人工智能在制造業中的應用設計

何濤HE Tao

（青島創新奇智科技集團股份有限公司，青島 266000）

0 引言

自從工業革命開始，人們對機械的使用率越來越高，人工智能的應用水平，是評估一個國家工業能力的重要指標，尤其是在制造業中應用人工智能時，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生產時不受工作環境等問題的影響，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之一，通過構建數學模型和算法，使計算機具備從數據中自動學習和改進的能力，常見的機器學習方法包括監督學習、無監督學習和強化學習。②深度學習（Deep Learning），深度學習是機器學習的一種特殊形式，通過構建人工神經網絡模型，實現對大規模數據的高效處理和分析，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，包括文本分析、語義理解、機器翻譯等任務，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，包括目標檢測、圖像識別、人臉識別等，廣泛應用于安防、醫療、自動駕駛等領域。④強化學習（Reinforcement Learning），強化學習是一種通過與環境不斷交互學習最優行為策略的方法，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 人工智能技術的應用歸類

2 人工智能在制造業中的應用案例

2.1 人工智能在工廠設備管理中的應用案例

在制造工廠中，設備的故障可能會導致生產線停工、生產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進行設備故障預測和故障診斷具有重要意義。

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

圖1 基于人工智能的設備健康管理體系

另一方面，在設備發生突發故障時，利用機器學習技術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。通過分析設備運行數據，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。基于這些信息，可以給出相應的故障處理建議，指導現場技術人員及時采取正確的維修措施，修復設備故障，降低停工風險。

收集設備的運行數據，包括溫度、壓力、振動等傳感器數據。根據設備故障歷史記錄，標記正常運行和故障狀態的數據。從原始數據中提取有意義的特征，如均值、方差、峰值等。根據設備的運行特點和領域知識，設計和選擇適當的特征。選擇合適的機器學習算法，如支持向量機（SVM）或隨機森林（Random Forest）。將數據集劃分為訓練集和測試集。使用訓練集來訓練機器學習模型，根據特征數據預測設備的故障狀態。使用測試集評估模型的性能，如準確度、召回率、F1 分數等。根據評估結果，調整模型的參數和特征選擇，以提高預測準確度。

上述代碼假設設備數據保存在名為equipment_data.csv 的CSV 文件中，其中包含了溫度、壓力和振動數據作為特征，以及故障狀態作為標簽。代碼使用支持向量機（SVM）算法對數據進行訓練和預測，并計算預測準確度。

2.2 人工智能在機械刀具磨損預測中的應用案例

具體來看，在制造業生產過程中，部分產品生產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。因此將人工智能應用在制造業的刀具控制中，可以確保對刀具磨損的監測和預測，利用傳感器獲取刀具的實時數據，如切削速度、溫度、振動等信息，結合機器學習算法對刀具的磨損狀態進行監測和預測，能夠提前預知刀具的壽命，及時進行維護和更換，避免因刀具失效導致的生產中斷和質量問題。

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

收集機械刀具的運行數據，包括切削速度、進給速度、切削力、振動等多個傳感器數據。根據機械刀具的使用歷史記錄，標記不同磨損程度的數據。結合多個傳感器數據，設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。使用領域知識和模型的要求，選擇適當的特征。構建深度殘差收縮網絡模型，其中殘差塊用于捕捉刀具磨損的非線性關系。在網絡中引入收縮操作，以減少特征圖的維度和參數數量，提高模型的計算效率和泛化能力。將數據集劃分為訓練集和測試集。使用訓練集來訓練深度殘差收縮網絡模型，根據特征數據預測刀具的磨損程度。利用訓練好的模型對測試集進行預測，評估模型的性能。

上述代碼假設機械刀具數據保存在名為tool_wear_data.csv 的CSV 文件中，其中包含了切削速度、進給速度、切削力和振動數據作為特征，以及刀具磨損程度作為標簽。代碼使用深度殘差收縮網絡模型對數據進行訓練和預測，并計算均方誤差作為評估指標。

3 人工智能在制造業中的設計

人工智能在制造業生產中的應用可以通過算法選擇和模型設計來實現智能化設計。在進行數據的收集與分析時，通過傳感器、攝像頭等設備收集制造過程中的數據，包括生產線上的各種參數和指標信息，然后利用機器學習算法對這些數據進行分析和挖掘，以發現隱藏在數據中的規律和異常情況。而在智能優化與調度時，根據生產需求、材料供應、設備狀態等因素，利用優化算法對生產計劃進行智能化優化和調度，通過深度學習模型建立生產線上設備和工序之間的關聯性，實現自動調度和智能化的生產管理，如圖2 所示。

圖2 人工智能與神經網絡的結合算法選擇

收集設備的歷史數據，包括傳感器數據、操作記錄和維修記錄等。根據設備的故障歷史和維修記錄，標記正常運行和故障狀態的數據。從原始數據中提取有意義的特征，如均值、方差、峰值等。根據設備的運行特點和領域知識，設計和選擇適當的特征。選擇合適的監督學習算法，如決策樹、隨機森林或支持向量機。將數據集劃分為訓練集和測試集。使用訓練集來訓練監督學習模型，根據特征數據預測設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 分數等。根據評估結果，調整模型的參數和特征選擇，以提高預測準確度。

上述代碼假設設備數據保存在名為equipment_data.csv 的CSV 文件中，其中包含了溫度、壓力和振動數據作為特征，以及維護需求標簽。代碼使用隨機森林算法對數據進行訓練和預測，并計算預測準確度作為評估指標。

4 結束語

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