［摘 要］隨著科技的發(fā)展，人工智能技術(shù)已逐漸深入機械自動化領(lǐng)域，為這一傳統(tǒng)行業(yè)注入了新的活力。通過運用先進的機器學習算法、深度學習技術(shù)和專家系統(tǒng)，現(xiàn)代機械自動化系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境的智能感知、自主決策和精準執(zhí)行，從而極大地提升了制造業(yè)的智能化水平。文章圍繞人工智能技術(shù)在機械自動化中的應(yīng)用意義，對具體的應(yīng)用策略進行研究，旨在為機械自動化的改革提供參考依據(jù)。

［關(guān)鍵詞］人工智能技術(shù)；機械自動化；應(yīng)用

［中圖分類號］TP18 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）05–0106–03

1 基于人工智能技術(shù)的機械自動化應(yīng)用意義

1.1 提高生產(chǎn)效率與精確度

（1）通過深度學習、機器視覺、自主決策等人工智能技術(shù)，自動化設(shè)備能夠更精準地識別和判斷生產(chǎn)環(huán)節(jié)的各種狀態(tài)，并據(jù)此做出實時調(diào)整和優(yōu)化。例如，在智能制造產(chǎn)線上，人工智能系統(tǒng)可以實現(xiàn)對物料的自動識別、定位和抓取，以及對加工過程的智能監(jiān)控和質(zhì)量控制，從而減少人工干預(yù)，避免錯誤和停機，確保生產(chǎn)線以最高效率運行。

（2）人工智能技術(shù)也極大地提高了生產(chǎn)過程的精度。在精密制造中，基于人工智能算法的數(shù)控機床能夠根據(jù)實時反饋的數(shù)據(jù)進行微調(diào)，保證高精度的零件加工。而在機器人操作中，通過人工智能強化學習，機器人可以不斷提升其動作準確度和作業(yè)效果，尤其在裝配、焊接等精細作業(yè)環(huán)節(jié)，顯著提升了產(chǎn)品的質(zhì)量和一致性。

1.2 降低運營成本與資源消耗

在制造業(yè)中，設(shè)備的維護和更換通常占據(jù)較大的成本。而人工智能驅(qū)動下的自動化系統(tǒng)具備自我診斷、預(yù)測性維護等先進功能，這意味著系統(tǒng)能夠提前發(fā)現(xiàn)并預(yù)警潛在故障，從而減少突發(fā)性停機帶來的損失，延長設(shè)備的使用壽命。這大幅降低了設(shè)備維護和更換的成本。并且，通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的深入分析和學習，人工智能還可以幫助企業(yè)實現(xiàn)更為精準的資源配置。從原材料的采購到生產(chǎn)計劃的安排，再到能源的消耗，每一個環(huán)節(jié)都可以得到優(yōu)化。這不僅能夠減少無效工時和浪費，還能夠?qū)崿F(xiàn)能源和原材料的節(jié)約，為企業(yè)帶來更為可觀的經(jīng)濟效益[1]。

1.3 實現(xiàn)智能化柔性制造

在市場需求快速變化的今天，傳統(tǒng)的剛性自動化生產(chǎn)線難以適應(yīng)產(chǎn)品多樣化和定制化的需求。而人工智能技術(shù)則為實現(xiàn)柔性制造提供了可能。通過靈活配置和動態(tài)調(diào)度智能機器人、自動化裝備及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和云計算能力，人工智能可以根據(jù)訂單需求快速切換生產(chǎn)模式，使得同一生產(chǎn)線能夠高效產(chǎn)出不同規(guī)格、型號的產(chǎn)品，滿足市場個性化需求的同時，有效提升企業(yè)的競爭力。

1.4 賦能安全生產(chǎn)與員工技能升級

在制造生產(chǎn)過程中，安全始終是第一位。通過人工智能的實時監(jiān)測和智能預(yù)警系統(tǒng)，企業(yè)可以及時發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對各類安全風險，從而保護員工的生命安全。這種智能化的安全管理模式，不僅提高了企業(yè)的安全生產(chǎn)水平，也為企業(yè)贏得了良好的社會聲譽。與此同時，隨著新型機械設(shè)備的廣泛應(yīng)用，員工的技能水平也面臨著新的挑戰(zhàn)。人工智能輔助的操作指導(dǎo)和培訓系統(tǒng)，可以使員工迅速掌握新型設(shè)備的操作要領(lǐng)，實現(xiàn)職業(yè)技能的升級。這種技能的提升，不僅增強了員工的個人競爭力，也為企業(yè)的長遠發(fā)展提供了堅實的人才保障。

