人工智能在工業自動化系統中的應用

李佳鋮 程剛

*通信作者：程剛（1988-），男，碩士，工程師。研究方向為智能控制與工業自動化。

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2024.15.040

摘? 要：隨著技術的飛速發展，人工智能在工業自動化系統中的應用日益廣泛。通過深度學習、機器學習等技術，人工智能不僅提高生產效率，還優化設備維護和管理。在生產線上，人工智能可以實時監測設備狀態，預測潛在故障，并及時進行維護，從而避免生產中斷。此外，人工智能還能優化生產流程，提高產品質量。通過分析生產數據，人工智能可以找出生產過程中的“瓶頸”，提出改進建議。總的來說，人工智能在工業自動化系統中的應用不僅提高生產效率和產品質量，還降低維護成本，為工業發展注入新的活力。

關鍵詞：人工智能；工業自動化；深度學習；機器學習；生產流程

中圖分類號：TP18? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2024）15-0177-04

Abstract： With the rapid development of technology， artificial intelligence is increasingly widely used in industrial automation systems. Through deep learning， machine learning and other technologies， artificial intelligence not only improves production efficiency， but also optimizes equipment maintenance and management. On the production line， AI can monitor equipment status in real time， predict potential failures， and perform maintenance in a timely manner， thus avoiding production disruptions. In addition， AI can optimize production processes and improve product quality. For example， by analyzing production data， AI can identify bottlenecks in the production process and suggest improvements. In general， the application of artificial intelligence in industrial automation systems not only improves production efficiency and product quality， but also reduces maintenance costs and injects new vitality into industrial development.

Keywords： artificial intelligence; industrial automation; deep learning; machine learning; production process

人工智能技術在工業自動化中扮演著不可或缺的角色，其重要性和潛力正在不斷被挖掘和釋放。隨著技術的不斷進步和應用場景的擴大，人工智能在工業自動化中的價值將更加凸顯。人工智能技術在工業自動化中起到至關重要的作用，并展現出了巨大的潛力。主要體現在提高效率與準確性、故障預測與維護及智能決策支持等方面。如機器學習和深度學習，可以優化生產流程、提高生產效率，并減少人為錯誤；通過對設備運行數據的分析，能夠預測潛在的故障，并提前進行維護，從而避免生產中斷；也可以整合多種信息源，為管理者提供決策支持，幫助企業做出更明智的決策。利用人工智能可以持續學習與優化、引領工業自動化創新應用及跨領域整合等。

徐秀之等[1]分析了人工智能在電網調度自動化系統中應用的意義，并對關鍵技術內容進行討論，最后著重闡述人工智能在電網調度自動化系統中的應用路線。探索有效的人工智能應用技術方案，提升系統運行智能化、數字化、精益化水平，為電力系統安全穩定運行提供堅實的技術支撐。仇龍[2]系統地探討了人工智能在冶金工業自動化中的應用，包括過程優化與控制、質量檢測與故障診斷、資源管理與能源優化幾個方面，并從深度學習與神經網絡、物聯網與云計算、機器人技術幾個方面出發，分析了人工智能在冶金工業自動化中的發展趨勢，討論了該領域面臨的挑戰，以供參考。蘇佩佩等[3]闡述電力調度自動化系統中的數據采集、數據處理和分析、決策支持、控制指令、信息顯示模塊功能，探討人工智能技術的應用，包括可視化技術、專家系統、人工神經網絡的應用。曹翔[4]闡述人工智能技術在電力調度自動化系統中的運用，包括專家系統、人工神經網絡、可視化系統、電力設備故障檢測與應對措施的運用、電力調度自動化系統的運用。呂慧超[5]闡述了將人工智能應用于冶金自動化中的主要價值在于降低成本、提高控制精度和適應性強，有助于提升工業生產效率和質量，然后分析了人工智能在自動化中的具體應用，包括利用人工智能進行電氣設備控制、運行狀態監測和識別、操作參數和運行指標智能優化、鋼鐵冶金過程智能協同管控等，以期為冶金自動化建設提供參考幫助。李鵬飛[6]闡述人工智能技術與電氣自動化的特點，電氣自動化中的人工智能技術問題和優化措施，人工智能技術在電氣自動化中的應用，包括在設備運行、控制系統、管理系統、診斷系統中的應用。

人工智能技術具備自主學習、推理、感知以及操控對象的能力，這使得它有可能取代傳統的人工操作，從而大幅減少時間和物質資源的消耗。在工業領域，人工智能技術有潛力形成大規模、標準化、高效的控制系統應用，進而提升機械設備的運行穩定性。通過智能優化和自動化控制，能夠顯著提高生產效率，減少人為錯誤，并為企業帶來更加精準和高效的運營管理。隨著技術的不斷進步，人工智能在工業自動化中的應用前景十分廣闊，有望為企業帶來更大的競爭優勢和價值。

