基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能制造效率提升策略

摘要：當(dāng)前，智能制造已成為工業(yè)競爭力領(lǐng)域的關(guān)鍵因素。在智能制造中，自動(dòng)化水平顯著提高，有利于提高生產(chǎn)效率，降低成本，優(yōu)化資源分配。近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)已成為智能制造體系中的核心技術(shù)之一，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，對傳統(tǒng)制造業(yè)的運(yùn)作模式影響較大。基于此，本文對機(jī)器學(xué)習(xí)在智能制造中的應(yīng)用進(jìn)行探究，并探討了該項(xiàng)技術(shù)發(fā)展的最新趨勢，以供參考。

關(guān)鍵詞：智能制造；機(jī)器學(xué)習(xí)；未來趨勢

DOI：10.12433/zgkjtz.20242513

現(xiàn)如今，制造業(yè)正經(jīng)歷一場由數(shù)字化技術(shù)推動(dòng)的變革。機(jī)器學(xué)習(xí)作為推動(dòng)這一變革的關(guān)鍵技術(shù)，在智能制造中的應(yīng)用日益廣泛。研究機(jī)器學(xué)習(xí)在智能制造中的應(yīng)用，不僅有利于企業(yè)提升生產(chǎn)效率，而且可幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)成本效益最大化和資源優(yōu)化。另外，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠幫助制造業(yè)適應(yīng)快速變化的市場環(huán)境，提高其市場響應(yīng)速度和創(chuàng)新能力。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)持續(xù)積累經(jīng)驗(yàn)，其性能即可得到有效改善，并且無需明確的編程指令。在特定任務(wù)的執(zhí)行過程中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，需采用特定算法和統(tǒng)計(jì)模型，通過分析大量數(shù)據(jù)，創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，識(shí)別數(shù)據(jù)模式和特征，從而優(yōu)化決策過程。機(jī)器學(xué)習(xí)已被推廣應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，包括圖像識(shí)別、自然語言處理和預(yù)測建模等。例如，在零售行業(yè)中，能夠預(yù)測消費(fèi)者的購買行為；在醫(yī)療領(lǐng)域，可分析患者的健康數(shù)據(jù)，進(jìn)而預(yù)測疾病的發(fā)展。

機(jī)器學(xué)習(xí)分為幾種類型，其中包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，如圖1所示。監(jiān)督學(xué)習(xí)是最常見的形式，使用標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)教授模型準(zhǔn)確識(shí)別模式或做出預(yù)測。例如，可以通過分析帶標(biāo)簽的電子郵件來訓(xùn)練模型識(shí)別垃圾郵件。與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，無監(jiān)督學(xué)習(xí)不依賴于標(biāo)記的數(shù)據(jù)。其主要用于分析未標(biāo)記數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)，常用于如市場細(xì)分和商品推薦系統(tǒng)的聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可與環(huán)境的交互，據(jù)此學(xué)習(xí)最佳行為或策略。這種方法中，算法根據(jù)其行為的結(jié)果獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，以調(diào)整其策略，實(shí)現(xiàn)累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)最大化。強(qiáng)化學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于游戲、機(jī)器人導(dǎo)航和在線推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。

集成機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，并推廣應(yīng)用于智能制造領(lǐng)域，可以顯著提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。通過監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)測產(chǎn)品缺陷、利用無監(jiān)督學(xué)習(xí)優(yōu)化生產(chǎn)流程。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)在智能制造中的應(yīng)用領(lǐng)域

（一）質(zhì)量控制

利用先進(jìn)的圖像識(shí)別技術(shù)和模式識(shí)別算法，可自動(dòng)化檢測和實(shí)時(shí)監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量，提高制造行業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。機(jī)器學(xué)習(xí)可以分析產(chǎn)品的高分辨率圖像，自動(dòng)檢測和識(shí)別各種制造缺陷。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是這一領(lǐng)域中使用最廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)模型之一。CNN能夠有效處理像素?cái)?shù)據(jù)并從中提取有用的特征，識(shí)別尺寸異常、顏色不匹配或表面缺陷等問題。例如，一個(gè)訓(xùn)練有素的CNN模型可以學(xué)習(xí)數(shù)千張標(biāo)記好的缺陷圖像，識(shí)別生產(chǎn)線上的微小裂痕或不規(guī)則形狀。此外，與傳統(tǒng)的人工檢查相比，機(jī)器學(xué)習(xí)模型不受主觀判斷和疲勞的影響，可以持續(xù)不斷地進(jìn)行精確分析。采用自動(dòng)化檢查，減少人力成本，降低人為錯(cuò)誤的可能性。更重要的是，機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)時(shí)處理生產(chǎn)線上的數(shù)據(jù)流，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并報(bào)告問題，從而允許立即采取糾正措施。在多變的生產(chǎn)環(huán)境中，機(jī)器學(xué)習(xí)的適應(yīng)性強(qiáng)，隨著產(chǎn)品設(shè)計(jì)的更新和變化，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以持續(xù)學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)，并更新其識(shí)別算法，減少重新配置檢測系統(tǒng)的需求和成本。

