萬(wàn)長(zhǎng)征 賴小龍
摘要:本文主要介紹人工智能的幾種技術(shù)對(duì)現(xiàn)在機(jī)械制造過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的作用和影響,總結(jié)了預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。
關(guān)鍵詞:機(jī)械制造;人工智能;深度學(xué)習(xí)
中圖分類號(hào):TH16 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-9416(2019)02-0077-01
0 引言
隨著科技水平爆發(fā)式的發(fā)展,新一輪產(chǎn)業(yè)革命早已來(lái)臨,信息技術(shù)迅速融入機(jī)器生產(chǎn)的各個(gè)方面,大大的推動(dòng)和改變傳統(tǒng)制造業(yè),帶來(lái)了挑戰(zhàn)和機(jī)遇。在智能制造過(guò)程中,人工智能技術(shù)促進(jìn)企業(yè)技術(shù)設(shè)備準(zhǔn)確識(shí)別工作環(huán)境的內(nèi)外變化,然后優(yōu)化對(duì)比分析和決策實(shí)施管理、 制造工藝過(guò)程的改進(jìn),從而降低成本、提高運(yùn)營(yíng)效率,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化產(chǎn)品定制、精準(zhǔn)營(yíng)銷等得以完成。綜上所述,人工智能技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代生產(chǎn)制造的重要元素之一[1]。它的出現(xiàn),成為了刺激智能制造并為該行業(yè)的轉(zhuǎn)型和現(xiàn)代化做出貢獻(xiàn)的關(guān)鍵。隨著人工智能進(jìn)入新的一輪技術(shù)爆發(fā),通過(guò)將新的思維方式、技術(shù)方法和新的需求目標(biāo)引入到智能制造研究中,不斷提出并開(kāi)發(fā)了深度學(xué)習(xí)算法以形成新的熱點(diǎn)[2]。
1 機(jī)械制造過(guò)程與交互技術(shù)
人工智能技術(shù)可以通過(guò)分析、處理和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的能力,不斷學(xué)習(xí)制造系統(tǒng)的復(fù)雜調(diào)度處理和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),從而自行設(shè)計(jì)制造系統(tǒng)。不斷地學(xué)習(xí)、優(yōu)化和自控制,為制造系統(tǒng)賦予智能化。而之所以能夠?qū)崿F(xiàn)這種智能化的原因,是因?yàn)槿斯ぶ悄芏喾N技術(shù)融入到了各個(gè)環(huán)節(jié),包括設(shè)計(jì)、生產(chǎn)實(shí)施和運(yùn)營(yíng)維護(hù)以及人機(jī)交互等,在此過(guò)程中融合了深度學(xué)習(xí),虛擬現(xiàn)實(shí),虛擬代理、自然語(yǔ)言生產(chǎn)、特征識(shí)別等AI技術(shù),如圖1所示。
為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)主動(dòng)和人的溝通交互,系統(tǒng)常采用的技術(shù)包括:自然語(yǔ)言生成、虛擬代理和生物特征識(shí)別技術(shù)。
生物識(shí)別技術(shù):支持人與機(jī)器之間更貼近自然交互的功能,包括語(yǔ)言、圖像、觸覺(jué)感知和肢體語(yǔ)言。它目前主要用于市場(chǎng)研究。語(yǔ)音識(shí)別是將人類語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為應(yīng)用軟件識(shí)別的格式。
類人語(yǔ)言生成:使用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)生成返回給用戶的文本。它通常用于顧客應(yīng)答服務(wù),數(shù)據(jù)報(bào)告和智能綜合分析。
虛擬代理:低級(jí)的如:聊天機(jī)器人;也有高級(jí)的如:可以深度學(xué)習(xí)、像人一樣思考的高級(jí)系統(tǒng)。目前主要用作自動(dòng)客戶服務(wù)和高級(jí)智能家居管理服務(wù)平臺(tái)。
2 在機(jī)械設(shè)計(jì)、制造、維護(hù)中的應(yīng)用
2.1 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)
虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)不僅僅是一個(gè)演示媒體,而且還是一個(gè)設(shè)計(jì)工具,已經(jīng)在機(jī)器制造的各個(gè)方面都發(fā)揮著不可或缺的作用。VR技術(shù)將設(shè)計(jì)以三維模型的形式呈現(xiàn)出來(lái),使設(shè)計(jì)和制造工程師能夠直觀地理解并及時(shí)調(diào)整每個(gè)部件的特性,質(zhì)量或位置。使用VR技術(shù),機(jī)器制造商可以模擬機(jī)器設(shè)計(jì)并降低設(shè)計(jì)成本。 機(jī)器生產(chǎn)測(cè)試特別復(fù)雜,虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)可以簡(jiǎn)化系統(tǒng)測(cè)試,并且可以更輕松地縮小,添加或修改模塊。既節(jié)約了時(shí)間,又節(jié)省了做模型的費(fèi)用。
2.2 深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)
