随着第四次工业革命推进的步伐不断加快，很多企业已经实现数智化或在实现数智化的路上。当今AI科技飞速发展，"人工智能+"不再只是技术的融合，更是一场悄然兴起的革命，这场技术革命已经渗透到了我们的生产生活，工信部也提出，要加快数字技术赋能，促进制造业向数字化、网络化、智能化发展。同时将开展“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，推动人工智能赋能工业智能制造。

1 AI技术应用与探索

       人工智能技术目前应用已比较普遍，从技术层面看，人工智能发展主要经历了三个阶段：计算智能、感知智能及认知智能。

       计算智能

       随着云计算、5G技术、分布式存储技术的发展，具备高算力、运力、存力基础设施已不断优化，计算智能也已经实现，基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境已在推广应用。

       感知智能

       感知智能包括视觉、听觉、触觉等感知能力，让计算机能够模仿人类的感知过程与用户交互。人脸识别、语音助手、指纹识别等在我们的生活中已广泛应用。

       认知智能

       认知智能需要计算机模拟人类的思维和认知过程。

       人工智能技术目前已渗透到我们的生活中。在医疗行业，人工智能技术用于帮助智能健康管理和疾病预测，帮助医生提高诊断准确性。在交通运输行业，自动驾驶技术的不断进步，使得无人驾驶汽车逐渐成为现实。在金融互联网行业，人工智能技术用于分析市场及用户需求。在制造行业，人工智能技术也得到了广泛的应用，帮助提高生产效率和质量。

2 AI在制造业的应用及实施规划

       AI在制造业的应用涵盖了多个方面，包括但不限于智能生产、智能物流、设备维护、预测性维护、质量控制和缺陷检测、智慧能源管理、数据分析和决策支持等。这些应用使制造业更加高效、智能，有助于降低成本、提升产品质量、降低能耗和加速创新。

       生产智能化

       通过引入AI技术，设备联网、数据采集，实现生产进度、人员效率、物料消耗、设备动态、质量数据的数字化监控，全面打通物流与制造执行信息流，实现JIT准时配送，实现拉式生产。MES、数据采集等系统应用，实现制造过程状态以及生产异常等信息实时采集与全过程的动态监控。可视化看板实现实时可视化监控与智能化协同交互决策。

       依赖大量的采集数据，运用人工智能虚拟仿真，将实物工厂虚拟化、通过虚拟仿真分析，优化工厂布局、物流配送与工艺设计方案，减少生产准备时间，缩短产品上市周期。

       对工厂建设与现有车间改造进行三维工厂模拟验证，减少未来车间调整带来的时间和成本浪费。

       基于三维空间，验证机器人工作可达性、空间干涉、效率效能、多机器人联合加工等，输出经过验证过的加工程序，提升工艺规划效率。

       通过仿真对关键工件切削，装配仿真，分析轨迹、干涉、人体损耗，输出三维作业指导。

       在3D工厂布局中进行运动化展示，通过与MES系统集成，显示整个生产线或物流系统的实时场景，查看当前任务动态。

       通过物流仿真优化工艺路线、物流、设施布局、人员配置等规划方案，提升数字化车间规划科学性，避免过度投资，如AGV路径规划与车辆投资规划。

       设备智能化

       对设备实施联网、数据采集以及智能化改造，提升设备智能化水平，利用设备运行数字模型，对设备实施健康管理，实现预防性维修维护，保障设备利用率和生产效率。

       通过采集设备开机、关机信号、设备关键性能参数（速度、精度及其运行稳定性等）以及生产数量、不良率等趋势，实时监控生产设备状态，利用特征分析和机器学习技术，进行设备的故障预测，减少非计划性停机。同时能够迅速进行故障诊断，定位故障原因。

       根据设备运行数据和故障历史数据，同时结合排产计划，利用设备碎片化的空闲时间实现装备的智能维护与保养。

       对刀具进行监测，实施刀具寿命管理，智能换刀，刀具优选。利用机器学习和智能传感器等技术，监测加工过程中的刀具、主轴和进给电机的功率、电流、电压等信息，辨识出刀具受力、磨损状态等，帮助对刀具寿命进行预测，优化刀具参数。以提高加工精度、缩短非计划停机时间并提高刀具利用率。同时应用刀具智能调度等技术，实现刀具最优管理控制。

