李修儀

天津智慧城市研究院有限公司 天津 300393

從智能制造的基本概念來說，智能制造之中的“制造”就是“大制造”的基本概念，制造不僅是以往的加工以及工藝制造，更是包括對于產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、組織以及銷售和回收等產(chǎn)生生命周期各個(gè)階段的一種活動。社會對于人工智能給予了高度的重視，而且人工智能被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域之中，對社會的發(fā)展起到不可忽視的重要作用。基于此，文中針對人工智能在智能制造中的運(yùn)用和滲透進(jìn)行以下相關(guān)的分析和研究，希望具有一定的借鑒意義。

1 人工智能在智能制造中的運(yùn)用

AI屬于智能制造的一種核心技術(shù)，在產(chǎn)品制造的整個(gè)過程中，所有生產(chǎn)環(huán)節(jié)的應(yīng)用產(chǎn)生了制造智能。怎樣才能使得制造智能更為接近，或者達(dá)到人腦這樣的高級化智能化水平，這才是智能制造的科學(xué)研究重點(diǎn)?？v觀世界，從整體上來說，智能制造技術(shù)還處于初級階段，仍處于智能制造相關(guān)技術(shù)的實(shí)踐探索階段。采用智能制造領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)，能夠科學(xué)有效地將CNC機(jī)床、機(jī)器人加工中心和自動化程度比較低級的一些設(shè)備結(jié)合起來，創(chuàng)建出以人為中心，以計(jì)算機(jī)作為核心化工具，以信息技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為基礎(chǔ)的，具有柔性化和智能化的制造自動化系統(tǒng)，進(jìn)而可以有效實(shí)現(xiàn)建模制造以及操作和測量四者合二為一的智能化4M系統(tǒng)，最終達(dá)到高效設(shè)計(jì)、高效制造、高效檢測以及高效響應(yīng)和高效重組，進(jìn)一步提升制造企業(yè)的相關(guān)產(chǎn)品開發(fā)和創(chuàng)造的能力，有效提升產(chǎn)品自身的技術(shù)含量以及知識文化含量，科學(xué)提高行業(yè)制造業(yè)對于瞬息萬變市場的響應(yīng)能力以及響應(yīng)的基本速度[1]。所以，智能制造在最近的一些研究項(xiàng)目中，就是通過AI的相關(guān)技術(shù)理論來提升制造單元的整體智能水準(zhǔn)。當(dāng)前，AI技術(shù)理論方法在智能制造方面所應(yīng)用的一些學(xué)術(shù)理論以及成功的應(yīng)用案例有很多，但是將這些研究成果進(jìn)行綜合來看，AI在智能制造體系中的應(yīng)用主要可以分為產(chǎn)品的智能設(shè)計(jì)、產(chǎn)品的制造資源、智能規(guī)劃產(chǎn)品的智能加工以及制造過程的科學(xué)監(jiān)控和制造系統(tǒng)活動的智能化管理這四個(gè)基本方面。

2 人工智能在智能制造中的有效滲透

2.1 在智能設(shè)計(jì)方面

在智能設(shè)計(jì)這一方面，通過圖像的科學(xué)分析以及相關(guān)的處理，還有智能模式的基本識別技術(shù)，可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)工程圖由光柵圖到矢量圖的智能化識別。通過模式的相應(yīng)識別技術(shù)，可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)通過零件的平面投影圖到三維立體圖的智能化三維化建模。通過模糊技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)展開產(chǎn)品的科學(xué)性分析，進(jìn)一步優(yōu)化設(shè)計(jì)和設(shè)計(jì)效果，展開綜合分析針對生產(chǎn)出來的產(chǎn)品依照專家系統(tǒng)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)之間相結(jié)合的智能CAD造型，進(jìn)行有限元分析以及虛擬創(chuàng)造[2]。

2.2 在智能規(guī)劃方面

在制造資源的智能科學(xué)規(guī)劃這一方面，通過專家系統(tǒng)、知識庫、NN及FNN在優(yōu)等高效以及低成本等優(yōu)化目標(biāo)下，對于切削用量展開優(yōu)化的科學(xué)選擇，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)切削工藝參數(shù)更為智能化的工藝規(guī)劃與優(yōu)化，并且制定出制造資源的智能和科學(xué)計(jì)劃，將相應(yīng)的企業(yè)資源更為智能的展開規(guī)劃。

2.3 在智能加工和過程的監(jiān)控方面

在智能加工過程中，通過NN、FL、GA等一些相關(guān)的智能科學(xué)技術(shù)展開多傳感器之間的科學(xué)融合以及相應(yīng)的信號處理和決策。根據(jù)NN、FL、FNN、GA以及粗集理論等，對智能加工的狀態(tài)展開科學(xué)化識別，還要針對非正常的工作狀態(tài)展開自適應(yīng)管理和控制，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)加工向智能化檢測以及監(jiān)控轉(zhuǎn)變的工作狀態(tài)，采用NN、FL、FNN、GA和初級理論等在被約束的情況下，對于切削工藝的基本參數(shù)展開自行學(xué)習(xí)，自己組織或者是自適應(yīng)控制，通過知識指導(dǎo)來進(jìn)行科學(xué)化加工方案的設(shè)計(jì)，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)加工工作過程智能化的控制以及優(yōu)化。通過專家系統(tǒng)FL或NN技術(shù)進(jìn)行機(jī)械故障的科學(xué)診斷，采用機(jī)器視覺的相關(guān)技術(shù)來模擬人類的視覺功能，進(jìn)而有效實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的大批量生產(chǎn)，并且在產(chǎn)品生產(chǎn)的過程中可以展開在線監(jiān)督、測量及檢查，可使產(chǎn)品的質(zhì)量得到顯著提升，利用智能化機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品的包裝、制造材料及工件的搬運(yùn)，產(chǎn)品表面的噴漆以及工件焊接等相關(guān)工作。

在智能化管理方面制造系統(tǒng)智能化管理可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)以及知識庫對產(chǎn)品（工件）等進(jìn)行智能布局及精細(xì)加工，設(shè)計(jì)科學(xué)的生產(chǎn)線，并進(jìn)行多元化代理，可以使制造系統(tǒng)的生產(chǎn)活動同步進(jìn)行，最終可以有效解決系統(tǒng)集成化問題[3]。

3 結(jié)束語

總而言之，AI在智能制造中的應(yīng)用取得了進(jìn)一步的發(fā)展，但是反觀目前的發(fā)展?fàn)顩r仍存在很多不足之處。人工智能在智能制造中的具體應(yīng)用主要是以計(jì)算機(jī)為媒介，從硬件這一方面著手實(shí)現(xiàn)的生產(chǎn)技術(shù)比較少，雖然人工智能的一些科學(xué)理論如NN理論在基本的學(xué)習(xí)算法以及穩(wěn)定性分析等方面都取得了一定的進(jìn)展，但進(jìn)入實(shí)用階段仍具有一定的距離，盡管如此，筆者相信人工智能技術(shù)在未來的智能制造行業(yè)當(dāng)中會得到更為廣泛的應(yīng)用。