加工制造业人工智能技术的8个应用领域

依靠SLAM(simultaneouslocalizationg,同步精确定位和地形图构建)技术，独立搬运机器人可以充分利用自然环境认知、最短路径算法、个人行为管理决策和操作水平，也综合运用了各种人工智能技术和优化算法。

AI技术的定义首次被明确提出，是在20世纪50年代，距今已有60多年的历史。然而，直到近年来，人工智能技术才进入井喷式的进步，归根结底，关键在于物联网技术、互联网大数据、云计算技术等技术的日益完善。

物联网技术促使大量数据信息即时获取，互联网大数据为深度神经网络提供公共数据和优化算法支持，云计算技术为人工智能技术提供便捷的云计算服务器。这种技术的有机结合推动了人工智能技术的可持续发展趋势，取得了实际进展。AlphaGo与李世石的人机大战也将人工智能技术推向舆论漩涡，爆发了新的人工智能技术浪潮。

近年来，人工智能技术的科学研究和应用逐渐蓬勃发展。随着智能制造系统浪潮的到来，人工智能技术的应用已经围绕着加工制造的各个阶段，如设计方案、制造、管理方法和服务项目。

01人工智能技术技术的三个层次。

AI技术与商品经过过过去两年的实践活动检测，现阶段应用较为完善，促进了AI技术与各领域的加速结合。就技术而言，业界普遍认为，人工智能技术的核心理念可以分为计算智能、认知智能和认知能力智能三个方面。

一是计算智能。

计算智能是指设备具有强大的存储能力和快速的数学计算，可以根据海量信息进行深度神经网络，利用历史时间工作经验指导当今自然环境。随着计算能力的不断发展趋势和存储方式的不断升级，计算智能已经完成。比如AlphaGo利用强化学习技术爆发全球围棋冠军；电子商务平台根据客户购买习惯的深度神经网络进行人性化商品推荐。

二是认知智能化。

智能认知是指唆使设备具有视觉效果、听觉系统、触觉等感知能力，能够设计非结构型算法，并通过人们的交流方式与客户进行互动交流。随着各种技术的发展趋势，大量非结构化数据的使用价值得到了高度重视和挖掘，视频语音、图像、视频、接触点等与认知相关的智能认知也在迅速发展。自动驾驶车辆、知名波士顿动力智能机器人等都采用了认知智能，它根据各种传感器，对周围环境进行认知和解决，从而合理具体地指导其运行。

三是认知能力智能化。

与计算智能和认知智能相比，认知能力智能更加复杂，即设备像人一样，具有逻辑思维能力、梳理能力、推理能力和应用专业知识的工作能力。目前，认知能力智能技术仍处于科学研究和探索阶段，如在信息安全行业，开发设计犯罪预测、资产透过、大城市违法犯罪演变模拟等人工智能技术实体模型和系统软件。在金融行业，用于识别异常交易、预测和分析宏观经济经济周期。要把认知能力智能送到发展趋势的快速道路上，还有很长的路要走。

02人工智能技术加工制造的应用领域。

从应用的角度来看，人工智能技术的应用很可能包括计算智能、认知智能等几个层次的核心理念。工业机械手、智能机器、自动驾驶车辆、无人机等智能家居产品本身就是人工智能技术的媒介。其硬件配置与各种手机软件相结合，具有认知区分的工作能力，并与客户和自然环境实时互动。这不是各种人工智能技术的核心理念。

例如，在加工制造业中广泛使用的各种服务机器人:快递分拣/分拣智能机器人，可以自动检索和爬取不规则物体；工业机器人可以了解和反映周围环境；全自动跟随原材料汽车可以根据面部识别完成全自动跟随；依靠SLAM(simultaneouslocalizationandmapping，可以根据面部识别完成全自动跟随；依靠SLAM(simultaneouslocalizationg,同步精确定位和地形图构建)技术，独立搬运机器人可以充分利用自然环境认知、最短路径算法、个人行为管理决策和操作水平，也综合运用了各种人工智能技术和优化算法。自动驾驶技术在精确定位、自然环境认知、最短路径算法、个人行为管理决策和操作等方面，也综合运用了各种人工智能技术和优化算法。

