基于人工智能背景下智能制造技术的发展探讨

人工智能是以计算机为基础,用机械设备代替传统的人工操作,按照设定的程序和算法完成制造任务。 智能制造是我国制造业发展的战略决策,实现对制造企业生产过程的动态管理。 ,建设智能化生产线,更好地迎接新时代的产业变革。 将企业智能化水平作为评价企业发展潜力的重要指标,人工智能背景下大数据技术和云计算技术的应用,加强员工之间的有效沟通,在企业内部建立生态制造体系。 本文总结了智能生产线和智能制造的主要特点,从智能制造技术和智能工厂两个方面探讨了人工智能背景下智能制造技术的发展,并从第一、第二和第三方面对智能制造进行了分析。智能制造技术的产生。 的未来。

 

智能生产线的建立包括硬件、软件和大数据集成技术。 建立的智能生产线必须包括智能装备模块和物流服务模块,利用先进的制造技术、传感技术和智能控制技术,实时呈现当前的生产状态。 收集详细的生产数据,优化智能制造系统的内部结构。 仓储物流服务模块需要对物料的存储进行管理,根据生产需求进行物料的配送和装卸。 在仓储物流服务模块运行阶段,系统操作人员需要严格按照生产要求,保证资源供应充足,控制物料供应数量,实时观察物流仓储是否有空缺。商品短缺或商品过剩危机。 为实现对生产过程的全面监控,需要在智能生产线硬件设施安装阶段设置传感器和射频识别装置,采集设备运行数据,定期进行设备故障检测检测,获取准确的材料数据信息。 根据签订的安全通讯协议,采用虚拟仿真技术对生产过程进行全面管控,实时显示当前生产加工状态。 上级管理者作出新的生产决策,生产指令通过数据总线传送到执行口。 智能生产线的软件结构以双向数据集成为主要目标,建立数据传输模块,将网络系统划分为主控网络和执行子网络,负责监督管理生产过程。 智能生产线建设的优劣势将直接影响信息交流的质量。 将大数据技术融入智能产线整体架构设计,减轻技术人员数据分析压力,简化管理人员工作流程,准确为上级决策提供数据参考,不断总结多年经验,应用现代人工智能知识在智能生产线的建设中,为智能制造技术的创新发展创造了良好的环境。

智能制造技术的实现就是在生产制造过程中加入人的智能活动。 机械设备能自动完成判断、感知和决策,将人工智能技术与电子信息技术相结合,应用先进的制造理念,实现对制造过程的控制。 动态调节。 智能制造技术是多项关键技术的综合应用。 它不是机器人与数控机床的简单组合,而是赋予机器人图像识别能力和传感能力,能够根据上级下达的生产指令独立进行设备移动、设备更换等操作。 . 数控机床需要具备温度传感、振动分析等功能。 智能制造的主要特征是物流仓储高度自动化、生产过程有机联动、虚拟现实交互。 在实际生产阶段,物流仓储模块通过视频识别技术分析物料的基本属性,借助传送带、无人车等设备完成物料的运输和调整,有机生产加工、设备和物资供应及动态管理均采用网络通讯协议实现。 联通。 在移动网络的作用下,可以高速完成数据互联互通,提高生产线的安全水平,保障加工现场控制管理中心与云服务器之间的数据通信,利用虚拟现实技术,可以对当前工厂的机械设备进行动态仿真分析。 判断工厂布局的合理性。 调整设备与生产过程的匹配关系,建立集机器人、数控机床、检测包装设备于一体的虚拟生产线模拟运行环境,借助终端控制器和人机操作界面运行虚拟工厂,并进行分析实际工厂根据操作结果流程进行处理。

为更好地适应市场发展需要,企业通过融合人工智能技术建立智能制造生产线,扩大制造企业发展规模,使制造生产由单一产品生产向多元化、多品类同步生产转变。 信息技术和人工智能技术为实现智能制造提供了有利条件。 我国制造业呈现信息化、智能化发展趋势。 利用大数据技术全面记录生产过程、生产类别、生产量、生产结果。 利用移动通信技术加强生产过程中各部门员工之间的沟通和联系,根据客户需求适当调整生产内容,用人工智能技术替代传统的人工生产操作,降低人为失误对企业的经济影响,以及加快生产。 生产速度保证了生产质量。 将人工智能与信息技术有机结合,优化智能制造生产线,促进制造技术和产品研发的高水平发展,建立信息管理系统调整产品服务模块,将人工智能技术融入制造产品设计、产品研发、产品生产、产品服务等多个阶段。

智能工厂的概念是基于工业4.0的发展,要求机械设备和信息技术在整个制造过程中有效融合,打造智能生产线。 企业需要加大资金投入,引进最先进的机械设备,在生产过程中形成科学的物料生成系统,利用虚拟现实技术实现对生产过程的全面控制。 互联网技术的有效应用,使得机械设备与信息系统的集成更加顺畅。 智能制造技术的发展方向已呈现出虚拟智能的特征。 智能工厂逐渐取代传统生产线的实体车间。 通过网络技术对机械设备进行综合管理和控制。 在机械运行和工作阶段不需要设置固定位置。 只需保证机械不出现任何运行故障,即可完成上级下达的生产指令,用机械设备代替人工操作,降低机械运输成本。 ,保证生产效率,加快生产速度。 智能工厂是全球智能制造技术的发展趋势,要求机械设备具备更高的智能分析能力。 在此基础上,提出了未来机械装备人工智能的发展方向。 在大数据、云计算、移动通信等众多互联网技术的支持下,有效应用人工智能技术,加强系统结构之间的信息共享,处理设备自动完成数据分析和计算,降低制造和生产成本。 .