1? 人工智能技術在工業自動化中的應用概述

人工智能在工業自動化中的應用領域廣泛，包括自動化生產線控制、智能設備故障診斷與維護、生產流程優化、智能倉儲與物流管理，以及智能質量檢測與控制等。隨著技術的不斷發展和創新，在工業自動化領域的應用將會更加深入和廣泛。

1.1? 自動化生產線控制

可以用于自動化生產線的控制和優化。通過機器學習和視覺識別等技術，可以實時監測生產線的運行狀態，自動調整生產參數，確保生產過程的穩定和高效。

1.2? 智能設備故障診斷與維護

該技術可以對工業設備的運行數據進行實時分析，通過模式識別和預測分析等技術，預測設備可能出現的故障，并提前進行維護和保養。這不僅可以減少生產中斷的風險，還可以降低維護成本和提高設備的使用壽命。

1.3? 生產流程優化

可以通過對生產數據的挖掘和分析，找出生產流程中的瓶頸和浪費環節，提出優化建議。這有助于企業提高生產效率、降低能耗和減少浪費，從而實現可持續發展。

1.4? 智能倉儲與物流管理

人工智能技術可以應用于倉儲和物流管理，通過自動化識別、定位和搬運等技術，實現貨物的快速、準確和高效管理。這有助于提高倉儲和物流的運作效率，降低人力成本，并提升客戶滿意度。

1.5? 智能質量檢測與控制

可以通過圖像識別、自然語言處理等技術，對產品質量進行自動檢測和評估。有助于企業及時發現產品缺陷、提高產品質量水平，并減少不良品的產生。

2? 深度學習在設備狀態監測與故障預測中的應用

2.1? 深度學習原理及其在工業設備監測中的應用

深度學習在工業設備監測中的應用原理主要是通過自動學習數據的層次化特征表示，對設備的運行狀態進行實時監測和故障預測，并實現自動化的故障診斷。這有助于提高設備監測的準確性和效率，降低維護成本和提高設備的使用壽命。

深度學習是一種機器學習的方法，主要是通過模擬人腦神經網絡的運作方式，對數據進行多層級的抽象表示和學習。在深度學習中，數據被逐層傳遞并通過一系列的非線性變換，以提取出更高層次、更抽象的特征表示。這些特征表示可以被用于分類、回歸、聚類等任務。在工業設備監測中，深度學習被廣泛應用于設備狀態監測、故障預測和故障診斷等方面。深度學習在工業設備監測中的應用原理主要表現在以下幾個方面。

2.1.1? 數據預處理

首先收集工業設備的運行數據，包括傳感器數據、振動數據等。其次對這些數據進行清洗、去噪和標準化等預處理操作，以提高數據的質量和可用性。

2.1.2? 特征提取

利用深度學習模型（如卷積神經網絡、循環神經網絡等），對預處理后的數據進行特征提取。這些模型能夠自動學習數據的層次化特征表示，從而提取出對設備狀態監測和故障預測有用的信息。

2.1.3? 狀態監測與故障預測

基于提取的特征表示，利用深度學習模型對設備的運行狀態進行實時監測，并預測可能出現的故障。這些模型可以通過對歷史數據的學習，發現設備運行過程中的異常模式和趨勢，從而提前預警和防范故障的發生。

2.1.4? 故障診斷

當設備發生故障時，深度學習模型可以根據故障發生時的數據特征，對故障類型、原因和程度進行自動診斷。這有助于快速定位故障并采取相應的維修措施，減少生產中斷的時間和成本。

2.2? 深度學習的設備故障預測模型

基于深度學習的設備故障預測模型具有自動化、高精度和高效率等優點，能夠幫助企業及時發現設備故障、減少生產中斷和降低維護成本。然而，深度學習模型也需要大量的數據和計算資源來支持訓練和優化，因此在實際應用中需要充分考慮數據質量和計算資源的限制。

基于深度學習的設備故障預測模型是一種利用深度學習技術來預測設備可能發生故障的模型。這種模型通過分析設備的運行數據，學習設備的正常運行模式和異常情況，從而能夠提前預測設備可能出現的故障，并采取相應的措施進行維護，以避免生產中斷和損失。在工業設備監測中，深度學習被廣泛應用于設備狀態監測、故障預測和故障診斷等方面，如圖1所示。

3? 機器學習在生產流程優化中的應用

3.1? 機器學習算法在生產流程優化中的應用

機器學習算法在生產流程優化中的應用可以幫助企業提高生產效率、降低成本、提高產品質量水平并實現生產過程的自動化和智能化。隨著技術的不斷發展和創新，機器學習在生產領域的應用將會更加廣泛和深入。

3.1.1? 識別和優化生產“瓶頸”