（二）預(yù)測性維護(hù)

在智能制造中，通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠預(yù)見到設(shè)備故障，從而在成本高昂的停機(jī)和維修之前進(jìn)行干預(yù)。在實(shí)施預(yù)測性維護(hù)時(shí)，需收集關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括溫度、振動(dòng)、電流、壓力等多種傳感器數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)分析，即可反映出設(shè)備健康狀況，因此，數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)和提取故障預(yù)兆的基礎(chǔ)。在設(shè)備上部署傳感器，連續(xù)收集數(shù)據(jù)，并通過無線網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)傳輸?shù)街醒胩幚硐到y(tǒng)。對于復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，可利用隨機(jī)森林、支持向量機(jī)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析，識(shí)別故障發(fā)展趨勢。例如，分析歷史數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以學(xué)習(xí)到正常運(yùn)行設(shè)備的振動(dòng)頻率，與之相對照，一旦發(fā)現(xiàn)任何偏離這一標(biāo)準(zhǔn)的振動(dòng)，都可能指示潛在的機(jī)械問題。通過模型分析，還可預(yù)測故障發(fā)生的時(shí)間窗口，便于運(yùn)維管理人員及時(shí)安排故障檢修，減少因設(shè)備突然故障而導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷，降低維護(hù)成本。此外，通過持續(xù)學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型不斷優(yōu)化，預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)的精準(zhǔn)度與智能化水平顯著提升，能夠自我調(diào)整其故障檢測算法，以適應(yīng)新的操作條件或新的設(shè)備類型。

（三）生產(chǎn)線優(yōu)化

為促進(jìn)制造業(yè)革新，可利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化生產(chǎn)線，深入分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，識(shí)別并解決生產(chǎn)過程中的瓶頸問題，通過預(yù)測和模擬，制定更有效的生產(chǎn)策略，從而顯著提升整體生產(chǎn)效率。從生產(chǎn)線收集大量數(shù)據(jù)，包括機(jī)器運(yùn)行時(shí)間、原材料消耗、產(chǎn)品質(zhì)量檢測結(jié)果及員工效率等，并應(yīng)用決策樹、聚類分析或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，識(shí)別效率低下的區(qū)域、環(huán)節(jié)。另外，機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于模擬不同的生產(chǎn)配置和參數(shù)設(shè)置，預(yù)測其對生產(chǎn)效率的具體影響。在實(shí)際調(diào)整生產(chǎn)線之前，評估各種潛在方案的效果。例如，可以模擬調(diào)整裝配線速度或改變原料供給速率，查看變更對整體生產(chǎn)周期和成本效率的影響。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在生產(chǎn)線優(yōu)化中的應(yīng)用尤其顯著。這種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可與環(huán)境的實(shí)時(shí)互動(dòng)，進(jìn)而優(yōu)化決策。在生產(chǎn)線設(shè)置中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型可以持續(xù)試驗(yàn)生產(chǎn)參數(shù)的不同組合，根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制來學(xué)習(xí)調(diào)整操作以最大化生產(chǎn)效率。隨著時(shí)間的推移，模型能夠識(shí)別最有效的生產(chǎn)策略，自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)過程以適應(yīng)新的生產(chǎn)需求或改進(jìn)目標(biāo)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)還能幫助實(shí)現(xiàn)更高級的生產(chǎn)線自動(dòng)化，例如，預(yù)測設(shè)備維護(hù)需求或自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃以響應(yīng)訂單變化，減少停機(jī)時(shí)間，優(yōu)化配置生產(chǎn)資源。

