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    人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用設(shè)計

    2023-10-21 01:17:32何濤HETao
    價值工程 2023年28期
    關(guān)鍵詞:刀具人工智能預(yù)測

    何濤HE Tao

    (青島創(chuàng)新奇智科技集團股份有限公司,青島 266000)

    0 引言

    自從工業(yè)革命開始,人們對機械的使用率越來越高,人工智能的應(yīng)用水平,是評估一個國家工業(yè)能力的重要指標,尤其是在制造業(yè)中應(yīng)用人工智能時,對人工智能的要求非常高,需要基于精細化管理理念,確保人工智能在制造業(yè)生產(chǎn)時不受工作環(huán)境等問題的影響,是當前人工智能需要重點研究的方向。

    1 人工智能技術(shù)概述

    人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一門研究如何使計算機具有智能的學科,人工智能涉及模擬人類智能的各個方面,包括感知、學習、推理、決策等,如表1 所示。因此人工智能技術(shù)可以分為以下幾個主要方向:①機器學習(Machine Learning),機器學習是人工智能的核心技術(shù)之一,通過構(gòu)建數(shù)學模型和算法,使計算機具備從數(shù)據(jù)中自動學習和改進的能力,常見的機器學習方法包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。②深度學習(Deep Learning),深度學習是機器學習的一種特殊形式,通過構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理和分析,深度學習在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了重大突破。③自然語言處理(Natural Language Processing,NLP),自然語言處理是研究計算機與人類自然語言交互的技術(shù),包括文本分析、語義理解、機器翻譯等任務(wù),旨在使計算機能夠理解和處理人類語言。隨后是計算機視覺(Computer Vision),計算機視覺是研究如何使計算機能夠理解和解釋圖像和視頻的技術(shù),包括目標檢測、圖像識別、人臉識別等,廣泛應(yīng)用于安防、醫(yī)療、自動駕駛等領(lǐng)域。④強化學習(Reinforcement Learning),強化學習是一種通過與環(huán)境不斷交互學習最優(yōu)行為策略的方法,在強化學習中,智能體通過嘗試不同的動作,并通過獎勵和懲罰信號來調(diào)整策略,以達到最大化累積獎勵的目標如表1 所示。

    表1 人工智能技術(shù)的應(yīng)用歸類

    2 人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用案例

    2.1 人工智能在工廠設(shè)備管理中的應(yīng)用案例

    在制造工廠中,設(shè)備的故障可能會導(dǎo)致生產(chǎn)線停工、生產(chǎn)效率降低和成本增加等問題,因此利用特征分析和機器學習技術(shù)進行設(shè)備故障預(yù)測和故障診斷具有重要意義。

    通過對設(shè)備運行數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測,可以獲取設(shè)備的各種關(guān)鍵參數(shù)和指標。利用這些數(shù)據(jù),可以應(yīng)用特征分析技術(shù),提取出與設(shè)備故障相關(guān)的特征,并建立相應(yīng)的故障預(yù)測模型。通過監(jiān)測和分析這些特征的變化趨勢,可以提前預(yù)測設(shè)備的故障,并采取相應(yīng)的維修措施,從而減少非計劃性停機時間和維修成本,如圖1 所示。

    圖1 基于人工智能的設(shè)備健康管理體系

    另一方面,在設(shè)備發(fā)生突發(fā)故障時,利用機器學習技術(shù)進行故障診斷可以幫助快速定位故障原因并提供解決方案。通過分析設(shè)備運行數(shù)據(jù),并與已有的故障知識庫進行比對,可以確定故障的類型、位置和原因?;谶@些信息,可以給出相應(yīng)的故障處理建議,指導(dǎo)現(xiàn)場技術(shù)人員及時采取正確的維修措施,修復(fù)設(shè)備故障,降低停工風險。

    收集設(shè)備的運行數(shù)據(jù),包括溫度、壓力、振動等傳感器數(shù)據(jù)。根據(jù)設(shè)備故障歷史記錄,標記正常運行和故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)。從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征,如均值、方差、峰值等。根據(jù)設(shè)備的運行特點和領(lǐng)域知識,設(shè)計和選擇適當?shù)奶卣鳌_x擇合適的機器學習算法,如支持向量機(SVM)或隨機森林(Random Forest)。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。使用訓(xùn)練集來訓(xùn)練機器學習模型,根據(jù)特征數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備的故障狀態(tài)。使用測試集評估模型的性能,如準確度、召回率、F1 分數(shù)等。根據(jù)評估結(jié)果,調(diào)整模型的參數(shù)和特征選擇,以提高預(yù)測準確度。

    上述代碼假設(shè)設(shè)備數(shù)據(jù)保存在名為equipment_data.csv 的CSV 文件中,其中包含了溫度、壓力和振動數(shù)據(jù)作為特征,以及故障狀態(tài)作為標簽。代碼使用支持向量機(SVM)算法對數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和預(yù)測,并計算預(yù)測準確度。

