人工基础智能与应用 7

人工智能技术及应用——下篇目录01人工智能与智能制造概述02人工智能与工业系统的融合03人工智能与先进制造技术的融合04人工智能与制造管理技术的融合01人工智能与智能制造概述人工智能是一种跨学科的研究领域，旨在创建智能体，即能够理解、学习、决策和交互的计算机程序。人工智能包括以下领域：机械学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉。人工智能定义智能制造是通过人工智能技术来优化和自动化制造过程的过程。智能制造可以实现以下目标:提高生产效率:提高产品质量；提高产品个性化。智能制造定义人工智能与智能制造的关系是相互依存的。人工智能技术为智能制造提供了智能化和自动化的能力，而智能制造则为人工智能提供了实际的应用场景和业务值。在工业4.0中，人工智能和智能制造相互作用和发展，共同推动产业转型和升级。人工智能与智能制造的联系工业智能的国外发展历程20世纪50年代，人工智能的概念首次被提出，为工业智能的发展定了理论基础。20世纪80年代，专家系统开始应用于工业领域，为工业智能的发展提供了新的技术手段。起步阶段20世纪90年代，随着互联网技术的飞速发展，工业企业开始实现信息化管理，为工业智能的发展提供了数据基础。21世纪初，物联网技术的出现，使得工业设备之间可以实现互联互通，为工业智能的发展提供了新的机遇。发展阶段21世纪10年代以来，随着人工智能技术的不断突破，工业智能进入了快速发展阶段。深度学习、机器学习等人工智能技术开始广泛应用于工业生产的各个环节，如质量检测、设备故障诊断、生产优化等。成熟阶段工业智能的国内发展历程20世纪80年代，我国开始引进国外的先进工业技术和设备，逐步实现工业生产的自动化。20世纪90年代，我国开始加大对信息技术的投入，推动工业企业的信息化建设。起步阶段21世纪初，我国政府提出了“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”的发展战略。2008年，国际金融危机爆发后，我国政府出台了一系列政策措施，鼓励企业加大技术创新投入，提高自主创新能力，推动工业转型升级。发展阶段2010年以来，我国政府高度重视工业智能的发展，出台了一系列政策文件，如《中国制造2025》《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》等，明确提出要推动工业智能的发展，提高制造业的智能化水平。成熟阶段工业智能的发展趋势技术融合不断深化人工智能与工业互联网的融合，大数据与工业互联网的融合，物联网与工业互联网的融合。产业生态不断完善促进产业链上下游企业的协同发展，形成更加完善的产业生态；促进创新生态的不断优化，形成更加活跃的创新氛围；促进国际合作的不断加强，形成更加开放的发展格局。应用场景不断拓展工业智能不断拓展应用场景，主要包括：智能生产领域，智能管理领域，智能服务领域。工业4.0与中国制造2025

2013年4月，汉诺威工业博览会，德国推出“工业4.0”·是以智能制造为主导的第四次工业革命·旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工·基础:网络实体系统及物联网。·重要前提:工业自动化，主要在机械制造和电气工程领域。

内涵:实现由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴

目标:建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。

2015年5月19日，自国务院正式印发之《中国制造2025》计划《中国制造2025》从国家层面确定了

我国建设制造强国的总体战略

明确提出:要以创新驱动发展为主题，以新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，实现制造业由大变强的历史跨越。基本方针：创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本基本原则：市场主导、政府引导;立足当前、着眼长远；整体推进、重点突破;自主发展、开放合作工业4.0与中国制造2025的区别“中国制造2025”坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针。旨在从制造大国向制造强国发展。“工业4.0”提出实现智能化工厂和智能制造，由数字化向智能化迈进，德国是由制造强国向超级强国发展。