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人工智能在未来制造业发展应用中扮演的角色

2019-09-10卞雯雯费翔

科学导报·学术 2019年46期
关键词:发展应用人工智能

卞雯雯 费翔

摘要:随着智能技术在所有行业中不断渗透和融合,智能行业发展的概念已经深入人心,利用人工智能技术在每个行业中取得技术创新、服务创新等成果,人工智能的地位不断提高。人工智能在高速发展和改善我国经济、提高人民生活水平等方面发挥着独特的优点。基于此,以下对人工智能在未来制造业发展应用中扮演的角色进行了探讨,以供参考。

关键词:人工智能;未来制造业;发展应用;扮演的角色

引言

国家不断引进一系列政策方针,以促进人工智能、云计算和其他信息技术的应用和开发。国务院发表的“下一代人工智能开发计划”强调人工智能与国家战略计划的融合,并鼓励和支持在所有行业中应用人工智能。人工智能对制造业有重大意义。在提高制造业生产制造和管理流程的效率和优化产业结构方面,在智能制造业的整个过程中发挥着领先作用。

1人工智能技术的特征

人工智能技术主要指依托计算机网络及电子信息系统,基于哲学与社会心理学等学科内容,形成综合性较强的现代化技术。人工智能系统的构建水平远胜于其他技术,其智能自动模式由自动化软件组建而成。作为一种以数字多用表、仪器控制器为基本配置的新型应用型技术,人工智能技术在电子机械设计制造中具有较大的应用空间,帮助电子机械工程完成施工计划。人工智能技术主要经历了萌芽阶段、初始阶段、发展阶段和辉煌阶段。最初,随着科技的进步,计算机技术日益兴盛,人工智能技术在此期间不断显现出优点。多媒体时代,人工智能技术逐渐走入千家万户,被广泛应用于各大生产领域,尤其是机械电子设计制造工程。信息化时代,人工智能技术不断创新,逐步进入辉煌阶段[

2人工智能发展现状

人工智能的概念诞生已有60多年了。在1956年美國达特茅斯会议上首次出现了代表人工智能正式诞生的人工智能术语。此后,人工智能经历了几次开发高潮和严寒。人工智能现在正迎来第三次发展的高潮。2012年,图像识别领域开始应用深度神经网络技术,加拿大多伦多大学hint on教授的团队利用Alex.net深度神经网络在imagenet大赛中获胜,对计算机视觉领域产生了巨大影响。之后,随着谷歌网络、renet等多种新网络陆续出现,imagenet大会分类准确性一次性刷新。通过应用深度学习算法,语音、图像和语义识别技术取得了突破性的进步,围绕图像、自动驾驶等相关领域,人工智能技术的创新大量涌现,迅速进入发展热潮,并得到深度学习算法、批量计算和高性能计算能力的支持,逐渐进入工业化应用的初期。我国、美国、日本和主要欧洲国家引进与人工智能相关的政策和国家方案,为人工智能产业发展创造良好的环境。人工智能的应用存在不少问题,真正的人工智能时代还没有到来,但世界各地的人工智能产业正在迅速发展,深入交通、医疗、航空等各个领域,逐渐改变着人类的生产、生活方式。

3机械制造中人工智能技术的实际应用

3.1虚拟现实技术

虚拟现实(VR)不是简单的演示介质,而是在机械制造的所有方面已经发挥了必要作用的设计工具。VR技术将设计呈现为三维模型,使设计和制造工程师能够直观地了解每个部件的特性、质量或位置,并能够及时调整。VR技术使机械制造商能够模拟机械设计并降低设计成本。机器生产测试特别复杂,虚拟现实技术简化了系统测试,并且更容易缩小、添加或修改模块。也节约了制作时间和模型的成本。

3.2神经网络系统

神经网络系统是人工智能技术中一个较为重要的系统。电子机械设计制造中,利用神经网络系统的神经元,将资源共享信息或数据直接上传到各大网络渠道,在有效时间内保存或分享信息,促进整个电子机械工程行业的长远发展。另外,神经网络系统可以完成动态数据处理,分析电子机械设计制造中涉及的可变数据,给出操作指令,实施工程制造作业。事实上,神经网络系统模拟人类大脑中神经系统处理信息的方式,将其应用在各大生产领域。通过神经网络系统中的神经元反射特性,可以获取电子机械工程中的数据分析结果,为数据存储提供重要保护。人工智能技术主要应用于电子机械工程的机床运动误差补偿、热变形控制、设备管理等方面。电子机械工程的加工工艺方面,其可评定工艺参数,预测加工过程中产生的误差;电子机械工程零件设计方面,其能指导齿轮强度、齿轮形态、齿轮CAD等设计。人工智能技术在电子机械设计制造中的应用,有效改善了以往机械工程设计不合理而造成生产效率低下、经济受损等状况,为企业的自动化生产提供了较大助力。

3.3深度学习(Deep Learning)

一种可视为机器学习的特殊(升级)类型,包括具有多层抽象的人工神经网络(artificial neural networks,Ann)。目前主要用于大数据支持的分类决策和模型识别领域。观测点可以用多种形式表示,例如不同位置的不同像素矢量值。如果在机器生产过程中总结了大量实际数据的特性,请使用深入学习方法监控和诊断机器设备的健康状况,以获得监控诊断准确性。

3.4互联网+人工智能的应用

从实际角度出发,互联网+人工智能的应用,最终将服务于以下三种场景。一是为产品注智,从软件和硬件对制造业进行升级,通过互联网将信息注入,为产品提供人工智能算法,促成制造业新一代产品的智能升级。二是为服务注智,通过人工智能和互联网的结合,为制造企业提供精准增值服务。售前营销阶段通过人工智能对用户需求进行分析,实现精准投放。在售后服务方面,以物联网、大数据和人工智能算法,实现产品检测和管理,同时为可能出现的风险进行预警,进一步加强对售后的管理。三是为生产注智,通过互联网将人工智能技术注入生产流程,使机器能够应对多种复杂情况的生产,进一步提升生产效率。

结束语

随着我国经济的发展,机器的适用范围也越来越广,使用规模也越来越大,对大型机器制造的要求也越来越大。因此,提出了基于人工智能技术(将人工智能的机器学习技术应用于机器工件测量)的大型机器制造方法设计,减少了人力损失,提高了测量速度,从而在一定程度上提高了大型机器制造的效率。通过实验比较证明,本方法在测量毛坯方面比传统方法效率更高。

参考文献:

[1] 徐滨士,夏丹,谭君洋,董世运.中国智能再制造的现状与发展[J].中国表面工程,2018,31(05):1-13.

[2] 邓洲.促进人工智能与制造业深度融合发展的难点及政策建议[J].经济纵横,2018(08):41-49.

[3] 李玉敏.简述人工智能与智能制造相互借鉴和融合[J].中国仪器仪表,2017(11):63-66.

(作者单位:江苏金恒信息科技股份有限公司)

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