摘要：随着科技水平爆发式的发展，新一轮产业革命早已来临，信息技术迅速融入机器生产的各个方面，大大的推动和改变传统制造业，带来了挑战和机遇。在智能制造过程中，人工智能技术促进企业技术设备准确识别工作环境的内外变化，然后优化对比分析和决策实施管理、制造工艺过程的改进，从而降低成本、提高运营效率，实现个性化产品定制、精准营销等得以完成。人工智能技术已经成为现代生产制造的重要元素之一。它的出现，成为了刺激智能制造并为该行业的转型和现代化做出贡献的关键。随着人工智能进入新的一轮技术爆发，通过将新的思维方式、技术方法和新的需求目标引入到智能制造研究中，不断提出并开发了深度学习算法以形成新的热点。
关键词：人工智能技术；机械制造；技术应用
1人工智能技术发展概述
人工智能作为一个计算机程序，它的形成与发展建立在人类不断交往的社会关系中，它的发展与进步离不开人的实践活动与创造性活动。只有在一定的社会关系下，它才能够为人类服务。脱离了这种关系，它就不能成为为人类服务的手段。正如马克思所说:“黑人就是黑人，只有在一定的关系下，它才能成为资本。脱离了这种社会关系，它就不是资本了。”人工智能也是这样，它的形成与发展既是一个不断变化的历史生成的过程，也是人的实践本质进一步发展与完善的过程。只有全面理解特定历史阶段的社会关系，才能充分把握人的社会本质与人工智能的发展。
人工智能作为新的生产力可以促进经济的发展。“技术进步是推动产业发展的关键动力”。近年来，代替以资本和劳动力推动经济发展的传统生产力，人工智能作为一种新的生产力通过替代人类的简单、重复劳动，来提高生产效率，并对经济的发展作出巨大的贡献。例如，普华永道在《抓住机遇2017夏季达沃斯论坛报告》中提出:“在经济高速发展的今天，人工智能将创造出最大的商机。在人工智能的推动下，2030年全球GDP将增长14%，相当于15.7万亿美元。其中超过50%的增长将归功于劳动生产力的提升，其他则主要来自人工智能激发的消费需求增长。”
2机械自动化概述
2.1自动化定义和应用效果
机械自动化指的是以计算机为基础，通过人为设定某一程序或指令，在发出指令或操作程序后可以实现自动化的控制作业，在应用中无需人为干预。将自动化技术应用在机械制造行业中，解放了劳动力，使工作人员将更多精力放在精细化管理中，不仅可以提高生产效率，提高生产质量，而且还能降低生产成本。在原本人力生产和监督控制中，产品设计误差较大，而且作业时间长，容易在产品生产过程中出现故障问题，影响生产效率和效益，而自动化技术的灵活性高，能弥补人力生产存在的缺陷。不过自动化技术在机械制造应用中还存在一些需要改进的地方，为提高应用效果，有必要对机械自动化技术的应用做进一步的研究。
2.2自动化的生产方式
在机械制造的应用中，机械自动化技术的应用首先要考虑到节能降耗的问题，因为机械制造必然会产生二氧化碳、废水等对环境不利的物质，如何利用自动化这一绿色生产方式减少污染物的排放，并实现对污染物的自动化处理是当前需要重点研究的问题。此外，机械自动化技术也属于网络生产方式，因为在实际应用中需要利用到计算机网络，利用人机界面完成生产和控制操作。该技术在应用时首先要通过计算机感知人的能力，通过模拟人脑来了解机械制造有关知识，在设计、生产和检测过程中实现高度仿真，对机械制造进行建模。同时在产品生产前完成虚拟交互实验，对产品设计进行检验和修正。网络化的生产控制方式可以实现对整个产品设计、生产全生命周期的分析预测，实现全方位全过程的监督控制，预测检测的效率和准确性较高。不但能保证产品生产高质量高效率地完成，而且能有效降低设计和生产成本。
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3在机械设计、制造、维护中的应用
3.1虚拟现实技术
