人工智能在智能制造中的运用和渗透探讨

李修仪

天津智慧城市研究院有限公司 天津 300393

从智能制造的基本概念来说，智能制造之中的“制造”就是“大制造”的基本概念，制造不仅是以往的加工以及工艺制造，更是包括对于产品的设计、组织以及销售和回收等产生生命周期各个阶段的一种活动。社会对于人工智能给予了高度的重视，而且人工智能被广泛地应用于各个领域之中，对社会的发展起到不可忽视的重要作用。基于此，文中针对人工智能在智能制造中的运用和渗透进行以下相关的分析和研究，希望具有一定的借鉴意义。

1 人工智能在智能制造中的运用

AI属于智能制造的一种核心技术，在产品制造的整个过程中，所有生产环节的应用产生了制造智能。怎样才能使得制造智能更为接近，或者达到人脑这样的高级化智能化水平，这才是智能制造的科学研究重点。纵观世界，从整体上来说，智能制造技术还处于初级阶段，仍处于智能制造相关技术的实践探索阶段。采用智能制造领域的相关技术，能够科学有效地将CNC机床、机器人加工中心和自动化程度比较低级的一些设备结合起来，创建出以人为中心，以计算机作为核心化工具，以信息技术及网络技术作为基础的，具有柔性化和智能化的制造自动化系统，进而可以有效实现建模制造以及操作和测量四者合二为一的智能化4M系统，最终达到高效设计、高效制造、高效检测以及高效响应和高效重组，进一步提升制造企业的相关产品开发和创造的能力，有效提升产品自身的技术含量以及知识文化含量，科学提高行业制造业对于瞬息万变市场的响应能力以及响应的基本速度[1]。所以，智能制造在最近的一些研究项目中，就是通过AI的相关技术理论来提升制造单元的整体智能水准。当前，AI技术理论方法在智能制造方面所应用的一些学术理论以及成功的应用案例有很多，但是将这些研究成果进行综合来看，AI在智能制造体系中的应用主要可以分为产品的智能设计、产品的制造资源、智能规划产品的智能加工以及制造过程的科学监控和制造系统活动的智能化管理这四个基本方面。

2 人工智能在智能制造中的有效渗透

2.1 在智能设计方面

在智能设计这一方面，通过图像的科学分析以及相关的处理，还有智能模式的基本识别技术，可以进一步实现工程图由光栅图到矢量图的智能化识别。通过模式的相应识别技术，可以进一步实现通过零件的平面投影图到三维立体图的智能化三维化建模。通过模糊技术以及神经网络技术展开产品的科学性分析，进一步优化设计和设计效果，展开综合分析针对生产出来的产品依照专家系统以及神经网络系统之间相结合的智能CAD造型，进行有限元分析以及虚拟创造[2]。

2.2 在智能规划方面

在制造资源的智能科学规划这一方面，通过专家系统、知识库、NN及FNN在优等高效以及低成本等优化目标下，对于切削用量展开优化的科学选择，进一步实现切削工艺参数更为智能化的工艺规划与优化，并且制定出制造资源的智能和科学计划，将相应的企业资源更为智能的展开规划。

2.3 在智能加工和过程的监控方面

在智能加工过程中，通过NN、FL、GA等一些相关的智能科学技术展开多传感器之间的科学融合以及相应的信号处理和决策。根据NN、FL、FNN、GA以及粗集理论等，对智能加工的状态展开科学化识别，还要针对非正常的工作状态展开自适应管理和控制，进一步实现加工向智能化检测以及监控转变的工作状态，采用NN、FL、FNN、GA和初级理论等在被约束的情况下，对于切削工艺的基本参数展开自行学习，自己组织或者是自适应控制，通过知识指导来进行科学化加工方案的设计，进一步实现加工工作过程智能化的控制以及优化。通过专家系统FL或NN技术进行机械故障的科学诊断，采用机器视觉的相关技术来模拟人类的视觉功能，进而有效实现产品的大批量生产，并且在产品生产的过程中可以展开在线监督、测量及检查，可使产品的质量得到显著提升，利用智能化机器人能够实现产品的包装、制造材料及工件的搬运，产品表面的喷漆以及工件焊接等相关工作。

在智能化管理方面制造系统智能化管理可以利用神经网络专家系统以及知识库对产品（工件）等进行智能布局及精细加工，设计科学的生产线，并进行多元化代理，可以使制造系统的生产活动同步进行，最终可以有效解决系统集成化问题[3]。

3 结束语

总而言之，AI在智能制造中的应用取得了进一步的发展，但是反观目前的发展状况仍存在很多不足之处。人工智能在智能制造中的具体应用主要是以计算机为媒介，从硬件这一方面着手实现的生产技术比较少，虽然人工智能的一些科学理论如NN理论在基本的学习算法以及稳定性分析等方面都取得了一定的进展，但进入实用阶段仍具有一定的距离，尽管如此，笔者相信人工智能技术在未来的智能制造行业当中会得到更为广泛的应用。