探析人工智能技術在機械制造中的應用

摘 要：近些年來，人工智能技術逐漸成熟，應用范圍在不斷拓展，顯著推動了社會的進步與發展。通過在機械制造中應用人工智能技術，可進一步提升機械制造效率與安全性，加快機械制造業的轉型升級步伐。因此，要充分認識到人工智能技術的優勢和價值，不斷拓展其在機械制造領域的應用范圍及深度，推動機械制造行業的整體發展。

關鍵詞：人工智能;機械制造;應用

近些年來，人工智能技術被廣泛應用于機械制造領域，大幅度提升了機械制造效率和質量。具體來講，人工智能技術指的是利用計算機對人的思維和行為進行模擬，可深入變革機械制造模式。但就目前來講，機械制造領域中的人工智能應用尚處于較低的層次，和西方發達國家相比還存在著一定的差距。因此，要進一步深化理論與技術研究工作，不斷提高人工智能技術在機械制造中的應用水平。

1 機械制造領域中人工智能技術的主要應用類型

1.1 虛擬現實技術

此種技術是利用計算機對虛擬世界進行創建與模擬，一般以設計工具的形式被應用于機械制造領域。在應用實踐中，工程師先借助于三維建模軟件畫出相應的產品，之后依托虛擬現實技術對特定的模擬環境進行生成，利用虛擬現實技術生動展現產品的三維模型，通過對產品各個部件的特性進行觀察分析，及時快速發現與解決問題。同時，機械制造企業依托虛擬現實技術能夠虛擬仿真測試產品，將機械制造過程中存在的問題及時挖掘出來，通過科學修改與調整，促使產品的生產質量得到提升，模具制造費用得到減少。

1.2 機器人技術

通過在機械制造領域應用機器人技術，危險系數較高及其他繁重復雜的工作可以由機器人來完成。和傳統人工相比，機器人具有更高的工作效率，且長時間連續工作得到實現，不但時間與成本得到顯著節約，安全事故的發生率也能夠明顯降低[1]。在未來發展過程中，機器人技術將會全面應用于各種制造產業。

1.3 神經網絡技術

通過在機械制造領域應用神經網絡技術，可以高效歸納處理大規模的產品信息，篩選與存儲有價值的信息，以便對機械制造生產和決策提供支持。神經網絡技術的自動化、智能化水平較高，通過機械故障診斷領域內應用，可以自動化分析推理機械故障的發生部位及原因，協助人們及時消除故障問題。同時，其能夠對機床定位進行精準把控，顯著降低誤差率，促使自動化控制與處理得到實現。而且，神經網絡技術能夠對目標自動識別，具有較強的抗干擾能力，有助于優化工況檢測與控制成效。以往機械制造控制系統較為繁瑣與復雜，而神經網絡技術在計算能力、邏輯性等方面具有較大的優勢，其可以對模糊的數據進行自主學習、適應和處理，促使機械設備的安全運行得到保證，企業整體工作效率得到提高。

1.4 專家系統

通過在機械制造的部分復雜環節應用專家系統，可發揮協助或執行自動決策的功能。一方面，專家系統能夠對機械制造過程中產生的時間序列數據進行實時監測，將設備性能參數、運行錯誤參數等數據信息反饋給執行系統，這樣執行系統即可對機械制造的運行障礙進行預測，促使異常故障得到高效處理。另一方面，專家系統能夠存儲歷史故障數據，比對新故障與歷史故障的相似性，將針對性的解決措施提出來。現階段，專家系統已經能夠分類故障模式，結合故障性質將對應的形態分析方法設計出來，促使故障安全隱患得到盡早消除。