这是由于两国在制造业方面所处阶段、生产基础以及经济发展不同所导致的差异。2战略定位不同德国工业历经三次工业革命变革，生产技术成熟，数控系统技术是制造业标配，“德国制造”是优秀代名词，德国制造业为全球制造装备领域领头羊。中国工业处于大批量生产阶段，企业水平参差不齐，部分依靠生产线批量生产，部分依靠电子系统和信息技术实现生产自动化，且未完全掌握数控系统技术，只是制造大国，距制造强国有一定距离。1发展阶段不同人工智能在制造业应用面临的挑战制造业与人工智能融合应用成本高昂人工智能领域基础人才短缺，直接导致用人成本升高进而大幅提高了制造业与人工智能对接成本。目前人工智能人才培养暂时落后于产业发展步伐，企业不得不通过提高薪资待遇来抢夺稀缺的人工智能领域人力资源。产融学协同对接尚不充分近年来制造业利润普遍不高，只靠企业自身投入几乎难以支撑长期所需的大量资本投入。此外，制造业融资困难投资回报率相对偏低，短期效益可能很难显现，技术与市场脱节，难以将人工智能研发成果转化为现实生产力。信息孤岛问题严重阻碍与人工智能融合应用制造业信息化建设尚不完善。目前人工智能技术主要基于机器学习，数据的体量与质量将直接决定人工智能技术效能。然而目前我国大部分制造企业尚停留在工业2.0阶段，信息化建设不足导致各类生产制造数据极度缺乏，各类数据之间难以互通共享，不具备应用落地普适性。人工智能为制造业带来的发展机遇推进智能化与传统制造业融合在研发环节可实现行业需求发掘和用户画像；在生产环节能发挥网络化制造、智能工厂等优势，推进汽车、摩托车等传统产业数字化、网络化、智能化发展，使企业生产效率平均提高33%，产品不良品率平均降低22%。有效缓解成本上涨压力随着经济增长和人口老龄化，传统制造业劳动力成本上涨。运用人工智能可实现企业设计、制造及装备全面智能化，降低生产成本，如开发智能化检测设备提高工业制造效率和质量。促进现有产业转型升级传统制造业在生产个性化定制产品方面受限，定制成本高。人工智能可满足低成本大规模定制需求，如新产品设计可在电脑模拟并提取过往数据，减少设计周期，提高竞争力和利润，促进传统制造业转型发展。02人工智能与工业系统的融合工业人工智能的定义关于工业智能系统的定义到底是什么，在学术界和产业界存在许多不同的观点。大家一直试图在技术或者解决方案层面定义什么是工业智能系统，但是却忽略了一个根本性的问题，即工业系统到底需要什么样的智能，有哪些问题和挑战是以往的方法解决不了的，而人工智能又为什么能够解决这些问题。工业人工智能并不是通用人工智能技术在工业场景中的简单复用。工业场景中问题的碎片化、个性化和专业化的特点，决定了工业智能落地需要依靠计算机科学、人工智能和领域知识的深度融合。与传统的基于专家规则或机理建模的方式不同，数据驱动的工业智能技术的一大优势是通过基于数据中蕴含的洞察（insight）和依据（evidence）建立预测性分析，建立对不可见问题的管理手段，探索复杂事物之间的关系性，并在这个过程中不断积累新的知识，形成可以持续传承和迭代的智能系统。工业系统中可见与不可见问题在《从大数据到智能制造》一书中曾经利用四象限图分析制造系统中的问题，在四象限图中，问题分为可见的问题和不可见的问题（见图），我们对待问题的方式既可以是等问题发生后去解决，也可以是在问题发生前去避免。工业人工智能具备的概念未来的工业系统将面对更多不确定性和多变的环境与系统（环境的不确定性、自身的不确定性和任务的不确定性），因此，智能化的工业系统需要具备4个基本的概念：（1）面向环境的智能：感知和预测环境的变化及不确定性。（2）面向状态的智能：对自身状态的变化和影响性能及风险性的因素进行评估和预测。（3）面向集群的智能：包括与环境中其他个体之间的配合和协同，以及从其他个体的活动中学习新的知识和经验。（4）面向任务的智能：从if-then到what-if的过渡，不仅要完成目标，还要懂得预测和管理所引起的不良结果。工业人工智能的技术要素业人工智能系统框架运用了数据技术（DT）、分析技术（AT）、平台技术（PT）、运营技术（OT）和人机交互技术（HT）来解决挑战，下面将简单描述这5项技术要素：（1）数据技术（datatechnology，DT）：DT要解决的是工业数据中的3B问题：数据碎片化（Broken）、数据质量差（Bad）、数据背景性强（Background），对应信息物理系统（Cyber-physicalsystem，CPS）架构中的智能感知层（connection）。（2）分析技术（analytictechnology，AT）：AT对应的是CPS架构中的智能分析层（conversion），包括在边缘（雾）端的管线式（pipeline）分析和云端的高阶分析。