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人工智能在生产制造中的应用

在人工智能（AI）技术取得突破性发展的大背景下，我国各行各业积极寻求数字化转型，并将AI用于改造传统制造业，取得了不错的进展。例如：智能制造、无人工厂的AI应用已经取得了显著成果。AI也在质检、验证、营销和服务等环节发挥了很大作用——实现“中国制造2025”的智能化转型目标已经近在眼前。

一、AI技术对生产制造环节的改造及其效果

从典型的生产环节来看，人工智能技术深入参与我国制造业的转型、升级主要体现在如下的具体方面。

（一）智能调度和计划

在汽车等复杂产品的智能化产线中，AI算法主要被用于智能调度生产计划。所谓“智能调度”是指根据历史数据、仓储情况、实时生产的现场状况和市场需求等信息，通过AI算法准确地预测生产需求，并据此协调仓储、物料采购，自动调整生产计划。借助AI，企业可以减少生产过程中因物料、人力、时间等资源的挤兑而造成的进度瓶颈，避免物资浪费，提高生产效率和资源利用率，有效降低库存成本。

（二）AI与人的“人-机”协同

基于传统的流水线，AI技术可以通过机器人与人类进行协作。这种协作既包括AI与人类的对话，即信息同步；也包括工序层面的协作，即生产效率同步、上下游协调、工序配合等。产线上的AI机器人通过视觉识别、重力（压力）感应、机器学习等机制，准确地判断零部件，并与工人协同作业，以完成精细、复杂的装配任务。AI与人类的“人-机”协作，能显著提高装配速度和准确性，降低劳动强度，减少人为错误、工伤事故等。

（三）自适应控制系统

在化工生产中，AI被用于自适应控制系统，对一些关键的生产参数进行实时监控与调节——包括温度、压力、流量、液位、浓度、酸碱度等。

具体实施过程中，自适应控制系统首先通过传感器收集实时数据并进行分析；其次，将实时数据与既定参数标准进行比对、分析，并反馈至系统执行端；最后，控制系统根据反馈信息自动判断、决策并调整设备各部分的运行状态，以确保生产的持续、稳定和高效。

AI自适应控制系统根据生产环境的变化进行自动调整和控制，无需人工干预，能有效地提高生产效率，降低生产成本，显著提高产品质量和生产安全。

（四）AI数字孪生与智能柔性生产

AI技术对于柔性生产能力的提升是显著的。这不仅体现在需求预测与管理、智能调度与计划中，还能进一步发展为基于“数字孪生”技术的交互式智能产线，提升企业灵活应对个性化市场需求的能力等。

在个性化定制生产方面，AI可视化数字孪生技术具有独特优势——可根据客户需求快速实现产线的大范围重组或局部微调。AI算法根据产品功能、设计、工艺、流程等具体要求，自行匹配现有设备、工序、物资等，帮助企业执行高灵活度的柔性生产模式，以提高企业的市场反应能力。

对于柔性生产而言，通过AI集成并优化供应链管理也十分重要。AI通过实时数据分析来预测供应链中潜在的问题，并提前预警和干预，确保供应资源、供应链条的稳定运行，避免过高的物料库存，也杜绝重要物料的短缺。

确保柔性生产能力的另一重点，是对生产设备的实时监测与维护，并及时实施故障预测、诊断等。AI的这种能力不仅有利于降低生产中断的风险，还能够智能调配设备资源，科学分配生产任务、确保生产过程连续、稳定，并减少设备资源闲置或过度使用。

二、AI技术用于产品质量检测

在生产制造领域，产品质量是企业的核心竞争力之一；质量检测是产品质量生命线的最后一关。这对企业的管理规范、持续发展、抢占市场和提高客户满意度等均具有重要意义。然而，传统制造业的质检方式，充斥着大量的人力劳动、成本居高不下——这一点AI也带来了显著的改善。

（一）机器视觉

基于AI的机器视觉系统在质量检测技术中大行其道。例如：深圳思谋信息科技将机器视觉系统用于半导体制造的缺陷检测中，包括外壳、结构、硅片等产品零部件的微小缺陷。具体方式是通过高分辨率摄像头，配合AI图像处理算法，结合深度机器学习、大数据系统等，实现智能识别和缺陷分类，从而提高产品良率和质量。

目前，通过AI视觉比对技术，对光学图像中的关键特征进行识别和分析，快速、准确地判断产品质量的技术，已被应用于半导体、电子产品、食品等行业。

（二）AI光学“非接触式测量”

严格意义上来讲，上述机器视觉技术也是一种集成的光学技术方案，即“图像识别与分析”。除此之外，AI结合光学技术的第二大应用是“非接触式测量”。光学测量设备无需接触物体表面，便能获取物体的几何尺寸、表面纹理等信息；还可以通过红外等技术，获取表面被遮挡的产品的内部发热状况等。这些数据经过AI的处理，可用于实时监测产品质量，确保生产过程的精度、稳定及安全性。

AI与光学技术相结合可以构成自动化检测产线。将光学检测设备与AI算法、机器人、流水线设备等相结合，就可以实现自动化生产线式的检测。这一应用不仅提高了检测效率，还降低了人为因素对产品质量的影响。

（三）AI