基于人工智能的机械制造过程优化与控制

引言​

随着制造业智能化升级加速，传统机械制造过程面临参数优化滞后、质量控制低效等问题，难以适应高精度、高柔性生产需求。人工智能技术凭借数据处理与自主决策能力，成为破解制造过程复杂性的关键。其可通过算法挖掘生产规律，实现参数动态调整、质量实时监测等功能。人工智能在机械制造中的应用仍处于探索阶段，需构建系统的优化与控制框架。本文立足机械制造过程特性，结合人工智能技术优势，研究智能优化与控制的实施路径，为提升制造系统性能、推动行业高质量发展提供支撑。

一、人工智能机械制造相关理论基础

1.1 人工智能核心技术

人工智能在机械制造中的应用依托三大核心技术。机器学习算法通过对制造过程历史数据的分析，挖掘工艺参数与产品质量的潜在关联，监督学习可基于标注数据构建预测模型，无监督学习能自动识别生产数据中的模式，为参数优化提供数据支撑。深度学习技术凭借多层神经网络结构，处理机械制造中的复杂数据，如通过图像识别算法分析零件表面缺陷，或通过时序模型捕捉设备运行状态变化，适应制造场景的高维度数据需求。智能决策系统则整合实时生产数据与行业规则，在动态工况下自主生成调整策略，例如在生产进度滞后时自动优化调度方案，实现制造过程的智能化调控。

1.2 机械制造过程特性

机械制造过程具有显著的连续性，从原料加工到成品装配需经过多道工序，前序环节的质量会直接影响后续生产。其动态性体现在生产环境、设备状态等因素的实时变化，如刀具磨损会导致加工精度波动。同时，制造过程存在多参数关联性，工艺参数、设备性能、环境条件等相互作用，单一参数的调整可能引发连锁反应。这些特性使得制造过程优化需兼顾全局协同，而传统控制方式难以应对多变量耦合问题，这也为人工智能技术的应用提供了必要性，通过数据驱动的方法实现复杂系统的精准调控。

二、基于人工智能的机械制造过程优化

2.1 工艺参数智能优化

工艺参数是决定产品质量的核心要素，人工智能通过数据驱动模式实现参数动态优化。机器学习算法先对历史加工数据进行训练，建立切削速度、进给量等参数与零件精度、表面质量的关联模型。在实际生产中，系统实时采集当前加工数据，对比模型预测结果，自动调整参数组合。例如当检测到零件表面粗糙度超限时，算法会结合刀具类型和材料特性，推荐更优的进给速度与切削深度。这种优化并非单一参数调整，而是通过多目标算法平衡质量、效率与成本，在保证精度的同时减少刀具损耗。深度学习模型能捕捉参数细微变化对最终质量的影响，即使在材料批次波动等复杂工况下，也能维持工艺稳定性。

2.2 生产调度智能优化

生产调度需协调设备、人员与订单的动态匹配，人工智能在此环节打破传统经验式调度模式。智能算法以订单交付时间为核心目标，自动拆解生产任务并分配至各工序。当出现设备故障、订单变更等突发情况时，系统能快速重构调度方案：若某台机床停机，算法会评估剩余设备的负载能力，将任务转移至适配设备，同时调整后续工序的开工时间，减少停工损失。不同于固定排程表，智能调度系统可根据实时生产进度滚动优化，例如优先处理紧急订单时，通过拆分非关键工序、并行安排辅助作业等方式，避免整体进度滞后。这种动态调度既保证了订单履约率，又最大化利用了生产资源。

2.3 资源配置智能优化

物流优化属于对物力、能量、劳动力的有效配置，使用人工智能技术实现全过程的物料、能量、劳动力进行管理控制。物料优化方面，以生产的实际需要和存储状况对未来物料的需求进行预测，得出合适的补充物料，将补充料的时间与生产线的节拍融合在一起，防止车间内物料堆积和物料不足。能量优化方面，使用人工智能技术和大数据对生产中的设备的运行消耗情况和加工负荷的情况进行分析，进行响应，减少生产高峰时的能耗。如进行产品加工的工时不是很多的情况下，根据具体的需求来控制非负载设备的耗能水平，保证主要设备产品的能源供应。劳动力优化方面，根据实际对工人所具备的操作技术水平和工人的处理复杂程度匹配相关的工作操作和工作岗位，还可以根据实际的工时和操作的难度确定每班人员排班情况的调整，避免人员出现浪费的情况。

三、基于人工智能的机械制造过程控制

3.1 质量智能控制

人能工作的知识和规律来控制和纠正。运用视频技术、机器视觉技术及深度学习，实现实时在线监测每一个产品质量异常。比如直接将零件加工生产过程实时抓拍下来，利用图片处理技术定位和识别出表面划痕、尺寸超差等异常，继而确定缺陷种类并分级。如判断为某个不合格零件，则生成逆向过程寻找其相关工序，确定其影响因子，给出纠正意见；如铸件存在气孔，则显示熔炼时应该提高温度，或者模具排气槽等需要改进的提示。全检方式可以及时发现问题，而不能等问题出现后再去发现，同时利用质量管理预警模型，可以实现参数临近警戒值时及时发出预警信号，从而将质量缺陷消灭在初级阶段。

3.2 设备运行智能控制

动态管理。结合状态监控以及预测维修，通过传感器采集设备振动、温度、噪声等数据信息，通过智能化分析监控设备的运行情况：若主轴有异常振动情况，通过历史数据进行判断是由于刀具磨损造成还是其他因素，再计算剩余的使用寿命，并告知客户换刀的预警信息。对可能发生的故障通过预测模型，依据设备的劣变机理，给出故障预测时间，即通过数据分析预测设备可能出现的泄漏问题，提前做出检修，即可以避免突发性故障，进而影响正常生产。

3.3 能耗智能控制

智能节能是指人工智能对设备功率参数、能源能耗情况及其工艺能耗情况进行分析，结合当前所安排的生产计划中的设备数量来制定出相应的分配比例，同时对已经制定的比例进行自动调控。对于作业流程的实际执行中，若同时需要两台设备工作，智能节能会自动分配其他设备优先保证主要设备的作业所需电力，对于其他设备则采取不同时间开展运行操作，设备在停转之后也会及时取消所分配的电力资源，仅保持最基本的待机模式即可。若发现其他设备的能源消耗出现了较大的变化，也会及时反馈，例如通过耗能设备出现大的变化，判断设备缺少润滑油后进行设备需要维护的提示。

结语

人工智能为机械制造过程优化与控制提供了全新路径，通过工艺参数动态调整、生产调度智能适配等优化手段，以及质量实时监测、设备预测维护等控制方式，有效提升了制造效率与质量稳定性。尽管目前在数据融合、算法适应性等方面仍有提升空间，但技术应用已展现出显著价值。未来需进一步强化人工智能与制造工艺的深度耦合，推动技术向更精准、更自主的方向发展，为智能制造体系构建提供核心支撑。

参考文献

[1] 罗利河 . 基于人工智能技术的机械制造全过程控制系统设计 [J]. 现代电子技术 ,2022,45(15):182-186.

[2] 洪溥 , 张锦 . 基于人工智能技术的机械制造探究 [J]. 中国设备工程 ,2021,(12):21-22.