（3）平台技术（platformtechnology，PT）：PT支撑的是CPS架构中从智能感知层（connection）、智能分析层（conversion）到网络层（cyber）的功能。（4）运营技术（operationtechnology，OT）：OT优化通过CPS架构中的智能决策（cognition）层实现，在于运营管理方法的升级，如何将预测模型得到的知识切实转化为运维、管理决策，实现从经验驱动生产向数据驱动生产的转变。（5）人机交互技术（human-machinetechnology，HT）：HT对应的是CPS架构中的智能配置层（configuration）。工业智能将在很大程度上影响制造系统与人的交互方式。工业人工智能算法的分类与选择模式识别算法·混合高斯分布估计·因马尔科夫链·······人工智能算法聚类算法分类算法回归算法有监督学习无监督学习·线性回归·多项式回归·支持向量回归········神经网络·决策树·支持向量机········K平均聚类·DBSCAN·自组织映射图·······从功能性上，根据数据训练时是否已知数据的标签，可将人工智能算法分为有监督学习和无监督学习。在训练过程中，根据期望值的连续性又可将有监督学习分为回归与分类。与有监督学习相对，无监督学习中训练数据并不包含标签。学习的过程并非寻找输入对象和期望标签的关系，而是对输入对象中的模式进行识别。典型的无监督学习包括聚类算法和统计估计。聚类算法目的在于将相似的输入对象聚在一起形成显著的类别；而统计估计算法利用概率及统计的原理将输入对象描述成含特定参数的分布函数或者估计输入数据之间的时间序列的关联性。工业人工智能算法的分类与选择

回归算法分类算法希望获得一估算函数f（·），但此时估算的结果并不是一个连续数值而是离散值。分类算法的任务是构造这样的分类器f（·）使得对于输入特征向量有且只有一个类别与其相对应。分类算法聚类算法以相似性为基础对输入特征向量进行无监督的分类，使得聚集成的类内相似性大于类间的相似性。由于聚类过程中并没有输入数据的标签信息，整个聚类过程只是对数据集的估算和模式识别。聚类算法利用统计学和概率论原理识别输入数据集的潜在的统计分布形式。数据集可表示成一个或多个分布函数的组合；数据每一个输入特征向量之间的时间序列上的相互关联性同样可以用概率和状态转换函数表示。统计估计算法工业人工智能的应用从算法和分析技术的视角，按照任务类型进行划分，那么工业人工智能的算法可以分为以下几个应用功能，或者说可以解决以下几类实际问题：（1）分类（classification），即根据一组训练数据，将新输入的数据进行分类的业务，主要任务为识别特定物理对象，例如卡车、汽车、生产线上接受质检产品等的图形。（2）连续评估（continuousestimation），即根据训练数据，评估新输入数据的序列值，常见于预测型任务，例如根据各种维度的数据来预测备件需求，根据过程参数预测产品质量（虚拟量测）等。（3）聚类（clustering），即根据任务数据创建系统的单个类别，例如基于个人数据的消费偏好。（4）运筹优化（operationoptimization），即系统根据任务产生一组输出为特定目标的函数优化结果，例如排产优化、维护排程优化、选址优化、无人车调度优化等。工业人工智能的应用（5）异常检测（anomalydetection），即根据训练数据／历史相关性判断输入数据是否异常，本质上可以认为是分类功能的子范畴，例如多变量过程异常检测、设备健康预警、网络入侵识别等。（6）诊断（diagnostics），常见于信息检索和异常诊断问题，即基于检索需求按照某种排序标准呈现结果，例如提供产品购买推荐、出现残次品时的异常排查推荐等。（7）决策建议（recommendations），即根据训练数据针对某一个活动目标提供建议，例如维修计划建议。（8）预诊断（prognostics），即通过连续评估设备参数，对未来可能发生的异常进行预测，包括发生的时间、故障模式和影响。（9）参数优化（parameteroptimization），通过建立多个控制参数之间的相关性模型和对优化目标的影响方程，结合优化算法对多个控制参数的组合进行动态优化，例如锅炉燃烧优化、热处理工艺参数优化等。工业人工智能的应用中国工业互联网的应用场景及使用状况03人工智能与先进制造技术的融合多学科优化设计的目的与意义不确定性/可靠性多学科优化设计的主要目标是在考虑不确定性的情况下，实现多学科系统的优化设计。