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人工智能在工業(yè)領域的應用（人工智能在工業(yè)領域的應用論文）

發(fā)布時間：2023-05-22 11:24:31 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 103

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于人工智能在工業(yè)領域的應用的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

人工智能可以在制造業(yè)中發(fā)揮哪些作用？
人工智能在工業(yè)領域有哪些作用？
人工智能在制造業(yè)的生產中可以發(fā)揮哪些作用?
人工智能在制造業(yè)的應用主要有
人工智能在工業(yè)領域的運用有哪些呢？

人工智能在工業(yè)領域的應用（人工智能在工業(yè)領域的應用論文）

人工智能可以在制造業(yè)中發(fā)揮哪些作用？

數字化

就目前來看，國內工業(yè)物聯網處于早期階段，不論是網絡及硬件設備都尚未成熟，基礎設施建設和數據采集這一步還沒有全部完成。

工廠首先需要為生產設備裝上傳感器和控制裝置，打通生產設備、生產管理、制造執(zhí)行及規(guī)劃系統(tǒng)，更實時透明地掌控生產進度。

自動化

除了汽車制造業(yè)，中國大量的工廠自動化程度仍然偏低。2015年，根據經濟學人發(fā)布的統(tǒng)計，中國雖然每年采購全球最多的機器人，但整個國家平均每萬工人只配備了50個機器人。

而在自動化程度相對發(fā)達的德國和日本這個數字是約300個，在韓國甚至是500個之多。如果要繼續(xù)提高生產效率，那么自動化生產系統(tǒng)一定會在工廠普及。

智能化

歷史上，“自動化”代表著機器可以執(zhí)行某個具體獨立的任務，例如根據定義好的規(guī)則開啟和關閉泵。

自動化是取代人做重復性的勞動，而智能化是做人做不了的事情。智能工廠的定義是一個靈活的協(xié)同系統(tǒng)，自主運行整個生產流程，在全局范圍內自我優(yōu)化，實時地適應新的環(huán)境。它代表著一個持續(xù)的自適應的過程，而不是過去“一勞永逸”的升級改造。

人工智能在制造業(yè)的主要應用

1、大數據分析 - 設備預測性維護

在傳統(tǒng)工廠里，生產設備依然不能聯網，只有在設備出現故障后再去維修，或者采取定期維護的方式而不考慮設備實際的運行情況。

一旦出現計劃外的宕機就需要臨時性地采購零件，花高額費用做緊急檢修，以便盡快恢復正常的生產。就算沒有宕機，當人發(fā)現機器故障時，它可能已經制造了不合格的產品，給工廠帶來經濟損失。

美國的AI工業(yè)預測平臺Uptake，通過在工廠的設備里置入傳感器，可以采集前端設備的各項運營數據，結合大數據分析以及機器學習技術為工業(yè)客戶提供設備的預測性診斷和能效優(yōu)化等管理建議。工廠可以實時監(jiān)測運行狀態(tài)，對比歷史數據，預判潛在的設備故障，有效規(guī)避正常生產的中斷。

如果以后將設備預測性維護的數據整合到ERP系統(tǒng)中，企業(yè)就可以實現生產流程的最優(yōu)化，通過動態(tài)調整生產計劃，將設備故障帶來的經濟損失降到最低。

對不同數據源，生產設備以及管理系統(tǒng)進行集成和分析將成為未來制造企業(yè)進行決策的標準配置。

2、自動質量控制 - 機器視覺檢測

在深度神經網絡發(fā)展起來之前，機器視覺已經應用在工業(yè)自動化系統(tǒng)中了，如拾取放置、對象跟蹤、計量、缺陷檢測等。其中，將近80%的工業(yè)視覺系統(tǒng)集中在缺陷檢測。

人眼也可以發(fā)現產品的異常，即使這種異

人工智能在工業(yè)領域有哪些作用？

在制造流水線上，有大量的工業(yè)機器人。如果其中一個機器人出現了故障，當人感知到這個故障時，可能已經造成大量的不合格品，從而帶來不小的損失。如果能在故障發(fā)生以前就檢知的話，可以有效做出預防，減少損失。

人工智能在制造業(yè)的生產中可以發(fā)揮哪些作用?

以下為您分別舉例介紹：

1、預測性和預防性維護
維護的首要領域是數據驅動的維護，它使制造業(yè)的維護從被動維護轉變?yōu)轭A防性維護，并由支持人工智能的預測能力提供支持。根據國際自動化學會（International Society of AutomaTIon）的數據，每年全球工業(yè)資產停工損失高達6470億美元。傳感器和物聯網設備的作用，使實時信息反饋到人工智能引擎是關鍵。物聯網在工業(yè)環(huán)境中被用作傳感器的情況，通常稱為iot工業(yè)物聯網。這與人工智能一起工作，以實現預期的結果。

人工智能有可能通過不同的方式來推動系統(tǒng)增加正常運行時間，從而減少停機時間：
案例1：對磨損、撕裂、故障——通過人工智能發(fā)出潛在故障的警告信號，甚至可以預見疲勞。
案例2：壽命預測：使用人工智能精確預測資產（如機械）的剩余使用壽命，提高機械和資產的總體壽命
案例3：人工智能可以協(xié)助人們制定更明智的資產維護計劃，從而優(yōu)化整個資產的成本和質量。

