何濤HE Tao

（青島創(chuàng)新奇智科技集團(tuán)股份有限公司，青島 266000）

0 引言

自從工業(yè)革命開始，人們對機(jī)械的使用率越來越高，人工智能的應(yīng)用水平，是評估一個(gè)國家工業(yè)能力的重要指標(biāo)，尤其是在制造業(yè)中應(yīng)用人工智能時(shí)，對人工智能的要求非常高，需要基于精細(xì)化管理理念，確保人工智能在制造業(yè)生產(chǎn)時(shí)不受工作環(huán)境等問題的影響，是當(dāng)前人工智能需要重點(diǎn)研究的方向。

1 人工智能技術(shù)概述

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門研究如何使計(jì)算機(jī)具有智能的學(xué)科，人工智能涉及模擬人類智能的各個(gè)方面，包括感知、學(xué)習(xí)、推理、決策等，如表1 所示。因此人工智能技術(shù)可以分為以下幾個(gè)主要方向：①機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning），機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù)之一，通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型和算法，使計(jì)算機(jī)具備從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)的能力，常見的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。②深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種特殊形式，通過構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理和分析，深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了重大突破。③自然語言處理（Natural Language Processing，NLP），自然語言處理是研究計(jì)算機(jī)與人類自然語言交互的技術(shù)，包括文本分析、語義理解、機(jī)器翻譯等任務(wù)，旨在使計(jì)算機(jī)能夠理解和處理人類語言。隨后是計(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision），計(jì)算機(jī)視覺是研究如何使計(jì)算機(jī)能夠理解和解釋圖像和視頻的技術(shù)，包括目標(biāo)檢測、圖像識別、人臉識別等，廣泛應(yīng)用于安防、醫(yī)療、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。④強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning），強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境不斷交互學(xué)習(xí)最優(yōu)行為策略的方法，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過嘗試不同的動(dòng)作，并通過獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰信號來調(diào)整策略，以達(dá)到最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)的目標(biāo)如表1 所示。

表1 人工智能技術(shù)的應(yīng)用歸類

2 人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用案例

2.1 人工智能在工廠設(shè)備管理中的應(yīng)用案例

在制造工廠中，設(shè)備的故障可能會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)線停工、生產(chǎn)效率降低和成本增加等問題，因此利用特征分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行設(shè)備故障預(yù)測和故障診斷具有重要意義。

通過對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測，可以獲取設(shè)備的各種關(guān)鍵參數(shù)和指標(biāo)。利用這些數(shù)據(jù)，可以應(yīng)用特征分析技術(shù)，提取出與設(shè)備故障相關(guān)的特征，并建立相應(yīng)的故障預(yù)測模型。通過監(jiān)測和分析這些特征的變化趨勢，可以提前預(yù)測設(shè)備的故障，并采取相應(yīng)的維修措施，從而減少非計(jì)劃性停機(jī)時(shí)間和維修成本，如圖1 所示。

圖1 基于人工智能的設(shè)備健康管理體系

另一方面，在設(shè)備發(fā)生突發(fā)故障時(shí)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行故障診斷可以幫助快速定位故障原因并提供解決方案。通過分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，并與已有的故障知識庫進(jìn)行比對，可以確定故障的類型、位置和原因?；谶@些信息，可以給出相應(yīng)的故障處理建議，指導(dǎo)現(xiàn)場技術(shù)人員及時(shí)采取正確的維修措施，修復(fù)設(shè)備故障，降低停工風(fēng)險(xiǎn)。

收集設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括溫度、壓力、振動(dòng)等傳感器數(shù)據(jù)。根據(jù)設(shè)備故障歷史記錄，標(biāo)記正常運(yùn)行和故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)。從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征，如均值、方差、峰值等。根據(jù)設(shè)備的運(yùn)行特點(diǎn)和領(lǐng)域知識，設(shè)計(jì)和選擇適當(dāng)?shù)奶卣?。選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）或隨機(jī)森林（Random Forest）。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。使用訓(xùn)練集來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)特征數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備的故障狀態(tài)。使用測試集評估模型的性能，如準(zhǔn)確度、召回率、F1 分?jǐn)?shù)等。根據(jù)評估結(jié)果，調(diào)整模型的參數(shù)和特征選擇，以提高預(yù)測準(zhǔn)確度。

上述代碼假設(shè)設(shè)備數(shù)據(jù)保存在名為equipment_data.csv 的CSV 文件中，其中包含了溫度、壓力和振動(dòng)數(shù)據(jù)作為特征，以及故障狀態(tài)作為標(biāo)簽。代碼使用支持向量機(jī)（SVM）算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，并計(jì)算預(yù)測準(zhǔn)確度。

2.2 人工智能在機(jī)械刀具磨損預(yù)測中的應(yīng)用案例

具體來看，在制造業(yè)生產(chǎn)過程中，部分產(chǎn)品生產(chǎn)需要使用到機(jī)械刀具，尤其是一些精密零件的加工，需要對所使用的刀具進(jìn)行嚴(yán)格控制，才能保證加工精度。因此將人工智能應(yīng)用在制造業(yè)的刀具控制中，可以確保對刀具磨損的監(jiān)測和預(yù)測，利用傳感器獲取刀具的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如切削速度、溫度、振動(dòng)等信息，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法對刀具的磨損狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)測，能夠提前預(yù)知刀具的壽命，及時(shí)進(jìn)行維護(hù)和更換，避免因刀具失效導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷和質(zhì)量問題。

