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人工智能在新一代智能制造中的應(yīng)用

信息技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展促進(jìn)了人工智能技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用上的突破，具備了“學(xué)習(xí)”能力，擁有了認(rèn)識(shí)、產(chǎn)生、運(yùn)用知識(shí)的能力，呈現(xiàn)出自主學(xué)習(xí)、人機(jī)協(xié)同、群體智能等新特征。

人工智能技術(shù)已成為搶占未來科技高地的核心，成為推動(dòng)人類科技發(fā)展的強(qiáng)勁動(dòng)力，通過與先進(jìn)制造技術(shù)的集成、發(fā)展，在制造過程系統(tǒng)、裝備、工藝、服務(wù)等多個(gè)層面都有了具體和廣泛的應(yīng)用。

1 系統(tǒng)流程層面

制造企業(yè)近些年通過構(gòu)建ERP、BPM、SRM等系統(tǒng)，在業(yè)務(wù)流程、運(yùn)營(yíng)管理層面已經(jīng)相對(duì)完善，基本打通了市場(chǎng)、制造、運(yùn)營(yíng)、財(cái)務(wù)、供應(yīng)、服務(wù)等環(huán)節(jié)，但相對(duì)來說是比較剛性的打通和聯(lián)接，各指令的生成相對(duì)規(guī)則化，缺少預(yù)測(cè)性和前瞻性，即缺少基于數(shù)據(jù)和模型的預(yù)測(cè)，隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)如下幾方面的改進(jìn)和提升：

1）市場(chǎng)和銷售情況

基于數(shù)據(jù)和模型，可以更準(zhǔn)確的摸索市場(chǎng)規(guī)律、預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，對(duì)細(xì)分市場(chǎng)的規(guī)模、個(gè)性化需求、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手情況等多因素進(jìn)行預(yù)判，輔助市場(chǎng)決策。

2）財(cái)務(wù)和預(yù)算情況

建立財(cái)務(wù)成本模型、預(yù)算模型、財(cái)務(wù)-生產(chǎn)-庫(kù)存-市場(chǎng)等綜合模型，對(duì)財(cái)務(wù)相關(guān)業(yè)務(wù)進(jìn)行綜合分析、合理預(yù)測(cè)，確保財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)可控，財(cái)務(wù)利益最大化。

3）供應(yīng)和庫(kù)存情況

結(jié)合市場(chǎng)、生產(chǎn)、大宗商品價(jià)格、利率匯率等情況，建立采購(gòu)供應(yīng)和庫(kù)存等相關(guān)模型，在保障生產(chǎn)的情況下，最大程度減少庫(kù)存、降低采購(gòu)成本、降低倉(cāng)儲(chǔ)物流成本，使資金效率最大化。

2 裝備層面

人工智能技術(shù)賦能裝備，使裝備智能化，簡(jiǎn)單來說是使裝備具備自感知、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)等能力，賦予裝備生命，使裝備作為智能個(gè)體融入智能制造體系，裝備層面一般的人工智能技術(shù)和場(chǎng)景如下：

1）機(jī)器視覺的應(yīng)用

機(jī)器視覺在智能制造裝備上的應(yīng)用已相對(duì)成熟，包括自動(dòng)識(shí)別定位、自動(dòng)作業(yè)、缺陷檢測(cè)、自動(dòng)導(dǎo)航、自動(dòng)巡檢等場(chǎng)景的應(yīng)用，未來會(huì)隨著相關(guān)算法的迭代應(yīng)用更深入、更成熟。

2）邊緣計(jì)算與專家知識(shí)的應(yīng)用

智能裝備的自感知、自控制和自學(xué)習(xí)能力，一般體現(xiàn)在指令和控制的柔性、參數(shù)的自動(dòng)修正和補(bǔ)償，如機(jī)加工設(shè)備、爐、罐、反應(yīng)釜等裝備，這一般需要邊緣測(cè)（設(shè)備測(cè)）的計(jì)算能力和專家知識(shí)的應(yīng)用，人工智能技術(shù)結(jié)合感知數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)模型、專家知識(shí)和邊緣計(jì)算，形成邊緣測(cè)的動(dòng)態(tài)柔性控制。