2 基于人工智能技術(shù)的機械自動化應(yīng)用策略

2.1 智能化設(shè)計與仿真優(yōu)化

（1）在產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化層面，人工智能技術(shù)的應(yīng)用極大地擴展了設(shè)計師的設(shè)計空間和創(chuàng)新能力。通過深度學習算法，可以對大量歷史數(shù)據(jù)進行訓練和學習，建立高性能的產(chǎn)品性能預(yù)測模型。例如，在汽車工業(yè)中，工程師可利用人工智能對數(shù)以萬計的不同車型的數(shù)據(jù)進行分析，精準預(yù)測不同結(jié)構(gòu)參數(shù)（如車架剛度、空氣動力學特性等）對車輛整體性能的影響，從而在概念設(shè)計階段就能快速找到最優(yōu)設(shè)計方案，避免了反復(fù)試驗和修改的過程，大幅節(jié)省了研發(fā)時間和成本。

（2）傳統(tǒng)仿真技術(shù)通常需要人工設(shè)置各種邊界條件和輸入?yún)?shù)，而引入人工智能后，系統(tǒng)能根據(jù)實際工況自動調(diào)整并優(yōu)化這些參數(shù)，提高仿真結(jié)果的準確性和有效性。例如，在飛機葉片設(shè)計過程中，通過人工智能輔助的流體動力學仿真，能夠?qū)崟r分析和優(yōu)化葉片形狀及材料選擇，確保在滿足氣動性能要求的同時，達到最佳的能源效率。

（3）將人工智能功能集成到CAD/CAM/CAE 工具中，使得復(fù)雜的工程計算、工藝規(guī)劃及工裝模具設(shè)計工作變得更加智能且高效。例如，在3D 打印領(lǐng)域的CAD 軟件中，內(nèi)置的人工智能模塊可以自動識別和優(yōu)化三維模型的幾何特征，生成適應(yīng)不同打印技術(shù)的最佳支撐結(jié)構(gòu)，并預(yù)估打印過程中的變形情況，指導(dǎo)用戶提前調(diào)整設(shè)計或打印參數(shù)[2]。

例如，在高端裝備制造行業(yè)，某企業(yè)開發(fā)了一款融合人工智能技術(shù)的智能設(shè)計平臺。該平臺集成了深度學習算法和高級仿真引擎，能夠幫助設(shè)計師在設(shè)計初期就對復(fù)雜機械部件的結(jié)構(gòu)強度、耐久性、重量等方面進行精確預(yù)測和優(yōu)化。設(shè)計師只需輸入基本的設(shè)計需求和限制條件，平臺就能通過海量數(shù)據(jù)訓練出的模型快速生成多個可行方案，并通過仿真驗證優(yōu)選出最符合要求的設(shè)計。這一智能化設(shè)計流程不僅提高了設(shè)計質(zhì)量，也將原本可能耗時數(shù)月的設(shè)計周期大幅縮短至幾周甚至幾天，為企業(yè)贏得了寶貴的市場先機。

2.2 智能感知與自主決策

（1）對于智能感知而言，現(xiàn)代機械自動化設(shè)備大量配備了精密的傳感器和物聯(lián)網(wǎng)裝置。例如，機器視覺系統(tǒng)通過高清攝像頭和其他圖像處理硬件，配合深度學習等人工智能技術(shù)，能夠識別物體的位置、形狀、顏色及微小瑕疵，從而在生產(chǎn)線上實現(xiàn)精確的質(zhì)量控制，如在汽車制造中自動檢測焊接點質(zhì)量、零部件裝配位置準確性等。此外，聲音識別技術(shù)也被應(yīng)用于工業(yè)環(huán)境監(jiān)測，通過對設(shè)備運行噪聲進行分析，可以預(yù)測潛在故障或異常情況，提前采取維護措施，防止生產(chǎn)線停機。

（2）智能感知不僅僅局限于視覺和聽覺，還包括溫度、壓力、振動等多種物理量的實時監(jiān)測，這些數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)匯總至中央控制系統(tǒng)，形成對整個生產(chǎn)過程的全方位、多層次感知，確保其始終處于最優(yōu)工作狀態(tài)。

（3）在自主決策層面，強化學習和模糊邏輯控制等人工智能算法的應(yīng)用為機械自動化設(shè)備賦予了智能決策能力。強化學習允許設(shè)備通過不斷試錯并從反饋中學習，調(diào)整自身的操作策略以達到最優(yōu)效果[3]。

