探析人工智能技术在机械制造中的应用

摘 要：近些年来，人工智能技术逐渐成熟，应用范围在不断拓展，显著推动了社会的进步与发展。通过在机械制造中应用人工智能技术，可进一步提升机械制造效率与安全性，加快机械制造业的转型升级步伐。因此，要充分认识到人工智能技术的优势和价值，不断拓展其在机械制造领域的应用范围及深度，推动机械制造行业的整体发展。

关键词：人工智能;机械制造;应用

近些年来，人工智能技术被广泛应用于机械制造领域，大幅度提升了机械制造效率和质量。具体来讲，人工智能技术指的是利用计算机对人的思维和行为进行模拟，可深入变革机械制造模式。但就目前来讲，机械制造领域中的人工智能应用尚处于较低的层次，和西方发达国家相比还存在着一定的差距。因此，要进一步深化理论与技术研究工作，不断提高人工智能技术在机械制造中的应用水平。

1 机械制造领域中人工智能技术的主要应用类型

1.1 虚拟现实技术

此种技术是利用计算机对虚拟世界进行创建与模拟，一般以设计工具的形式被應用于机械制造领域。在应用实践中，工程师先借助于三维建模软件画出相应的产品，之后依托虚拟现实技术对特定的模拟环境进行生成，利用虚拟现实技术生动展现产品的三维模型，通过对产品各个部件的特性进行观察分析，及时快速发现与解决问题。同时，机械制造企业依托虚拟现实技术能够虚拟仿真测试产品，将机械制造过程中存在的问题及时挖掘出来，通过科学修改与调整，促使产品的生产质量得到提升，模具制造费用得到减少。

1.2 机器人技术

通过在机械制造领域应用机器人技术，危险系数较高及其他繁重复杂的工作可以由机器人来完成。和传统人工相比，机器人具有更高的工作效率，且长时间连续工作得到实现，不但时间与成本得到显著节约，安全事故的发生率也能够明显降低[1]。在未来发展过程中，机器人技术将会全面应用于各种制造产业。

1.3 神经网络技术

通过在机械制造领域应用神经网络技术，可以高效归纳处理大规模的产品信息，筛选与存储有价值的信息，以便对机械制造生产和决策提供支持。神经网络技术的自动化、智能化水平较高，通过机械故障诊断领域内应用，可以自动化分析推理机械故障的发生部位及原因，协助人们及时消除故障问题。同时，其能够对机床定位进行精准把控，显著降低误差率，促使自动化控制与处理得到实现。而且，神经网络技术能够对目标自动识别，具有较强的抗干扰能力，有助于优化工况检测与控制成效。以往机械制造控制系统较为繁琐与复杂，而神经网络技术在计算能力、逻辑性等方面具有较大的优势，其可以对模糊的数据进行自主学习、适应和处理，促使机械设备的安全运行得到保证，企业整体工作效率得到提高。

1.4 专家系统

通过在机械制造的部分复杂环节应用专家系统，可发挥协助或执行自动决策的功能。一方面，专家系统能够对机械制造过程中产生的时间序列数据进行实时监测，将设备性能参数、运行错误参数等数据信息反馈给执行系统，这样执行系统即可对机械制造的运行障碍进行预测，促使异常故障得到高效处理。另一方面，专家系统能够存储历史故障数据，比对新故障与历史故障的相似性，将针对性的解决措施提出来。现阶段，专家系统已经能够分类故障模式，结合故障性质将对应的形态分析方法设计出来，促使故障安全隐患得到尽早消除。

2 人工智能技术在机械制造中的应用

2.1 机械设计中的应用

思维力与创造力是人工智能技术应用优势的重要体现，有利于推动机械设计业的发展。新时期下，传统设计理念已被现代设计理念逐步取代，人工智能技术被引入到机械制造设计、制造生产等各个环节，显著提高了机械制造专业化及智能化水平。通过将多元化的人工智能技术引入到设计环节，可避免设计方案受到主观因素的不利影响，促使设计方案的科学性得到提升。相较于传统设计方式，通过在机械设计领域应用人工智能技术，机械设计过程中耗费的资源与成本得到节约，可将更加丰富的信息数据提供给设计人员[2]。同时，数据信息存储方式的多元化得到实现，降低了工作人员后期查询学习的难度。总之，人工智能技术对传统设计模式进行了根本性的重塑，传统设计局限性得到弥补，有助于推动机械设计的整体发展。

2.2 机械制造中的应用

机械生产效率及产品质量受机械制造的直接影响，通过在机械制造中应用人工智能技术，不但生产效率及能力可以得到提高，产品的生产质量也可得到保证。基于人工智能技术的支持，可自动化控制与处理机械制造过程，对生产过程中的各类问题进行及时发现与解决。一方面，人工智能技术能够对机械制造过程进行精准控制，外界因素的不利影响得到有效消除，进而提高机械制造质量。另一方面，人工智能技术能够自动化分析与控制制造过程，结合人们的多元化需求，制定个性化的生产工艺，促使人们对产品的实际需求得到满足。此外，一旦有故障问题出现于生产过程中，人工智能技术能够及时发现、分析故障信息，对故障部位、原因等精准地位，进而提高故障维修效率。

2.3 信息处理中的应用

机械制造质量受信息处理的影响较大，过去所使用的信息处理工具难以对数据信息进行高效、正确地处理，导致机械制造质量得不到保证。特别是近些年来，随着机械制造工艺的革新与发展，在机械生产过程中会产生海量的信息，依托传统信息处理手段难以有效保证输入输出环节信息的准确性。主要原因在于传统系统的稳定性、可靠性不强，导致机械制造数据处理需求得不到满足。而通过将人工智能技术引入到信息处理环节，可对信息传输过程中暴露的问题进行全面监测，不但电子信息系统运行的稳定性得到保证，海量信息输入输出的可靠性也能够显著提升。总之，基于人工智能技术的支持，不仅预期信息处理目标可以顺利实现，机械制造的自动化能力也可得到提高，有助于机械制造智能化、专业化的发展。

2.4 故障诊断中的应用

受诸多因素的影响，难免会有一些复杂的故障问题出现于机械制造过程中，在极大程度上降低机械制造效率和质量。由于机械制造生产的复杂性较强，会有海量的数据信息产生，如果单单采用人工及其他辅助性软件开展计算推导工作，将容易有计算失误情况出现，导致建模、论证的科学性得不到保证。而通过应用人工智能技术，可对海量数据信息进行自动化分类，精准控制数据计算流程，促使计算的精确度得到提升[3]。此外，人工智能技术能够自动化诊断运行故障问题，收集且于系统中存储机械监测数据，依据以往的历史数据对故障相似度进行计算。如果类似于以前发生过的故障，可由专家系统提出针对性的维修方案。

3 结语

综上所述，人工智能技术能够显著提高机械制造的效率和质量，有助于加快机械制造业的整体发展步伐。现阶段，虽然人工智能技术的应用已受到充分关注，但依然处于较低的应用层次。因此，要结合机械制造的发展需求，进一步研发与应用人工智能技术。

参考文献：

[1]李健生.人工智能技术在机械制造中的应用研究[J].中国设备工程，2021（12）：24-25.

[2]刘建军.人工智能在机械设计制造及自动化中的应用[J].造纸装备及材料，2021（3）：43-45.

[3]王一雯.人工智能在机械制造及其自动化中的应用分析[J].锻压装备与制造技术， 2021（1）：10-11.

顾俊峰（1981年9月6日），民族：汉，籍贯：江苏省无锡市，学历：本科，职称：机械制造专业助理工程师，研究方向：机械制造