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★菲尼克斯（南京）智能制造技術(shù)工程有限公司霍鵬

★東風康明斯排放處理系統(tǒng)有限公司李遠

隨著工業(yè)和科技的進步，人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動化領(lǐng)域，并為工業(yè)自動化的發(fā)展帶來了生產(chǎn)效率的提高和生產(chǎn)成本的降低。AI技術(shù)走入工業(yè)領(lǐng)域，將為工業(yè)生產(chǎn)帶來新的變革。因此，本研究旨在探討AI技術(shù)對工業(yè)自動化的影響，以及其在應(yīng)用中的策略。

1　AI技術(shù)的分類

（1）機器學習（Machine Learning）

機器學習是一種基礎(chǔ)的AI技術(shù)，它主要包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。監(jiān)督學習利用訓練數(shù)據(jù)生成模型，然后使用該模型進行分類和預測。無監(jiān)督學習則是基于數(shù)據(jù)分析，不需要明確的答案來學習。強化學習是一種利用懲罰和獎勵來學習的方法。

（2）自然語言處理（Natural Language Processing）

自然語言處理是一種計算機和自然語言之間的交互，它包括自動文本摘要、語音識別、語言翻譯和情感分析等。自然語言處理旨在通過自然語言文本與計算機之間的交互，使計算機理解和生成人類語言。

（3）計算機視覺（Computer Vision）

計算機視覺是一種使用計算機和算法來模擬人類視覺的技術(shù)，它包括圖像識別、目標檢測、圖像分割和圖像重建等。計算機視覺旨在使計算機通過圖像的感覺來理解和提取有用的信息。

（4）深度學習（Deep Learning）

深度學習是機器學習的一種進一步發(fā)展，它通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬和實現(xiàn)人類腦部的信息處理和學習能力。與傳統(tǒng)機器學習算法相比，深度學習具有更高的準確性和智能程度。

（5）智能推薦（Smart Recommendation）

智能推薦是一種以個性化和精確推薦為核心，為用戶提供個性化服務(wù)的技術(shù)。它利用機器學習算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過分析用戶的歷史行為、興趣愛好和偏好等信息進行計算，為用戶提供最佳的推薦服務(wù)。

（6）人機交互（Human-Computer Interaction）

人機交互技術(shù)是一種實現(xiàn)人與計算機之間交互的技術(shù)，它包括語音識別、手勢識別、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)。通過這些技術(shù)，人們可以更加方便地與計算機進行交互和溝通，增強了用戶與計算機之間的互動體驗。

2　AI技術(shù)的優(yōu)勢與面臨的挑戰(zhàn)

2.1　AI技術(shù)的優(yōu)勢

人工智能技術(shù)是當今世界上最熱門的技術(shù)之一，其應(yīng)用范圍廣泛，包括了制造業(yè)、商業(yè)、醫(yī)療、金融、設(shè)計等多個領(lǐng)域。這是因為人工智能技術(shù)有以下優(yōu)勢：

生產(chǎn)周期，降低成本。在商業(yè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)可以更快地搜索和處理信息，從而提高企業(yè)的競爭力。

其次，人工智能技術(shù)可以提高精度。傳統(tǒng)的計算機技術(shù)可能會因為數(shù)據(jù)集或算法的錯誤，導致結(jié)果的偏差。而人工智能技術(shù)的學習和優(yōu)化能力，則可以根據(jù)數(shù)據(jù)和反饋，不斷優(yōu)化自己。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域中，人工智能技術(shù)可以根據(jù)患者的病歷和病癥歷史，以及其他相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析和診斷，從而為患者提供更準確的治療方案。

第三，人工智能技術(shù)可以減少錯誤。由于人的疏忽和失誤，可能會導致生產(chǎn)問題和安全風險。而人工智能技術(shù)的自動化特性可以減少人為錯誤。例如，在汽車制造業(yè)中，人工智能技術(shù)可以自動化執(zhí)行許多生產(chǎn)任務(wù)，從而減少由于人為因素而導致的失誤。在金融領(lǐng)域，人工智能技術(shù)可以自動化執(zhí)行對投資組合的分析和優(yōu)化，從而降低投資風險。