例如，在半導(dǎo)體芯片制造領(lǐng)域，智能化的晶圓搬運機器人配備有高精度的激光雷達、機器視覺傳感器及物聯(lián)網(wǎng)通信模塊，能夠?qū)崟r感知周圍的環(huán)境信息，精準定位晶圓的位置和狀態(tài)。同時，它們采用強化學習算法優(yōu)化路徑規(guī)劃和動作序列，能夠根據(jù)產(chǎn)線的實際負載和突發(fā)狀況靈活調(diào)整作業(yè)流程，保證搬運效率的同時降低錯誤率。而當機器人遇到未知問題時，模糊邏輯控制器會幫助其依據(jù)當前環(huán)境參數(shù)做出合理判斷，避免因簡單規(guī)則無法覆蓋復(fù)雜情況而導(dǎo)致的誤操作。

2.3 智能控制與精確執(zhí)行

（1）在智能控制系統(tǒng)方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，具有強大的非線性映射和學習能力。通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以對復(fù)雜系統(tǒng)的動態(tài)行為進行精確模擬和預(yù)測，進而實現(xiàn)對設(shè)備操作過程的精準控制。例如，在機器人精密裝配或焊接過程中，采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制系統(tǒng)，能夠?qū)崟r處理視覺傳感器反饋的圖像信息，結(jié)合力覺傳感器數(shù)據(jù)，精確計算出裝配或焊接工具的最佳路徑和姿態(tài)，從而達到毫米級別的高精度作業(yè)要求。同時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能夠根據(jù)現(xiàn)場工況的變化進行自我調(diào)整和優(yōu)化，顯著提高機器人的適應(yīng)性和靈活性。

（2）模型預(yù)測控制（MPC）通過對系統(tǒng)未來一段時間內(nèi)的狀態(tài)進行滾動預(yù)測，并在此基礎(chǔ)上確定當前時刻最優(yōu)的控制輸入，以確保系統(tǒng)在滿足性能約束的同時，始終逼近預(yù)設(shè)目標。在半導(dǎo)體制造行業(yè)，MPC被廣泛應(yīng)用在晶圓加工設(shè)備上，如光刻機等，通過對工藝參數(shù)進行精細化調(diào)控，實現(xiàn)了納米級的制程控制精度。

（3）要確保機械自動化設(shè)備能快速響應(yīng)并準確執(zhí)行動作，還需要伺服驅(qū)動和運動控制技術(shù)的有力支撐。伺服驅(qū)動系統(tǒng)利用高性能電機和精密編碼器，結(jié)合先進的PID 控制算法或其他自適應(yīng)控制策略，確保設(shè)備能在瞬間響應(yīng)控制指令，并以極高的穩(wěn)定性和重復(fù)性完成預(yù)定動作。而人工智能算法的引入，則進一步強化了伺服系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。比如，在工業(yè)機器人關(guān)節(jié)驅(qū)動中，人工智能算法可通過對電機電流、速度和位置信號的學習分析，自動調(diào)整PID 參數(shù)，使得機器人能夠在各種負載條件下保持高效、平穩(wěn)的動作表現(xiàn)。

例如，某汽車生產(chǎn)線上的機器人點焊工作站的六軸機器人配備了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能視覺系統(tǒng)，能快速識別車身零部件的位置及姿態(tài)；其伺服驅(qū)動關(guān)節(jié)則運用了集成人工智能算法的運動控制器，能在接收到焊接任務(wù)后迅速規(guī)劃并精確執(zhí)行焊接軌跡，同時通過模型預(yù)測控制來實時調(diào)節(jié)焊接電流和壓力，保證了焊接質(zhì)量的一致性和穩(wěn)定性。

2.4 預(yù)防性維護與故障診斷

（1）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測成為主流趨勢，現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備能夠?qū)崟r產(chǎn)生大量運行數(shù)據(jù)。通過對這些海量數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，結(jié)合人工智能預(yù)測技術(shù)，可以對設(shè)備的健康狀況進行全面評估和趨勢預(yù)測。

