李佳鋮 程剛

*通信作者：程剛（1988-），男，碩士，工程師。研究方向?yàn)橹悄芸刂婆c工業(yè)自動化。

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2024.15.040

摘? 要：隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能在工業(yè)自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用日益廣泛。通過深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，人工智能不僅提高生產(chǎn)效率，還優(yōu)化設(shè)備維護(hù)和管理。在生產(chǎn)線上，人工智能可以實(shí)時監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)，預(yù)測潛在故障，并及時進(jìn)行維護(hù)，從而避免生產(chǎn)中斷。此外，人工智能還能優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高產(chǎn)品質(zhì)量。通過分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，人工智能可以找出生產(chǎn)過程中的“瓶頸”，提出改進(jìn)建議?？偟膩碚f，人工智能在工業(yè)自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用不僅提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，還降低維護(hù)成本，為工業(yè)發(fā)展注入新的活力。

關(guān)鍵詞：人工智能；工業(yè)自動化；深度學(xué)習(xí)；機(jī)器學(xué)習(xí)；生產(chǎn)流程

中圖分類號：TP18? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2024）15-0177-04

Abstract： With the rapid development of technology， artificial intelligence is increasingly widely used in industrial automation systems. Through deep learning， machine learning and other technologies， artificial intelligence not only improves production efficiency， but also optimizes equipment maintenance and management. On the production line， AI can monitor equipment status in real time， predict potential failures， and perform maintenance in a timely manner， thus avoiding production disruptions. In addition， AI can optimize production processes and improve product quality. For example， by analyzing production data， AI can identify bottlenecks in the production process and suggest improvements. In general， the application of artificial intelligence in industrial automation systems not only improves production efficiency and product quality， but also reduces maintenance costs and injects new vitality into industrial development.

Keywords： artificial intelligence; industrial automation; deep learning; machine learning; production process

人工智能技術(shù)在工業(yè)自動化中扮演著不可或缺的角色，其重要性和潛力正在不斷被挖掘和釋放。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的擴(kuò)大，人工智能在工業(yè)自動化中的價值將更加凸顯。人工智能技術(shù)在工業(yè)自動化中起到至關(guān)重要的作用，并展現(xiàn)出了巨大的潛力。主要體現(xiàn)在提高效率與準(zhǔn)確性、故障預(yù)測與維護(hù)及智能決策支持等方面。如機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，可以優(yōu)化生產(chǎn)流程、提高生產(chǎn)效率，并減少人為錯誤；通過對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，能夠預(yù)測潛在的故障，并提前進(jìn)行維護(hù)，從而避免生產(chǎn)中斷；也可以整合多種信息源，為管理者提供決策支持，幫助企業(yè)做出更明智的決策。利用人工智能可以持續(xù)學(xué)習(xí)與優(yōu)化、引領(lǐng)工業(yè)自動化創(chuàng)新應(yīng)用及跨領(lǐng)域整合等。

徐秀之等[1]分析了人工智能在電網(wǎng)調(diào)度自動化系統(tǒng)中應(yīng)用的意義，并對關(guān)鍵技術(shù)內(nèi)容進(jìn)行討論，最后著重闡述人工智能在電網(wǎng)調(diào)度自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用路線。探索有效的人工智能應(yīng)用技術(shù)方案，提升系統(tǒng)運(yùn)行智能化、數(shù)字化、精益化水平，為電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。仇龍[2]系統(tǒng)地探討了人工智能在冶金工業(yè)自動化中的應(yīng)用，包括過程優(yōu)化與控制、質(zhì)量檢測與故障診斷、資源管理與能源優(yōu)化幾個方面，并從深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算、機(jī)器人技術(shù)幾個方面出發(fā)，分析了人工智能在冶金工業(yè)自動化中的發(fā)展趨勢，討論了該領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)，以供參考。蘇佩佩等[3]闡述電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和分析、決策支持、控制指令、信息顯示模塊功能，探討人工智能技術(shù)的應(yīng)用，包括可視化技術(shù)、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。曹翔[4]闡述人工智能技術(shù)在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的運(yùn)用，包括專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可視化系統(tǒng)、電力設(shè)備故障檢測與應(yīng)對措施的運(yùn)用、電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的運(yùn)用。呂慧超[5]闡述了將人工智能應(yīng)用于冶金自動化中的主要價值在于降低成本、提高控制精度和適應(yīng)性強(qiáng)，有助于提升工業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量，然后分析了人工智能在自動化中的具體應(yīng)用，包括利用人工智能進(jìn)行電氣設(shè)備控制、運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測和識別、操作參數(shù)和運(yùn)行指標(biāo)智能優(yōu)化、鋼鐵冶金過程智能協(xié)同管控等，以期為冶金自動化建設(shè)提供參考幫助。李鵬飛[6]闡述人工智能技術(shù)與電氣自動化的特點(diǎn)，電氣自動化中的人工智能技術(shù)問題和優(yōu)化措施，人工智能技術(shù)在電氣自動化中的應(yīng)用，包括在設(shè)備運(yùn)行、控制系統(tǒng)、管理系統(tǒng)、診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用。