虚拟现实(VR)不仅仅是一个演示媒体，而且还是一个设计工具，已经在机器制造的各个方面都发挥着不可或缺的作用。VR技术将设计以三维模型的形式呈现出来，使设计和制造工程师能够直观地理解并及时调整每个部件的特性，质量或位置。使用VR技术，机器制造商可以模拟机器设计并降低设计成本。机器生产测试特别复杂，虚拟现实技术可以简化系统测试，并且可以更轻松地缩小，添加或修改模块。既节约了时间，又节省了做模型的费用。
3.2深度学习(DeepLearning)
可以视为机器学习的一种特殊(升级)类型，包括具有多层抽象的人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks，ANN)。它目前主要用于大数据下支持的分类判决和模型识别领域。观察点可由多种形式表示，如不同位置的不同像素矢量值。
如对机械生产过程中大量实际数据的特点进行归纳总结，通过采用深度学习方法建立模型对机械设备的健康状况进行监测诊断，以取得监测诊断精度。
3.3专家系统
用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由这个领域的专家才能解决的复杂问题。应用于一系列广泛的领域，协助或执行自动决策。使用实时监控制造过程中产生的时间序列数据:反馈设备性能参数、系统错误参数，从而主动预警系统的潜在异常，以及历史数据的聚类分析、诊断和定位异常原因，制定运营决策并执行预防性维护，从而提前消除隐患。如，根据机械设备海量故障特征，并设计分类器，实现故障模式分类;收集多种故障模式，设计逐级匹配形态分析方法，实现故障的准确诊断。
3.4机器人技术
将生物识别、深度学习算法等技术整合至极小却高性能的传感器、制动器、以及其他硬件中，这就催生出符合工程生产需求的机器人，能够单独或者配合人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务、提高生产制造效率。目前应用于人类不便执行的高危任务或成本太高。
3.5生产智能化
推进制造工艺智能化，实现智能计划排产，智能生产协同，智能设备互联互通，智能资源管理以及智能决策支持。建立由新型传感识别系统，智能控制系统，工业机器人，自动化成套生产线等智能技术为核心的智能制造体系，建设具有国际竞争力的智能制造基地。目前，海尔建成COSMO平台，实现大规模生产与个人定制有机结合。酷特C2M模式打造客户直接驱动工厂的商业模式及O2O销售方式，通过线上订制下单，线下体验，增加客户黏性。双星推行“以智能化实现模式极简、以智能化实现产品极致、以智能化实现与用户距离极短”的战略方针，推动人工智能与高端制造业融合，建立数字化车间，智能工厂，全面提升石油化工、橡胶、钢铁、汽车、纺织、食品等传统产业制造工艺智能化水平。
3.6实现加工系统的自动化
机械制造行业大部分属于劳动密集型，所以生产作业对于劳动力的需求量很大。但是劳动强度太大必然会抑制工人的工作热情和工作效率，还可能会因此引发安全事故，威胁工作人员的人身安全。而机械自动化技术在机械制造生产中的应用可以大大缓解该问题，通过劳动力的解放使工作人员可以花更多的精力放在其他管理工作中。
总之，随着机械自动化技术在机械制造行业中的应用深入，一方面科技降低机械制造生产任务的强度，另一方面通过自动化技术的应用可有效提升生产效率和生产质量。但是我国目前机械制造发展现状，以及机械制造自动化程度和国外发达国家相比还有较大差距，在人才和技术方面还有许多增长空间。这就要求相关高校和企业，能从机械制造发展方向着手，努力培养机械化自动化人才，为研发我国核心技术做好人才准备。
参考文献
[1]王敬.机械制造工艺现状及其发展方向[J].山东工业技术，2018(01): 26.
[2]闫凯凯.有关机械自动化在机械制造中的应用探讨[J].山东工业技术，2016(03):30-31.
论文作者:刘志远
论文发表刊物:《基层建设》2019年第16期
论文发表时间:2019/9/22
标签：人工智能论文; 技术论文; 机械制造论文; 智能论文; 机械论文; 人类论文; 机器论文; 《基层建设》2019年第16期论文;