（四）供應(yīng)鏈管理

在供應(yīng)鏈管理中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，可徹底改變企業(yè)如何計(jì)劃、執(zhí)行和優(yōu)化其供應(yīng)鏈操作。利用機(jī)器學(xué)習(xí)，企業(yè)能夠處理和分析大量的數(shù)據(jù)，從而做出更精確的預(yù)測和決策，確保能夠有效應(yīng)對快速變化的市場條件。在需求預(yù)測方面利用機(jī)器學(xué)習(xí)，分析歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、季節(jié)性因素以及其他外部變量（如經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和消費(fèi)者行為變化），機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測產(chǎn)品的未來需求，據(jù)此制定生產(chǎn)計(jì)劃，加強(qiáng)庫存控制，并合理安排物流，優(yōu)化企業(yè)庫存水平，減少積壓和缺貨情況，從而降低成本并提高服務(wù)水平。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)還可以優(yōu)化庫存管理。實(shí)時(shí)監(jiān)控庫存狀態(tài)，預(yù)測未來幾周或幾個(gè)月的庫存需求，指導(dǎo)企業(yè)何時(shí)補(bǔ)貨、何時(shí)減少訂單量，配置庫存位置，減少過度庫存和缺貨的風(fēng)險(xiǎn)，提高資金流動(dòng)性。在物流優(yōu)化方面，分析運(yùn)輸歷史數(shù)據(jù)、天氣條件、交通模式等信息，機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠提供最優(yōu)的貨物運(yùn)輸路線和調(diào)度策略，減少運(yùn)輸成本，縮短交貨時(shí)間，提高整個(gè)供應(yīng)鏈的效率。機(jī)器學(xué)習(xí)還能夠幫助企業(yè)管理供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)，識(shí)別供應(yīng)鏈中潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，如供應(yīng)商的信用風(fēng)險(xiǎn)、地緣政治風(fēng)險(xiǎn)或天氣相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測可能影響供應(yīng)鏈穩(wěn)定性的因素。據(jù)此采取預(yù)防措施，比如多元化供應(yīng)商、調(diào)整庫存策略或重新設(shè)計(jì)供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)，提高抵御不確定因素的能力。除此以外，通過整合來自整個(gè)供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以提供深入的洞見和分析，幫助決策者理解復(fù)雜的供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)，并制定更有效的戰(zhàn)略和操作決策。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和應(yīng)用，預(yù)計(jì)其在供應(yīng)鏈管理中的作用將更加深入和廣泛，為企業(yè)提供更大的競爭優(yōu)勢。

（五）自動(dòng)化與機(jī)器人技術(shù)

在智能制造的領(lǐng)域中，機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)化和機(jī)器人技術(shù)，提升機(jī)器人的自主性和靈活性，增強(qiáng)機(jī)器人執(zhí)行重復(fù)任務(wù)的能力，提高處理復(fù)雜情況和做出智能決策的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)使機(jī)器人分析從傳感器和攝像頭等設(shè)備收集的大量數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)和理解其工作環(huán)境。例如，使用深度學(xué)習(xí)算法，機(jī)器人可以識(shí)別和分類不同的物體，比如，在自動(dòng)揀選系統(tǒng)中，機(jī)器人需要識(shí)別傳送帶上的各種商品，然后根據(jù)形狀、大小或條碼信息正確拾取并放置商品，提高揀選的準(zhǔn)確性，加快整個(gè)流程的速度。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)還使機(jī)器人能夠執(zhí)行更復(fù)雜的裝配任務(wù)。例如，在汽車制造等行業(yè)，機(jī)器人需要在裝配線上精確地安裝各種零件。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，可以從過去的操作中學(xué)習(xí)，并優(yōu)化其運(yùn)動(dòng)路徑和動(dòng)作，適應(yīng)不同型號和設(shè)計(jì)的變化，減少了人工干預(yù)的需要，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。在包裝過程中，也可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)得到優(yōu)化。機(jī)器人可以學(xué)習(xí)如何根據(jù)物品的尺寸、形狀和脆弱性來選擇最合適的包裝方式和材料。此外，通過實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和適應(yīng)不斷變化的包裝需求，機(jī)器學(xué)習(xí)使機(jī)器人能夠在繁忙的物流中心內(nèi)更有效的操作，減少物流延誤和損壞的風(fēng)險(xiǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)還賦予機(jī)器人處理未知或變化場景的能力。在動(dòng)態(tài)的生產(chǎn)環(huán)境中，機(jī)器人可能面臨意外情況或新的挑戰(zhàn)，如意外障礙或變更的工作指令。對此，機(jī)器學(xué)習(xí)模型使機(jī)器人能夠通過識(shí)別這些變化并快速適應(yīng)，從而維持操作的連續(xù)性和效率。

三、未來的發(fā)展趨勢

（一）增強(qiáng)自動(dòng)化與智能決策

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，未來的自動(dòng)化將不僅限于執(zhí)行復(fù)雜的重復(fù)任務(wù)，而且涉及與人類工作的更深層次協(xié)同和執(zhí)行更復(fù)雜的決策過程。協(xié)作機(jī)器人（cobots）不斷發(fā)展，很多機(jī)器人能夠在工人密集的環(huán)境中執(zhí)行安全操作，將進(jìn)一步整合進(jìn)生產(chǎn)線，提高工作場所的安全性和操作效率。機(jī)器人將通過實(shí)時(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型適應(yīng)人類的工作節(jié)奏和習(xí)慣，實(shí)現(xiàn)更加智能的協(xié)作。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)將在幫助企業(yè)通過分析復(fù)雜的市場數(shù)據(jù)和消費(fèi)者行為，據(jù)此做出戰(zhàn)略決策。例如，企業(yè)利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測分析，可以準(zhǔn)確預(yù)測市場需求波動(dòng)，從而優(yōu)化庫存管理和價(jià)格策略，減少過?；蛉必浀娘L(fēng)險(xiǎn)，快速地適應(yīng)市場變化，保持競爭力。