目前，制造企业使用的人工智能技术的关键是在智能语音交互产品、面部识别、图像识别技术、图像搜索、语音识别技术、文本识别、翻译机器、深度学习、互联网大数据计算、大数据可视化等方面。以下是加工制造业八大常见人工智能技术应用领域的总结。

场景1:智能快递分拣。

加工制造业有很多必须分拣的工作。如果选择人力工作，速度慢，成本增加，还必须呈现合适的操作温度自然环境。如果选择工业机械手进行智能快递分拣，可以大大降低成本，提高速度。

以快递分拣零件为例。必须分拣的零件一般没有摆放整齐。智能机器人虽然有监控摄像头可以看到零件，但是不知道如何成功分拣零件。在这种情况下，使用深度学习技术，首先让智能机器人随意进行分拣姿势，然后告诉它这个姿势是成功分拣零件还是抓空了。经过几次训练，智能机器人会知道如何按顺序分拣才有更高的通过率；分拣时夹哪个部分会有更高的拾取通过率；知道如何按顺序分拣，通过率会更高。经过几个小时的学习和训练，智能机器人的分拣通过率可以达到90%，熟练工人的水平非常高。

场景2:机械设备健康服务。

根据机械设备运行数据信息的实时监控，利用现状分析和深度学习技术，一方面可以在安全事故发生前进行机械设备的常见故障预测分析，减少非目的性关机。另一方面，为了应对机械设备的突发常见故障，可以快速进行故障检测，准确定位常见故障原因，并提供相应的解决方案。在制造应用领域很常见，尤其是化工厂、超重型机械设备、五金加工、3C制造、风力发电等领域。

以数控车床为例，通过深入学习和优化算法实体模型和AD9283BRS-50传感器技术，检测生产过程中钻刀、主轴轴承和刀具电机的输出功率、电流、工作电压等信息内容，识别数控刀片的承载力、损坏、损坏和机床加工的可靠性，并根据这种情况立即调整生产加工的主要参数(主轴轴承转速比、刀具速度)和生产加工命令，预测何时必须更换刀具，以提高加工精度，减少生产线的停产时间，提高机械设备运行的安全系数。

场景3:根据视觉效果检测表面缺陷。

在加工制造业中，根据机器视觉技术的表层缺陷检测应用早已比较普遍。利用机器视觉技术，可以在自然环境中不断变化 的标准下，以ms为企业，快速识别商品表层较细、较复杂的商品缺陷，并进行分类，如检查商品表层是否有空气污染物、表层损伤、缝隙等。现阶段，现有的工业生产智能企业将深度神经网络与三维光学显微镜相结合，将缺陷检测的精度提高到纳米。对于检测到的有缺陷的商品，系统软件可以全自动进行可修补判断，并对修补途径和方式进行整体规划 ，然后由机械设备进行修补姿势。

例如，PVC管食品中最常见的建筑装饰材料之一，使用量很大，在整个生产包装过程中很容易存在表面刮痕、凹痕、波纹、表面等多种缺陷，耗费大量的人力资源进行检验。选择表面缺陷视觉效果自动识别后，根据总面积、规格极小值、最高值设置，自动进行管件表面残渣检测，最低检测精度为0.15mm，诊断率超过99%。

根据刮痕长度和总宽度的极小值和最高值设置，管件表面刮痕检查自动进行，最小检查精度为0.06毫米，诊断率超过99%；根据褶皱长度、总宽度的极小值、最高值、精彩片段长度和偏色阀值设置，管件表面褶皱检查自动进行，最小检查精度为11毫米，诊断率超过95%。

场景4:根据声纹识别的产品质量检验和常见故障区分。

利用语音识别技术完成异常噪声的自动识别，发现不良产品，检查声纹识别数据库查询，进行常见故障识别。例如，从2018年底开始，佛吉亚(无锡)加工厂将与集团大型数据工程师精英团队全方位合作，专注于评估AI关键技术在座椅调角器中的NVH特性(振动噪声检测)。

