人工智能在生产企业的浅析

人工智能在生产企业的浅析

吕亚楠

河北白沙烟草有限责任公司 河北 石家庄 052165

摘要： 对于生产企业来说，加快实现生产“自动化”向“智能化”的转型，既是顺应行业发展趋势做出的客观选择，也是激烈市场竞争下谋求生存与发展的必然举措。本文首先概述了人工智能在生产企业的机器故障诊断、产品质量检验、生产过程优化等方面的具体应用，随后介绍了智能制造中应用到的核心技术，如传感监测技术、先进制造技术和无线通信与定位技术等。最后总结了智能生产线各个模块的组成与功能，为生产企业智能化改造提供了参考。

关键词：人工智能；机器故障诊断；智能生产线；数据集成传输

在“中国制造2025”战略背景下，人工智能技术在生产企业的应用更加广泛。除了用于工程设计、生产调度、故障诊断等，人工智能中的神经网络和模糊控制技术等，在产品配方、生产调度的优化等方面也发挥了显著作用，实现了制造过程的智能化。探讨人工智能在各个生产环节的应用策略，对于中小企业提高生产效率和加工精度，进而增加经济收益、实现壮大发展有积极影响，对推进我国制造业向中高端转型也有一定帮助。

1.人工智能在生产企业中的应用

1.1人工智能对机器的故障诊断

机械设备是生产企业的重要资产，让机械设备始终以良好工况运行，对提高生产效率和保障产品质量均有积极影响。但是机械设备运行一段时间后，由于操作失误、环境恶劣或器件老化等原因，不可避免会发生故障问题。人工智能的应用，能够利用前端的传感器模块，实时收集机器各部分的运行参数，如电流参数、温度参数等，然后将实时参数与数据库中保存的标准参数进行对比。如果当前机器的电流、温度，超出了标准范围，则说明存在异常工况或故障隐患。机器管理人员根据人工智能提供的信息，立即展开调查，找出问题所在，及时采取维修处理，从而保证了机器始终稳定运行。

1.2人工智能在质检环节中的应用

产品质量检验也是企业生产工序中不可或缺的环节。基于人工智能的产品质检，用先进技术代替人工。利用精密光学仪器或灵敏感知器件，能够对产品表面或内部的微小质量缺陷进行准确探测，然后将检测数据反馈给计算机。基于云计算处理和人工智能分析，对产品质量检验结果进行直观表达，不仅提高了检验速度，而且保证了检验精度，为生产企业进行严格的产品质控，提高企业品牌信誉和经济效益有积极帮助。

1.3人工智能在维修服务方面的应用

现阶段企业的设备维修，主要还是依靠经验丰富的工程师，借助于各种检测、维修仪器，完成对设备故障的排查和维修。在人工智能的帮助下，一方面是依托视觉识别、智能诊断、可视化维修等技术，让维修人员能够了解问题根源，在标准化作业中让问题得以修复。另一方面，在维修结束后，人工智能还会对系统进行自检，以保证不存在遗漏。如果还有未处理到位的故障，人工智能会自动报警，并提供故障码，直到问题彻底解决。

2.人工智能在企业生产制造中的应用

2.1智能制造中的关键技术

新技术、新设备的应用，是推进企业生产制造智能化程度不断提升的关键动力。在智能制造领域，常用的关键技术有：（1）传感监测技术。利用高精度、高灵敏度的传感器，获取温度、压力、振动等各类外界信息，并通过传感器完成温度信号、压力信号、振动信号向电信号的转化，以便于计算机读取、识别；（2）先进制造技术。包括基于人工智能控制的3D打印技术、快速成型技术等；（3）精准识别技术。通过扫描物体，从中提取关键信息，是智能制造的基础环节，如RFID射频识别技术；（4）无线通信与定位技术。支持5G无线网络通信，实现大容量数据的即时通信。可利用声、光、电等信号对物体进行精准定位，实现人工智能控制下的全自动化制造。

2.2智能生产线的主体架构

智能生产线主要包含了生产管控模块、模拟仿真模块、数据集成模块、智能装备模块和仓储物料模块5部分。各部分的功能如下：

（1）生产管控模块。该部分的硬件设备包括2类，分别是显示生产车间现场信息的显示器，以及用于生产任务与资源管理的服务器。基于人工智能的数据分析技术，可以根据生产现场反馈的各类信息，自动与后台数据库中存储的标准信息进行对比。若出现生产进度滞后、产品质量瑕疵等问题，则自动报警，并将异常信息在显示器上呈现出来，方便生产管理人员及时了解问题所在，加强生产现场的监管。

（2）模拟仿真模块。在人工智能技术的控制下，在仿真软件中模拟实际生产线，建立仿真模型，完全复刻车间生产流程。通过仿真运行，生产管理人员可灵活调节生产效率、进行生产任务分配，对于新的生产任务，经过仿真运行不存在问题后，再安排实际生产，从而显著降低了生产中残次品率较高的情况，维护了企业的经济利益。

（3）数据集成传输模块。在智能制造中，从智能控制终端到前端生产设备之间，需要频繁、大量地进行数据通信，对数据传输的要求较高。数据中台具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现４个核心能力，让企业能够方便地应用数据。在数据开发中，对数据提出需求、进行维护的工作量巨大。数据中台的出现，弥补了数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。

（4）智能装备模块。作为整个智能生产线的核心部分，该模块集合了先进传感技术、自适应加工技术、3D打印技术、脉动式装配技术等多项核心技术，为实现高端数字化、智能化生产提供了技术支持。利用人工智能技术控制工业软件，下达生产、装配的指令。然后工业机器人响应指令，通过增材制造或脉动式装配等先进技术，完成相应的生产任务。精密传感器会将实时加工信息同步反馈给智能平台，从而根据加工信息不断调整控制指令，实现了生产制造的自动化。

（5）仓储物料模块。该模块应用到的人工智能技术主要有射频识别、自动化立体仓库、智能导航等。利用射频识别（RFID）装置扫描张贴在物料表面的二维码或条形码，读取隐藏在条码之中的关键信息。在成功识别信息后，根据相应的智能控制指令，使工业机器人自动搬运物料。工业机器人与带有智能导航系统的自动小车配合，完成物料的装车和搬运，从而将需要装配的物料运送至加工平台；或者将已经制造完成的产品，搬运至仓库存储。

结论：我国制造业向高端转型，离不开人工智能的支持。人工智能已经在产品设计、生产、检测、维修等诸多方面得到推广使用，并发挥良好效果，通过打造闭环“智造”方案，人工智能带来的技术优势将全方位提升产品质量。同时伴随公司5G网络搭建，网络移动性管理优势凸显，高度模块化和柔性的生产系统将为智能制造拉开序幕。

参考文献：

[1]彭莹莹,汪昕宇.人工智能技术对制造业就业的影响效应分析[J].北京工业大学学报:社会科学版,2020(5):68-76.

[2]林蘋.人工智能在企业供应链中的应用探析——以大型飞机工程企业供应链管理为例[J].商展经济,2020(10):3-5.

[3]孟君.智能制造视域下西方国家制造业的管理创新与转型发展研究[J].中外企业家,2020(18):81-82.