这种设计方法综合了多个学科的知识和方法，旨在寻求系统的最优设计方案，同时确保设计结果的可靠性和稳健性。考虑不确定性因素可以提高设计结果的可靠性和稳健性。在实际工程中，不确定性是不可避免的，设计结果往往会受到不确定性因素的影响。如果在设计过程中不考虑不确定性因素，那么设计结果可能会过于乐观，在实际应用中可能会出现性能下降、可靠性降低等问题。通过不确定性/可靠性多学科优化设计，可以对不确定性因素进行合理的建模和分析，从而提高设计结果的可靠性和稳健性，降低设计风险。多学科优化设计的关键步骤不确定性建模是多学科优化设计的第一步。在这一步中，需要对设计过程中的不确定性因素进行分析和建模，将其纳入设计模型中。不确定性建模的方法有很多种，常见的有概率模型、区间模型、模糊模型等。不确定性建模核心步骤之一。在这一步中，需要考虑不同学科之间的相互作用和耦合关系，对多学科系统进行分析。多学科分析的方法有很多种，常见的有协同优化方法、多学科可行方法、多学科可靠性方法等。多学科分析优化算法选择是不确定性/可靠性多学科优化设计的关键步骤之一。在这一步中，需要选择合适的优化算法，来求解多学科优化问题。优化算法的选择需要考虑多个因素，如问题的规模、复杂性、约束条件等。优化算法选择最后一步。在这一步中，需要对设计方案的可靠性进行评估，验证设计方案的可靠性和稳健性。可靠性评估的方法有很多种，常见的有蒙特卡洛模拟法、一阶可靠性方法、二阶可靠性方法等。可靠性评估多学科优化设计的应用前景不确定性/可靠性多学科优化设计在航空航天、汽车制造、机械工程等领域具有广泛的应用前景。如在航空航天领域，飞机的结构设计需要考虑材料性能的不确定性、飞行环境的变化等因素。通过不确定性/可靠性多学科优化设计，可以提高飞机的结构强度和可靠性，降低设计风险。例如，在飞机机翼的设计中，可以通过对材料性能的不确定性进行建模，然后采用多学科优化方法，对机翼的结构形状、材料分布等进行优化设计，以提高机翼的强度和刚度，同时降低机翼的重量。智能装配序列规划的技术基础智能装配序列规划则利用人工智能技术，如机器学习、深度学习、遗传算法等，对装配过程进行建模和优化。这些技术为智能装配序列规划提供了强大的支持。机器学习是一种让计算机自动从数据中学习规律和模式的技术。在智能装配序列规划中，可以通过收集大量的装配数据，包括不同产品的装配过程、装配时间、装配质量等信息，利用机器学习算法来学习这些数据中的规律，从而预测出最佳的装配序列。例如，可以使用监督学习算法，将已知的装配序列和对应的装配效果作为训练数据，让计算机学习如何根据产品的特征和装配要求来确定最佳的装配序列。智能装配序列规划的主要步骤产品模型构建产品模型构建是智能装配序列规划的第一步。构建产品的三维模型可以为装配过程的可视化和分析提供基础。通过三维建模软件，可以精确地构建出产品的各个零部件的形状、尺寸和位置关系。这不仅有助于工程师们直观地了解产品的结构，还可以为后续的装配约束分析和装配序列生成提供准确的信息。装配约束分析装配约束分析是智能装配序列规划的关键环节之一。在这一步中，需要分析装配过程中的各种约束条件，如零部件的几何形状、装配方向、装配工具的使用等。这些约束条件将直接影响装配序列的可行性和优劣。装配序列生成和优化装配序列的生成可以采用多种人工智能算法，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等。这些算法可以在满足装配约束条件的前提下，快速地生成大量的装配序列。然后，通过对这些装配序列进行评估，可以筛选出一些较好的装配序列作为初始解。智能装配序列规划的优势与实际应用智能装配序列规划具有诸多显著的优势。如它能够快速地生成大量的装配序列，并从中筛选出最优的方案。相比传统的人工经验和试错法，智能装配序列规划可以在短时间内生成大量的可行装配序列，然后通过高效的优化算法对这些序列进行评估和筛选，大大提高了找到最优装配序列的效率。在实际应用中，智能装配序列规划已经在汽车制造、电子设备制造、机械制造等行业取得了显著的成效。在汽车制造行业，例如，在汽车发动机的装配中，通过智能装配序列规划，可以合理安排各个零部件的装配顺序，减少装配时间和工作量，提高发动机的装配质量和可靠性。在电子设备制造行业，例如，在手机的装配中，通过智能装配序列规划，可以优化各个零部件的装配顺序，减少装配过程中的损坏和错误，提高手机的生产效率和质量。在机械制造行业，例如，在机床的装配中，通过智能装配序列规划，可以合理安排各个零部件的装配顺序，提高机床的装配精度和可靠性，降低生产成本智能计算方法的技术优势与主要应用智能计算方法则能够通过机器学习、深度学习、数据挖掘等技术，对数据进行深入分析和处理，提取出有价值的信息和知识。