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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)展促進了人工智能技術(shù)在實際應(yīng)用上的突破，具備了“學(xué)習(xí)”能力，擁有了認識、產(chǎn)生、運用知識的能力，呈現(xiàn)出自主學(xué)習(xí)、人機協(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，成為推動人類科技發(fā)展的強勁動力，通過與先進制造技術(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、運營管理層面已經(jīng)相對完善，基本打通了市場、制造、運營、財務(wù)、供應(yīng)、服務(wù)等環(huán)節(jié)，但相對來說是比較剛性的打通和聯(lián)接，各指令的生成相對規(guī)則化，缺少預(yù)測性和前瞻性，即缺少基于數(shù)據(jù)和模型的預(yù)測，隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可以實現(xiàn)如下幾方面的改進和提升：

1）市場和銷售情況

基于數(shù)據(jù)和模型，可以更準確的摸索市場規(guī)律、預(yù)測市場趨勢，對細分市場的規(guī)模、個性化需求、競爭對手情況等多因素進行預(yù)判，輔助市場決策。

2）財務(wù)和預(yù)算情況

建立財務(wù)成本模型、預(yù)算模型、財務(wù)-生產(chǎn)-庫存-市場等綜合模型，對財務(wù)相關(guān)業(yè)務(wù)進行綜合分析、合理預(yù)測，確保財務(wù)風(fēng)險可控，財務(wù)利益最大化。

3）供應(yīng)和庫存情況

結(jié)合市場、生產(chǎn)、大宗商品價格、利率匯率等情況，建立采購供應(yīng)和庫存等相關(guān)模型，在保障生產(chǎn)的情況下，最大程度減少庫存、降低采購成本、降低倉儲物流成本，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)和場景如下：

1）機器視覺的應(yīng)用

機器視覺在智能制造裝備上的應(yīng)用已相對成熟，包括自動識別定位、自動作業(yè)、缺陷檢測、自動導(dǎo)航、自動巡檢等場景的應(yīng)用，未來會隨著相關(guān)算法的迭代應(yīng)用更深入、更成熟。

2）邊緣計算與專家知識的應(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)的自動修正和補償，如機加工設(shè)備、爐、罐、反應(yīng)釜等裝備，這一般需要邊緣測（設(shè)備測）的計算能力和專家知識的應(yīng)用，人工智能技術(shù)結(jié)合感知數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)模型、專家知識和邊緣計算，形成邊緣測的動態(tài)柔性控制。

3）裝備故障預(yù)測及診斷

大型裝備（機組）的健康管理也是人工智能應(yīng)用的重點，通過設(shè)備機理、故障機理、故障特征以及專家知識的應(yīng)用，建立故障預(yù)測及診斷模型，結(jié)合實時數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，預(yù)測判斷關(guān)鍵零部件及機組故障情況、使用壽命情況，為針對性運維、前瞻性運維提供數(shù)據(jù)支撐。

3 工藝層面

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

1）物理特性工藝分析

針對傳統(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，人工智能對服務(wù)業(yè)務(wù)的賦能一般體現(xiàn)在如下幾點：

1）基于用戶畫像的個性化服務(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，為實現(xiàn)個性化、高效、精準服務(wù)提供支撐，提高制造企業(yè)質(zhì)量。

2）大型機組的遠程運維

大型裝備的遠程運維也是人工智能對服務(wù)提升的重點，結(jié)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)對設(shè)備的遠程實時監(jiān)控、在線體檢，掌握設(shè)備狀態(tài)，分析、輸出運維依據(jù)，確保設(shè)備“長穩(wěn)優(yōu)”運行。

新一代智能制造發(fā)展趨勢

新一代智能制造是人工智能與先進制造技術(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、工藝的進步，智能制造技術(shù)和模式也必將不斷螺旋進化、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、線、面、體全方位多維度的智能制造生態(tài)。

以上僅是對新一代智能制造技術(shù)的幾點思索，智能制造是一個不斷發(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，目前只是對有限應(yīng)用場景的幾點粗淺認識，未來隨著技術(shù)的發(fā)展和理念模式的演進，應(yīng)用人工智能技術(shù)的智能制造也必將從場景發(fā)展到全景，在推動第四次工業(yè)革命發(fā)展的同時，深刻改變、重構(gòu)世界。