可以視為機(jī)器學(xué)習(xí)的一種特殊(升級(jí))類型,包括具有多層抽象的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks, ANN)。 它目前主要用于大數(shù)據(jù)下支持的分類判決和模型識(shí)別領(lǐng)域。觀察點(diǎn)可由多種形式表示,如不同位置的不同像素矢量值。
如對(duì)機(jī)械生產(chǎn)過(guò)程中大量實(shí)際數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行歸納總結(jié),通過(guò)采用深度學(xué)習(xí)方法建立模型對(duì)機(jī)械設(shè)備的健康狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)診斷,以取得監(jiān)測(cè)診斷精度。
2.3 專家系統(tǒng)
用人工智能中的知識(shí)表示和知識(shí)推理技術(shù)來(lái)模擬通常由這個(gè)領(lǐng)域的專家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題。應(yīng)用于一系列廣泛的領(lǐng)域,協(xié)助或執(zhí)行自動(dòng)決策。使用實(shí)時(shí)監(jiān)控制造過(guò)程中產(chǎn)生的時(shí)間序列數(shù)據(jù):反饋設(shè)備性能參數(shù)、系統(tǒng)錯(cuò)誤參數(shù),從而主動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)的潛在異常,以及歷史數(shù)據(jù)的聚類分析、診斷和定位異常原因,制定運(yùn)營(yíng)決策并執(zhí)行預(yù)防性維護(hù),從而提前消除隱患。如,根據(jù)機(jī)械設(shè)備海量故障特征,并設(shè)計(jì)分類器,實(shí)現(xiàn)故障模式分類;收集多種故障模式,設(shè)計(jì)逐級(jí)匹配形態(tài)分析方法,實(shí)現(xiàn)故障的準(zhǔn)確診斷。
2.4 機(jī)器人技術(shù)
將生物識(shí)別、深度學(xué)習(xí)算法等技術(shù)整合至極小卻高性能的傳感器、制動(dòng)器、以及其他硬件中,這就催生出符合工程生產(chǎn)需求的機(jī)器人,能夠單獨(dú)或者配合人類一起工作,能在各種未知環(huán)境中靈活處理不同的任務(wù)、提高生產(chǎn)制造效率。目前應(yīng)用于人類不便執(zhí)行的高危任務(wù)或成本太高。
3 發(fā)展趨勢(shì)
3.1 大規(guī)模商用
隨著AI產(chǎn)業(yè)和技術(shù)不斷走向成熟,其成本必然降低,同時(shí)全球大廠進(jìn)入該領(lǐng)域,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)因素也將進(jìn)一步拉低人工智能產(chǎn)品的成本。開(kāi)發(fā)的平臺(tái)吸引著更多開(kāi)發(fā)者加入進(jìn)來(lái),開(kāi)發(fā)出豐富產(chǎn)品功能和應(yīng)用場(chǎng)景,促進(jìn)應(yīng)用技術(shù)的落地。相信商業(yè)領(lǐng)域的AI 技術(shù)很快迎來(lái)爆發(fā)期。
3.2 將達(dá)到人類專家顧問(wèn)級(jí)別
隨著性能更強(qiáng)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、價(jià)格低廉的芯片以及大數(shù)據(jù)的幾何增長(zhǎng)和積累、機(jī)器深度學(xué)習(xí)能力的提升。使用人工智能的人越多,人工智能就越聰明,未來(lái)專家系統(tǒng)將覆蓋我們這個(gè)世界,針對(duì)我們所有問(wèn)題,給出所有專家級(jí)的解決方案。
3.3 改變?nèi)蚪?jīng)濟(jì)生態(tài)
隨著AI技術(shù)的發(fā)展,當(dāng)技術(shù)成本低于雇傭勞動(dòng)力的成本時(shí),顯然低效率的人工勞動(dòng)力會(huì)被AI技術(shù)下的各種設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)維維護(hù)技術(shù)都將被機(jī)器人大部分或全部替代,未來(lái)世界的社會(huì)模式也將隨之發(fā)生天翻地覆的改變。
參考文獻(xiàn)
[1] 岳增,王飛.農(nóng)業(yè)機(jī)械制造業(yè)中的現(xiàn)代制造技術(shù)分析[J].山東農(nóng)業(yè)工程學(xué)院學(xué)報(bào),2018(12):33-34.
[2] 張潔,汪俊亮,等.大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能制造[J].中國(guó)機(jī)械工程,2019(02):127-133+158.
Research on Technology Application of Artificial Intelligence Technology in Mechanical Manufacturing Process
WAN Chang-Zheng, LAI Xiao-long
(College of mobile Telecommunications Chongqing University of Posts and Telecom, Chongqing? 401520)
Abstract:This paper mainly introduces the effects and effects of several techniques of artificial intelligence on various aspects of the current mechanical manufacturing process, and summarizes the future development trends.
Key words:mechanical manufacturing; Artificial intelligence; deep learning