人工智能與標(biāo)準(zhǔn)化算法在智能制造中的應(yīng)用探索

Exploration of the Application of Artificial Intelligence and Standardized Algorithm in Intelligent Manufacturing

CHEN Ying（Yuncheng Advanced Normal College）

Abstract： In the field of intelligent manufacturing， optimizing production process and scheduling， realizing accurate intelligent control， predictive maintenance and fault prediction， and promoting supply chain optimization and intelligent management have become key research directions. At present， enterprises are faced with challenges such as production efficiency improvement， cost control and market competition. It is necessary to introduce artificial intelligence and standardized algorithms， combined with intelligent algorithms such as genetic algorithm and particle swarm algorithm， to carefully optimize production tasks and resource scheduling and realize intelligent upgrading of production lines. At the same time， it is necessary to use machine vision， deep learning and other technologies to carry out high-precision and high-speed product testing， combined with big data analysis to achieve automatic diagnosis and intelligent decision-making of quality problems. In addition， it is essential to use sensors to collect equipment operation data， and apply random forest， deep learning network and other algorithms to establish a prediction model， so as to achieve predictive maintenance and fault prediction of equipment.

Keywords： artificial intelligence， algorithm， standardization， intelligent manufacturing

0 引 言

隨著智能制造技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)正積極探索如何利用智能算法與先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量的雙重提升。優(yōu)化生產(chǎn)流程與調(diào)度成為首要任務(wù)，通過引入遺傳算法、粒子群算法等智能技術(shù)，企業(yè)力求找到最優(yōu)的生產(chǎn)調(diào)度方案。同時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)精確的質(zhì)量控制，智能檢測與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)被廣泛應(yīng)用，確保產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定可靠。此外，設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)與供應(yīng)鏈的智能化管理也是企業(yè)不可忽視的重要方面，這些舉措共同構(gòu)成了智能制造領(lǐng)域的核心競爭力。

1 優(yōu)化生產(chǎn)流程與調(diào)度

在智能制造領(lǐng)域，相關(guān)單位通過引入人工智能與標(biāo)準(zhǔn)化算法，顯著提升了生產(chǎn)效率。為了進(jìn)一步增強(qiáng)這一成效，關(guān)鍵在于優(yōu)化生產(chǎn)流程和調(diào)度，工作人員積極嘗試將智能算法與遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法等相結(jié)合，針對生產(chǎn)任務(wù)和資源調(diào)度進(jìn)行細(xì)致優(yōu)化。這些算法模擬自然界的優(yōu)化過程，如遺傳進(jìn)化、群體覓食等，力求找到最優(yōu)或近似最優(yōu)的調(diào)度方案。在實(shí)施過程中，智能算法深度融合智能制造的訂單需求、設(shè)備狀態(tài)及人力資源，旨在挖掘設(shè)備與人力的最大潛力，核心在于提高資源利用效率，從而有效控制生產(chǎn)成本。與此同時(shí)，企業(yè)需緊密配合人工智能與物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)線上的數(shù)據(jù)信息，如設(shè)備狀態(tài)、生產(chǎn)進(jìn)度等，并基于人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速分析與決策。通過人工智能評估設(shè)備的綜合效能和人員效率，識別可改進(jìn)之處。同時(shí)，利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，精準(zhǔn)定位生產(chǎn)瓶頸及影響生產(chǎn)線節(jié)奏的關(guān)鍵工序，引導(dǎo)現(xiàn)場人員進(jìn)行專項(xiàng)分析與精細(xì)化調(diào)整。在智能調(diào)度層面，企業(yè)借助預(yù)測規(guī)則和算法，自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)與流程，靈活應(yīng)對各類生產(chǎn)需求，確保智能制造實(shí)現(xiàn)柔性化生產(chǎn)，大幅減少人為因素導(dǎo)致的浪費(fèi)。在此過程中，工程師需確保算法的一致性與可移植性，為生產(chǎn)流程的標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)范化奠定基礎(chǔ)。同時(shí)，促進(jìn)不同企業(yè)與部門間的算法共享與應(yīng)用，有效降低算法開發(fā)與維護(hù)成本，提升使用效益[1]。

