人工智能融入制造业形成新一代智能制造

近年来，随着中国人口红利逐渐消失、原材料和劳动力成本持续上升，中国制造业赖以生存的全球竞争优势正在逐渐丧失。 与此同时，传统落后的生产管理模式已不能满足日益多样化的市场需求，我国制造业发展面临严峻挑战。 人工智能是引领我国制造业发展的关键技术，是推动实体经济发展的关键方向，是数字化、网络化、智能制造转型发展的关键领域。 近年来，人工智能加速发展并实现战略突破。 先进制造技术与新一代人工智能技术深度融合，形成了新一代智能制造，也可称为数字网络智能制造。 国家政府高度重视这一趋势。 2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，全面推进人工智能与制造业融合发展，解决我国制造业在推进智能化转型过程中面临的问题。 在政策引导和技术发展的双重推动下，人工智能正逐步融入中国制造业，带动企业智能制造转型升级。

新一代智能制造的主要特点是制造系统具有学习能力。 通过深度学习、增强学习等技术应用于制造领域，知识生成、获取、应用和传承的效率发生革命性变化，创新和服务能力显着提升。

在应用方面，人工智能技术正不断应用于图像识别、语音识别、智能机器人、智能驾驶/自动驾驶、故障诊断与预测性维护、质量监控等各个领域，涵盖研发创新、生产管理等等、质量控制、故障诊断等方面。

人工智能可以智能地指导复杂的流程。 以产品研发设计为例，工业设计软件集成人工智能模块后可以了解设计师的需求，还可以与区域经济、社会舆情、社交媒体等多元化数据进行对接。 由此产生的数据模型可以智能地向设计师推荐相关的产品设计和开发方案，甚至可以独立设计多个初步产品方案供设计师选择。

人工智能在生产制造管理中发挥作用，创新生产模式，提高生产效率和产品质量。 人工智能技术通过物联网实时采集生产过程、设备工况、工艺参数等信息； 检测并统计产品质量和缺陷； 它们之间的关系就形成了控制规则； 在线状态下，通过强化学习技术和实时反馈，控制生产过程，减少产品缺陷； 同时融合专家经验，不断提高学习效果。

在维修服务环节，系统利用传感器监测设备状态，通过机器学习建立设备故障分析模型，并在故障发生前更换可能发生故障的工件，保证设备持续无故障运行。设备。 以数控机床为例，利用机器学习算法模型和智能传感器，监测加工过程中刀具、主轴和进给电机的功率、电流、电压等信息，识别刀具状态和受力、磨损和损坏情况。机床加工的稳定状态，并根据这些状态实时调整加工参数（主轴转速、进给速度）和加工指令，并预测何时需要换刀，从而提高加工精度，缩短生产线减少停机时间并提高设备运行安全性。

从行业来看，人工智能的应用不仅涵盖3C、纺织、冶金、汽车等众多传统制造业，还涉及高端装备制造、机器人、新能源等战略新兴产业。 人工智能正从多方面支撑传统制造业向智能制造迈进，为我国制造业由大到强的发展注入新动能。

同时，我们也要清醒地认识到，我国制造业仍然面临复杂的形势。 首先，制造企业数字化程度太低，而数字化是智能化的基础。 此外，研发能力不足也是我国制造业整体大而不强的主要原因。 其次，目前的人工智能技术只能算是弱人工智能，机器学习、深度学习技术在制造企业的实际应用有待加强； 三是人工智能产业发展环境尚不成熟，缺乏行业标准和安全保障体系。

人工智能融入制造业的根本目的是提高质量、提高效率、降低成本。 但目前，中国制造业与人工智能的融合任重而道远。 制造企业需要深刻认识到，人工智能并不是万能的，它只是推动制造业发展的工具或方法，无论外界如何炒作，如果不能结合实际应用需求，就必然缺乏发展动力。 在人工智能应用实践过程中，制造企业不应生搬硬套，急于求成。 必须针对自己的实际应用需求进行研发、突破、积累、研究。 如何利用人工智能技术以及如何用好？ 只有这样，才能激发人工智能的真正效能，最终实现智能制造。

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