人工智能技術(shù)具備自主學(xué)習(xí)、推理、感知以及操控對象的能力，這使得它有可能取代傳統(tǒng)的人工操作，從而大幅減少時間和物質(zhì)資源的消耗。在工業(yè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)有潛力形成大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化、高效的控制系統(tǒng)應(yīng)用，進(jìn)而提升機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行穩(wěn)定性。通過智能優(yōu)化和自動化控制，能夠顯著提高生產(chǎn)效率，減少人為錯誤，并為企業(yè)帶來更加精準(zhǔn)和高效的運(yùn)營管理。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能在工業(yè)自動化中的應(yīng)用前景十分廣闊，有望為企業(yè)帶來更大的競爭優(yōu)勢和價值。

1? 人工智能技術(shù)在工業(yè)自動化中的應(yīng)用概述

人工智能在工業(yè)自動化中的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，包括自動化生產(chǎn)線控制、智能設(shè)備故障診斷與維護(hù)、生產(chǎn)流程優(yōu)化、智能倉儲與物流管理，以及智能質(zhì)量檢測與控制等。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，在工業(yè)自動化領(lǐng)域的應(yīng)用將會更加深入和廣泛。

1.1? 自動化生產(chǎn)線控制

可以用于自動化生產(chǎn)線的控制和優(yōu)化。通過機(jī)器學(xué)習(xí)和視覺識別等技術(shù)，可以實(shí)時監(jiān)測生產(chǎn)線的運(yùn)行狀態(tài)，自動調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，確保生產(chǎn)過程的穩(wěn)定和高效。

1.2? 智能設(shè)備故障診斷與維護(hù)

該技術(shù)可以對工業(yè)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析，通過模式識別和預(yù)測分析等技術(shù)，預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，并提前進(jìn)行維護(hù)和保養(yǎng)。這不僅可以減少生產(chǎn)中斷的風(fēng)險，還可以降低維護(hù)成本和提高設(shè)備的使用壽命。

1.3? 生產(chǎn)流程優(yōu)化

可以通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的挖掘和分析，找出生產(chǎn)流程中的瓶頸和浪費(fèi)環(huán)節(jié)，提出優(yōu)化建議。這有助于企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低能耗和減少浪費(fèi)，從而實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

1.4? 智能倉儲與物流管理

人工智能技術(shù)可以應(yīng)用于倉儲和物流管理，通過自動化識別、定位和搬運(yùn)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)貨物的快速、準(zhǔn)確和高效管理。這有助于提高倉儲和物流的運(yùn)作效率，降低人力成本，并提升客戶滿意度。

1.5? 智能質(zhì)量檢測與控制

可以通過圖像識別、自然語言處理等技術(shù)，對產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行自動檢測和評估。有助于企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品缺陷、提高產(chǎn)品質(zhì)量水平，并減少不良品的產(chǎn)生。

2? 深度學(xué)習(xí)在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障預(yù)測中的應(yīng)用

2.1? 深度學(xué)習(xí)原理及其在工業(yè)設(shè)備監(jiān)測中的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)在工業(yè)設(shè)備監(jiān)測中的應(yīng)用原理主要是通過自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的層次化特征表示，對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和故障預(yù)測，并實(shí)現(xiàn)自動化的故障診斷。這有助于提高設(shè)備監(jiān)測的準(zhǔn)確性和效率，降低維護(hù)成本和提高設(shè)備的使用壽命。