主要应用如下：1.生产过程优化：通过对生产设备的运行数据、生产工艺的参数数据等进行分析，可以找出影响生产效率的关键因素，优化生产工艺参数，提高生产效率。2.质量控制：通过对产品的质量检测数据进行分析，可以及时发现产品质量问题的根源，并采取相应的改进措施，提高产品质量。3.设备故障预测与维护：通过对生产设备的运行数据进行分析，可以实时监测设备的运行状态，预测设备可能出现的故障，并及时采取维护措施，避免设备故障对生产造成影响。4.供应链管理：通过对供应链中的各种数据进行分析，可以优化供应链的布局和运作，提高供应链的效率和可靠性。智能计算方法的未来发展趋势与展望随着人工智能技术的不断发展和应用，制造过程的智能计算方法也将不断发展和完善。未来，制造过程的智能计算方法将更加智能化、高效化、精准化，为制造业的高质量发展提供更加强有力的支持。04人工智能与制造管理技术的融合1.生产计划与调度精准需求预测：人工智能利用大数据分析技术，整合历史销售数据、市场动态趋势以及客户订单信息等多维度数据。通过深度学习算法，能够准确地预测不同产品在不同时间段、不同市场区域的需求变化。这使得企业可以提前规划生产资源，合理安排生产进度，避免因需求波动导致的生产过剩或供应不足。智能调度优化：综合考虑设备的运行状态、维护计划，人员的技能水平、工作安排以及原材料的供应情况等众多因素。人工智能系统可以实时生成最优的生产调度方案，确保生产流程的顺畅进行。在生产过程中，若出现设备故障、人员变动或原材料短缺等突发情况，人工智能能够迅速调整调度方案，以最小的成本和时间损失维持生产的高效运转。智能车间2.质量控制与检测实时监测与预警：借助传感器技术和图像识别算法，人工智能可以对生产线上的产品进行全方位、实时的质量监测。一旦发现产品质量出现偏差，如尺寸不符、表面瑕疵等问题，立即发出预警信号，通知相关人员及时采取措施。这大大提高了质量问题的发现速度，减少了不良品的产生。缺陷自动检测：通过大量的产品样本数据训练机器学习模型，人工智能可以准确地识别产品表面的各种缺陷，如划痕、裂纹、凹陷等。相比传统的人工检测，人工智能检测具有更高的准确性和效率，能够在短时间内检测大量产品，降低了人力成本和检测误差。质量趋势分析：对生产过程中的质量数据进行深入分析，人工智能可以发现质量变化的趋势和规律。例如，通过分析不同生产批次的质量数据，找出影响产品质量的关键因素，为改进生产工艺、优化生产流程提供科学依据。3.设备维护与管理预测性维护：通过对设备运行数据的实时监测和分析，人工智能可以预测设备可能出现的故障。根据设备的运行时间、工作负荷、温度、振动等参数，建立预测模型，提前预警设备故障的发生时间和类型。这使得企业可以有计划地进行设备维护，避免设备突发故障导致的生产中断，降低维修成本，提高设备的可靠性和可用性。设备性能优化：结合设备的实际运行情况和生产需求，人工智能可以调整设备参数，优化设备性能。例如，根据生产任务的不同，自动调整设备的加工速度、压力、温度等参数，以达到最佳的生产效果和能源利用率。同时，通过对设备运行数据的长期分析，还可以为设备的升级改造提供建议，延长设备的使用寿命。4.库存管理需求驱动的库存优化：利用人工智能算法对销售数据、市场趋势和生产计划进行综合分析，预测不同产品的库存需求。根据预测结果，企业可以合理调整库存水平，避免库存积压或缺货现象的发生。同时，通过实时监控库存状态，人工智能可以及时发出补货提醒，确保库存始终保持在合理的范围内。智能仓储管理：结合物联网技术和人工智能算法，实现仓库的智能化管理。例如，通过传感器和射频识别技术，实时监控库存物品的位置、数量和状态。利用人工智能规划最优的仓储布局和货物搬运路径，提高仓库的空间利用率和货物存取效率。此外，还可以通过智能库存管理系统，实现库存的自动化盘点和库存周转率的分析，为企业的库存管理决策提供数据支持。库房智能搬运1.智能工厂规划与设计布局优化：人工智能通过对工厂的空间结构、设备分布、物流路径等多方面因素进行分析，利用先进的算法模型为工厂布局提供优化方案。例如，通过模拟不同的生产场景和物流流程，找出最合理的设备摆放位置和物料运输路线，提高工厂的空间利用率和生产效率。同时，考虑到未来的生产需求和技术发展趋势，人工智能还可以为工厂的扩展和升级预留空间，确保工厂布局的可持续。系统集成规划：在智能制造系统集成过程中，人工智能能够根据企业的生产需求和技术条件，为不同的设备、软件和系统选择最佳的集成方案。通过对各种技术参数和性能指标的分析比较，确定最适合的