路致遠(yuǎn) 蘇芊予

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

0 引言

人工智能技術(shù)在制造領(lǐng)域中的應(yīng)用可以助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)獲得更好的發(fā)展，并加快推進(jìn)智能制造進(jìn)程。不過從實(shí)際來看，雖然人工智能技術(shù)在制造業(yè)生產(chǎn)、研發(fā)、服務(wù)等領(lǐng)域得到了有效的運(yùn)用與發(fā)展，但是在一些關(guān)鍵領(lǐng)域如人工智能技術(shù)與制造業(yè)的深度融合還不夠。比如，三維設(shè)計(jì)、仿真分析、生產(chǎn)控制、供應(yīng)鏈管理等嚴(yán)重制約了制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型，急需要加強(qiáng)人工智能技術(shù)在制造業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用研究與分析，并立足實(shí)際，采用有效措施進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，促使人工智能技術(shù)在先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)域得到更加深入的發(fā)展與應(yīng)用，助力我國(guó)達(dá)成建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)的目標(biāo)[1]。

1 人工智能技術(shù)的基本概念

1.1 內(nèi)涵

人工智能簡(jiǎn)稱為AI，其主要是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法和技術(shù)的一門學(xué)科。從根本上來講，人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支，它試圖通過了解智能的實(shí)質(zhì)，生產(chǎn)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(jī)器，整個(gè)過程有了語(yǔ)言識(shí)別、機(jī)器人、專家系統(tǒng)等的支持，可以為社會(huì)各領(lǐng)域的發(fā)展賦能[2]。

1.2 層次

人工智能技術(shù)的3 個(gè)層次能力包括：（1）計(jì)算智能。機(jī)器本身就具備較強(qiáng)的儲(chǔ)存和計(jì)算能力，可以基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的學(xué)習(xí)，操作中也可以依托以往獲得的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)當(dāng)前環(huán)境進(jìn)行科學(xué)的指導(dǎo)，并且隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步與發(fā)展，機(jī)器的儲(chǔ)存計(jì)算能力也在不斷增強(qiáng)，進(jìn)而為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘奠定良好的基礎(chǔ)。（2）感知智能。當(dāng)機(jī)器具備視覺、聽覺等能力以后，就可以解決數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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(dòng)，同時(shí)隨著語(yǔ)音、圖像等感知智能的不斷發(fā)展，機(jī)器也能通過各種傳感器直接感知周圍環(huán)境并進(jìn)行處理，促使其更好地運(yùn)行[3]。（3）認(rèn)知智能。相較于計(jì)算和感知智能，認(rèn)知智能更為復(fù)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(xué)合理。

2 人工智能技術(shù)在制造業(yè)領(lǐng)域中的主要應(yīng)用場(chǎng)景

2.1 智能分揀

在制造業(yè)領(lǐng)域有許多需要分揀的作業(yè)，實(shí)際開展工作時(shí)若采用傳統(tǒng)的人工方式進(jìn)行，不僅工作效率低下，而且投入成本比較高，采用工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行分揀作業(yè)，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(shí)需要碼放整齊，工業(yè)機(jī)器人可以通過攝像頭直觀地看到零件，并有效利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，指導(dǎo)機(jī)器人有效掌握分揀零件的技術(shù)方法，使機(jī)器人的分揀水平也能與熟練工人相當(dāng)，并且工作速度會(huì)更快。

2.2 設(shè)備管理

對(duì)工業(yè)機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并有效利用特征分析和機(jī)械學(xué)習(xí)技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行故障的有效預(yù)測(cè)，極大地降低非計(jì)劃性停機(jī)的發(fā)生概率，即便是工業(yè)機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)了故障問題，也能依托人工智能技術(shù)對(duì)故障進(jìn)行快速診斷和位置確定，助力這些故障問題得到切實(shí)可靠的解決。以數(shù)控機(jī)床為例，在生產(chǎn)運(yùn)行活動(dòng)開展期間，可以依托機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型和智能傳感器技術(shù)對(duì)實(shí)際加工過程中的主軸轉(zhuǎn)數(shù)、進(jìn)給速度、電流電壓等參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并根據(jù)監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)信息，科學(xué)地判斷何時(shí)進(jìn)行換刀，切實(shí)保證設(shè)備運(yùn)行安全性和產(chǎn)品實(shí)際加工精度[4]。

