人工智能在機械設計制造及自動化領域的應用

（廣東科學技術職業學院，廣東珠海 519090）

1 人工智能技術、機械設計制造及自動化概述

1.1 人工智能技術

人工智能是計算機科學技術進一步發展的產物，也是在進入21世紀以來發展最為快速、應用也較為廣泛的計算機技術之一。其本質是通過使用計算機或者集成電路來對人類的思維和意識進行模仿，進而達到所謂自動處理、智能處理的效果，來減少人工的使用，提升工作的效率的特性，這種特性使得它在21世紀應用范圍很廣，綜合性也較強。當前，人工智能技術已經被廣泛應用于家居生活等各個方面，但在實際的機械設計制造及自動化過程中仍然缺乏合理的應用。

1.2 機械設計制造及自動化

機械設計制造及自動化領域具有涉及程度高、涉及面較廣的特性。綜合來說機械設計制造及自動化就是以機械工程為中心與電子工程和自動化技術以及計算機技術不同學科進行結合來提升在生產領域的生產技術，進而滿足人們和社會的需要。當前機械設計制造及自動化技術已經被廣泛用于相關的工業企業當中，并且其對人們的影響在進一步擴大。隨著該技術在生活領域的進一步應用，其最終將大大方便人們的生活。

2 機械設計制造及自動化技術的特點和人工智能發展

想要充分了解人工智能在機械設計及自動化領域的應用，就必須對當前人工智能技術的發展和機械設計及自動化技術的特點進行分析。進而才能得到合理的人工智能在機械設計及自動化領域的應用方向[1]。

2.1 機械設計制造及自動化技術的特點

機械設計制造及自動化技術相對于過去的機械設計制造技術，其最明顯的特點是更加智能，具有很強的自動性，因此也使得采用該技術的生產過程更加省時省力，相關產品的生產成本在大大降低的同時，提高了生產效率和質量，還減少了因為人為錯誤而導致產品質量不合格的情況的出現。機械設計制造及自動化技術并非單純的將相關技術疊加應用，更是對多種技術進行結合并優化的結果，因此，機械設計制造及自動化技術具有很強的復雜性。而在這些復雜的技術中，自動化技術作為一個核心環節，其作用必須得到充分的發揮和體現。如自動化系統應該在最大程度上保證簡潔性和便捷性，并且具有較強的智能性，只有這樣才能充分保障機械設計制造及自動化技術作用的發揮，進而最大程度來提高生產的質量和效率。

2.2 人工智能的發展

人工智能的發展歷經了多個階段，而當前人工智能的發展正處于一個較為平穩的階段，該階段對人工智能的真正作用開始得到充分的體現，并開始應用于社會的各個方面，為人們的生活提供便利。而人工智能在機械設計制造及自動化技術領域的應用正是人工智能發展的一個必然階段。

3 人工智能在機械設計制造及自動化領域中的應用

3.1 對信息進行處理

在機械設計制造及自動化中信息的傳輸是電子信息系統進行的，這些電子信息系統大多都不夠先進。在信息傳遞的過程中很容易發生問題，進而導致相關制造和生產活動無法順利進行。特別是在短時間內進行大量數據的傳輸時，會發生很多不可控的錯誤，對生產活動造成嚴重的后果，甚至產生較大的經濟損失。而通過應用人工智能技術，可以對電子信息系統在進行信息傳輸時的準確性進行實時檢驗，而避免信息傳輸錯誤或故障的現象發生，保障機械設計制造及自動化過程中信息傳輸的穩定性和安全性，為機械設計制造及自動化順利進行提供條件[2]。

3.2 自動化對故障進行識別和處理

由于機械設計制造及自動化領域的復雜性，在其進行的過程中，往往會出現很多不可預知的問題，而想要解決這些問題，就必須對其產生的原因進行分析，這個過程往往會耗費大量的時間。最終使得機械設計制造及自動化領域的研究進程變慢，不利于相關技術的進一步發展和應用以及生產的順利進行。在傳統對故障原因進行研究時，需要通過建模和大量的計算機論證來進行，這無疑需要耗費較大的人力和精力以及時間，阻礙生產的順利進行。而如今，通過人工智能技術可以實現自動將有關故障信息進行相關的分類和分析，進而可以初步得出相關的故障原因，從而大大地方便了后續對故障的進一步確認和解決，還避免了因為初期分析錯誤而導致故障問題無法及時得到解決或重復出現故障的現象[3]。同時人工智能技術除了可以在機械設計制造及自動化過程中進行相關故障分析中發揮作用以外，還可以對生產過程中發生的相關機械故障等進行分析。一般通過人工智能技術在生產過程中對相關機械故障進行分析時，相關工作人員只需要將相關被檢測到的信息和數據輸入到對應的人工智能分析系統中，便可通過相應的智能推算進行診斷，得到大致的故障原因進而再交由相關人員進行復查確認，實現生產過程中故障的快速識別，快速處理，最大程度上降低機械故障對生產活動的影響，保障生產的高質量、高效率進行。

3.3 通過神經網絡對數據進行處理

神經網絡是人工智能技術中最為核心的技術之一，其在機械設計制造及自動化領域中具有較強的針對性和代表性。神經網絡系統本質上是一種電子信息系統，但不同的是，該電子信息系統是以人類的神經系統為模仿對象而構建的，因此具備很強的智能性和準確性。其在對相關數據進行處理時，具備著處理能力較強，儲存空間較大，一些處理較為準確的優點。很適合應用在機械設計制造及自動化領域中的數據處理方面上。從根本上來看，神經網絡系統也是一種通過結構對數據進行分析的系統，得益于這樣的框架，在神經網絡系統內的神經元結構保持了準確和穩定的情況下，獲得了很強的智能性，使得其即便面臨十分龐大的數據，也很少會發生錯誤。也因為這個特性使得其在應用到機械設計制造及自動化時，可以很大程度上避免過程中因為數據計算分析錯誤而導致的故障的發生。而神經元網絡系統的精確度也使得任何過程中產生的相關信息都可以被精確的保存，為未來機械設計制造及自動化的進一步發展研究提供條件。

3.4 對資源配置進行優化

機械設計制造及自動化技術相對于傳統的機械設計制造技術具備較高的智能性和復雜性，可以通過對相關自動化技術進行應用來實現對生產資源的合理配置，從而在降低成本的同時為企業創造出更大的經濟利益。節約成本是提升企業利潤的主要方式之一，當前機械設計制造及自動化技術雖然已經實現了較為科學的資源配置模式，但總體上來看仍然不夠精確，還存在較大的提升空間，而通過對人工智能技術進行相關的應用，可以對當前機械制造及自動化技術中的資源配置過程進一步優化，使資源配置的過程更加精準科學。除此以外，通過人工智能技術還可以實現對生產中除了資源配置以外的過程，對生產過程中的不合理、不科學之處及時地發現，進而進行及時的處理，避免產生故障和對生產資源的浪費等現象。同時，根據人工智能技術對生產過程的相關反饋，可以對相關機械的設計制造和自動化的不足之處進行反映，從而對相關設備和系統進行升級優化。

4 結語

綜上所述，人工智能技術在機械設計和自動化領域中存在較大的應用空間，通過對其進行合理的應用可以大幅提升機械設計領域及自動化的工作效率。除此以外，在機械生產的過程中，人工智能技術還可以廣泛的應用在故障診斷、信息的儲存與計算等方面，最大程度上提升生產效率。同時人工智能技術在機械設計制造及自動化領域的應用也會促進人工智能的進一步發展，為社會的發展提供動力。