2 人工智能技術在機械制造中的應用

2.1 機械設計中的應用

思維力與創造力是人工智能技術應用優勢的重要體現，有利于推動機械設計業的發展。新時期下，傳統設計理念已被現代設計理念逐步取代，人工智能技術被引入到機械制造設計、制造生產等各個環節，顯著提高了機械制造專業化及智能化水平。通過將多元化的人工智能技術引入到設計環節，可避免設計方案受到主觀因素的不利影響，促使設計方案的科學性得到提升。相較于傳統設計方式，通過在機械設計領域應用人工智能技術，機械設計過程中耗費的資源與成本得到節約，可將更加豐富的信息數據提供給設計人員[2]。同時，數據信息存儲方式的多元化得到實現，降低了工作人員后期查詢學習的難度。總之，人工智能技術對傳統設計模式進行了根本性的重塑，傳統設計局限性得到彌補，有助于推動機械設計的整體發展。

2.2 機械制造中的應用

機械生產效率及產品質量受機械制造的直接影響，通過在機械制造中應用人工智能技術，不但生產效率及能力可以得到提高，產品的生產質量也可得到保證。基于人工智能技術的支持，可自動化控制與處理機械制造過程，對生產過程中的各類問題進行及時發現與解決。一方面，人工智能技術能夠對機械制造過程進行精準控制，外界因素的不利影響得到有效消除，進而提高機械制造質量。另一方面，人工智能技術能夠自動化分析與控制制造過程，結合人們的多元化需求，制定個性化的生產工藝，促使人們對產品的實際需求得到滿足。此外，一旦有故障問題出現于生產過程中，人工智能技術能夠及時發現、分析故障信息，對故障部位、原因等精準地位，進而提高故障維修效率。

2.3 信息處理中的應用

機械制造質量受信息處理的影響較大，過去所使用的信息處理工具難以對數據信息進行高效、正確地處理，導致機械制造質量得不到保證。特別是近些年來，隨著機械制造工藝的革新與發展，在機械生產過程中會產生海量的信息，依托傳統信息處理手段難以有效保證輸入輸出環節信息的準確性。主要原因在于傳統系統的穩定性、可靠性不強，導致機械制造數據處理需求得不到滿足。而通過將人工智能技術引入到信息處理環節，可對信息傳輸過程中暴露的問題進行全面監測，不但電子信息系統運行的穩定性得到保證，海量信息輸入輸出的可靠性也能夠顯著提升。總之，基于人工智能技術的支持，不僅預期信息處理目標可以順利實現，機械制造的自動化能力也可得到提高，有助于機械制造智能化、專業化的發展。

2.4 故障診斷中的應用

受諸多因素的影響，難免會有一些復雜的故障問題出現于機械制造過程中，在極大程度上降低機械制造效率和質量。由于機械制造生產的復雜性較強，會有海量的數據信息產生，如果單單采用人工及其他輔助性軟件開展計算推導工作，將容易有計算失誤情況出現，導致建模、論證的科學性得不到保證。而通過應用人工智能技術，可對海量數據信息進行自動化分類，精準控制數據計算流程，促使計算的精確度得到提升[3]。此外，人工智能技術能夠自動化診斷運行故障問題，收集且于系統中存儲機械監測數據，依據以往的歷史數據對故障相似度進行計算。如果類似于以前發生過的故障，可由專家系統提出針對性的維修方案。

3 結語

綜上所述，人工智能技術能夠顯著提高機械制造的效率和質量，有助于加快機械制造業的整體發展步伐。現階段，雖然人工智能技術的應用已受到充分關注，但依然處于較低的應用層次。因此，要結合機械制造的發展需求，進一步研發與應用人工智能技術。

參考文獻：

[1]李健生.人工智能技術在機械制造中的應用研究[J].中國設備工程，2021（12）：24-25.

[2]劉建軍.人工智能在機械設計制造及自動化中的應用[J].造紙裝備及材料，2021（3）：43-45.

[3]王一雯.人工智能在機械制造及其自動化中的應用分析[J].鍛壓裝備與制造技術， 2021（1）：10-11.

顧俊峰（1981年9月6日），民族：漢，籍貫：江蘇省無錫市，學歷：本科，職稱：機械制造專業助理工程師，研究方向：機械制造