2.3 缺陷檢測(cè)

在制造業(yè)領(lǐng)域，開展基于機(jī)器視角的表面缺陷檢測(cè)應(yīng)用已經(jīng)十分常見，實(shí)際操作會(huì)充分利用機(jī)器視角可以在環(huán)境不斷變化的條件下快速識(shí)別產(chǎn)品表面微小和較為復(fù)雜的產(chǎn)品缺陷的優(yōu)勢(shì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)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(shù)與3D 顯微鏡技術(shù)結(jié)合起來，促使這一工作性能達(dá)到納米級(jí)別，所生產(chǎn)產(chǎn)品的缺陷檢出率也會(huì)得到明顯的提高。以PVC 建筑管材為例，由于這類管材在生產(chǎn)包裝過程中極易出現(xiàn)表面劃傷、麻面水紋等問題，利用機(jī)器視覺自動(dòng)進(jìn)行管材表面雜質(zhì)的檢測(cè)，能夠助力管材存在的質(zhì)量問題得到及時(shí)發(fā)現(xiàn)與解決。

2.4 故障判斷

有效利用聲紋識(shí)別技術(shù)可以快速發(fā)現(xiàn)不良產(chǎn)品，并在比對(duì)聲紋庫(kù)中實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的科學(xué)判斷，操作中要借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)信號(hào)采集、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存等自我學(xué)習(xí)全過程的自動(dòng)化，并將兩項(xiàng)技術(shù)有效結(jié)合起來，促進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量控制能力與水平的提升。以汽車座椅調(diào)節(jié)器異音檢測(cè)為例，在開展工作時(shí)運(yùn)用基于人工智能技術(shù)的噪聲檢測(cè)系統(tǒng)，不僅異音檢出率非常高，而且使汽車制造質(zhì)量控制能力得到了提升。

2.5 智能決策

制造業(yè)企業(yè)在產(chǎn)品質(zhì)量把關(guān)、業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)管理、能源消耗管理等方面，可以有效利用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等人工智能技術(shù)，對(duì)制造企業(yè)的調(diào)度方式進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，并助力制造業(yè)企業(yè)決策能力的提升。以汽車智能生產(chǎn)系統(tǒng)為例，在實(shí)際運(yùn)行過程中可以直接對(duì)異常生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并完成決策樹異常原因診斷、機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化決策調(diào)度等工作，最后將歷史調(diào)度決策過程獲得的實(shí)際生產(chǎn)性能指標(biāo)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，依托神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)調(diào)度決策涉及的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，確保調(diào)度決策滿足實(shí)際生產(chǎn)要求[5]。

2.6 數(shù)字孿生

在對(duì)數(shù)字孿生進(jìn)行創(chuàng)建時(shí)，需要對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、傳感器數(shù)據(jù)等進(jìn)行集成，在此基礎(chǔ)上建立一個(gè)可以實(shí)時(shí)更新的真實(shí)模型，以此支撐物理產(chǎn)品生命周期內(nèi)各項(xiàng)活動(dòng)的決策，實(shí)際操作中，可以先把復(fù)雜的非線性模型納入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并借助深度學(xué)習(xí)對(duì)有限的目標(biāo)進(jìn)行建立，最后基于該目標(biāo)進(jìn)行降階建模。以冷熱水管出水口流體與熱仿真為例，傳統(tǒng)模式下會(huì)使用16 核服務(wù)器，每次進(jìn)行運(yùn)算需要耗費(fèi)較長(zhǎng)的時(shí)間，而在降階建模進(jìn)行運(yùn)算時(shí)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(chuàng)成設(shè)計(jì)