某汽車制造公司，在面對日益增長的訂單需求和激烈的市場競爭時(shí)，決定引入智能制造技術(shù)以提升生產(chǎn)效率與降低成本。該項(xiàng)目聚焦于優(yōu)化生產(chǎn)流程與調(diào)度，旨在通過人工智能與標(biāo)準(zhǔn)化算法的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的智能化升級。首先，公司引入了遺傳算法、粒子群算法和模擬退火算法等多種智能算法，與現(xiàn)有的生產(chǎn)任務(wù)和資源調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合。這些算法模擬自然界的優(yōu)化機(jī)制，如遺傳進(jìn)化中的自然選擇和群體覓食中的協(xié)作策略，從而尋求最優(yōu)或近似最優(yōu)的生產(chǎn)調(diào)度方案。據(jù)初步統(tǒng)計(jì)，引入這些算法后，生產(chǎn)線的整體效率提升了約 15% ；其次，在實(shí)施過程中，智能算法深度融入公司的訂單管理系統(tǒng)、設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)和人力資源管理系統(tǒng)。通過實(shí)時(shí)分析訂單需求、設(shè)備狀態(tài)和人力資源配置，算法能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，確保設(shè)備與人力的最大化利用。其中，某次訂單激增時(shí)，算法自動(dòng)調(diào)配了閑置設(shè)備和加班人員，使生產(chǎn)效率在短時(shí)間內(nèi)提升了20% ，同時(shí)有效控制了加班成本；再者，公司與物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)緊密配合，實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)線上的數(shù)據(jù)，如設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)進(jìn)度等。基于這些數(shù)據(jù)，人工智能系統(tǒng)能夠迅速識別生產(chǎn)瓶頸和關(guān)鍵工序。通過分析設(shè)備綜合效能數(shù)據(jù)，工程師發(fā)現(xiàn)某臺沖壓機(jī)的故障率偏高，隨后進(jìn)行了針對性維修，使設(shè)備故障率降低了 30% 。同時(shí)，利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，公司精準(zhǔn)定位了影響生產(chǎn)線節(jié)奏的關(guān)鍵工序，如焊接工序的瓶頸問題，通過引入自動(dòng)化焊接設(shè)備，使該工序的生產(chǎn)效率提升了 40% 。

2 實(shí)現(xiàn)精確的智能控制

在智能制造領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的質(zhì)量控制至關(guān)重要，工程師利用智能檢測與識別系統(tǒng)，結(jié)合機(jī)器視覺、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對產(chǎn)品進(jìn)行高精度、高速度的檢測，涵蓋表面缺陷、尺寸精度、形狀合規(guī)性等多個(gè)方面。通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，系統(tǒng)能夠自動(dòng)分類與識別產(chǎn)品圖像或數(shù)據(jù)，迅速判斷產(chǎn)品質(zhì)量是否達(dá)標(biāo)。與此同時(shí)，工程師同步運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對生產(chǎn)過程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測與深入分析。這包括產(chǎn)品合格率、缺陷類型及分布、生產(chǎn)參數(shù)與質(zhì)量關(guān)聯(lián)等數(shù)據(jù)的全面評估。基于數(shù)據(jù)分析揭示的規(guī)律與趨勢，工程師能夠預(yù)測未來可能出現(xiàn)的質(zhì)量問題，并提前采取有效的預(yù)防措施。在此期間，企業(yè)積極構(gòu)建質(zhì)量控制系統(tǒng)，借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)質(zhì)量問題的自動(dòng)診斷與智能決策，這有助于優(yōu)化生產(chǎn)措施、改善生產(chǎn)參數(shù)。因此，企業(yè)在智能控制方面逐步建立一套完善的控制流程，涵蓋智能檢測與識別、數(shù)據(jù)分析與預(yù)測、智能決策與優(yōu)化等環(huán)節(jié)。依托人工智能算法與標(biāo)準(zhǔn)化模型，企業(yè)對質(zhì)量問題進(jìn)行精細(xì)化把關(guān)，確保產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定可靠[2]。

