人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用設(shè)計

何濤HE Tao

（青島創(chuàng)新奇智科技集團股份有限公司，青島 266000）

0 引言

自從工業(yè)革命開始，人們對機械的使用率越來越高，人工智能的應(yīng)用水平，是評估一個國家工業(yè)能力的重要指標，尤其是在制造業(yè)中應(yīng)用人工智能時，對人工智能的要求非常高，需要基于精細化管理理念，確保人工智能在制造業(yè)生產(chǎn)時不受工作環(huán)境等問題的影響，是當前人工智能需要重點研究的方向。

1 人工智能技術(shù)概述

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門研究如何使計算機具有智能的學科，人工智能涉及模擬人類智能的各個方面，包括感知、學習、推理、決策等，如表1 所示。因此人工智能技術(shù)可以分為以下幾個主要方向：①機器學習（Machine Learning），機器學習是人工智能的核心技術(shù)之一，通過構(gòu)建數(shù)學模型和算法，使計算機具備從數(shù)據(jù)中自動學習和改進的能力，常見的機器學習方法包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。②深度學習（Deep Learning），深度學習是機器學習的一種特殊形式，通過構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理和分析，深度學習在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了重大突破。③自然語言處理（Natural Language Processing，NLP），自然語言處理是研究計算機與人類自然語言交互的技術(shù)，包括文本分析、語義理解、機器翻譯等任務(wù)，旨在使計算機能夠理解和處理人類語言。隨后是計算機視覺（Computer Vision），計算機視覺是研究如何使計算機能夠理解和解釋圖像和視頻的技術(shù)，包括目標檢測、圖像識別、人臉識別等，廣泛應(yīng)用于安防、醫(yī)療、自動駕駛等領(lǐng)域。④強化學習（Reinforcement Learning），強化學習是一種通過與環(huán)境不斷交互學習最優(yōu)行為策略的方法，在強化學習中，智能體通過嘗試不同的動作，并通過獎勵和懲罰信號來調(diào)整策略，以達到最大化累積獎勵的目標如表1 所示。

表1 人工智能技術(shù)的應(yīng)用歸類

2 人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用案例

2.1 人工智能在工廠設(shè)備管理中的應(yīng)用案例

在制造工廠中，設(shè)備的故障可能會導(dǎo)致生產(chǎn)線停工、生產(chǎn)效率降低和成本增加等問題，因此利用特征分析和機器學習技術(shù)進行設(shè)備故障預(yù)測和故障診斷具有重要意義。

通過對設(shè)備運行數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測，可以獲取設(shè)備的各種關(guān)鍵參數(shù)和指標。利用這些數(shù)據(jù)，可以應(yīng)用特征分析技術(shù)，提取出與設(shè)備故障相關(guān)的特征，并建立相應(yīng)的故障預(yù)測模型。通過監(jiān)測和分析這些特征的變化趨勢，可以提前預(yù)測設(shè)備的故障，并采取相應(yīng)的維修措施，從而減少非計劃性停機時間和維修成本，如圖1 所示。

圖1 基于人工智能的設(shè)備健康管理體系

另一方面，在設(shè)備發(fā)生突發(fā)故障時，利用機器學習技術(shù)進行故障診斷可以幫助快速定位故障原因并提供解決方案。通過分析設(shè)備運行數(shù)據(jù)，并與已有的故障知識庫進行比對，可以確定故障的類型、位置和原因?；谶@些信息，可以給出相應(yīng)的故障處理建議，指導(dǎo)現(xiàn)場技術(shù)人員及時采取正確的維修措施，修復(fù)設(shè)備故障，降低停工風險。

收集設(shè)備的運行數(shù)據(jù)，包括溫度、壓力、振動等傳感器數(shù)據(jù)。根據(jù)設(shè)備故障歷史記錄，標記正常運行和故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)。從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征，如均值、方差、峰值等。根據(jù)設(shè)備的運行特點和領(lǐng)域知識，設(shè)計和選擇適當?shù)奶卣鳌＿x擇合適的機器學習算法，如支持向量機（SVM）或隨機森林（Random Forest）。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。使用訓(xùn)練集來訓(xùn)練機器學習模型，根據(jù)特征數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備的故障狀態(tài)。使用測試集評估模型的性能，如準確度、召回率、F1 分數(shù)等。根據(jù)評估結(jié)果，調(diào)整模型的參數(shù)和特征選擇，以提高預(yù)測準確度。

上述代碼假設(shè)設(shè)備數(shù)據(jù)保存在名為equipment_data.csv 的CSV 文件中，其中包含了溫度、壓力和振動數(shù)據(jù)作為特征，以及故障狀態(tài)作為標簽。代碼使用支持向量機（SVM）算法對數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和預(yù)測，并計算預(yù)測準確度。