2019年，佛吉亚(无锡)加工厂将人工智能关键技术应用于角度调节器的异常噪声检测，完成从数据信号收集、数据存储、数据统计分析到自学全过程的自动化技术，检测效率和准确性远远超过传统人工检测。随着人工智能(人工智能技术)技术噪声检测系统软件在无锡加工厂投入使用，员工总数已从38人减少到3人。此外，质量控制明显提高，年经济收入达到450万人民币。

场景5:智能管理决策。

在产品质量、运营管理、能耗管理方法和数控刀片管理方法等方面，制造企业可以利用深度学习等人工智能技术，整合数据分析，提高生产调度方法，提高企业管理能力。

例如，一汽解放无锡市柴油机厂智能制造系统智能管理系统具有异常和生产管理数据收集、决策树算法异常原因诊断、多元回归分析机械设备关闭时间预测分析、深入学习生产调度管理决策提高等作用。历史时间生产调度管理决策全过程数据信息和生产调度实施后的具体生产制造性能参数作为训练数据，选择神经元网络优化算法，调整生产调度管理决策评价优化算法的主要参数，确保生产调度管理决策符合生产制造的具体要求。

场景6:数字孪生。

数字孪生是虚幻世界中客观现实的镜像系统。建立数字孪生的整个过程，集成了人工智能技术、深度学习和传感器数据信息，创建了一个能够自动更新、现场感强的真实实体模型，用于支持物理商品生命期各种主题活动的管理决策。在数字孪生目标的降级模型层面，可以将多元化和离散系统的实体模型放入神经元网络，依靠深度神经网络创建相对有限的总体目标，并根据这个相对有限的总体目标进行降级模型。

例如，在模式下，冷水热水管的排水口液体和热模拟，使用16核网络服务器每次计算需要57小时，开展降级模型后每次计算需要几分钟。

场景7:创意设计方案。

创意设计方案(GenerativeDesign)是一种人机交互技术，是一种自主创新的全过程。在进行产品设计时，技术工程师只需在系统软件的引导下，设置所期望的主要参数和特性，如原材料、净重、体积等，结合人工智能技术优化算法，就可以根据设计者的意图自动生成无数的可行性报告，然后自主进行综合比较，选择最佳的方案设计信息推送给设计者进行最终的管理决策。

创造性设计方案已经成为一项新的交叉科学，与电子计算机和人工智能技术进行了深度融合，将优秀的优化算法和关键技术融入到设计方案中。广泛使用的创造性优化算法包括:参数设计系统软件、外观英语语法(ShapeGrammars)、L-系统软件、元胞自动机、拓扑优化算法、进化系统和进化算法。

场景8:市场需求分析，供应链管理改进。

以人工智能技术技术为基础，创建准确的市场需求分析实体模型，完成公司销售预测分析和维修材料准备预测分析，做出以需求为导向的管理决策。此外，根据外部数据分析和市场需求分析，制定库存备货对策，供应商评估和零部件选型等。

例如，为了更好地操纵生产制造管理成本，英国广州本田企业希望能够把握客户未来的需求何时会产生，因此，将1200家代理商的客户市场销售和维修材料建立一个预测模型，计算未来两年内汽车返回代理维修的总数，这种新闻信息将进一步成为各种零件预先准备的指标值。这种变化使得英国广州本田已经确保了预测分析的准确性达到99%，客户投诉时间减少了3倍。

03总结。

现阶段，随着越来越多的公司、高校和开源系统机构进入人工智能技术行业，大量成功的人工智能技术开源项目和服务平台不断涌入，人工智能技术进入了前所未有的爆炸期。但与金融等领域相比，虽然人工智能技术在加工制造业的应用领域很多，但并不突出，甚至可以说发展趋势相对缓慢。

归根结底，关键来自以下三个方面:

第一，由于生产制造阶段数据的收集、应用和开发设计难度系数大，公司数据库查询以独占为主，数据信息管理规模有限，缺乏高质量的深度学习模板，制约了设备学生自主学习的全过程。

第二，不同的生产制造领域存在差异，对人工智能技术解决方案的多样性和定制化要求很高。

第三，不同领域缺乏能促进人工智能技术与加工制造业紧密结合的骨干企业。

只有处理以上三个问题，人工智能技术才能更好地应用于加工制造业。