    2.2 人工智能在機械刀具磨損預(yù)測中的應(yīng)用案例

    具體來看,在制造業(yè)生產(chǎn)過程中,部分產(chǎn)品生產(chǎn)需要使用到機械刀具,尤其是一些精密零件的加工,需要對所使用的刀具進行嚴格控制,才能保證加工精度。因此將人工智能應(yīng)用在制造業(yè)的刀具控制中,可以確保對刀具磨損的監(jiān)測和預(yù)測,利用傳感器獲取刀具的實時數(shù)據(jù),如切削速度、溫度、振動等信息,結(jié)合機器學習算法對刀具的磨損狀態(tài)進行監(jiān)測和預(yù)測,能夠提前預(yù)知刀具的壽命,及時進行維護和更換,避免因刀具失效導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷和質(zhì)量問題。

    深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)(Deep Residual Shrinkage Network)是一種基于深度學習的圖像處理算法,主要應(yīng)用于圖像去噪、超分辨率重建、圖像增強等任務(wù)。對于機械刀具磨損預(yù)測,深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)可以用于提取圖像中與磨損程度相關(guān)的特征。具體而言,可以使用該網(wǎng)絡(luò)對機械刀具進行圖像拍攝,然后輸入到網(wǎng)絡(luò)中進行特征提取和預(yù)測。

    收集機械刀具的運行數(shù)據(jù),包括切削速度、進給速度、切削力、振動等多個傳感器數(shù)據(jù)。根據(jù)機械刀具的使用歷史記錄,標記不同磨損程度的數(shù)據(jù)。結(jié)合多個傳感器數(shù)據(jù),設(shè)計并提取有意義的特征。例如,可以計算平均切削力、切削力的方差、振動的能量等。使用領(lǐng)域知識和模型的要求,選擇適當?shù)奶卣?。?gòu)建深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)模型,其中殘差塊用于捕捉刀具磨損的非線性關(guān)系。在網(wǎng)絡(luò)中引入收縮操作,以減少特征圖的維度和參數(shù)數(shù)量,提高模型的計算效率和泛化能力。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。使用訓(xùn)練集來訓(xùn)練深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)模型,根據(jù)特征數(shù)據(jù)預(yù)測刀具的磨損程度。利用訓(xùn)練好的模型對測試集進行預(yù)測,評估模型的性能。

    上述代碼假設(shè)機械刀具數(shù)據(jù)保存在名為tool_wear_data.csv 的CSV 文件中,其中包含了切削速度、進給速度、切削力和振動數(shù)據(jù)作為特征,以及刀具磨損程度作為標簽。代碼使用深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)模型對數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和預(yù)測,并計算均方誤差作為評估指標。

    3 人工智能在制造業(yè)中的設(shè)計

    人工智能在制造業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用可以通過算法選擇和模型設(shè)計來實現(xiàn)智能化設(shè)計。在進行數(shù)據(jù)的收集與分析時,通過傳感器、攝像頭等設(shè)備收集制造過程中的數(shù)據(jù),包括生產(chǎn)線上的各種參數(shù)和指標信息,然后利用機器學習算法對這些數(shù)據(jù)進行分析和挖掘,以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律和異常情況。而在智能優(yōu)化與調(diào)度時,根據(jù)生產(chǎn)需求、材料供應(yīng)、設(shè)備狀態(tài)等因素,利用優(yōu)化算法對生產(chǎn)計劃進行智能化優(yōu)化和調(diào)度,通過深度學習模型建立生產(chǎn)線上設(shè)備和工序之間的關(guān)聯(lián)性,實現(xiàn)自動調(diào)度和智能化的生產(chǎn)管理,如圖2 所示。

    圖2 人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合算法選擇

    收集設(shè)備的歷史數(shù)據(jù),包括傳感器數(shù)據(jù)、操作記錄和維修記錄等。根據(jù)設(shè)備的故障歷史和維修記錄,標記正常運行和故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)。從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征,如均值、方差、峰值等。根據(jù)設(shè)備的運行特點和領(lǐng)域知識,設(shè)計和選擇適當?shù)奶卣?。選擇合適的監(jiān)督學習算法,如決策樹、隨機森林或支持向量機。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。使用訓(xùn)練集來訓(xùn)練監(jiān)督學習模型,根據(jù)特征數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備的故障和維護需求。使用測試集評估模型的性能,如準確度、召回率、F1 分數(shù)等。根據(jù)評估結(jié)果,調(diào)整模型的參數(shù)和特征選擇,以提高預(yù)測準確度。

    上述代碼假設(shè)設(shè)備數(shù)據(jù)保存在名為equipment_data.csv 的CSV 文件中,其中包含了溫度、壓力和振動數(shù)據(jù)作為特征,以及維護需求標簽。代碼使用隨機森林算法對數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和預(yù)測,并計算預(yù)測準確度作為評估指標。

    4 結(jié)束語

    隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,越來越多的行業(yè)將智能化的設(shè)備應(yīng)用在生產(chǎn)、運輸中,使各行業(yè)的運營效率得到了極大的提升,由此可見,人工智能的應(yīng)用前景非常廣闊。而在制造業(yè)的生產(chǎn)中應(yīng)用人工智能,能極大降低員工的工作壓力和負擔并提高生產(chǎn)效率,但人工智能技術(shù)也有一定的不足之處,對于高精密的制造業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)時,需要對所使用的人工智能設(shè)備進行精度設(shè)計,才能滿足制造業(yè)的生產(chǎn)所需。為此,在制造業(yè)生產(chǎn)過程中,需要根據(jù)實際情況對人工智能設(shè)備進行相應(yīng)的設(shè)計,才能有效滿足制造業(yè)的生產(chǎn)所需。

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