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基于人工智能与制造业的深度融合发展分析

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  摘 要:近年来,我国在信息技术等领域的研究与应用取得了相当不错的成绩。人工智能、5G通信以及云计算等技术的不断进步为我国各行业的智能化、便捷化、创新化的发展起到了关键作用。人工智能这一技术手段在互联网行业的应用已经较为成熟,并且取得了较为不错的成绩,但是人工智能对于制造行业的发展与升级仍未达到令人满意的成绩。制造业作为实体经济中最为关键的一个行业对于我国实体经济的可持续化发展的进程起到了决定性的作用,因此促进人工智技术与制造业的深度融合,进一步推进智能制造的進程是非常有必要的。据此,基于人工智能技术对于制造业发展的意义入手,对我国智能制造业的发展进行深入研究与剖析。
  关键词:人工智能;制造业;融合发展
  中图分类号:TB     文献标识码:A      doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.24.102
  0 引言
  随着智能技术在各行各业的不断渗透与融合,智能化的行业发展理念已经深入人心,利用人工智能技术在各行业进行的技术创新、服务创新等取得的成绩促使着人工智能的地位不断提高。人工智能对于推动我国经济的高速发展与改善并提高人民的生活水平等方面都发挥着其独特的优势。国家为了促进人工智能、云计算以及其他信息技术在行业中的应用与发展不断推出一系列的政策方针。国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中强调了人工智能与国家战略规划的融合,鼓励并支持人工智能在各行各业的应用。人工智能技术对于制造业的意义非常重大,对于提高制造业生产制造与管理过程中的效率以及优化产业结构,全面实现智能制造业的进程发发挥着巨大的领头作用。相对于制造业而言人工智能的应用仍处在一个相对初级的阶段,要实现人工智能对制造业的全面覆盖还需要解决一系列的问题。
  1 人工智能对于制造业的意义
  1.1 提高制造业生产制造效率,降低劳动力密度
  人工智能技术在制造业生产制造过程中取代了一些传统的设备,生产线的设备由自动化向智能化、高效化转变。智能化的工业生产设备的投入使用大幅降低人力的需求量,危险性较高的加工过程也将由智能机器人代替,一方面保证了生产过程中的安全性;另一方面大大提高了生产的效率,智能化工业设备带来的是精准化、高效化生产。传统的产品制造流程中需要对工人的工作技巧、工作经验等有较高的要求,但又无法保证加工过程中不出现偏差及失误,原材料的损耗以及设备的磨损都是制造型企业需要承担的,智能化设备的投入取代了传统人工的岗位,尤其面对当下逐年升高的人力成本的压力以及我国人口老龄化的问题,智能化的工业设备降低制造业生产加工过程中劳动力密度的同时也大大提高了生产的效率,是非常有效也是必要的选择。
  1.2 生产由标准化向柔性化转变,精准预测市场
  传统的制造业生产产品一向注重产品的标准化与批量化,从产品的数量的质量上重视程度较高。但是随着智能时代的不断创新发展,消费者的需求差异越来越大,标准化的生产模式越来越无法满足消费者的要求。人工智能技术的诞生对于挖掘消费者需求数据以及特征行为等方面发挥着重大的贡献。与此同时,利用人工智能技术的独特优势对相关产品的市场前景进行预测分析,将分析结果作为生产过程中的参考依据,有效实现对生产线的生产制造计划进行控制与管理,从产品的供应链、物流链、生产链等各个环节进行合理把控,降低相关流程的不必要成本。人工智能技术改变了传统生产的模式,从利用人工智能数据分析算法预测市场发展动向后考虑供需、生产、配送等多个环节的具体安排,人工智能技术对于提升与完善制造业的流程化管理以及智能化、高端化生产具有着重大的意义。
  1.3 严格把控产品质量,实现全面监控
  一直以来制造业的产品质量的检测都是衡量制造型企业市场竞争力的关键因素,对于传统制造型企业而言产品质量把控是比较困难的。一方面,工人的生产过程无法保证精细化、标准化;另一方面,传统设备生产过程缺少信息收集、检测与再学习的过程。由此,产品的质量就变得很难控制。人工智能设备在进行产品检测的过程中不仅可以对产品对肉眼检测不到的微小细节进行严格把控,更可以实现产品检测的高效化,在短时间内对批量的产品质量进行反馈。智能设备可以全面覆盖产品检测的全过程,大幅度降低了生产过程中出现的次品率,对于已出现的产品问题进行收集与分析检测,并利用已有的数据库信息对残次品进行统一批量化处理,对产品质检及后续处理进行全面覆盖,有效保证产品的质量。人工智能的这一优势可以为企业在市场上打造品牌好感度,提高企业在行业市场上的竞争力。