（二）跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和算法整合

未來的機(jī)器學(xué)習(xí)將更加強(qiáng)調(diào)不同領(lǐng)域之間數(shù)據(jù)和算法的整合，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，擴(kuò)大機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍。例如，制造業(yè)可借鑒金融領(lǐng)域的預(yù)測模型，優(yōu)化其供應(yīng)鏈管理，預(yù)測供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)并自動(dòng)調(diào)整供應(yīng)鏈策略。同時(shí)，采用醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的圖像識(shí)別技術(shù)，能夠在生產(chǎn)線上實(shí)現(xiàn)更高精度的缺陷檢測，提高產(chǎn)品質(zhì)量控制的標(biāo)準(zhǔn)。通過積極推進(jìn)跨領(lǐng)域融合，可提高機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的功能，使得不同行業(yè)能夠共享知識(shí)和技術(shù)，從而提高整體的創(chuàng)新速度和效率。

（三）可持續(xù)性與環(huán)境效益的加強(qiáng)

新時(shí)期，社會(huì)各界對環(huán)保和可持續(xù)性的關(guān)注不斷加深，可推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)向更加環(huán)保的方向發(fā)展。未來的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目將集中在如何通過智能化解決方案，減少能源消耗和廢物產(chǎn)生，通過更精確地控制生產(chǎn)過程來降低碳足跡。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)可以用來優(yōu)化能源管理，通過精確調(diào)節(jié)生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行時(shí)間和功率消耗，實(shí)現(xiàn)最大的能效。此外，開發(fā)創(chuàng)建高級的預(yù)測模型和自動(dòng)化系統(tǒng)，可以減少生產(chǎn)過程中的材料浪費(fèi)，確保資源的最大利用率。機(jī)器學(xué)習(xí)還可以幫助企業(yè)執(zhí)行更為復(fù)雜的回收和循環(huán)再用程序，利用智能分揀和分類技術(shù)，提高回收材料的質(zhì)量和再利用率。

四、結(jié)語

綜上所述，本文對機(jī)器學(xué)習(xí)在智能制造中的應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)的研究，本文揭示出機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在提高制造效率、優(yōu)化生產(chǎn)流程、降低運(yùn)營成本以及增強(qiáng)市場競爭力方面的顯著潛力。從質(zhì)量控制到預(yù)測性維護(hù)，再到供應(yīng)鏈管理和生產(chǎn)線優(yōu)化，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用在推進(jìn)工業(yè)制造行業(yè)變革創(chuàng)新方面發(fā)揮重要作用。此外，未來需積極推進(jìn)跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)整合，加強(qiáng)環(huán)境效益，擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍和深度?？偟膩碚f，機(jī)器學(xué)習(xí)不僅為制造業(yè)提供了優(yōu)化和自動(dòng)化的新途徑，而且可推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向更高效、更靈活和更可持續(xù)的方向發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]翟建旺，凌梓超，白晨，等.機(jī)器學(xué)習(xí)輔助微架構(gòu)功耗建模和設(shè)計(jì)空間探索綜述[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2024，61（06）：1351-1369.

[2]趙陶鈺，邵鵬華.基于機(jī)器學(xué)習(xí)耦合模型預(yù)測FDM零件的表面粗糙度[J].塑料工業(yè)，2024，52（05）：116-123.

[3]黃祥，何挺，高文杰，等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車身裝配精度預(yù)測模型研究[J].汽車知識(shí)，2024，24（03）：4-6.

[4]弭光寶，孫圓治，吳明宇，等.機(jī)器學(xué)習(xí)在航空發(fā)動(dòng)機(jī)鈦合金研究中的應(yīng)用進(jìn)展[J].航空制造技術(shù)，2024，67（Z10）：66-78.

[5]程洪，葛美伶，司天宇，等.機(jī)器學(xué)習(xí)輔助金屬材料力學(xué)性能預(yù)測[J].材料研究與應(yīng)用，2023，17（06）：1070-1077.

作者簡介：楊鴻宇（1998），女，漢族，山東煙臺(tái)人，研究生，助教，主要從事教育工作。