人工智能在机械设计制造及自动化中的应用

摘要：本文深入探讨人工智能在机械设计制造及自动化中的应用。开篇阐述人工智能技术及机械设计制造及自动化的内涵，进而详细分析人工智能应用所带来的提升生产效率与质量、增强系统稳定性与可靠性、实现个性化定制与柔性生产等优势。同时，全面梳理其在智能设计、智能制造、智能检测与质量控制、智能故障诊断与维护等方面的具体应用。研究指出，当前该应用面临技术、人才、成本层面的挑战，对此提出了技术研发与创新、人才培养与引进、成本控制与优化等针对性应对策略，旨在为推动机械设计制造及自动化产业借助人工智能实现更好发展提供参考。

Abstract： This article explores in depth the application of artificial intelligence in mechanical design， manufacturing， and automation. The opening elaborates on the connotation of artificial intelligence technology and mechanical design， manufacturing， and automation， and then analyzes in detail the advantages brought by the application of artificial intelligence， such as improving production efficiency and quality， enhancing system stability and reliability， realizing personalized customization and flexible production. At the same time， comprehensively review its specific applications in intelligent design， intelligent manufacturing， intelligent detection and quality control， intelligent fault diagnosis and maintenance， etc. Research has pointed out that the current application faces challenges in terms of technology， talent， and cost. Targeted response strategies have been proposed， including technology research and innovation， talent cultivation and introduction， cost control and optimization， aiming to provide reference for promoting the better development of mechanical design， manufacturing， and automation industries through the use of artificial intelligence.

关键词：人工智能；机械设计制造及自动化；应用优势；挑战；应对策略

引言

在科技飞速发展的当下，机械设计制造及自动化产业正处于转型升级的关键时期。人工智能作为一项具有变革性的前沿技术，正逐步渗透到机械设计制造及自动化的各个环节。传统的机械设计制造及自动化模式在面对日益复杂的市场需求和激烈的竞争环境时，暴露出效率低下、灵活性不足等问题。而人工智能凭借其强大的数据分析、智能决策和自主学习能力，为该领域带来了新的发展机遇。

一、人工智能与机械设计制造及自动化概述

1.1 人工智能技术剖析

AI（人工智能）技术是当今世界技术领域最耀眼的明星，是研究如何模拟、延伸和扩展人的智能的一门学科，涉及的核心技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理以及计算机视觉等技术，通过让计算机从数据中自动发现模式、规律，从而达到对未知数据的预测和决策。而深度学习技术是机器学习的其中一个分支，利用可以构建若干层的神经网络模型自动获取与识别复杂数据特征，并可广泛用于图像识别、语音识别等领域，展示了优于其他学习方式的优秀性能。自然语言处理是研究人与机器有效使用自然语言实现高效交互，即让计算机理解并生成人类语言，并且还能处理人类语言的综合能力，使人类与计算机之间的信息沟通和交流变得更加便捷。而计算机视觉则是让计算机获得与人一样的观察识别图片、视频等视觉内容的能力，被广泛用于安防监控、自动驾驶等领域。

1.2 机械设计制造及自动化解读

机械设计制造及其自动化是机械工程、电工电子技术、计算机技术等多项技术的交叉学科，能够在机械产品设计、制造、检测和控制全过程实现自动化。在机械设计过程中采用计算机辅助设计（CAD）技术，产品设计师能够快捷准确地建立产品三维几何模型，对产品实施虚拟装配和动态性能仿真分析等，减少设计开发周期。目前，机械设计制造及自动化行业已经走到了一个蓬勃发展的时期。自动化水平在不断的提升，生产过程更趋向于柔性化及智能化，能够生产出能够满足消费者对多样化、个性化要求的产品。而绿色制造也深入到人们的心中，在生产中能够较好的实现节能减排及节省资源。但是其也存在着较为严峻的问题，例如高级技能型人才短缺，核心技术的自主创新力不足等等，这些问题在一定程度上也限制了我国机械设计制造及自动化产业的发展。