從本質(zhì)上來講，創(chuàng)成設(shè)計(jì)是一個(gè)人機(jī)交互和自我創(chuàng)新的過程，尤其是一工程師進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)，有了系統(tǒng)的指引，就可以快速完成期望參數(shù)和性能條件的設(shè)置，涉及的內(nèi)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(dòng)生產(chǎn)多種可行性實(shí)施方案，在對(duì)這些方案進(jìn)行優(yōu)劣對(duì)比后，從中選擇最優(yōu)方案。目前在制造業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用較多的創(chuàng)成式算法主要有參數(shù)化系統(tǒng)、拓?fù)鋬?yōu)化算法、遺傳算法等[6]。

2.8 鏈條優(yōu)化

在人工智能技術(shù)的支持下，建立較為精準(zhǔn)的需求預(yù)測(cè)模型可以實(shí)現(xiàn)銷量預(yù)測(cè)、需求導(dǎo)向決策等目標(biāo)。甚至還可以在對(duì)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行仔細(xì)分析后，基于需求預(yù)測(cè)，制定庫(kù)存補(bǔ)貨策略。以控制生產(chǎn)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(shù)，基于經(jīng)銷商客戶銷售和維護(hù)資料，對(duì)預(yù)測(cè)模型加以構(gòu)建，結(jié)果表明預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度比較高[7]。

3 人工智能技術(shù)在先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)域中的發(fā)展與應(yīng)用

3.1 合理看待人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)在未來先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展與應(yīng)用中占據(jù)著十分重要的地位，只有合理看待人工智能在制造領(lǐng)域的應(yīng)用與作用，才能夠有效推動(dòng)人工智能技術(shù)與先進(jìn)制造業(yè)的深度融合，相應(yīng)舉措包括以下幾個(gè)方面。

（1）數(shù)字化是人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行深度應(yīng)用的前提，制造業(yè)企業(yè)在經(jīng)營(yíng)發(fā)展過程中，一旦脫離了制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的步伐，就不能進(jìn)行制造業(yè)和人工智能技術(shù)深度融合，因此要積極推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)以人工智能技術(shù)為武器，快速完成企業(yè)各領(lǐng)域和各環(huán)節(jié)的數(shù)字化，使制造業(yè)企業(yè)在轉(zhuǎn)型升級(jí)過程中抓住發(fā)展的機(jī)遇。（2）人工智能并不是解決制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展卡脖子的技術(shù)方法，實(shí)際操作中要將更多注意力放在解決制造業(yè)企業(yè)工業(yè)軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)問題上面，并依托數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)促進(jìn)人工智能與制造業(yè)的深度融合，由此現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展也會(huì)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)[8]。（3）人工智能不是治療制造業(yè)百病的妙藥，特別是在加快制造業(yè)創(chuàng)新升級(jí)的過程中，雖然人工智能技術(shù)的支持，可以為制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供許多助力，但是在實(shí)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(lián)系制造業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展實(shí)際，對(duì)先進(jìn)技術(shù)手段進(jìn)行科學(xué)合理的運(yùn)用，只有這樣才能滿足制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的實(shí)質(zhì)需求，使人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)作用得到充分的發(fā)揮。

3.2 推進(jìn)數(shù)字網(wǎng)絡(luò)智能制造

人工智能技術(shù)在先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)域中獲得深度應(yīng)用，要通過數(shù)字化、軟件化和網(wǎng)絡(luò)化得以實(shí)現(xiàn)，相應(yīng)舉措包括以下幾個(gè)方面。