深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，主要是通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作方式，對數(shù)據(jù)進(jìn)行多層級的抽象表示和學(xué)習(xí)。在深度學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)被逐層傳遞并通過一系列的非線性變換，以提取出更高層次、更抽象的特征表示。這些特征表示可以被用于分類、回歸、聚類等任務(wù)。在工業(yè)設(shè)備監(jiān)測中，深度學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、故障預(yù)測和故障診斷等方面。深度學(xué)習(xí)在工業(yè)設(shè)備監(jiān)測中的應(yīng)用原理主要表現(xiàn)在以下幾個方面。

2.1.1? 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先收集工業(yè)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、振動數(shù)據(jù)等。其次對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪和標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理操作，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。

2.1.2? 特征提取

利用深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。這些模型能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的層次化特征表示，從而提取出對設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障預(yù)測有用的信息。

2.1.3? 狀態(tài)監(jiān)測與故障預(yù)測

基于提取的特征表示，利用深度學(xué)習(xí)模型對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，并預(yù)測可能出現(xiàn)的故障。這些模型可以通過對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行過程中的異常模式和趨勢，從而提前預(yù)警和防范故障的發(fā)生。

2.1.4? 故障診斷

當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時，深度學(xué)習(xí)模型可以根據(jù)故障發(fā)生時的數(shù)據(jù)特征，對故障類型、原因和程度進(jìn)行自動診斷。這有助于快速定位故障并采取相應(yīng)的維修措施，減少生產(chǎn)中斷的時間和成本。

2.2? 深度學(xué)習(xí)的設(shè)備故障預(yù)測模型

基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備故障預(yù)測模型具有自動化、高精度和高效率等優(yōu)點(diǎn)，能夠幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障、減少生產(chǎn)中斷和降低維護(hù)成本。然而，深度學(xué)習(xí)模型也需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來支持訓(xùn)練和優(yōu)化，因此在實(shí)際應(yīng)用中需要充分考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量和計(jì)算資源的限制。

基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備故障預(yù)測模型是一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來預(yù)測設(shè)備可能發(fā)生故障的模型。這種模型通過分析設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)設(shè)備的正常運(yùn)行模式和異常情況，從而能夠提前預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行維護(hù)，以避免生產(chǎn)中斷和損失。在工業(yè)設(shè)備監(jiān)測中，深度學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、故障預(yù)測和故障診斷等方面，如圖1所示。

3? 機(jī)器學(xué)習(xí)在生產(chǎn)流程優(yōu)化中的應(yīng)用

3.1? 機(jī)器學(xué)習(xí)算法在生產(chǎn)流程優(yōu)化中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)算法在生產(chǎn)流程優(yōu)化中的應(yīng)用可以幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量水平并實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化和智能化。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，機(jī)器學(xué)習(xí)在生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用將會更加廣泛和深入。

3.1.1? 識別和優(yōu)化生產(chǎn)“瓶頸”

通過對歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以識別出生產(chǎn)過程中的“瓶頸”環(huán)節(jié)，如設(shè)備故障、原材料供應(yīng)不足、人力資源分配不均等。然后，算法可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)提出優(yōu)化建議，如調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃、優(yōu)化設(shè)備配置、改進(jìn)生產(chǎn)流程等，從而提高生產(chǎn)效率。

3.1.2? 預(yù)測和調(diào)度生產(chǎn)需求

機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)和市場需求預(yù)測未來的生產(chǎn)需求。這樣，企業(yè)可以提前調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，確保產(chǎn)品按時交付，同時避免庫存積壓和浪費(fèi)。此外，通過實(shí)時監(jiān)測生產(chǎn)進(jìn)度和庫存情況，機(jī)器學(xué)習(xí)算法還可以實(shí)時調(diào)整生產(chǎn)調(diào)度，確保生產(chǎn)過程的順利進(jìn)行。

