廈門1771-CP1模塊
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廈門1771-CP1模塊

新一代智能制造的主要特征表現(xiàn)在制造系統(tǒng)具備了學習能力，通過深度學習、增強學習等技術(shù)應用于制造領(lǐng)域，知識產(chǎn)生、獲取、運用和傳承效率發(fā)生革命性變化，顯著提高創(chuàng)新與服務能力。

從應用上講，人工智能技術(shù)正在被不斷地被應用到圖像識別、語音識別、智能機器人、智能駕駛/自動駕駛、故障診斷與預測性維護、質(zhì)量監(jiān)控等各個領(lǐng)域，覆蓋從研發(fā)創(chuàng)新、生產(chǎn)管理、質(zhì)量控制、故障診斷等多個方面。

人工智能可以對復雜過程進行智能化指引。以產(chǎn)品研發(fā)設計為例，工業(yè)設計軟件在集成了人工智能模塊后，可以理解設計師的需求，還可以與區(qū)域經(jīng)濟、社會輿情、社交媒體等多元化數(shù)據(jù)進行對接，由此形成的數(shù)據(jù)模型可向設計者智能化*相關(guān)的產(chǎn)品設計研發(fā)方案，甚至自主設計出多個初步的產(chǎn)品方案供設計者選擇。

人工智能在生產(chǎn)制造管理方面發(fā)揮作用，創(chuàng)新生產(chǎn)模式，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。人工智能技術(shù)通過物聯(lián)網(wǎng)對生產(chǎn)過程、設備工況、工藝參數(shù)等信息進行實時采集；對產(chǎn)品質(zhì)量、缺陷進行檢測和統(tǒng)計；在離線狀態(tài)下，利用機器學習技術(shù)挖掘產(chǎn)品缺陷與物聯(lián)網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，形成控制規(guī)則；在在線狀態(tài)下，通過增強學習技術(shù)和實時反饋，控制生產(chǎn)過程減少產(chǎn)品缺陷；同時集成專家經(jīng)驗，不斷改進學習結(jié)果。

在維護服務環(huán)節(jié)中，系統(tǒng)利用傳感器對設備狀態(tài)進行監(jiān)測，通過機器學習建立設備故障的分析模型，在故障發(fā)生前，將可能發(fā)生故障的工件替換，從而保障設備的持續(xù)*運行。以數(shù)控機床為例，用機器學習算法模型和智能傳感器等技術(shù)手段監(jiān)測加工過程中的切削刀、主軸和進給電機的功率、電流、電壓等信息，辯識出*的受力、磨損、破損狀態(tài)及機床加工的穩(wěn)定性狀態(tài)，并根據(jù)這些狀態(tài)實時調(diào)整加工參數(shù)（主軸轉(zhuǎn)速、進給速度）和加工指令，預判何時需要換刀，以提高加工精度、縮短產(chǎn)線停工時間并提高設備運行的安全性。

從行業(yè)來講，人工智能應用不僅涵蓋了3C、紡織、冶金、汽車等多個傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)，還涉及裝備制造、機器人、新能源等戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)。人工智能正在從多個方面支撐傳統(tǒng)制造向智能制造邁進，為中國制造業(yè)“由大變強”的發(fā)展注入新動能。

同時，我們必須清醒地認識到，中國制造業(yè)仍面臨錯綜復雜的局面。首先是制造企業(yè)數(shù)字化程度太低，而數(shù)字化又是智能化的基礎(chǔ)，再加上研發(fā)能力不強也是中國制造業(yè)整體大而不強的主要原因。其次，現(xiàn)在的人工智能技術(shù)只能算是弱人工智能，機器學習和深度學習等技術(shù)在制造企業(yè)的實際應用有待加強；第三，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境還不成熟，缺乏行業(yè)標準和安全保障制度。

人工智能融入制造業(yè)的根本目的是提質(zhì)增效、降低成本。但目前來國制造業(yè)與人工智能融合有很長的路要走。制造企業(yè)需深刻理解，人工智能不是*靈藥，它僅僅是一種推動制造業(yè)發(fā)展的工具或方法，不論外界如何熱捧宣傳，如果無法與實際應用需求結(jié)合，必然缺乏發(fā)展的動力。在人工智能應用實踐過程中，制造企業(yè)不能生搬硬套、急于求成，必須腳踏實地地研發(fā)、突破，積累，調(diào)研自身實際應用需求，結(jié)合現(xiàn)有的軟、硬件基礎(chǔ)設施、人員技術(shù)條件以及資金規(guī)劃，分析人工智能技術(shù)怎么用以及如何用好的問題，只有這樣才能激發(fā)出人工智能的真正效能，zui終實現(xiàn)智能制造。