人工智能在机械制造及其自动化的应用研究

人工智能在机械制造及其自动化的应用研究

周国民1刘臣2

1天津正天医疗器械有限公司，天津市3003082天津佰立通医疗器械销售有限公司，天津市300308

摘要：现阶段人工智能技术在许多行业领域都发挥了重要作用。其中机械制造及其自动化应用过程中的人工智能技术可以降低劳动强度，并可以根据实际需求进行合理调整，给机械制造业的发展提供了有利保障。智能技术可以实现机械设计制造各方面的融合应用，促进机械设计制造智能化水平有效提高，并进一步提高系统反应率，从而使机械制造业不断朝着规范化的方向发展。

关键字：人工智能；机械制造；自动化；应用

一、引言

现阶段我国科技发展水平越来越高，机械制造业正在向自动化和智能化转变。在这样的社会发展背景下，人工智能技术逐渐被许多人所关注和认可。在我国的社会现代化技术体系中，人工智能技术具有相对的代表性，在各个行业都有很好的应用体现，尤其是当前社会各个行业的生产技术模式变化快，人工智能技术展示了自己的优势。因此加强这一领域的研究力量显得尤为重要。

二、人工智能应用优势

与传统的机械制造相比，基于机械设计、制造和自动化的人工智能具有显著的优势。首先，有助于提供安全可靠的生产保障。质量保证和人身安全在实际生产过程中至关重要。机械制造以及自动化生产必须确保其安全性和系统性，提高生产效率，提高生产质量。同时，智能机械设计和制造自动化可以实时监控机械设备的工作状态，帮助及时发现异常情况，降低事故发生的可能性。其次，它有助于提高生产力。传统生产主要涉及大量体力劳动，人为失误会影响生产效率。一方面，智能化和自动化技术的应用不仅减少了劳动力，还降低了相关设备操作难度，提高了生产效率。最后，可以达到不同客户的不同需求。智能技术在机器设计和制造过程中的应用有利于实现自动化，以及满足不同客户的生产要求。此外，自动化技术可以快速应用于在线自检产品质量检测，满足各类产品质量要求。

三、人工智能在机械制造及其自动化的应用

（一）实现机械的调整和维修

如果生产制造企业本身没有成熟的经验，在运行自动化技术能力的过程中无法提供合适的生产条件，企业有必要立即采取人工智能机械设备检查和维修，并通过人工智能及时来达到最终的生产目标。对于技术工人来说，不同类型的机械设备在面临相同工作的情况下需要不同的调整维修方法，设备的检查和维修方法存在很大差异。因此，一些检查员或维修人员可能缺乏能力，从而无法及时解决现场出现的问题。这种故障现象会给制造企业带来经济损失。基于上述背景，在企业成功应用机械自动化技术后，不仅可以通过技术手段对出现故障的设备进行全方位检查，而且还可以通过调整或检查外部设备的运行状态来检测设备故障问题的根源。故障诊断的过程可以更快、更方便，而且高度准确、可靠，可以保证员工的安全。同时，智能技术的应用可以使故障诊断更加直观，通过在线监测获取运行数据，对这些数据进行分析研究，找到设施运行的最佳条件，有利于故障的预防、调查和处理。可以使机器制造工作更加均匀。故障诊断系统具体诊断流程如下：如果机器在机械制造时处于实时监控状态，发现问题可以立即处理，员工可以科学地分析相关信息数据，关联相关故障实例，最终分析系统故障诊断结果并找到根本解决方案。因此，在人工智能技术的支持下，机械设备故障的诊断和处理变得更加快速，有效地节省了时间成本，提高了生产力。