3.1.3? 優(yōu)化質(zhì)量控制

機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析生產(chǎn)過程中的各種質(zhì)量數(shù)據(jù)，如產(chǎn)品檢測數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)等，從而識別出可能導(dǎo)致質(zhì)量問題的因素。然后，算法可以根據(jù)這些因素提出優(yōu)化建議，如調(diào)整工藝參數(shù)、改進(jìn)檢測方法等，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量水平。

3.1.4? 實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動化和智能化

通過集成各種傳感器和執(zhí)行器，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化和智能化。例如，當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障時，算法可以自動觸發(fā)報警并通知維修人員；當(dāng)生產(chǎn)進(jìn)度滯后時，算法可以自動調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃以確保按時交付。這些自動化的操作可以大大提高生產(chǎn)效率和降低人力成本。如圖2所示。

3.2? 通過數(shù)據(jù)分析提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量

通過數(shù)據(jù)分析提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量是企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑之一。企業(yè)需要積極引入和應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，不斷挖掘數(shù)據(jù)價值，為生產(chǎn)過程的優(yōu)化和產(chǎn)品質(zhì)量的提升提供有力支持。

通過數(shù)據(jù)分析提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量是現(xiàn)代工業(yè)自動化的重要手段之一。數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)深入了解生產(chǎn)過程中的各個環(huán)節(jié)，發(fā)現(xiàn)潛在的問題和優(yōu)化空間，從而制定更有效的改進(jìn)措施。在提升生產(chǎn)效率和提升產(chǎn)品質(zhì)量方面，數(shù)據(jù)分析可以發(fā)揮以下作用。

3.2.1? 優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃和控制生產(chǎn)過程

通過分析歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，企業(yè)可以預(yù)測未來的生產(chǎn)需求，并據(jù)此制定合理的生產(chǎn)計(jì)劃。這有助于避免出現(xiàn)生產(chǎn)過?；虿蛔愕那闆r，減少資源浪費(fèi)和庫存成本。通過分析生產(chǎn)過程中的各種參數(shù)和數(shù)據(jù)，企業(yè)可以及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的異常情況和潛在問題，從而及時采取措施進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。這有助于確保產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和一致性，如圖3所示。

圖2? 生產(chǎn)自動化與智能化應(yīng)用

圖3? 優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃與控制生產(chǎn)過程

3.2.2? 提高設(shè)備利用率和優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)

分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，企業(yè)可以了解設(shè)備的運(yùn)行狀況和效率，及時發(fā)現(xiàn)并解決設(shè)備故障或瓶頸問題。此外，通過優(yōu)化設(shè)備維護(hù)計(jì)劃，可以減少設(shè)備停機(jī)時間，提高設(shè)備利用率。通過收集和分析客戶反饋和市場需求信息，企業(yè)可以了解用戶對產(chǎn)品的期望和需求，從而優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和功能。這有助于提升產(chǎn)品的市場競爭力和用戶滿意度。

3.2.3? 優(yōu)化人力資源配置和提高質(zhì)量控制水平

分析員工的工作效率和工作負(fù)荷，企業(yè)可以合理配置人力資源，確保員工能夠在最合適的時間和地點(diǎn)發(fā)揮作用。這有助于提高員工的工作滿意度和生產(chǎn)效率。通過引入先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具和算法，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量的實(shí)時監(jiān)控和預(yù)測。這有助于及時發(fā)現(xiàn)并解決質(zhì)量問題，提高產(chǎn)品質(zhì)量水平和客戶滿意度。

4? 結(jié)束語

在工業(yè)自動化的浪潮中，數(shù)據(jù)分析無疑是一把銳利的劍，助力企業(yè)在提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量上取得突破。通過對生產(chǎn)流程的深入研究、對設(shè)備性能的精準(zhǔn)把握，以及對市場需求的敏銳洞察，數(shù)據(jù)分析為企業(yè)提供了發(fā)展動力。這不僅讓生產(chǎn)過程變得更加智能、高效，也讓產(chǎn)品更加符合市場的需求，從而為企業(yè)帶來了更大的競爭優(yōu)勢。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的不斷拓展，數(shù)據(jù)分析在生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用將會更加廣泛和深入。未來的工業(yè)生產(chǎn)將會更加智能、高效、綠色，為人類的生活帶來更加美好的體驗(yàn)。

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