最后，人工智能技術(shù)可以提升創(chuàng)新。人工智能技術(shù)可以發(fā)掘新的想法和解決方案，從而推動創(chuàng)新。例如，在設(shè)計領(lǐng)域中，人工智能技術(shù)可以協(xié)助設(shè)計師生成新的設(shè)計，從而提高他們的創(chuàng)造力。在科學研究中，人工智能技術(shù)可以協(xié)助科研人員分析大量的數(shù)據(jù)，從而為他們提供新的研究思路和方向^[1]。

2.2　AI技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

AI技術(shù)作為未來智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一，具有廣闊的應(yīng)用前景且需要持續(xù)的研發(fā)投入，同時也面臨著一系列挑戰(zhàn)。首先，AI技術(shù)需要應(yīng)對數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱私保護的挑戰(zhàn)。盡管人工智能可以通過大規(guī)模數(shù)據(jù)的學習來實現(xiàn)自我優(yōu)化，但是在應(yīng)用中，大量的數(shù)據(jù)可能存在著噪音和偏差，這會導致算法的誤差，從而影響到其應(yīng)用效果。此外，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，隱私問題愈發(fā)凸顯，因此保護數(shù)據(jù)安全和隱私成為AI技術(shù)必須解決的主要問題。

其次，AI技術(shù)需要應(yīng)對算法可解釋性和精度的挑戰(zhàn)。AI技術(shù)本質(zhì)上是黑箱，它們依賴于復雜的深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，其結(jié)果難以解釋和驗證。同時，那些可解釋性和精度相對更高的算法也需要更多的數(shù)據(jù)以及更復雜的模型來實現(xiàn)。

第三，AI技術(shù)需要應(yīng)對人類文化和倫理的挑戰(zhàn)。人工智能會從社會中汲取大量的信息，并產(chǎn)生極具創(chuàng)造力的解決方案，但這些方案有時也會沖突于人類文化和倫理標準。人類對于AI技術(shù)應(yīng)用的普遍認可程度有限，尤其是在生命科學和軍事領(lǐng)域。因此，AI技術(shù)應(yīng)用也需要考慮倫理的因素。

最后，AI技術(shù)需要應(yīng)對可持續(xù)性的挑戰(zhàn)。大量的數(shù)據(jù)資源和計算能力需要投入，這可能導致資源浪費，并對環(huán)境造成影響，同時增加了能源和水資源開銷。因此，AI技術(shù)研究和應(yīng)用也需要明確可持續(xù)性和生態(tài)平衡理念^[2]。

3　AI對工業(yè)自動化的影響

AI作為現(xiàn)代科技的代表之一，對工業(yè)自動化的影響已經(jīng)越來越大，它為各種企業(yè)帶來了新的商機和技術(shù)思路，大大提高了工業(yè)自動化的水平和效率。AI技術(shù)在工業(yè)自動化中的應(yīng)用也從單一領(lǐng)域向智能化、網(wǎng)絡(luò)化和云端化等方向拓展，可以適用于各種工業(yè)場景。下文將針對“智能制造”這種場景進行探討，并從四個方面分析AI對工業(yè)自動化的影響。

3.1 AI可以提高智能制造的自動化水平，簡化生產(chǎn)過程

人工智能技術(shù)已經(jīng)成為智能制造的重要組成部分。根據(jù)國際知名企業(yè)咨詢公司Accenture的報告，到2035年，人工智能預計將在全球制造業(yè)中創(chuàng)造出3.73萬億美元的增值。首先，AI能夠提高智能制造的自動化水平。生產(chǎn)線上的重復性工作，如搬運、堆疊或裝配等，占用了大量的人力，并且易受人為因素的影響。但是，如果采用自動化技術(shù)，這些任務(wù)就可以自動完成，大大降低了人工成本并提高了工作效率。目前，智能制造的核心目標之一就是提高工廠的生產(chǎn)效率。通過采用人工智能技術(shù)，制造企業(yè)可以實現(xiàn)大規(guī)模自動化管理，減少人工干預，以達到生產(chǎn)效率的最大化。其次，AI技術(shù)能夠簡化生產(chǎn)過程。智能制造需要大量的數(shù)據(jù)作為依據(jù)，才能更好地進行管理。不過，人類無法處理這么多的數(shù)據(jù)。在這種情況下，人工智能就是首選的技術(shù)。人工智能技術(shù)可以快速處理海量數(shù)據(jù)、深入分析每個關(guān)鍵節(jié)點的所有參數(shù)，以及排除一切可能的錯誤，并可以實時監(jiān)控和糾正偏差。通過這種方式，智能制造的生產(chǎn)流程變得更為簡單和便捷。AI技術(shù)在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用不僅是減少了人工干預，而且還極大地提升了生產(chǎn)制造領(lǐng)域的智能化水平。例如，通過引入智能感知的工業(yè)設(shè)備、視覺識別技術(shù)、人機交互等，可以實現(xiàn)“智能化”的生產(chǎn)，使生產(chǎn)制造的整個流程更加科學和高效。