（二）智能CAD的应用

在产品零部件的智能设计中，三维参数起着基础性的作用。通过应用表格和公式，可以清晰地表达设计内容。施工前后的因果关系规则可以控制不同尺寸和对象的结构设计。通过应用软件，基于初始条件，可以有效地改变对象的设计结构，提高设计和制造中的机械智能水平。例如，三维参数建模考虑了弹簧系列张拉等因素。根据该领域发布的国家标准，弹簧广泛使用的标准产品有80多种。弹簧本身其实就是一个旋转体，而旋转的特征应该是基本的形状。同时，它穿过弹簧的中心线，并垂直于标准工作面的平面。通常，弹簧尺寸包括外径D、内径D、弹簧材料直径R和高度h，以及材料类别等重要特征。这些分类通常表达了弹簧外观。材料本身基本上是系统的默认参数，这些参数会自动添加到参数模型中，参数的选择可以被认为是有价值的。为了提高建模的有效性，必须将每个元素组合起来构建相应的产品功能表参数。设计人员可以通过两种方式构建参数表来捕获常见元素：Excel电子表格或文本文件。它还可以用于使用输出方法构建数据库，确保数据的完整性。

（三）数据信息管理

数据是人工智能技术的基本要素之一，运营和管理对人工智能技术性能有着重大影响。因此，开发一个基于神经网络技术的智能数字模型，构建一个用于设计和机械制造的智能数字模式，分析每个数据节点之间的关系，并构建关系数据库。有必要加强数据信息之间的相互逻辑管理。同时，基于每种类型的数据和节点信息，优化当前的数据处理单元，通过通用的数据分析集成、数据处理和分析问题来分析结果，准确地优化数据处理模型。有必要提高模型数据处理的自动化控制水平。此外，当数据信息管理、人工流程和智能管理相结合时，在满足智能流程的基本要求后，控制数据通过智能技术进行处理，以防止出现错误操作问题。最后，它可以确保控制数据的通用性，确保在实现数据信息管理中的协同任务方面的有效性，改进生产控制领域机械制造中的人工智能技术，增强数据配置和管理的准确性。

（四）智能安全管理

机械设计制造的各个阶段之间存在着相互关系，当某个阶段出现偏差时，整机设计制造的工作流程会受到严重影响。因此，为了确保机械制造的可持续稳定推进，必须将人工智能技术引入机械制造安全管理领域，不断提高安全管理水平。特别是，可以通过人工智能技术对现场的运行阶段进行全面的监测和检查分析，从而降低机器械制造现场监督人员的工作强度，并通过人工元素的作用降低安全风险。作为机械零件加工的一个例子，人工智能技术对机械零件的加工过程进行智能检测分析，并将检测结果与预定参数进行比较，进一步挖掘机械零件加工过程中的异常数据关系区域，并为故障处理程序的快速故障判断和处理提供支持。降低机械零部件生产中存在的安全风险，确保机械零部件各工序的生产质量。

四、人工智能技术发展趋势

（一）虚拟化

随着技术的飞速发展，虚拟制造也随之兴起。与传统的机械制造相比，基于人工智能技术的虚拟化开发可以实现基于现有数据的自动模拟和计算，并可以发现设计和制造中的问题。此外，还可以构建虚拟仿真技术模型。在发现问题后，可以通过模拟、分析和研究来直接改进问题，以获得最佳的制造产品。有效模型的好处可以减少生产制造过程中的资源浪费。

（二）智能化

在当前的实践中，智能化发展已成为未来机械制造的必然趋势。随着社会经济的发展，未来对机械制造的需求将继续增加。人工智能可用于提高系统制造水平，例如可用于机械制造系统相关技术的功能修复。可以感知机械制造的智能化和可视化发展，机械制造问题可以快速解决。模型的好处可以提高机械制造的效率和质量。

五、总结

总之，在机械制造业发展过程中，人工智能技术的应用发挥着重要作用，它不仅能够保证自动化的整体应用水平，而且能够提高整体生产效率，同时促进发展机械制造业。因此在实践过程中应不断总结经验教训，不断优化人工智能技术在机械制造业的应用，以促进机械制造业的可持续发展。

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