二、人工智能在机械设计制造及自动化中的应用优势

2.1 提升生产效率与质量

对于传统机械制造生产过程中依靠人工生产的加工工序，受人工作疲劳和工艺水平波动影响严重，生产加工效率和质量都无法得到稳定保障，而AI应用会使得整个制造生产过程发生了巨大的改变。针对产品制造加工生产过程，利用AI算法获取产品的加工需求、所具备设备参数以及物料的各项属性等，在最短时间内智能生成产品的最佳加工制造方案，制定生产加工工序和设备加工进程，最大程度降低生产过程中的排队时间，避免使用率偏低的情况的发生。利用制造计划自动排产系统对生产制造中的产品进行自动排产，采用多场景信息数据对最终排产方案进行综合决策，增加产品的制造排产。应用传感器技术和智能控制技术，可以改善加工过程各参数的即时控制，对刀具的刀路轨迹、加工速率进行即时调节，从而控制产品的最终精度，在较大程度上稳定产品的质量。

2.2 增强系统稳定性与可靠性

机械设备系统的稳定运行是实现生产稳定运行的一个基础。机器学习的应用也适用于预判系统故障，以便更好实现故障诊断与预估等功能。可以在设备的一些重要部件上布置大量传感器，实时监测设备运行中的温度、振动、压力等参数信号，然后根据机器学习的算法处理这些信息和数据，人工智能设备可以及时发现设备运行中存在的一些潜在隐患，当设备某一个零部件存在一定的磨损状态时，可以采取历史的运行数据与设备的实时监测数据进行比对分析，进行准确的故障时间判断以及可能情况预测，可以在一定程度上实现提前预警，给予维修人员一定的时间来进行维修保养及零部件更换，避免突然性的故障发生，从而保障系统的正常运行。机器学习中，在系统运行的过程中，根据系统实际的运行状况以及外界环境，可以自主优化控制系统，在最优的状态下，实现设备系统的良好运行，也有利于提高系统的稳定与可靠，进而降低生产运营的风险。

2.3 实现个性化定制与柔性生产

基于日益个性化的需求，市场对机械产品的定制化要求不断提出，人工智能为产品的定制化设计和灵活生产提供了强有力的技术支持。在设计过程中，人工智能的数据分析、模型模拟技术将有利于企业迅速响应市场需求，依据客户提供的功能、样式等产品性能需求，迅速为其生成定制化的产品设计方案，并对设计方案进行虚拟仿真，检验产品的设计方案。在制造过程，智能化的生产流水线和生产设备具有很强的柔韧能力，根据不同产品要求的不同工艺过程，智能化生产设备能够及时进行生产参数的调整和工艺方法的调整，从而由单个产品的大批量生产转变成为满足不同客户需求的多样性和小批量的个性化生产。3D打印技术在人工智能的技术支持下可以根据产品的三维模型，精准控制材料堆积，快速实现满足客户个性化需求的零部件制作，在不大的定制周期内，快速响应市场的变化。

三、人工智能在机械设计制造及自动化中的具体应用案例分析

特斯拉在汽车智能设计领域成绩斐然。在设计新车型时，借助机器学习算法，深度分析海量市场数据，涵盖消费者对外观造型、内饰功能的偏好，以及不同地区气候、路况对车辆性能需求等信息。基于此，快速生成创新设计概念，如独特的溜背造型、极简内饰布局等。运用深度学习模型对设计方案进行虚拟仿真，提前模拟车辆在不同工况下的空气动力学性能、碰撞安全性能等，精准优化设计细节。这一过程大幅缩短设计周期，从传统的数年缩短至约两年，且设计方案的创新性显著提升，引领新能源汽车设计潮流。