  2 人工智能与制造业深度融合的策略
  2.1 搭建智能制造研究基地
  智能制造业的发展需要不断对现有技术以及新技术进行研究与开发,根据不同产品生产环境进行信息的搜集与分析,实际应用的场景是人工智能与制造业深度融合需要解决的关键问题。一方面搭建智能制造业的研究基地是为我国智能制造业的发展奠定一定的理论与技术基础;另一方面可以作为设备检验管理与控制中心。我国在人工智能技术的应用方面取得了非常不错的成绩,但是对于新技术的研发、算法的研究设计以及核心器件的生产研究方面并没有领先,利用研究基地吸收此领域的研究学者,集中投入人力与物力成本,研究基地的搭建对于改善这一现状、加速着我国智能制造的进程以及提高我国制造业国际地位等方面发挥着强大的推动作用。并为我国智能制造业的创新发展提供了一定的技术与人才保障。
  2.2 重视相关专业复合型人才培养
  众所周知,近年来随着互联网行业的火热发展,越来越多的人才被互联网行业吸引,在这其中不乏人工智能领域的人才。制造业领域的人才流失对于智能制造的发展可谓是致命的打击。结合现阶段来看,我国大部分制造型企业对于人工智能这一概念并未有深入的理解,仍处在简单的理解层面,缺乏智能化转型的意识。正是由于制造型企业的人员对于人工智能薄弱的认识,以及对相关技术掌握的匮乏才造成智能制造发展的停滞。“人工智能”+“制造”复合型人才的稀缺将无法支持二者的融合发展。这两个领域都需要经过基础化、专业化的人才培养过程,适当在我国高校内进行智能制造业试点人才培养计划,有针对性地进行相关专业知识体系的构建,并根据试点开展的结果合理修改相关课程、专业知识、实践技术等问题。   2.3 逐步建立制造业大数据共享中心
  人工智能与制造业的深度融合需要大量的制造业生产数据作为基础,由于以往各生产企业数据分散化以及明显的差异化对于制造业数据库的建立有着较大的阻碍。建立制造业大数据共享中心,通过数据共享逐步实现制造业市场的数据标准化,实现制造业生产制造全过程的信息自动采集。构建我国制造业产品质量检测的数据平台,提升制造型企业的管理机制,打造制造业生产管理的集中化,在保证产品质量的同时,优化制造型企业的市场服务机制。在大数据中心建立并使用的过程中,着重对数据安全的监管,将数据安全问题放在首要位置,建立制造业大数据安全保障体系,推动数据共享平台的运行。
  2.4 充分发挥人工智能技术的优势
  机器识别与交互过程是制造业创新发展过程中应用的重点,利用视觉AI技术对用户特征进行提取,并利用算法进行分析研究。由点到面进行搜集与分析,充分发挥人工智能、云计算、机器学习等新技术预测市场发展前景以迎合市场不断更替的需求,确定制造型企业的市场定位。由于制造业的所需要的設备功能、系统处理算法、信息采集内容等方面都存在这较大的差异,对智能设备进行有针对性地研发与设计,算法优化过程是企业需要重点关注的问题。对于制造型企业而言机器学习是制造型向服务制造型转变的必经之路,大规模的生产迫切需要设备对生产的信息进行收集与检测,并在出现问题的时候不仅能提醒更能提出完善的处理及解决方案。
  3 结语
  智能时代的到来对于制造型企业而言是一个至关重要的机会同时也是一个较大的威胁,应对新时代所带来的颠覆性的改变并与新技术充分融合是我国制造业可持续发展过程中需要重视的关键环节。技术层面、理论研究层面以及人员思维意识方面都是人工智能与制造业融合发展中需要突破的问题。制造型企业在面对新技术、新时代、新挑战时应加强对现存技术的深入理解与全面应用,并针对本企业所处的领域不断利用技术提升产品质量、优化产品功能,提供更加高效化、智能化的服务,以拓宽消费者市场。充分发挥人工智能技术在制造行业的优势,打造本企业在市场上品牌影响力与竞争力。
  参考文献
  [1]张颖聪.人工智能与先进制造业的创新融合[J].科技创业月刊,2018,31(01):11-13.
  [2]钱峰,桂卫华.人工智能助力制造业优化升级[J].中国科学基金,2018,32(03):257-261.
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