深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)（Deep Residual Shrinkage Network）是一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理算法，主要應(yīng)用于圖像去噪、超分辨率重建、圖像增強(qiáng)等任務(wù)。對于機(jī)械刀具磨損預(yù)測，深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)可以用于提取圖像中與磨損程度相關(guān)的特征。具體而言，可以使用該網(wǎng)絡(luò)對機(jī)械刀具進(jìn)行圖像拍攝，然后輸入到網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取和預(yù)測。

收集機(jī)械刀具的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括切削速度、進(jìn)給速度、切削力、振動(dòng)等多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)。根據(jù)機(jī)械刀具的使用歷史記錄，標(biāo)記不同磨損程度的數(shù)據(jù)。結(jié)合多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)并提取有意義的特征。例如，可以計(jì)算平均切削力、切削力的方差、振動(dòng)的能量等。使用領(lǐng)域知識和模型的要求，選擇適當(dāng)?shù)奶卣?。?gòu)建深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)模型，其中殘差塊用于捕捉刀具磨損的非線性關(guān)系。在網(wǎng)絡(luò)中引入收縮操作，以減少特征圖的維度和參數(shù)數(shù)量，提高模型的計(jì)算效率和泛化能力。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。使用訓(xùn)練集來訓(xùn)練深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)特征數(shù)據(jù)預(yù)測刀具的磨損程度。利用訓(xùn)練好的模型對測試集進(jìn)行預(yù)測，評估模型的性能。

上述代碼假設(shè)機(jī)械刀具數(shù)據(jù)保存在名為tool_wear_data.csv 的CSV 文件中，其中包含了切削速度、進(jìn)給速度、切削力和振動(dòng)數(shù)據(jù)作為特征，以及刀具磨損程度作為標(biāo)簽。代碼使用深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，并計(jì)算均方誤差作為評估指標(biāo)。

3 人工智能在制造業(yè)中的設(shè)計(jì)

人工智能在制造業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用可以通過算法選擇和模型設(shè)計(jì)來實(shí)現(xiàn)智能化設(shè)計(jì)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集與分析時(shí)，通過傳感器、攝像頭等設(shè)備收集制造過程中的數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)線上的各種參數(shù)和指標(biāo)信息，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律和異常情況。而在智能優(yōu)化與調(diào)度時(shí)，根據(jù)生產(chǎn)需求、材料供應(yīng)、設(shè)備狀態(tài)等因素，利用優(yōu)化算法對生產(chǎn)計(jì)劃進(jìn)行智能化優(yōu)化和調(diào)度，通過深度學(xué)習(xí)模型建立生產(chǎn)線上設(shè)備和工序之間的關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)度和智能化的生產(chǎn)管理，如圖2 所示。

圖2 人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合算法選擇

收集設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、操作記錄和維修記錄等。根據(jù)設(shè)備的故障歷史和維修記錄，標(biāo)記正常運(yùn)行和故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)。從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征，如均值、方差、峰值等。根據(jù)設(shè)備的運(yùn)行特點(diǎn)和領(lǐng)域知識，設(shè)計(jì)和選擇適當(dāng)?shù)奶卣?。選擇合適的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如決策樹、隨機(jī)森林或支持向量機(jī)。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。使用訓(xùn)練集來訓(xùn)練監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，根據(jù)特征數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備的故障和維護(hù)需求。使用測試集評估模型的性能，如準(zhǔn)確度、召回率、F1 分?jǐn)?shù)等。根據(jù)評估結(jié)果，調(diào)整模型的參數(shù)和特征選擇，以提高預(yù)測準(zhǔn)確度。

上述代碼假設(shè)設(shè)備數(shù)據(jù)保存在名為equipment_data.csv 的CSV 文件中，其中包含了溫度、壓力和振動(dòng)數(shù)據(jù)作為特征，以及維護(hù)需求標(biāo)簽。代碼使用隨機(jī)森林算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，并計(jì)算預(yù)測準(zhǔn)確度作為評估指標(biāo)。

4 結(jié)束語

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的行業(yè)將智能化的設(shè)備應(yīng)用在生產(chǎn)、運(yùn)輸中，使各行業(yè)的運(yùn)營效率得到了極大的提升，由此可見，人工智能的應(yīng)用前景非常廣闊。而在制造業(yè)的生產(chǎn)中應(yīng)用人工智能，能極大降低員工的工作壓力和負(fù)擔(dān)并提高生產(chǎn)效率，但人工智能技術(shù)也有一定的不足之處，對于高精密的制造業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)時(shí)，需要對所使用的人工智能設(shè)備進(jìn)行精度設(shè)計(jì)，才能滿足制造業(yè)的生產(chǎn)所需。為此，在制造業(yè)生產(chǎn)過程中，需要根據(jù)實(shí)際情況對人工智能設(shè)備進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)計(jì)，才能有效滿足制造業(yè)的生產(chǎn)所需。