2.2 人工智能在機械刀具磨損預(yù)測中的應(yīng)用案例

具體來看，在制造業(yè)生產(chǎn)過程中，部分產(chǎn)品生產(chǎn)需要使用到機械刀具，尤其是一些精密零件的加工，需要對所使用的刀具進行嚴格控制，才能保證加工精度。因此將人工智能應(yīng)用在制造業(yè)的刀具控制中，可以確保對刀具磨損的監(jiān)測和預(yù)測，利用傳感器獲取刀具的實時數(shù)據(jù)，如切削速度、溫度、振動等信息，結(jié)合機器學習算法對刀具的磨損狀態(tài)進行監(jiān)測和預(yù)測，能夠提前預(yù)知刀具的壽命，及時進行維護和更換，避免因刀具失效導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷和質(zhì)量問題。

深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)（Deep Residual Shrinkage Network）是一種基于深度學習的圖像處理算法，主要應(yīng)用于圖像去噪、超分辨率重建、圖像增強等任務(wù)。對于機械刀具磨損預(yù)測，深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)可以用于提取圖像中與磨損程度相關(guān)的特征。具體而言，可以使用該網(wǎng)絡(luò)對機械刀具進行圖像拍攝，然后輸入到網(wǎng)絡(luò)中進行特征提取和預(yù)測。

收集機械刀具的運行數(shù)據(jù)，包括切削速度、進給速度、切削力、振動等多個傳感器數(shù)據(jù)。根據(jù)機械刀具的使用歷史記錄，標記不同磨損程度的數(shù)據(jù)。結(jié)合多個傳感器數(shù)據(jù)，設(shè)計并提取有意義的特征。例如，可以計算平均切削力、切削力的方差、振動的能量等。使用領(lǐng)域知識和模型的要求，選擇適當?shù)奶卣?。?gòu)建深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)模型，其中殘差塊用于捕捉刀具磨損的非線性關(guān)系。在網(wǎng)絡(luò)中引入收縮操作，以減少特征圖的維度和參數(shù)數(shù)量，提高模型的計算效率和泛化能力。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。使用訓(xùn)練集來訓(xùn)練深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)特征數(shù)據(jù)預(yù)測刀具的磨損程度。利用訓(xùn)練好的模型對測試集進行預(yù)測，評估模型的性能。

上述代碼假設(shè)機械刀具數(shù)據(jù)保存在名為tool_wear_data.csv 的CSV 文件中，其中包含了切削速度、進給速度、切削力和振動數(shù)據(jù)作為特征，以及刀具磨損程度作為標簽。代碼使用深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)模型對數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和預(yù)測，并計算均方誤差作為評估指標。

3 人工智能在制造業(yè)中的設(shè)計

人工智能在制造業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用可以通過算法選擇和模型設(shè)計來實現(xiàn)智能化設(shè)計。在進行數(shù)據(jù)的收集與分析時，通過傳感器、攝像頭等設(shè)備收集制造過程中的數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)線上的各種參數(shù)和指標信息，然后利用機器學習算法對這些數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律和異常情況。而在智能優(yōu)化與調(diào)度時，根據(jù)生產(chǎn)需求、材料供應(yīng)、設(shè)備狀態(tài)等因素，利用優(yōu)化算法對生產(chǎn)計劃進行智能化優(yōu)化和調(diào)度，通過深度學習模型建立生產(chǎn)線上設(shè)備和工序之間的關(guān)聯(lián)性，實現(xiàn)自動調(diào)度和智能化的生產(chǎn)管理，如圖2 所示。

圖2 人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合算法選擇

收集設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、操作記錄和維修記錄等。根據(jù)設(shè)備的故障歷史和維修記錄，標記正常運行和故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)。從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征，如均值、方差、峰值等。根據(jù)設(shè)備的運行特點和領(lǐng)域知識，設(shè)計和選擇適當?shù)奶卣?。選擇合適的監(jiān)督學習算法，如決策樹、隨機森林或支持向量機。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。使用訓(xùn)練集來訓(xùn)練監(jiān)督學習模型，根據(jù)特征數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備的故障和維護需求。使用測試集評估模型的性能，如準確度、召回率、F1 分數(shù)等。根據(jù)評估結(jié)果，調(diào)整模型的參數(shù)和特征選擇，以提高預(yù)測準確度。

上述代碼假設(shè)設(shè)備數(shù)據(jù)保存在名為equipment_data.csv 的CSV 文件中，其中包含了溫度、壓力和振動數(shù)據(jù)作為特征，以及維護需求標簽。代碼使用隨機森林算法對數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和預(yù)測，并計算預(yù)測準確度作為評估指標。

4 結(jié)束語

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的行業(yè)將智能化的設(shè)備應(yīng)用在生產(chǎn)、運輸中，使各行業(yè)的運營效率得到了極大的提升，由此可見，人工智能的應(yīng)用前景非常廣闊。而在制造業(yè)的生產(chǎn)中應(yīng)用人工智能，能極大降低員工的工作壓力和負擔并提高生產(chǎn)效率，但人工智能技術(shù)也有一定的不足之處，對于高精密的制造業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)時，需要對所使用的人工智能設(shè)備進行精度設(shè)計，才能滿足制造業(yè)的生產(chǎn)所需。為此，在制造業(yè)生產(chǎn)過程中，需要根據(jù)實際情況對人工智能設(shè)備進行相應(yīng)的設(shè)計，才能有效滿足制造業(yè)的生產(chǎn)所需。