3.2 AI技術(shù)可以提高工業(yè)自動化的精度和穩(wěn)定性

在傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)中，許多操作都需要人進行手動操作。但是，在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)實現(xiàn)了數(shù)字化、智能化和自動化的過程。這種技術(shù)不僅可以提高生產(chǎn)制造的精準度和穩(wěn)定性，還可以大大提高生產(chǎn)效率，同時有效避免了一些因工人誤操作而導致的質(zhì)量問題^[3]。例如，在智能制造中，工人不再需要手動檢查每個產(chǎn)品的質(zhì)量問題。相反地，他們將質(zhì)量控制交給了人工智能，通過機器視覺、聲音處理等技術(shù)來進行檢測。數(shù)字化運營方式使生產(chǎn)過程更加智能化和自動化，有效提高了生產(chǎn)效率，降低了成本，增加了生產(chǎn)能力，從而帶來了更高的盈利。由于人工智能可以更準確有效地預測工業(yè)生產(chǎn)需求，因此還可以提高公司對庫存和供應(yīng)鏈的管理。通過對訂單和庫存的實時更新，并利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)進行預測，工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)可以更加精細地控制存貨水平，減少庫存積壓和過度生產(chǎn)，從而實現(xiàn)更加高效的透明供應(yīng)鏈管理。

3.3 AI技術(shù)可以提高工業(yè)自動化的速度和效率

隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，我們已經(jīng)進入了一個全新時代。在這個時代中，AI技術(shù)的應(yīng)用范圍日益擴大，人們的生產(chǎn)和工作方式也得到了前所未有的提高和改變。尤其是在工業(yè)制造領(lǐng)域，AI技術(shù)的應(yīng)用更是錦上添花。其原因在于AI技術(shù)能夠?qū)⑦@些重復、復雜和耗時的任務(wù)交給機器去完成，從而使得生產(chǎn)過程加快，生產(chǎn)速度也能夠得到提高。在過去的工業(yè)制造過程中，由于機器的效率和效益存在著許多局限性，人們的工作效率也受到了很大的限制。但是隨著AI技術(shù)的出現(xiàn)，人們的工作效率得到了極大的提高。AI技術(shù)實現(xiàn)了自動化和智能化的制造過程，讓生產(chǎn)商能夠?qū)⒏嗟臅r間和精力投入到產(chǎn)品開發(fā)和市場推廣中，從而提升了市場競爭力和生產(chǎn)效益。

與此同時，AI技術(shù)能夠在短時間內(nèi)大量分析和處理數(shù)據(jù)，解決了人工處理數(shù)據(jù)的限制，從而幫助企業(yè)和工廠進行更快速、準確的決策和管理。AI技術(shù)的出現(xiàn)也使得人們可以更好地分配工作，更充分地利用每個人的能力，讓工作效率得到了大幅提升。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，未來的工業(yè)制造過程將更加智能化，更加自給自足化。AI技術(shù)的應(yīng)用將不僅改變著人們的生活，同時也將極大地提高人們工作的效率和品質(zhì)。預計到未來，AI技術(shù)將變得越來越人性化，更多的普通民眾和企業(yè)都能夠享受到其帶來的好處。這也是AI技術(shù)未來發(fā)展的方向和目標。