       部署智能换刀机器人，智能识别、规避行径中的障碍物，自动取刀、换刀、存刀，实现刀具的无人化应用。

       质量管理智能化

       通过改善质量检测的自动化程度与互联水平，实现智能检测和质量数据的自动采集，提升产品质量和生产效率；搭建统一质量管理平台，实现质量数据统一管理，提高质量数据的统计分析效率，提升质量管控效率。

       通过图像识别、声纹识别以及传感器等先进技术，一是对装配过程进行监测，及时发现漏装、错装问题，避免流转到下一道工序。二是利用AI技术能快速准确地发现产品质量问题，减少因人工检测存在的错误。三是通过大量的数据训练，AI可以学习到各种产品的特征和属性，并根据这些特征和属性进行质量预测。

       建立统一质量管理平台，对进货、生产过程、售后等质量数据集中管理，建立量化产品质量模型，利用深度学习技术，深入挖掘质量数据，对产品质量进行预测，降低生产成本和次品率，并提高质量数据统计分析。

       通过加工设备和检测设备的互联互通，质量预测实时纠正设备运行利用质量统计工具和历史经验的积累，建立设备运行状态预测控制机制，结合设备运行补偿控制功能，防止质量问题的发生。

       物流智能化

       基于计划准确性提升的基础上，通过生产集配中心、仓储管理系统及自动化物流装备、RFID实现内部生产物资的按需、准确配送，实现物流过程的实时掌握。

       物流智能分拣、配送，打造无人值守的自动化仓库。通过RFID技术、计算机视觉技术、机器人技术等，结合WMS系统、AGV系统，实现对原材料、成品的自动分拣、配送。供应商在产品上贴上RFID标签，AGV小车自动运送零配件，通过RFID感应门，自动进行物料过账处理，并运送到RFID立体货架上架物料。产成品生产完成，通过WMS系统与AGV系统的结合，AGV小车自动在下线工位或完工库将成品配送到成品货架入库。待发货时自动感知发货状态并自动通知客户。整个物流链的打通，极大提升了物流效率，显著降低了人力成本，减少分拣、配送出错，并提升了物流信息的透明化、准确化。

       优化配送路线，物料车间自动转移接收及上下料。运用RFID技术、UWB技术、自动机器人等，物料在车间转移时，通过UWB定位及智能算法，自动规划车间配送路线，自动卸货。通过RFID技术自动感应物料车间接收。并通过传感器、图像识别技术，机器人自动在加工设备上下料并自动感应接收、上下料、自动报工。并通过RFID系统与MES系统及ERP系统的集成，完成物料的过账移动。优化了空间利用率，减少库存和在制品，提升加工效率。

       管理智能化

       实现制造过程设备数据、质量数据、物流数据、制造过程工艺参数、能耗数据的实时采集、分析，对数据深度挖掘、二次利用，以提升产品质量、提高制造效率、降低运营成本。

       通过工厂的智能能源管理，将能源管理可视化，实现能源实时在线管理、能源实时监控和预警、能源平衡管理。提高实时调整能源供应的能力，实现能源的精益管理，有效降低工业用电成本，提高工厂整体产值的效率。

       利用质量数据平台对质量数据集中管理，对各类质量问题进行统计分析，逐步将质量管理能力提升到事前控制、预防为主的水平。建立产品质量数字化模型，对质量数据深度二次挖掘，找出不良产生的深层次原因，为生产过程与作业管理、产品设计及工艺改善等提供新的解决途径。

       建立设备大数据分析平台、建立关键装备的健康状态预测模型，并利用实践数据不断优化模型。开展设备AI建设，提升设备智能。通过人机交互、自学习等，使设备自主进行知识应用，如遇到故障自动分析、诊断。

3 结语

       AI在制造业的应用前景广阔，但仍面临一些挑战，如技术成熟度、好的可落地解决方案、投资成本等。尽管如此，AI技术的不断进步和应用对于提高制造业的生产效率起到了重要的作用，为制造业提供了新的解决方案。未来的制造业将融合更多人工智能元素，实现更加智能、高效的智造未来。