通過對歷史生產數據的分析，機器學習算法可以識別出生產過程中的“瓶頸”環節，如設備故障、原材料供應不足、人力資源分配不均等。然后，算法可以根據這些數據提出優化建議，如調整生產計劃、優化設備配置、改進生產流程等，從而提高生產效率。

3.1.2? 預測和調度生產需求

機器學習算法可以根據歷史銷售數據和市場需求預測未來的生產需求。這樣，企業可以提前調整生產計劃，確保產品按時交付，同時避免庫存積壓和浪費。此外，通過實時監測生產進度和庫存情況，機器學習算法還可以實時調整生產調度，確保生產過程的順利進行。

3.1.3? 優化質量控制

機器學習算法可以分析生產過程中的各種質量數據，如產品檢測數據、工藝參數等，從而識別出可能導致質量問題的因素。然后，算法可以根據這些因素提出優化建議，如調整工藝參數、改進檢測方法等，從而提高產品質量水平。

3.1.4? 實現生產自動化和智能化

通過集成各種傳感器和執行器，機器學習算法可以實現生產過程的自動化和智能化。例如，當設備出現故障時，算法可以自動觸發報警并通知維修人員；當生產進度滯后時，算法可以自動調整生產計劃以確保按時交付。這些自動化的操作可以大大提高生產效率和降低人力成本。如圖2所示。

3.2? 通過數據分析提升生產效率和產品質量

通過數據分析提升生產效率和產品質量是企業實現可持續發展的重要途徑之一。企業需要積極引入和應用數據分析技術，不斷挖掘數據價值，為生產過程的優化和產品質量的提升提供有力支持。

通過數據分析提升生產效率和產品質量是現代工業自動化的重要手段之一。數據分析可以幫助企業深入了解生產過程中的各個環節，發現潛在的問題和優化空間，從而制定更有效的改進措施。在提升生產效率和提升產品質量方面，數據分析可以發揮以下作用。

3.2.1? 優化生產計劃和控制生產過程

通過分析歷史生產數據，企業可以預測未來的生產需求，并據此制定合理的生產計劃。這有助于避免出現生產過剩或不足的情況，減少資源浪費和庫存成本。通過分析生產過程中的各種參數和數據，企業可以及時發現生產過程中的異常情況和潛在問題，從而及時采取措施進行調整和改進。這有助于確保產品質量的穩定性和一致性，如圖3所示。

圖2? 生產自動化與智能化應用

圖3? 優化生產計劃與控制生產過程

3.2.2? 提高設備利用率和優化產品設計

分析設備運行數據，企業可以了解設備的運行狀況和效率，及時發現并解決設備故障或瓶頸問題。此外，通過優化設備維護計劃，可以減少設備停機時間，提高設備利用率。通過收集和分析客戶反饋和市場需求信息，企業可以了解用戶對產品的期望和需求，從而優化產品設計和功能。這有助于提升產品的市場競爭力和用戶滿意度。

3.2.3? 優化人力資源配置和提高質量控制水平

分析員工的工作效率和工作負荷，企業可以合理配置人力資源，確保員工能夠在最合適的時間和地點發揮作用。這有助于提高員工的工作滿意度和生產效率。通過引入先進的數據分析工具和算法，企業可以實現對產品質量的實時監控和預測。這有助于及時發現并解決質量問題，提高產品質量水平和客戶滿意度。

4? 結束語

在工業自動化的浪潮中，數據分析無疑是一把銳利的劍，助力企業在提升生產效率和產品質量上取得突破。通過對生產流程的深入研究、對設備性能的精準把握，以及對市場需求的敏銳洞察，數據分析為企業提供了發展動力。這不僅讓生產過程變得更加智能、高效，也讓產品更加符合市場的需求，從而為企業帶來了更大的競爭優勢。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，數據分析在生產領域的應用將會更加廣泛和深入。未來的工業生產將會更加智能、高效、綠色，為人類的生活帶來更加美好的體驗。

參考文獻：

[1] 徐秀之，馬明明.人工智能在電網調度自動化系統中的應用[J].中國高新科技，2023（24）：66-67，70.

[2] 仇龍.人工智能在冶金工業自動化中的應用與發展分析[J].工程技術研究，2023，8（22）：214-216.

[3] 蘇佩佩，耿曉娜，單德帥.人工智能在電力調度自動化系統中的應用[J].集成電路應用，2023，40（11）：250-251.

[4] 曹翔.人工智能技術在電力調度自動化系統中的應用[J].電子技術，2023，52（9）：340-341.

[5] 呂慧超.人工智能在工業自動化中的應用[J].信息記錄材料，2023，24（8）：83-85.

[6] 李鵬飛.人工智能技術在自動化系統中的應用[J].電子技術，2023，52（5）：388-390.