3.4 AI技術(shù)可以加速智能制造的升級和轉(zhuǎn)型

智能制造是當今制造業(yè)的發(fā)展方向，而人工智能技術(shù)作為其核心技術(shù)之一，正不斷在進行升級和轉(zhuǎn)型，為生產(chǎn)制造帶來了前所未有的變革和進步。以智能生產(chǎn)線為例，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，工廠的建設(shè)已成為了制造業(yè)的重中之重。借助智能生產(chǎn)線的追溯和質(zhì)量控制功能，工廠可以大幅提高生產(chǎn)效率和降低成本。而同時，這些智能化的設(shè)備也可以提供更高精度和可復制性的生產(chǎn)質(zhì)量，為企業(yè)創(chuàng)造更大的市場競爭力。此外，智能制造的升級和轉(zhuǎn)型也意味著工業(yè)自動化需不斷適應(yīng)新的技術(shù)和創(chuàng)新。通過加強對人工智能技術(shù)的研究和開發(fā)，企業(yè)可以更好地對生產(chǎn)線和生產(chǎn)過程進行分析和優(yōu)化，從而提高響應(yīng)市場變化的速度和敏感度。同時，其也可以通過自學和自適應(yīng)能力，快速適應(yīng)新的環(huán)境，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。

4　AI技術(shù)在工業(yè)自動化中的應(yīng)用策略

隨著人工智能技術(shù)和自動化技術(shù)的不斷發(fā)展和進步，它們在工業(yè)自動化中的應(yīng)用越來越廣泛，對工業(yè)生產(chǎn)過程的優(yōu)化和效率的提高也有著顯著的貢獻。下文將從四個方面來探討AI技術(shù)在工業(yè)自動化中的應(yīng)用策略。

4.1 數(shù)據(jù)采集和處理

在工業(yè)自動化的過程中，數(shù)據(jù)采集和處理是一個至關(guān)重要的步驟。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和處理方式通常需要大量的人力和時間，效率低下。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)在人們可以利用機器學習算法來實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)采集和處理。利用人工智能技術(shù)，可以實現(xiàn)對大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集和分析，從而讓工程師更加準確地評估生產(chǎn)線的維護需求，提前預防設(shè)備損壞以及調(diào)整生產(chǎn)線以適應(yīng)不同的工作環(huán)境。

通過機器學習算法的應(yīng)用，人們可以實現(xiàn)對大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)的處理，從而得到更加準確的預測結(jié)果。例如，通過對多個相關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù)進行分析，可以評估設(shè)備的健康狀況，預測設(shè)備的維護需求，提高設(shè)備的使用壽命。在實際應(yīng)用中，人工智能技術(shù)不僅可以大大提高數(shù)據(jù)處理的效率，還可以確保數(shù)據(jù)處理的準確性。通過機器學習算法的應(yīng)用，將生產(chǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的圖像或圖表，可以讓工程師更加直觀地觀察生產(chǎn)數(shù)據(jù)，更加容易識別和解決生產(chǎn)問題。

4.2 自動化生產(chǎn)

隨著科技的不斷進步和人工智能技術(shù)的發(fā)展，自動化生產(chǎn)已經(jīng)成為了現(xiàn)代化工廠的必備工具，它的使用可以大幅提高生產(chǎn)效率和品質(zhì)。AI技術(shù)在這個過程中發(fā)揮著關(guān)鍵的作用。通過AI技術(shù)的支持，生產(chǎn)線可以實現(xiàn)更高效的自動化流程，讓機器人通過視覺和語音識別進行自主操作，從而避免了傳統(tǒng)生產(chǎn)方式中需要人工操作的問題，提高了整個生產(chǎn)過程的效率和精確度。

AI技術(shù)可以利用自主學習算法，對工廠數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控和調(diào)控。這種方法可以大幅提高效率，同時最大程度地避免缺陷產(chǎn)品的影響，對生產(chǎn)效果的提升有著顯著的貢獻。例如，機器視覺可進行產(chǎn)品品質(zhì)檢驗，并將數(shù)據(jù)回傳到生產(chǎn)線，讓生產(chǎn)人員進行協(xié)調(diào)和修改，保證產(chǎn)品質(zhì)量達到最佳效果。自動化生產(chǎn)可以大幅降低勞動成本和提高產(chǎn)品的可靠性。通過使用AI技術(shù)，生產(chǎn)線可以避免傳統(tǒng)生產(chǎn)方式中需要人力操作的問題，同時可以大幅提高效率和準確度，并且大幅降低了工廠的運營成本。這種方法非常適合需要精密化操作和專業(yè)技術(shù)的行業(yè)。

