導 讀

AI在制造業(yè)的應用涵蓋了多個方面，包括但不限于智能生產、智能物流、設備維護、預測性維護、質量控制和缺陷檢測、智慧能源管理、數據分析和決策支持等。

隨著第四次工業(yè)革命推進的步伐不斷加快，很多企業(yè)已經實現數智化或在實現數智化的路上。當今AI科技飛速發(fā)展，"人工智能+"不再只是技術的融合，更是一場悄然興起的革命，這場技術革命已經滲透到了我們的生產生活，工信部也提出，要加快數字技術賦能，促進制造業(yè)向數字化、網絡化、智能化發(fā)展。同時將開展“人工智能+”行動，促進人工智能與實體經濟深度融合，推動人工智能賦能工業(yè)智能制造。

AI技術應用與探索

人工智能技術目前應用已比較普遍，從技術層面看，人工智能發(fā)展主要經歷了三個階段：計算智能、感知智能及認知智能。

計算智能

隨著云計算、5G技術、分布式存儲技術的發(fā)展，具備高算力、運力、存力基礎設施已不斷優(yōu)化，計算智能也已經實現，基于海量數據進行深度學習，利用歷史經驗指導當前環(huán)境已在推廣應用。

感知智能

感知智能包括視覺、聽覺、觸覺等感知能力，讓計算機能夠模仿人類的感知過程與用戶交互。人臉識別、語音助手、指紋識別等在我們的生活中已廣泛應用。

認知智能

認知智能需要計算機模擬人類的思維和認知過程。

人工智能技術目前已滲透到我們的生活中。在醫(yī)療行業(yè)，人工智能技術用于幫助智能健康管理和疾病預測，幫助醫(yī)生提高診斷準確性。在交通運輸行業(yè)，自動駕駛技術的不斷進步，使得無人駕駛汽車逐漸成為現實。在金融互聯網行業(yè)，人工智能技術用于分析市場及用戶需求。在制造行業(yè)，人工智能技術也得到了廣泛的應用，幫助提高生產效率和質量。

AI在制造業(yè)的應用及實施規(guī)劃

AI在制造業(yè)的應用涵蓋了多個方面，包括但不限于智能生產、智能物流、設備維護、預測性維護、質量控制和缺陷檢測、智慧能源管理、數據分析和決策支持等。這些應用使制造業(yè)更加高效、智能，有助于降低成本、提升產品質量、降低能耗和加速創(chuàng)新。

生產智能化

通過引入AI技術，設備聯網、數據采集，實現生產進度、人員效率、物料消耗、設備動態(tài)、質量數據的數字化監(jiān)控，全面打通物流與制造執(zhí)行信息流，實現JIT準時配送，實現拉式生產。MES、數據采集等系統應用，實現制造過程狀態(tài)以及生產異常等信息實時采集與全過程的動態(tài)監(jiān)控。可視化看板實現實時可視化監(jiān)控與智能化協同交互決策。

建設藍圖

依賴大量的采集數據，運用人工智能虛擬仿真，將實物工廠虛擬化、通過虛擬仿真分析，優(yōu)化工廠布局、物流配送與工藝設計方案，減少生產準備時間，縮短產品上市周期。

對工廠建設與現有車間改造進行三維工廠模擬驗證，減少未來車間調整帶來的時間和成本浪費。

基于三維空間，驗證機器人工作可達性、空間干涉、效率效能、多機器人聯合加工等，輸出經過驗證過的加工程序，提升工藝規(guī)劃效率。

通過仿真對關鍵工件切削，裝配仿真，分析軌跡、干涉、人體損耗，輸出三維作業(yè)指導。

在3D工廠布局中進行運動化展示，通過與MES系統集成，顯示整個生產線或物流系統的實時場景，查看當前任務動態(tài)。

通過物流仿真優(yōu)化工藝路線、物流、設施布局、人員配置等規(guī)劃方案，提升數字化車間規(guī)劃科學性，避免過度投資，如AGV路徑規(guī)劃與車輛投資規(guī)劃。

設備智能化

對設備實施聯網、數據采集以及智能化改造，提升設備智能化水平，利用設備運行數字模型，對設備實施健康管理，實現預防性維修維護，保障設備利用率和生產效率。

通過采集設備開機、關機信號、設備關鍵性能參數（速度、精度及其運行穩(wěn)定性等）以及生產數量、不良率等趨勢，實時監(jiān)控生產設備狀態(tài)，利用特征分析和機器學習技術，進行設備的故障預測，減少非計劃性停機。同時能夠迅速進行故障診斷，定位故障原因。

