浅谈人工智能在制造业中的应用

钟秀媚

摘要：21世纪是科技高速发展的世纪，越来越多的机器代替了人工作业，各行各业在机器的轰鸣声中实现产品的高速生产。与机器人技术同时相辅相成的，还有人工智能技术。人工智能技术使得机器人能够更加精细化，准确化，大大提高了生产效率。本文分析了人工智能在制造业的应用，并对可大力发展人工智能技术的行业进行分析和探索。

关键词：人工智能技术，机器人，制造业

2. 引言

人工智能技术在制造业上的应用，对于制造业来说是一个质的提升。在人工智能出现之前，人们会制造出各种各样的工具来提高产品的生产效率。但在某些危险系数高的岗位，以及大量重复的工作，往往会对工人的身体造成危害，不利于工厂的人性化管理。人工智能技术的应用，使得工人可以从这些危险的岗位和重复的工作中脱离出来，机器人完全可以代替工人完成工作，大大地提高了生产的安全性，同时提高了生产效率。人工智能与工业生产融合是一个系统工程，传统工业体系将被重塑[1]。

3. 人工智能定义

人工智能（Artificial Intelligence,简称AI）是指通过模拟人类智力的某些基本特征和功能，使计算机能够像人一样进行推理、学习、感知等高级智能行为的一项技术。人工智能是计算机科学的一个分支，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是一种模拟人类智能和思维过程的技术，它使用计算机系统以及各种传感器、摄像头等设备获取数据，并利用这些数据进行学习、推理、自适应等操作。人工智能领域的发展已经引起了全世界的广泛关注，同时也成为了科技行业中最受关注的领域之一。在人工智能领域，许多重要技术已经得到了广泛应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。这些技术不仅在工业制造、医疗保健、金融服务等行业中有着广泛的应用，还涉及到了智能家居、智能交通、智能城市等领域。

人工智能技术为制造业带来更加多的可能性。人类文明从刀耕火种时代，再到工业革命，机器的出现人们改变了以往手工作业的方式，从而进入效率更高，产量更大的时代。人工智能技术通过程序的设定，使得机器能模拟工人的动作，从而替代工人从事重复枯燥以及危险的工作，工人只需要简单地监测机器的运作情况和维修，解放了工人的双手，是二十一世纪科技进步的有力见证。

4. 人工智能在制造业中的应用

人工智能技术在制造业上中有着广泛的应用，其主要体现在智能分拣、流水生产、设备健康管理和产品缺陷监测等多方面。

如在纺织行业中就使用了智能分拣技术。在纺织行业中，塑料纺织线管是纺织机和织布机等纺织行业里都需要用到的一个机器部件，纺织机把许多动植物纤维捻在一起纺成线或纱，这些线或纱可用来织成布，而纺织线管的作用就是用来卷缠纱线，实现从纺织机到织布机的应用，该部件在一端或两端有边盘，轴芯有孔[2]。通过智能识别检测技术和自动化控制技术来帮助纺织企业实现塑料纺织线管的自动分类和回收。该项目技术研发核心主要分三大部分：复传带式进料装置、智能识别系统、自适应分拣装置。其技术关键在于：机器利用智能识别技术识别塑料纺织线管的信息—系统信息分类—将分类信息代码传导到主控系统—分拣模块的自适应分拣[3]。

5. 人工智能与制造业深度融合的策略

5.1搭建智能制造研究基地

智能制造业的发展需要不断对现有技术以及新技术进行研究与开发，根据不同产品生产环境进行信息的搜集与分析，实际应用的场景是人工智能与制造业深度融合需要解决的关键问题。一方面搭建智能制造业的研究基地是为我国智能制造业的发展奠定一定的理论与技术基础；另一方面可以作为设备检验管理与控制中心。我国在人工智能技术的应用方面取得了非常不错的成绩，但是对于新技术的研发、算法的研究设计以及核心器件的生产研究方面并没有领先，利用研究基地吸收此领域的研究学者，集中投入人力与物力成本，研究基地的搭建对于改善这一现状、加速着我国智能制造的进程以及提高我国制造业国际地位等方面发挥着强大的推动作用。并为我国智能制造业的创新发展提供了一定的技术与人才保障。

5.2重视相关专业复合型人才培养

众所周知，近年来随着互联网行业的火热发展，越来越多的人才被互联网行业吸引，在这其中不乏人工智能领域的人才。制造业领域的人才流失对于智能制造的发展可谓是致命的打击。结合现阶段来看，我国大部分制造型企业对于人工智能这一概念并未有深入的理解，仍处在简单的理解层面，缺乏智能化转型的意识。正是由于制造型企业的人员对于人工智能薄弱的认识，以及对相关技术掌握的匮乏才造成智能制造发展的停滞。“人工智能”＋“制造”复合型人才的稀缺将无法支持二者的融合发展。这两个领域都需要经过基础化、专业化的人才培养过程，适当在我国高校内进行智能制造业试点人才培养计划，有针对性地进行相关专业知识体系的构建，并根据试点开展的结果合理修改相关课程、专业知识、实践.

5.3逐步建立制造业大数据共享中心

人工智能与制造业的深度融合需要大量的制造业生产数据作为基础，由于以往各生产企业数据分散化以及明显的差异化对于制造业数据库的建立有着较大的阻碍。建立制造业大数据共享中心，通过数据共享逐步实现制造业市场的数据标准化，实现制造业生产制造全过程的信息自动采集。构建我国制造业产品质量检测的数据平台，提升制造型企业的管理机制，打造制造业生产管理的集中化，在保证产品质量的同时，优化制造型企业的市场服务机制。在大数据中心建立并使用的过程中，着重对数据安全的监管，将数据安全问题放在首要位置，建立制造业大数据安全保障体系，推动数据共享平台的运行。

5.4充分发挥人工智能技术的优势

机器识别与交互过程是制造业创新发展过程中应用的重点，利用视觉AI技术对用户特征进行提取，并利用算法进行分析研究。由点到面进行搜集与分析，充分发挥人工智能、云计算、机器学习等新技术预测市场发展前景以迎合市场不断更替的需求，确定制造型企业的市场定位。由于制造业的所需要的设备功能、系统处理算法、信息采集内容等方面都存在这较大的差异，对智能设备进行有针对性地研发与设计，算法优化过程是企业需要重点关注的问题。对于制造型企业而言机器学习是制造型向服务制造型转变的必经之路，大规模的生产迫切需要设备对生产的信息进行收集与检测，并在出现问题的时候不仅能提醒更能提出完善的处理及解决方案。

技术等问题。

6. 结论

人工智能技术在制造行业中的核心技术，其改变了人们的陈旧的作业方式，大大提高了人们的工作效率和生活水平，有效地推动了社会的进步和发展。虽然其也存在着各种各样的社会问题，但并不会阻挡其前进的脚步。现代的未来人工智能在制造领域的应用将会逐渐加强，有着非常好的发展前景。人工智能在医疗保健领域、医疗领域和教育领域也存在巨大的发展潜力，未来的社会必然是人工智能百花齐放的科技世界！

[1]人工智能将重塑传统工业体系[N].乔翔. 中国证券报,2022

[2]基于颜色智能识别的嵌入式线管分拣系统设计[J].孙瑞霞,李炜,王宗乾.重庆工商大学学报(自然科学版),2017,34(3):71-76

[3]塑料纺织线管智能自动分拣关键技术设计[J].赵军,王媛媛.机械工程与技术,2021, 10(3):323-328.