从AI智能化发展来看,第一代智能制造的实现是AI智能技术与传统制造技术的有机结合。 主要的智能行为是通过集成知识工程自动完成符号推理和设计多样化的软件系统。 ,依靠机器人的视觉控制能力,复制模仿技术人员的操作技能,建立专家知识分析模型,智能机器自动完成小批量生产任务。 随着制造技术和互联网技术的快速发展,智能制造面临着新的问题。 要在原有智能的基础上进一步研发,将分子生物学和信息技术融入智能制造,构建新型智能制造体系。 图像识别是自动完成的。 结合生产需要进行生产调度,实现生产环节在线监控,远程下达指令,自动进行故障检测,全面提高系统运行的自动化程度和灵活性,更好地为生产制造服务在专家系统的支持下。 专家系统在解决生产问题时,需要提前获取知识,占据一定的应用空间。 人工智能的研究重点已经开始显现出机器学习的发展方向。 建立在人工神经网络基础上的深度学习模块提出了新的智能制造技术研发方向。

将人工智能与制造技术有机结合,重新调整内部结构,建立集中控制系统和分布式控制结构,是第二代智能制造的主要特征。 根据智能制造发展规划中的相关内容,第二代智能制造以信息技术为基础,与制造技术深度融合,将智能服务融入产品设计、制造、自动化管理等多个方向。 ,具有自动感知、自动学习、自动执行等功能。 同样以物联网、计算机、大数据为基础,与3D打印技术融合,形成动态仿真系统,增强物理系统的感知和集成能力,实现与信息系统的有机融合。 信息和通信技术是系统之间的纽带。 发展的关键。 在传感技术的支持下,制造中的物理资源可以与网络计算相结合,形成无所不在的物联网结构,自动监管制造的全过程。 计算机的存储能力和计算能力得到显着提高,云计算技术的应用加快了信息处理速度,实现了生产制造资源的全面共享和合理配置,为综合管理提供了更多可能的智能制造技术。 创建以云计算和信息通信为核心的智能制造模型,自动分析情感信息和社会信息,创建以人为中心的预测制造过程和主动制造过程。 随着物联网概念在生产制造过程中的应用,提出了智能工厂发展的概念,利用态势感知技术构建制造工厂,可以随时访问和了解各种制造信息,并在设备内部安装传感器,以监控工厂的制造和生产状态。 , 制定详细的制造计划。 通过GPS技术定位工具或材料,最大限度减少制造过程中的人为干预,提高信息管理和信息服务能力,打造可持续发展的绿色生产线。 建立信息采集和集成开发框架,将机器运行信息和物料供应信息嵌入传感设备,加强管理、车间和设备层面的互联互通,利用资源感知系统和信息集成系统验证生产计划的可行性,确保真实和制造执行阶段的有效信息反馈。

AI系统在关键功能上已经远超人类人工智能的发展方向,正逐步朝着完全模拟人类认知活动的方向发展。 通用人工智能是未来人工智能发展的必然。 按照日本提出的超智能社会的概念,人工智能将无限接近人性,具有人类的感知、心理和思维,能够对某个问题进行独立思考。 通用人工智能在生产制造领域的应用,可以根据现有生产条件制定最优制造方案。 第三代超级人工智能不仅能精通各种生产制造知识和理论,还能自主开发新知识。 通用人工智能的优势在于能够预测未来场景,自主学习,无需人为监督和干预,借助强大的智能算法整合各种数据,解决制造业面临的各种问题。 第三代智能制造技术将根据网络环境自动切换协议,获取丰富的网络资源,基于智能算法合理应用大数据,对生产中的各个环节进行预测分析,按照人的思维进行设备更换和停机维护. 工作并建立一个完美的制造分析模型。

信息技术在我国制造企业的应用和发展,改变了传统的工业生产模式。 当代人工智能的发展基于大数据和深度学习系统,可以更好地完成符号逻辑推理。 人工智能背景下的智能制造技术发展需要厘清人工智能与智能制造的内在联系,探索智能制造技术的演进规律,实现产品制造、智能装备研发、智能制造一体化发展。终端平台建设。 互联网与人工智能的有效交互推动我国产业结构升级,以人工智能作为产业升级转型的内在驱动力,以智能制造基础理论为基础,打破关键共性技术局限,打造智能制造产业良性发展环境。

(作者:贵州民族大学物理与机电工程学院副教授程兴国;贵州民族大学材料科学与工程学院教务处处长翁璞)