3.1 智能设计

经验主义的机械设计周期长、重复度高。人工智能使设计实现智能化。机器学习算法和大数据库相结合的智能CAD技术，可以按照设计者的设计要求快速从设计案例库中，为设计者找寻相似的设计方案，再使用智能算法进行优化设计。在汽车发动机的设计领域，可以应用人工智能去分析汽车发动机在不同工况时的性能参数，自动生成不同的结构参数变化，进一步优化汽车发动机的动力性和燃油经济性，缩短设计周期。生成对抗网络（GAN）等人工智能技术使设计灵感迸发，输入关键词或者概念，AI系统就可以提供新颖创意的草图，进一步拓展设计者的设计空间，提高产品的创新能力。

3.2 智能制造

机械制造发展是智能制造的趋势，人工智能是智能制造的底层技术支持。伴随着工业机器人融入人工智能，让机器具有更高的柔性与智能化。在电子机械加工中，装配机器利用视觉与力觉技术，对细小零件的抓取和装订进行装配，使其提升装配的速率与质量。在智能化工厂，运用物联网对生产时设备、工序的即时变化与效率进行数据的收集，并运用人工智能对生产安排进行分析，变化生产工序。

3.3 智能检测与质量控制

质量是企业的命脉。人工智能的机器视觉功能广泛运用于智能检测技术中。在金属加工企业中，可以通过高清晰照相技术获取产品表面图片，通过深度学习技术进行分析，能对缺陷如划痕、裂纹等实现高效和精准的检出，检出速度大大高于人工检测，而且检出率极高。在质量管控中，通过对生产工艺中全部数据实时监控、分析，形成质量预测模型。当出现质量数据出现不达标时，及时报警并提出整改意见，将质量隐患消除在初期，使产品本身的质量得到有效保障。

3.4 智能故障诊断与维护

设备故障可能引发生产的停机事故，造成损失，人工智能智能故障诊断技术为设备故障检修提供了有效解决手段。在设备的关健部位上装设传感器，监测其振动、温度、电流等运行参数，在运行过程中对相关的运行数据进行深度挖掘，运用神经网络等算法进行自动分析，如果设备发生故障，诊断系统及时锁定故障部位，并确定故障原因。大型风力发电机组借助智能故障诊断系统，对叶片磨损、齿轮箱故障等提前预测，安排预防维修，避免突发性故障的发生，降低维修费用，改善设备运行可靠性和使用寿命。

四、人工智能在机械设计制造及自动化应用中面临的挑战

4.1 技术层面

人工智能算法缺乏普适性和鲁棒性。工业现场机械设计制造环节情况复杂，算法需具备极强的泛化能力，而大部分现有算法，虽然在理论上拥有最佳算法，但在实际工业中的大量存在噪声数据下，算法容易产生预测结果偏离实际、模型产生震荡等现象。在人工智能故障诊断过程中，由于设备所运行的工况存在极大差异性，工况间干扰因素多导致算法难以有效地将设备的正常波动信号与潜在的故障信号精确区分开，进而出现了误检或者漏检的现象。人工智能算法数据隐私与信息安全隐患明显。机械设备企业生产经营的大量数据隐含着核心技术和企业机密信息，在人工智能过程中，数据采集、存储、传输以及使用中，很容易遇到数据安全问题，数据一旦丢失，将会给企业带来不可估量的损失。

4.2 人才层面

人工智能和机械设计制造及自动化专业的人才复合型人才稀少。企业中能够兼备精通人工智能技术和熟练运用机械设计制造及自动化专业的相关专业人才很稀缺。目前，部分高校的教学中，人工智能和机械工程的教育各自为政，并没有结合在一起，让学生在实际工作中找不到自己专业的使用场景，毕业生无法完全胜任相关职位。企业的员工知识结构单一，机械工程人员不了解人工智能相关的技术，人工智能专业人才也没有接触过机械制造方面的工作，这导致相关企业在实际应用人工智能技术时落地艰难、难以发挥作用等现象。人工智能作为高端人才竞争十分激烈，机械制造企业对人工智能高端人才的吸引和留用，并非是科技互联网企业的优势，这就给企业带来高端人才严重不足的隐患。