高端電子消費(fèi)品制造商，為提升產(chǎn)品質(zhì)量和競爭力，在其生產(chǎn)線中全面引入智能制造技術(shù)，特別是強(qiáng)化智能控制環(huán)節(jié)。項(xiàng)目旨在通過高精度、高速度的智能檢測與識別系統(tǒng)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的全面把控；在智能檢測與識別方面，工程師們部署了一套基于機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)的智能檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)Ξa(chǎn)品進(jìn)行全方位、多角度的檢測，涵蓋表面缺陷、尺寸精度、形狀合規(guī)性等多個(gè)維度；在智能手機(jī)屏幕檢測中，該系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)模型，對屏幕圖像進(jìn)行自動(dòng)識別，準(zhǔn)確檢測出微小的劃痕、色差等問題，檢測精度高達(dá) 99.8% 。同時(shí)，檢測速度也大幅提升，相比傳統(tǒng)人工檢測，效率提高了近5倍；接著，為了進(jìn)一步提升質(zhì)量控制水平，工程師們同步運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對生產(chǎn)過程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測與深入分析。他們構(gòu)建了一個(gè)質(zhì)量數(shù)據(jù)平臺，集成了產(chǎn)品合格率、缺陷類型及分布、生產(chǎn)參數(shù)與質(zhì)量關(guān)聯(lián)等多維度數(shù)據(jù)。通過對這些數(shù)據(jù)的全面評估，工程師們能夠迅速發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的質(zhì)量問題及其根源，通過分析某批次手機(jī)攝像頭的合格率數(shù)據(jù)，工程師們發(fā)現(xiàn)合格率下降與特定生產(chǎn)設(shè)備的參數(shù)設(shè)置有關(guān)，及時(shí)調(diào)整后，合格率迅速回升至正常水平。

3 預(yù)測性維護(hù)與故障預(yù)測

在智能制造領(lǐng)域，生產(chǎn)過程高度自動(dòng)化，機(jī)械設(shè)備成為生產(chǎn)活動(dòng)的主力軍。因此，做好設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)與故障預(yù)測，成為提升生產(chǎn)水平的關(guān)鍵途徑。相關(guān)單位利用傳感器收集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，如溫度、振動(dòng)、壓力、油液參數(shù)等，為預(yù)測性維護(hù)提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，這些數(shù)據(jù)構(gòu)建出完整的設(shè)備運(yùn)行模型與狀態(tài)圖譜。在實(shí)踐過程中，工程師運(yùn)用隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等算法，建立預(yù)測模型，使模型學(xué)習(xí)設(shè)備故障的規(guī)律與特征，以期在未來實(shí)現(xiàn)對故障的精準(zhǔn)預(yù)測與評估。隨后，企業(yè)將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測與分析。一旦設(shè)備出現(xiàn)異常或即將發(fā)生故障，模型能夠迅速發(fā)出預(yù)警信息，為企業(yè)提供寶貴的時(shí)間窗口安排維護(hù)活動(dòng)[3]。基于模型的預(yù)測結(jié)果，企業(yè)能夠制定科學(xué)合理的維護(hù)決策。比如，根據(jù)預(yù)測模型的結(jié)果提前預(yù)訂所需的維修零部件，有效避免緊急維修導(dǎo)致的物料短缺與成本上升。這一舉措不僅提高了設(shè)備的可靠性，還降低了維護(hù)成本，為企業(yè)的持續(xù)生產(chǎn)提供了有力保障[4]。

某風(fēng)電企業(yè)為了提升設(shè)備維護(hù)效率，引入了先進(jìn)的傳感器技術(shù)，全面收集風(fēng)力發(fā)電機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)。這些傳感器能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測發(fā)電機(jī)的溫度、振動(dòng)頻率、葉片壓力以及齒輪箱油液參數(shù)等關(guān)鍵指標(biāo)，為后續(xù)的預(yù)測性維護(hù)提供了詳實(shí)的數(shù)據(jù)支持。據(jù)統(tǒng)計(jì)，該風(fēng)電場共部署了超過200個(gè)傳感器，每日收集的數(shù)據(jù)量高達(dá)數(shù)百萬條，這些數(shù)據(jù)構(gòu)成了風(fēng)力發(fā)電機(jī)運(yùn)行的全面圖譜。在數(shù)據(jù)收集的基礎(chǔ)上，該企業(yè)組建了一支專業(yè)的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，運(yùn)用隨機(jī)森林算法與深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等前沿技術(shù)，構(gòu)建了風(fēng)力發(fā)電機(jī)的故障預(yù)測模型。通過不斷訓(xùn)練與優(yōu)化，模型逐漸掌握了發(fā)電機(jī)故障發(fā)生的規(guī)律與特征，實(shí)現(xiàn)了對潛在故障的精準(zhǔn)預(yù)測。在一次模型測試中，該模型成功預(yù)測了一臺發(fā)電機(jī)齒輪箱軸承即將出現(xiàn)的磨損故障，預(yù)測準(zhǔn)確率高達(dá) 95% ，為企業(yè)的預(yù)防性維護(hù)提供了有力的技術(shù)支撐。隨后，該企業(yè)將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測與分析。一旦模型檢測到發(fā)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)出現(xiàn)異常或即將發(fā)生故障，系統(tǒng)會(huì)立即發(fā)出預(yù)警信息，通知維護(hù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行及時(shí)處理。這一舉措顯著提升了故障響應(yīng)速度，為企業(yè)贏得了寶貴的維修時(shí)間窗口。據(jù)統(tǒng)計(jì)，實(shí)施預(yù)測性維護(hù)后，該風(fēng)電場的設(shè)備故障停機(jī)時(shí)間減少了 30% ，有效提升了整體運(yùn)營效率。