（1）積極發(fā)展工業(yè)傳感器，在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上，對(duì)傳感器的種類進(jìn)行豐富，并依托現(xiàn)代發(fā)展的信息網(wǎng)絡(luò)和人工智能技術(shù)不斷提高傳感器的精準(zhǔn)度，在促進(jìn)傳感器在工業(yè)數(shù)控裝備中的有效應(yīng)用后，可以增強(qiáng)工業(yè)裝備數(shù)字化感知和數(shù)據(jù)采集分析能力。（2）加大研發(fā)設(shè)計(jì)制造類軟件，對(duì)工業(yè)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、管理控制等類型的工業(yè)軟件進(jìn)行大力研發(fā)，促進(jìn)工業(yè)軟件技術(shù)與工業(yè)裝備的深度融合，并在提高裝備軟件研發(fā)和控制能力方面，推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)獲得健康可持續(xù)的發(fā)展。（3）快速發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，依托現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，并借助這一平臺(tái)有效培育工業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，使研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、物流銷售等環(huán)節(jié)呈現(xiàn)出互聯(lián)互通的特性，最終數(shù)據(jù)匯聚與流動(dòng)也會(huì)一覽無余，為制造業(yè)人工智能的發(fā)展與深度應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)[9]。

3.3 加深關(guān)鍵領(lǐng)域融合應(yīng)用

目前，人工智能技術(shù)在先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用與發(fā)展還不夠成熟，下一步要圍繞先進(jìn)制造業(yè)的關(guān)鍵領(lǐng)域，促進(jìn)人工智能技術(shù)與其進(jìn)行深度融合，這些關(guān)鍵領(lǐng)域包括制造研發(fā)設(shè)計(jì)、制造業(yè)生產(chǎn)制造、制造業(yè)供應(yīng)鏈管理等，只有加強(qiáng)人工智能技術(shù)在這些領(lǐng)域的深度應(yīng)用，才能夠使人工智能在制造業(yè)釋放出更大的紅利，相應(yīng)舉措包括以下幾個(gè)方面。

（1）促進(jìn)人工智能在研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的應(yīng)用，實(shí)際操作中要將注意力放在自動(dòng)識(shí)別、虛擬設(shè)計(jì)、仿真分析等方面，不斷增強(qiáng)制造業(yè)企業(yè)虛擬設(shè)計(jì)、三維構(gòu)建等能力，使得企業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)工作的開展變得更加方便、靈活和智能。（2）加強(qiáng)人工智能在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的應(yīng)用，操作中要借助人工智能技術(shù)，對(duì)制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)全流程進(jìn)行深度分析，并圍繞要素配置、節(jié)能降耗等重點(diǎn)內(nèi)容對(duì)生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)做出的決策進(jìn)行優(yōu)化，甚至是支持自動(dòng)決策。（3）強(qiáng)化人工智能在供應(yīng)鏈管理環(huán)節(jié)的應(yīng)用，執(zhí)行時(shí)可以從促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同、動(dòng)態(tài)需求響應(yīng)等角度入手，對(duì)制造業(yè)領(lǐng)域涉及的上下游操作環(huán)節(jié)進(jìn)行系統(tǒng)性的分析，并以制造業(yè)企業(yè)發(fā)展實(shí)際為主，借助人工智能技術(shù)，提高企業(yè)供應(yīng)鏈對(duì)彈性和動(dòng)態(tài)需求的響應(yīng)能力，最終使制造業(yè)企業(yè)發(fā)展更上一個(gè)臺(tái)階。

4 結(jié)語(yǔ)

現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步與發(fā)展，使人工智能技術(shù)在先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)域中展開運(yùn)用，并在帶動(dòng)制造業(yè)加快創(chuàng)新改革的步伐中，使制造業(yè)發(fā)展煥發(fā)出嶄新的生命力。在實(shí)際操作中，要取得理想效果，就要對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行深入的了解，根據(jù)制造業(yè)企業(yè)自身發(fā)展實(shí)際，促進(jìn)人工智能技術(shù)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)研發(fā)、生產(chǎn)制造管理、供應(yīng)鏈管理優(yōu)化等環(huán)節(jié)的深度應(yīng)用，進(jìn)而在推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化轉(zhuǎn)型中創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)效益，獲得長(zhǎng)遠(yuǎn)穩(wěn)定的發(fā)展。