4.3 成本层面

硬件层面，采用人工智能需要对企业原有的大批量设备进行升级和更换，如高性能运算服务器、智能传感器等，企业前期大量的设备购买、安装费用高。软件层面，专业人工智能技术算法的购买软件授权以及为企业个性化生产定制人工智能程序都会产生高额费用，企业使用人工智能产品的后期运行、维护费用也会不断出现，如人工智能设备的后期维护、更新改造、数据储存和管理等费用。大量的中小企业机械化生产本身成本就较高，并且为了适应机械化生产导致的员工队伍大量缩减，企业主体动力有限，短期内难以对企业现有的生产情况进行较大规模和较高标准的整改，故人工智能技术后期巨大的成本投入使众多中小机械制造企业望而却步，成为了阻碍人工智能技术在该行业全面应用和推广的关键障碍。

五、应对策略

5.1 技术研发与创新

人工智能算法优化方面，鼓励科研机构和企业加强人工智能在复杂场景下机械制造业科研工作的投入，研发适应性和鲁棒性强的人工智能算法模型。并借助于迁移学习的算法，在一定水平上让人工智能对变化的机器、工况进行数据建模，降低人工参与程度，减少对海量标注数据的依赖，提升故障诊断的智能化程度与可信度。提高数据安全和隐私保护技术的重视。借助加密算法保护数据在采集传输和存储方面的安全性，利用联邦学习等技术，不泄露机器原有的数据，让不同的企业对数据进行多维度联合建模，最大程度利用数据价值。应该搭建统一人工智能—机械设计制造系统集成标准和接口规范。

5.2 人才培养与引进

人才是促进技术应用的主体。学校加强设置人工智能与机械设计制造及其自动化交叉课程或专业，将人工智能算法、人工智能机器学习等技术和机械原理、制造工程结合起来，培养学生复合型专业人才。企业可以通过与学校联合开展产学研合作，将学生带入企业进行项目培训，在企业实践过程中，结合人工智能知识来解决企业机械制造方面的具体问题，积累实践经验。企业内部要加强对员工的培训，有选择地进行人工智能技术与机械制造业务融合的培训，提升企业老员工的专业水平和自身能力。企业要制定人才引进政策，提供优厚的待遇、良好的上升空间与成熟的实践项目，将人才引进行业内，并制定严格的业绩考核标准。

5.3 成本控制与优化

企业应用人工智能技术必须考虑成本控制。在硬软件成本控制上，企业根据生产的规模与实际需要配置计算机以及传感器等设备。应用云计算技术，采用按使用量购买的方式租用计算机资源，可以减少计算中心前期的大规模投入、设备折旧的负担，同时对于未使用的机器设备加以控制。在软件上，企业可以根据需要先使用开源的人工智能软件，同时企业可以结合自身业务的需要对开源软件进行二次开发，从而使得软件使用成本支出减少。向软件开发企业讨价还价，寻求价格符合企业要求的软件服务。在对人工智能系统自身的维护服务中，高效地建立人工智能系统的运维管理制度，使用自动化运维方式对系统自身的运行状况进行实时的监控，防止因预警不及时给企业造成损失。人工成本降低也是应用人工智能的一大重点，可以考虑多生产共同采购方式购置设备，共同定制符合自身需求的软件开发，减少软件开发费用，人工成本也能在多人共享的基础上降低。

结语

人工智能与机械设计制造及自动化专业相融合是机械设计制造及自动化的必然选择，它给该专业的生产效率提升、质量提高等方面的进步创造了优秀的条件，使得这个专业在设计、制造等不同方面得到了新的应用，但是技术、人才及成本方面存在不足，要想不断克服和解决这些不足，就要积极进行技术研发创新、加强人才培养与引进，降低成本。在未来，随着各方面持续积极的努力，人工智能会给机械设计制造及自动化的应用带来更好的效果，促进这个专业的进一步提高，给社会发展及经济进步增添源动力。

参考文献

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