AI智能在機械行業(yè)生產(chǎn)中的運用

陳雄飛

寧波中策動力機電集團有限公司，浙江 寧波 315000

筆者所從事的行業(yè)屬于典型的傳統(tǒng)行業(yè)的門類，作為原國家機械工業(yè)部專業(yè)生產(chǎn)船用柴油機柴油發(fā)電機組的重點骨干企業(yè)，一直以來，受到國家及省市各部門的關(guān)懷指導(dǎo)，雖有長足發(fā)展，但依然存在著目前我國制造業(yè)發(fā)展普遍面臨的內(nèi)外壓力較大的問題。但可喜的是，人工智能及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展也為傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供了合適的契機。

據(jù)埃森哲公司測算數(shù)據(jù)顯示，“到2035年，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將使制造業(yè)總增長值(GVA)增長近4萬億美元，年度增長率達到4.4%。作為新的“生產(chǎn)要素”，人工智能對于制造業(yè)的影響有幾方面：機器將部分取代人的工作，實現(xiàn)智能自動化。”人工智能，可以有效彌補老齡化、人力資源成本提升等帶來的勞動力短缺問題；人工智能可以通過增強勞動力技能帶來整個生產(chǎn)效率的提升，人工智能與制造業(yè)的深度融合不但可以加速新產(chǎn)品的科技開發(fā)，還將改變原有的生產(chǎn)流程方式，不單能自動完成匹配的任務(wù)，亦可實現(xiàn)全新的操作。比如，根據(jù)客戶的個性化需求自定義產(chǎn)品配置。

前不久，騰訊聯(lián)合國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心等多部委就AI智能與工業(yè)化生產(chǎn)問題進行了深入的探討和分析。主要針對怎樣深入理解不同制造行業(yè)的現(xiàn)狀和實際需求，為制造業(yè)逐步實現(xiàn)智能化的轉(zhuǎn)型提供可實踐的有效參考，最終實現(xiàn)制造企業(yè)的競爭力提升，適應(yīng)新形勢下的市場需求。

當前，我國的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已形成一定的國際競爭優(yōu)勢，接下去的重點是利用互聯(lián)網(wǎng)，利用AI智能，分析總結(jié)其賦能制造業(yè)的創(chuàng)新經(jīng)驗，力爭實現(xiàn)在不同的制造業(yè)環(huán)節(jié)，都可以得心應(yīng)手的利用新技術(shù)應(yīng)用實現(xiàn)制造業(yè)的智能化，特別是傳統(tǒng)機械制造業(yè)的智能化。

一、國內(nèi)制造業(yè)的智能化現(xiàn)狀

縱觀一路發(fā)展，從數(shù)字計算機出現(xiàn)起的第一階段數(shù)字化，到第二個階段的網(wǎng)絡(luò)化，再到當前網(wǎng)絡(luò)化充分實現(xiàn)后，逐步向智能化(第三階段)過渡。目前我國僅有1/6的制造業(yè)企業(yè)可以達到“互聯(lián)網(wǎng)+”(網(wǎng)絡(luò)化)水平，其余5/6的企業(yè)連內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建都還不完善，企業(yè)部門、流程等還沒有構(gòu)成一個整體，無法實現(xiàn)空間跨越、交流信息的功能。這恰恰也是當前我國制造業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。

針對這個現(xiàn)狀，需要明確的是：不要把“智能”泛化。智能化是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化之后的高級階段，不能混為一談，研究智能化應(yīng)該聚焦在人工智能上；同時需要增加新的評估體系。這里要重點強調(diào)的是：自動化與人工智能還是有很多基本區(qū)別的，很多人固執(zhí)的認為他們是一碼子事。這里必須明確：自動化是做人不愿意做的事情(如簡單性的重復(fù)勞動)，而智能化是實現(xiàn)人實現(xiàn)不了的事情(比如高級別經(jīng)驗的傳遞)。舉個例子，傳統(tǒng)的數(shù)控機床的例子：傳統(tǒng)的數(shù)控機床是沒有智能的，充其量是自動化，因為其在給定程序下，會自行運轉(zhuǎn)，一旦程序出錯，也會繼續(xù)運轉(zhuǎn)；但智能的數(shù)控機床則完全不同，智能數(shù)控機床能運行中可以感知切削力的變化，并分析判斷刀具磨損，同時進一步?jīng)Q定是用刀具補償還是換刀以保證加工精度。智能機床具有自動感知、分析、反饋、決策、控制等要素，這才是智能的實用之處。

二、AI智能在不同行業(yè)的定義和描述

清華大學(xué)智能科學(xué)系教授孫富春是我國人工智能領(lǐng)域?qū)＜遥岢觯梢曰贑PS理論從感、聯(lián)、知、控、安全等五個方面，結(jié)合工業(yè)生產(chǎn)流程來定義和描述AI智能。制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展，最終是為了降低生產(chǎn)制造時間；維持高效率；提高產(chǎn)品質(zhì)量。主要關(guān)注三大指標：時間、節(jié)拍、質(zhì)量。因此“人工智能+制造業(yè)”可以從設(shè)備、能效和質(zhì)量三方面，研究融合轉(zhuǎn)型的方法。

三、強化工業(yè)智能在制造業(yè)的應(yīng)用

如何把AI智能和互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)，真正用于機械制造業(yè)的提質(zhì)、降本、增效、減存，最終實現(xiàn)機械企業(yè)從以產(chǎn)品為核心、到以服務(wù)為核心的價值轉(zhuǎn)型。目前，人工智在制造業(yè)的如下幾個領(lǐng)域中的應(yīng)用程度會大大增強。

首先，制造業(yè)的很多細分領(lǐng)域依賴傳統(tǒng)的視覺檢測。人工智能能夠橫縱不同角度比對產(chǎn)品和照片。將機器視覺應(yīng)用在制造業(yè)中的精確質(zhì)量分析領(lǐng)域，通過比人眼敏感多倍的相機結(jié)合AI技術(shù)提升圖像理解的能力。比如，在筆者的柴油動力制造業(yè)中，產(chǎn)品本身形態(tài)較大，肉眼檢測本身就存在很大難度，AI機器視覺工具，可以在超出人類視覺范圍的分辨率下發(fā)現(xiàn)精密產(chǎn)品中的微觀缺陷，大大提升檢測效率。

其次，精準優(yōu)化細節(jié)性生產(chǎn)過程。AI智能可以調(diào)節(jié)和改進生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)參數(shù)，生產(chǎn)過程中，機器需要進行諸多參數(shù)的設(shè)置。例如，在小部分的注塑中，可能需要控制原料的溫度、冷卻時間表、速度等等。所有這些參數(shù)都可能受到各種外部因素的影響，例如，外界溫度等。AI系統(tǒng)通過收集所有有效的參數(shù)數(shù)據(jù)，改進自動設(shè)置和調(diào)整機器的參數(shù)，從而提升生產(chǎn)效率。

再次，鎖定產(chǎn)品產(chǎn)生質(zhì)量問題的來源。所有產(chǎn)品都不是一道工序就可以完成的，當產(chǎn)品最終沒有通過質(zhì)量檢驗，甚至有時難以確定產(chǎn)品問題來源的時候。AI智能將幫助我們自動識別生產(chǎn)中有問題的環(huán)節(jié)和步驟。制造，充滿了微調(diào)。人工智能還可以顯著縮短新產(chǎn)品無論是設(shè)計還是生產(chǎn)過程中的流程，提升制造行業(yè)的效率。

總之，AI智能極大地提高了效率、推動了生產(chǎn)進步，很快人工智能將迎來其在機械制造業(yè)的春天。