4 推動(dòng)供應(yīng)鏈優(yōu)化與智能化管理

供應(yīng)鏈管理模式是智能制造的重要特征之一，相關(guān)單位利用人工智能技術(shù)，對歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、消費(fèi)者行為等多維度信息進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對供應(yīng)鏈中需求的精準(zhǔn)預(yù)測。這有助于企業(yè)提前規(guī)劃生產(chǎn)與采購計(jì)劃，有效避免庫存積壓，真正實(shí)現(xiàn)JIT（準(zhǔn)時(shí)制）生產(chǎn)。在此過程中，企業(yè)還需同步配合實(shí)時(shí)庫存數(shù)據(jù)與銷售預(yù)測，對庫存進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理。當(dāng)庫存水平接近安全庫存時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)觸發(fā)補(bǔ)貨或生產(chǎn)指令，確保庫存保持在安全水平。同時(shí)，在自動(dòng)化與智能化管理方面，企業(yè)依托人工智能與標(biāo)準(zhǔn)化算法，構(gòu)建起自動(dòng)化倉儲與物流體系，實(shí)現(xiàn)智能調(diào)度與排配。工程師利用相關(guān)算法工具，實(shí)時(shí)監(jiān)控供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的運(yùn)營狀況。一旦出現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)會(huì)立即發(fā)出預(yù)警，提醒供應(yīng)鏈上的企業(yè)采取有效應(yīng)對措施。此外，企業(yè)還利用區(qū)塊鏈技術(shù)，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈各方交易的透明化、可追溯性與不可篡改性，有效降低欺詐風(fēng)險(xiǎn)，提升供應(yīng)鏈的信任度與穩(wěn)定性，這一系列舉措共同推動(dòng)了供應(yīng)鏈的持續(xù)優(yōu)化與智能化管理水平的提升[5]。

5 結(jié) 語

總體來說，智能制造技術(shù)的引入與應(yīng)用，為企業(yè)帶來了生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量的顯著提升。通過優(yōu)化生產(chǎn)流程與調(diào)度、實(shí)現(xiàn)精確的智能控制、開展預(yù)測性維護(hù)與故障預(yù)測以及推動(dòng)供應(yīng)鏈優(yōu)化與智能化管理，企業(yè)不僅提高了生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，還降低了生產(chǎn)成本與維護(hù)成本。后續(xù)，隨著智能技術(shù)的不斷發(fā)展與創(chuàng)新，智能制造領(lǐng)域?qū)⒂瓉砀嗟臋C(jī)遇與挑戰(zhàn)，企業(yè)需要不斷探索與實(shí)踐，以適應(yīng)市場的不斷變化與需求。

參考文獻(xiàn)

[1] 岳瑞鳳，劉洪池.人工智能算法成為專利適格客體的理論證成[J].中原工學(xué)院學(xué)報(bào)，2024，35（4）：18-24.

[2] 陳文祎.算法視域下我國主流意識形態(tài)安全面臨的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略研究[D].南京信息工程大學(xué)，2024.

[3] 洪剛.論人工智能在庭審質(zhì)證中的運(yùn)用[J].南都學(xué)壇，2024，44（2）：73-84.

[4] 韓世鵬.生成式人工智能算法備案的法律屬性與控制路徑[J].河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，2024，39（2）：119-128.

[5] 鄧悅，許弘楷，王詩菲.人工智能風(fēng)險(xiǎn)治理：模式、工具與策略[J].改革，2024（1）：144-158.

作者簡介

陳穎，碩士研究生，助教，研究方向?yàn)槿斯ぶ悄軕?yīng)用。

（責(zé)任編輯：劉憲銀）