3）裝備故障預(yù)測(cè)及診斷

大型裝備（機(jī)組）的健康管理也是人工智能應(yīng)用的重點(diǎn)，通過設(shè)備機(jī)理、故障機(jī)理、故障特征以及專家知識(shí)的應(yīng)用，建立故障預(yù)測(cè)及診斷模型，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)判斷關(guān)鍵零部件及機(jī)組故障情況、使用壽命情況，為針對(duì)性運(yùn)維、前瞻性運(yùn)維提供數(shù)據(jù)支撐。

3 工藝層面

制造企業(yè)工藝過程的優(yōu)化和改進(jìn)是不斷迭代的長(zhǎng)期命題，在缺少大數(shù)據(jù)和人工智能支撐的情況下，工藝改進(jìn)往往具有盲目性和試錯(cuò)性，應(yīng)用人工智能技術(shù)，在參數(shù)的關(guān)聯(lián)性、數(shù)據(jù)的趨勢(shì)性等方面的分析將有顯著提升，是分析、改進(jìn)工藝的有效手段。

1）物理特性工藝分析

針對(duì)傳統(tǒng)的鍛造、鑄造、熱處理、反應(yīng)釜、高溫爐等裝置，可建立工藝參數(shù)、設(shè)備參數(shù)、產(chǎn)品性能等綜合模型，實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的工藝分析及優(yōu)化。

2）化學(xué)特性工藝分析

針對(duì)化工、生物等流程型制造，可建立物性數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)、設(shè)備參數(shù)、產(chǎn)品性能等綜合模型，應(yīng)用大數(shù)據(jù)及人工智能分析尋優(yōu)，改進(jìn)工藝。

4 服務(wù)層面

制造企業(yè)的服務(wù)，一般指產(chǎn)品的售后服務(wù)，結(jié)合產(chǎn)品特性及服務(wù)需求，人工智能對(duì)服務(wù)業(yè)務(wù)的賦能一般體現(xiàn)在如下幾點(diǎn)：

1）基于用戶畫像的個(gè)性化服務(wù)

在大數(shù)據(jù)技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展的背景下，通過前期產(chǎn)品特性、客戶使用需求與后期客戶服務(wù)需求相結(jié)合，分析建立用戶畫像，為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、高效、精準(zhǔn)服務(wù)提供支撐，提高制造企業(yè)質(zhì)量。

2）大型機(jī)組的遠(yuǎn)程運(yùn)維

大型裝備的遠(yuǎn)程運(yùn)維也是人工智能對(duì)服務(wù)提升的重點(diǎn)，結(jié)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控、在線體檢，掌握設(shè)備狀態(tài)，分析、輸出運(yùn)維依據(jù)，確保設(shè)備“長(zhǎng)穩(wěn)優(yōu)”運(yùn)行。

新一代智能制造發(fā)展趨勢(shì)

新一代智能制造是人工智能與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合的制造模式，人工智能技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展以及材料、工藝的進(jìn)步，智能制造技術(shù)和模式也必將不斷螺旋進(jìn)化、迭代發(fā)展，從要素智能向整體智能、生態(tài)智能演化，最終形成智能制造各要素點(diǎn)、線、面、體全方位多維度的智能制造生態(tài)。

以上僅是對(duì)新一代智能制造技術(shù)的幾點(diǎn)思索，智能制造是一個(gè)不斷發(fā)展的過程，人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)更是在大踏步發(fā)展，目前只是對(duì)有限應(yīng)用場(chǎng)景的幾點(diǎn)粗淺認(rèn)識(shí)，未來隨著技術(shù)的發(fā)展和理念模式的演進(jìn)，應(yīng)用人工智能技術(shù)的智能制造也必將從場(chǎng)景發(fā)展到全景，在推動(dòng)第四次工業(yè)革命發(fā)展的同時(shí)，深刻改變、重構(gòu)世界。