4.3 預測性維護

利用人工智能技術(shù)分析設(shè)備運行情況，預測設(shè)備故障并加以修復的預測性維護，是一項十分有效的降低設(shè)備停機時間、降低生產(chǎn)損失的方法。實時傳感器監(jiān)測和控制系統(tǒng)借助AI技術(shù)，可以評估生產(chǎn)線風險及結(jié)果，幫助企業(yè)優(yōu)化流程、降低成本、提高效率。預測性維護的核心技術(shù)為機器學習，通過對設(shè)備數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測，可以及時發(fā)現(xiàn)預警信號并進行診斷，幫助企業(yè)做出合理決策。人工智能算法分析設(shè)備數(shù)據(jù)，可以預測設(shè)備維護需求，并為維護方式提供合理建議。采用預測性維護技術(shù)，企業(yè)可以避免因設(shè)備故障產(chǎn)生的時間和資源浪費，從而保護企業(yè)的經(jīng)濟利益。

此外，預測性維護技術(shù)還可以幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)流程、提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。實時監(jiān)測和分析設(shè)備數(shù)據(jù)，AI技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的瓶頸，并進一步優(yōu)化生產(chǎn)流程，實現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)度的智能化和自動化。這種先進技術(shù)不僅可以提高企業(yè)競爭力，同時保障了生產(chǎn)的可持續(xù)性，對現(xiàn)代化制造業(yè)的升級轉(zhuǎn)型起到了非常積極的促進作用。

4.4 智能供應(yīng)鏈

智能供應(yīng)鏈是一種采用人工智能技術(shù)的高級供應(yīng)鏈管理模式，它可以利用AI技術(shù)優(yōu)化整個供應(yīng)鏈，從而提高效率和降低成本。除此之外，智能供應(yīng)鏈還可以幫助企業(yè)最大化地利用資源，以及調(diào)整不同商業(yè)模式之間的關(guān)聯(lián)。在智能供應(yīng)鏈中，AI技術(shù)可以預測需求，并基于歷史數(shù)據(jù)預測未來需求趨勢，從而更便宜地向客戶供貨，同時更好地滿足客戶需求。這一點非常重要，因為在一個供應(yīng)鏈中，每一個環(huán)節(jié)都與客戶滿意度和企業(yè)利潤息息相關(guān)。在這種情況下，使用AI技術(shù)可以幫助企業(yè)更好地滿足客戶需要，提高客戶滿意度，同時增加自身的利潤。

另外，在智能供應(yīng)鏈中，AI技術(shù)還可以適應(yīng)不斷變化的市場情況，從而更好地維護供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性。在一個不斷變化的市場環(huán)境中，企業(yè)需要快速做出調(diào)整，以便更好地應(yīng)對市場的波動和挑戰(zhàn)。借助AI技術(shù)，企業(yè)可以更快地做出決策，并在短時間內(nèi)實現(xiàn)供應(yīng)鏈調(diào)整，以適應(yīng)市場變化。

總之，智能供應(yīng)鏈是一種高效和穩(wěn)定的供應(yīng)鏈管理模式，它利用AI技術(shù)高效地處理供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)，提高了效率和降低了成本。在不斷變化的市場環(huán)境中，它還可以幫助企業(yè)更好地應(yīng)對市場波動和挑戰(zhàn)，增強企業(yè)競爭力。因此，采用智能供應(yīng)鏈模式可以為企業(yè)帶來許多實際的好處。

5　結(jié)束語

本文分析了人工智能技術(shù)對工業(yè)自動化的影響。通過剖析，可以看出AI技術(shù)對工業(yè)自動化的發(fā)展有著重要的影響和應(yīng)用前景，因此在應(yīng)用中遇到的問題應(yīng)被積極解決。需要注意到的是，AI技術(shù)的實際應(yīng)用需要平衡其效益和安全，從細節(jié)處慢慢去解決問題，才能更好地進入商業(yè)化應(yīng)用階段。

作者簡介：

霍　鵬（1980-），男，山西霍州人，碩士，現(xiàn)就職于菲尼克斯（南京）智能制造技術(shù)工程有限公司，主要研究方向為工業(yè)自動化現(xiàn)場應(yīng)用、工業(yè)無線通信等。

李　遠（1988-），男，湖北十堰人，碩士，現(xiàn)就職于東風康明斯排放處理系統(tǒng)有限公司，主要研究方向為工廠數(shù)字化、智能化、電氣控制技術(shù)等。

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摘自《自動化博覽》2023年5月刊