（2）建立基于人工智能的故障診斷專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)的特色在于融合了深度學習、模式識別等多種智能算法，能夠自動學習并掌握各類設(shè)備的正常運行特征和故障表現(xiàn)規(guī)律，形成一套智能診斷知識庫。當實際設(shè)備運行過程中出現(xiàn)異常時，系統(tǒng)能迅速比對知識庫信息，準確識別出故障類型，并給出詳細的故障原因分析及維修建議。如在汽車制造領(lǐng)域，利用人工智能故障診斷系統(tǒng)，可以在幾秒鐘內(nèi)完成對復(fù)雜機器人關(guān)節(jié)伺服電機或焊接電源等關(guān)鍵部件的故障排查，大幅縮短故障診斷時間，提高維修效率。

以某大型化工廠為例，在其連續(xù)生產(chǎn)線上，由于設(shè)備種類繁多、工藝流程復(fù)雜，傳統(tǒng)的人工巡檢和故障診斷方式已經(jīng)無法滿足高效、精確的要求。為此，該工廠引入了基于人工智能技術(shù)的預(yù)防性維護與故障診斷系統(tǒng)。這套系統(tǒng)能夠?qū)崟r收集和處理生產(chǎn)線上的所有設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)，通過機器學習算法對數(shù)據(jù)進行分析和模型訓練，及時預(yù)警可能發(fā)生的設(shè)備故障。同時，一旦發(fā)生故障，人工智能故障診斷專家系統(tǒng)會立即啟動，根據(jù)設(shè)備歷史數(shù)據(jù)和當前檢測到的癥狀，快速識別出故障源，生成詳細的維修報告，并指導(dǎo)技術(shù)人員按步驟進行維修，極大地減少了非計劃停機時間和維修成本，保證了生產(chǎn)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。

2.5 柔性生產(chǎn)線與智能調(diào)度

在構(gòu)建以人工智能為核心的智能制造系統(tǒng)方面，企業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析及人工智能算法，能夠?qū)崟r追蹤和監(jiān)控從原材料入庫到成品出庫的全生命周期過程。例如，在汽車零部件制造業(yè)中，通過RFID標簽或二維碼等技術(shù)進行在制品跟蹤，結(jié)合人工智能圖像識別和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以精確掌握每一件產(chǎn)品在生產(chǎn)線上的位置、狀態(tài)及加工進度，實現(xiàn)實時透明化的物料流動管理。這種智能化的物料管理系統(tǒng)不僅可以大幅減少人工干預(yù)和信息滯后帶來的誤差，還能夠靈活調(diào)整生產(chǎn)計劃以滿足市場對定制化產(chǎn)品的需求，如根據(jù)不同客戶的個性化需求快速切換生產(chǎn)線配置，實現(xiàn)多品種小批量的高效生產(chǎn)。

借助運籌優(yōu)化、遺傳算法等先進的人工智能方法，智能調(diào)度系統(tǒng)能夠動態(tài)模擬和優(yōu)化整個生產(chǎn)流程，包括設(shè)備利用率、工人作業(yè)安排、工序順序、能源消耗等因素。例如，某現(xiàn)代化家具制造工廠采用了基于人工智能的柔性生產(chǎn)線與智能調(diào)度系統(tǒng)。該系統(tǒng)先通過在各個工位安裝傳感器和智能終端，實現(xiàn)對所有在制品和物料的實時數(shù)據(jù)采集。當客戶下單定制一款特定風格和尺寸的家具時，人工智能系統(tǒng)根據(jù)接收到的需求信息，迅速計算出最合適的生產(chǎn)線布局和工序順序，并通過智能物流機器人精準配送所需物料至相應(yīng)工位。同時，通過對歷史數(shù)據(jù)的學習和實時數(shù)據(jù)的分析，智能調(diào)度系統(tǒng)還能自動調(diào)整生產(chǎn)設(shè)備的工作負載，避免過載或閑置，確保生產(chǎn)線在處理多個小批量訂單時依然能保持高效穩(wěn)定運行。

3 結(jié)束語

人工智能技術(shù)在機械自動化中的應(yīng)用不僅實現(xiàn)了制造業(yè)的效率革新與質(zhì)量提升，還在降低運營成本、滿足市場多元化需求、保障安全生產(chǎn)等方面發(fā)揮了重要作用，有力推動了工業(yè)4.0 時代下我國乃至全球制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和可持續(xù)發(fā)展。需要注意的是，在推進基于人工智能技術(shù)的機械自動化應(yīng)用過程中，企業(yè)應(yīng)不斷探索技術(shù)創(chuàng)新、深化跨學科交叉融合，并注重人才隊伍建設(shè)與實踐經(jīng)驗積累，從而真正實現(xiàn)從傳統(tǒng)制造向智能制造的轉(zhuǎn)型升級。

參考文獻

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