根據設備運行數據和故障歷史數據，同時結合排產計劃，利用設備碎片化的空閑時間實現裝備的智能維護與保養(yǎng)。

對刀具進行監(jiān)測，實施刀具壽命管理，智能換刀，刀具優(yōu)選。利用機器學習和智能傳感器等技術，監(jiān)測加工過程中的刀具、主軸和進給電機的功率、電流、電壓等信息，辨識出刀具受力、磨損狀態(tài)等，幫助對刀具壽命進行預測，優(yōu)化刀具參數。以提高加工精度、縮短非計劃停機時間并提高刀具利用率。同時應用刀具智能調度等技術，實現刀具最優(yōu)管理控制。

部署智能換刀機器人，智能識別、規(guī)避行徑中的障礙物，自動取刀、換刀、存刀，實現刀具的無人化應用。

質量管理智能化

通過改善質量檢測的自動化程度與互聯水平，實現智能檢測和質量數據的自動采集，提升產品質量和生產效率；搭建統一質量管理平臺，實現質量數據統一管理，提高質量數據的統計分析效率，提升質量管控效率。

通過圖像識別、聲紋識別以及傳感器等先進技術，一是對裝配過程進行監(jiān)測，及時發(fā)現漏裝、錯裝問題，避免流轉到下一道工序。二是利用AI技術能快速準確地發(fā)現產品質量問題，減少因人工檢測存在的錯誤。三是通過大量的數據訓練，AI可以學習到各種產品的特征和屬性，并根據這些特征和屬性進行質量預測。

建立統一質量管理平臺，對進貨、生產過程、售后等質量數據集中管理，建立量化產品質量模型，利用深度學習技術，深入挖掘質量數據，對產品質量進行預測，降低生產成本和次品率，并提高質量數據統計分析。

通過加工設備和檢測設備的互聯互通，質量預測實時糾正設備運行利用質量統計工具和歷史經驗的積累，建立設備運行狀態(tài)預測控制機制，結合設備運行補償控制功能，防止質量問題的發(fā)生。

物流智能化

基于計劃準確性提升的基礎上，通過生產集配中心、倉儲管理系統及自動化物流裝備、RFID實現內部生產物資的按需、準確配送，實現物流過程的實時掌握。

物流智能分揀、配送，打造無人值守的自動化倉庫。通過RFID技術、計算機視覺技術、機器人技術等，結合WMS系統、AGV系統，實現對原材料、成品的自動分揀、配送。供應商在產品上貼上RFID標簽，AGV小車自動運送零配件，通過RFID感應門，自動進行物料過賬處理，并運送到RFID立體貨架上架物料。產成品生產完成，通過WMS系統與AGV系統的結合，AGV小車自動在下線工位或完工庫將成品配送到成品貨架入庫。待發(fā)貨時自動感知發(fā)貨狀態(tài)并自動通知客戶。整個物流鏈的打通，極大提升了物流效率，顯著降低了人力成本，減少分揀、配送出錯，并提升了物流信息的透明化、準確化。

優(yōu)化配送路線，物料車間自動轉移接收及上下料。運用RFID技術、UWB技術、自動機器人等，物料在車間轉移時，通過UWB定位及智能算法，自動規(guī)劃車間配送路線，自動卸貨。通過RFID技術自動感應物料車間接收。并通過傳感器、圖像識別技術，機器人自動在加工設備上下料并自動感應接收、上下料、自動報工。并通過RFID系統與MES系統及ERP系統的集成，完成物料的過賬移動。優(yōu)化了空間利用率，減少庫存和在制品，提升加工效率。

管理智能化

實現制造過程設備數據、質量數據、物流數據、制造過程工藝參數、能耗數據的實時采集、分析，對數據深度挖掘、二次利用，以提升產品質量、提高制造效率、降低運營成本。

通過工廠的智能能源管理，將能源管理可視化，實現能源實時在線管理、能源實時監(jiān)控和預警、能源平衡管理。提高實時調整能源供應的能力，實現能源的精益管理，有效降低工業(yè)用電成本，提高工廠整體產值的效率。

能源管理業(yè)務場景

利用質量數據平臺對質量數據集中管理，對各類質量問題進行統計分析，逐步將質量管理能力提升到事前控制、預防為主的水平。建立產品質量數字化模型，對質量數據深度二次挖掘，找出不良產生的深層次原因，為生產過程與作業(yè)管理、產品設計及工藝改善等提供新的解決途徑。

質量數據機器學習

構建大數據模型

建立設備大數據分析平臺、建立關鍵裝備的健康狀態(tài)預測模型，并利用實踐數據不斷優(yōu)化模型。開展設備AI建設，提升設備智能。通過人機交互、自學習等，使設備自主進行知識應用，如遇到故障自動分析、診斷。

結語

AI在制造業(yè)的應用前景廣闊，但仍面臨一些挑戰(zhàn)，如技術成熟度、好的可落地解決方案、投資成本等。盡管如此，AI技術的不斷進步和應用對于提高制造業(yè)的生產效率起到了重要的作用，為制造業(yè)提供了新的解決方案。未來的制造業(yè)將融合更多人工智能元素，實現更加智能、高效的智造未來。

來源：李智芳 MES百科

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