2、提高機器人的效能
目前，機器人在自動化制造車間中相當主流，人工智能的出現可以讓機器人能完成更好的任務，從而增強機器人的作用。

案例4：以強大的軟件應用來增強機器人的效率，使機器人能夠承擔復雜的任務，甚至可以增強任務的多功能性。
案例5：為了使機器人得到更有效的利用，人工智能能否進行更好的人機交互是關鍵。人機協(xié)作機器人正在成為這一領域的潛在推動者。

人工智能在工業(yè)領域的應用（人工智能在工業(yè)領域的應用論文）

人工智能在制造業(yè)的應用主要有

人工智能在制造業(yè)的應用如下：

智能制造，是在基于互聯網的物聯網意義上實現的包括企業(yè)與社會在內的全過程的制造，把工業(yè)4.0的“智能工廠”、“智能生產”、“智能物流”進一步擴展到“智能消費”、“智能服務”等全過程的智能化中去，只在這些意義上。

才能真正地認識到我們所面臨的前所未有的形勢。人工智能在制造業(yè)的應用主要有三個方面：首先是智能裝備，包括自動識別設備、人機交互系統(tǒng)、工業(yè)機器人以及數控機床等具體設備。其次是智能工廠，包括智能設計、智能生產、智能管理以及集成優(yōu)化等具體內容。

最后是智能服務，包括大規(guī)模個性化定制、遠程運維以及預測性維護等具體服務模式。雖然目前人工智能的解決方案尚不能完全滿足制造業(yè)的要求，但作為一項通用性技術，人工智能與制造業(yè)融合是大勢所趨。

家居智能家居主要是基于物聯網技術，通過智能硬件、軟件系統(tǒng)、云計算平臺構成一套完整的家居生態(tài)圈。用戶可以進行遠程控制設備，設備間可以互聯互通，并進行自我學習等，來整體優(yōu)化家居環(huán)境的安全性、節(jié)能性、便捷性等。

值得一提的是，近兩年隨著智能語音技術的發(fā)展，智能音箱成為一個爆發(fā)點。智能音箱不僅是音響產品，同時是涵蓋了內容服務、互聯網服務及語音交互功能的智能化產品，不僅具備WiFi連接功能，提供音樂、有聲讀物等內容服務及信息查詢、網購等互聯網服務。

人工智能在工業(yè)領域的運用有哪些呢？

目前不同行業(yè)在智能制造方面，有很多優(yōu)秀的解決方案和案例分享一個工業(yè)混流制造方向的智能制造智能制造-玻璃加工-混流制造華域云腦方案玻璃加工具有在不改變生產組織方式的前提下，在同一條流水線上同時生產出多種不同型號、不同尺寸、不同數量的產品的特征，屬于典型的混流制造。相對于單一產品流水線而言，混流生產系統(tǒng)既可以大批量生產標準產品，也可以按照客戶訂單生產小批量非標準產品，因而具有更高的靈活性，可滿足客戶對產品的多樣化需求，使企業(yè)快速響應市場變化。隨著經濟發(fā)展、消費升級混流制造將會變成制造業(yè)普遍采用的一種生產組織方式，具有廣闊的應用前景。因此混流制造一致是生產、學術研究的重點，但是過去玻璃加工領域的研究方向主要集中在單機設備的改進上，試圖在單機設備上一次完成玻璃深加工的所有工序；也取得了一些成果，目前全球范圍內有Bottero、Intermac、Bavelloni三家公司生產高速數控玻璃加工中心控制系統(tǒng)能夠全自動實現鉆孔、切割、粗磨、精磨、拋光加工，但也沒有完成玻璃加工的所有工序，且售價昂貴。針對玻璃加工業(yè)行業(yè)沒有功能完全的玻璃加工控制系統(tǒng)，不能一次完成全部的玻璃加工工序，設備整體應用的局限性大，勞動強度大，產品加工效率相對較低等問題。華域云腦提出了一種針對玻璃加工企業(yè)的智慧工廠方案，將各個設備、工序連接起來進行統(tǒng)一調度和管理從而達到減員、增效、提升品質、輔助決策等目的。智慧工廠采用傳感技術、通信技術、工控技術，以RFID-MES、VMS（電子看板）、ERP、大數據統(tǒng)一決策系統(tǒng)為核心，實現玻璃加工的生產信息化、管理精細化、調度統(tǒng)一化。方案特點如下： (1) 生產信息化/自動化：實現切片、磨邊、鉆孔、鋼化、夾膠、鍍膜、中空、包裝八道工序的全自動，降低生產成本，提高加工效率。 (2) 管理精細化：將RFID系統(tǒng)、設備控制系統(tǒng)、MES系統(tǒng)有機集成，實時反饋產品加工信息、現場異常信息、設備信息，形成完整的反饋控制系統(tǒng)。 (3) 調度統(tǒng)一化：基于產品加工狀態(tài)、工序狀態(tài)、設備狀態(tài)等現場信息實現訂單、設備的統(tǒng)一調度，同時引入深度學習算法使得調度結果最優(yōu)化。南京華域云腦信息科技有限公司

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