能監(jiān)控技術

安全監(jiān)控是現(xiàn)場生產(chǎn)十分重要的環(huán)節(jié)，對現(xiàn)場安全具有重要作用。其主要是結合圖像處理、計算機視覺與模式識別技術對圖像進行分類處理，因此可以借助人工智能技術實現(xiàn)對圖像信息的智能化處理。如實現(xiàn)對現(xiàn)場動態(tài)狀態(tài)的跟蹤分析、借助人臉識別、虹膜識別實現(xiàn)智能化的生產(chǎn)監(jiān)督與管理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢就是對圖像的分析與處理，可以將現(xiàn)場大量的圖片進行實時處理，并通過其分析網(wǎng)絡對當前設備情況進行實時監(jiān)控，對出現(xiàn)的特殊情況進行警報或直接進行處理，為現(xiàn)場生產(chǎn)制造提供堅強的安全防護。

2.3 智能生產(chǎn)制造系統(tǒng)

現(xiàn)場智能制造系統(tǒng)通常由現(xiàn)場智能機器人和后端的專家系統(tǒng)構成，其一般結構如圖5所示。

圖5 智能制造系統(tǒng)組成

智能生產(chǎn)制造系統(tǒng)是在信息技術基礎之上，建立生產(chǎn)管理信息系統(tǒng)，并借助工業(yè)4.0平臺實現(xiàn)制造過程的高度柔性和集成特點，利用人工智能模擬實現(xiàn)專家系統(tǒng)的智能分析、智能處理和決策控制，進而取代部分人腦工作，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的智能優(yōu)化、智能控制，如建立設備的智能化控制系統(tǒng)、設備的智能化檢測，以及生產(chǎn)計劃的智能化調度等，最終達到現(xiàn)場全過程的智能化生產(chǎn)。

2.4 設備狀態(tài)預測維護

現(xiàn)場生產(chǎn)設備的健康狀態(tài)關系實際生產(chǎn)的效率，也直接關系著產(chǎn)品的生產(chǎn)質量，一旦設備出現(xiàn)安全問題，輕則影響生產(chǎn)，重則會導致安全事故，對產(chǎn)品和工人安全造成一定安全隱患。隨著生產(chǎn)現(xiàn)場的數(shù)字化改造，尤其是一旦工業(yè)4.0的普及，將會給設備狀態(tài)預測帶來巨大的技術優(yōu)勢，如可以大量存儲設備運行數(shù)據(jù)，并借助人工智能技術對設備狀態(tài)數(shù)據(jù)進行智能分析，最終給出設備運行狀況的合理評估，并進行對應的健康狀態(tài)預測與故障分析，同時在設備出現(xiàn)特殊狀況時，可以對設備進行檢測以實現(xiàn)修復和維護工作。

3 結論

在未來，人工智能的發(fā)展和科技的進步將為工業(yè)4.0的實現(xiàn)乃至工業(yè)生產(chǎn)更高層次的要求提供保障，而工業(yè)生產(chǎn)的智能化也將成為生產(chǎn)發(fā)展的必由之路。雖然現(xiàn)在人工智能的發(fā)展仍處于起步階段，但只要能夠更好地解決人工神經(jīng)網(wǎng)絡的建設，就能有效地推動工業(yè)生產(chǎn)與人工智能的進步。

智能制造作為當前工廠制造的新概念，概念提出的本身蘊含了對新技術的發(fā)展渴望，如人工智能技術、工業(yè)4.0等都將是智能制造發(fā)展道路上的關鍵技術。唯有充分融合各種先進技術，才能實現(xiàn)智能制造目的。