基于人工智能與制造業的深度融合發展分析
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摘 要：近年來，我國在信息技術等領域的研究與應用取得了相當不錯的成績。人工智能、5G通信以及云計算等技術的不斷進步為我國各行業的智能化、便捷化、創新化的發展起到了關鍵作用。人工智能這一技術手段在互聯網行業的應用已經較為成熟，并且取得了較為不錯的成績，但是人工智能對于制造行業的發展與升級仍未達到令人滿意的成績。制造業作為實體經濟中最為關鍵的一個行業對于我國實體經濟的可持續化發展的進程起到了決定性的作用，因此促進人工智技術與制造業的深度融合，進一步推進智能制造的進程是非常有必要的。據此，基于人工智能技術對于制造業發展的意義入手，對我國智能制造業的發展進行深入研究與剖析。
關鍵詞：人工智能;制造業;融合發展
中圖分類號：TB 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.24.102
0 引言
隨著智能技術在各行各業的不斷滲透與融合，智能化的行業發展理念已經深入人心，利用人工智能技術在各行業進行的技術創新、服務創新等取得的成績促使著人工智能的地位不斷提高。人工智能對于推動我國經濟的高速發展與改善并提高人民的生活水平等方面都發揮著其獨特的優勢。國家為了促進人工智能、云計算以及其他信息技術在行業中的應用與發展不斷推出一系列的政策方針。國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》中強調了人工智能與國家戰略規劃的融合，鼓勵并支持人工智能在各行各業的應用。人工智能技術對于制造業的意義非常重大，對于提高制造業生產制造與管理過程中的效率以及優化產業結構，全面實現智能制造業的進程發發揮著巨大的領頭作用。相對于制造業而言人工智能的應用仍處在一個相對初級的階段，要實現人工智能對制造業的全面覆蓋還需要解決一系列的問題。
1 人工智能對于制造業的意義
1.1 提高制造業生產制造效率，降低勞動力密度
人工智能技術在制造業生產制造過程中取代了一些傳統的設備，生產線的設備由自動化向智能化、高效化轉變。智能化的工業生產設備的投入使用大幅降低人力的需求量，危險性較高的加工過程也將由智能機器人代替，一方面保證了生產過程中的安全性;另一方面大大提高了生產的效率，智能化工業設備帶來的是精準化、高效化生產。傳統的產品制造流程中需要對工人的工作技巧、工作經驗等有較高的要求，但又無法保證加工過程中不出現偏差及失誤，原材料的損耗以及設備的磨損都是制造型企業需要承擔的，智能化設備的投入取代了傳統人工的崗位，尤其面對當下逐年升高的人力成本的壓力以及我國人口老齡化的問題，智能化的工業設備降低制造業生產加工過程中勞動力密度的同時也大大提高了生產的效率，是非常有效也是必要的選擇。
1.2 生產由標準化向柔性化轉變，精準預測市場
傳統的制造業生產產品一向注重產品的標準化與批量化，從產品的數量的質量上重視程度較高。但是隨著智能時代的不斷創新發展，消費者的需求差異越來越大，標準化的生產模式越來越無法滿足消費者的要求。人工智能技術的誕生對于挖掘消費者需求數據以及特征行為等方面發揮著重大的貢獻。與此同時，利用人工智能技術的獨特優勢對相關產品的市場前景進行預測分析，將分析結果作為生產過程中的參考依據，有效實現對生產線的生產制造計劃進行控制與管理，從產品的供應鏈、物流鏈、生產鏈等各個環節進行合理把控，降低相關流程的不必要成本。人工智能技術改變了傳統生產的模式，從利用人工智能數據分析算法預測市場發展動向后考慮供需、生產、配送等多個環節的具體安排，人工智能技術對于提升與完善制造業的流程化管理以及智能化、高端化生產具有著重大的意義。
1.3 嚴格把控產品質量，實現全面監控
一直以來制造業的產品質量的檢測都是衡量制造型企業市場競爭力的關鍵因素，對于傳統制造型企業而言產品質量把控是比較困難的。一方面，工人的生產過程無法保證精細化、標準化;另一方面，傳統設備生產過程缺少信息收集、檢測與再學習的過程。由此，產品的質量就變得很難控制。人工智能設備在進行產品檢測的過程中不僅可以對產品對肉眼檢測不到的微小細節進行嚴格把控，更可以實現產品檢測的高效化，在短時間內對批量的產品質量進行反饋。智能設備可以全面覆蓋產品檢測的全過程，大幅度降低了生產過程中出現的次品率，對于已出現的產品問題進行收集與分析檢測，并利用已有的數據庫信息對殘次品進行統一批量化處理，對產品質檢及后續處理進行全面覆蓋，有效保證產品的質量。人工智能的這一優勢可以為企業在市場上打造品牌好感度，提高企業在行業市場上的競爭力。
2 人工智能與制造業深度融合的策略
2.1 搭建智能制造研究基地
智能制造業的發展需要不斷對現有技術以及新技術進行研究與開發，根據不同產品生產環境進行信息的搜集與分析，實際應用的場景是人工智能與制造業深度融合需要解決的關鍵問題。一方面搭建智能制造業的研究基地是為我國智能制造業的發展奠定一定的理論與技術基礎;另一方面可以作為設備檢驗管理與控制中心。我國在人工智能技術的應用方面取得了非常不錯的成績，但是對于新技術的研發、算法的研究設計以及核心器件的生產研究方面并沒有領先，利用研究基地吸收此領域的研究學者，集中投入人力與物力成本，研究基地的搭建對于改善這一現狀、加速著我國智能制造的進程以及提高我國制造業國際地位等方面發揮著強大的推動作用。并為我國智能制造業的創新發展提供了一定的技術與人才保障。
2.2 重視相關專業復合型人才培養
眾所周知，近年來隨著互聯網行業的火熱發展，越來越多的人才被互聯網行業吸引，在這其中不乏人工智能領域的人才。制造業領域的人才流失對于智能制造的發展可謂是致命的打擊。結合現階段來看，我國大部分制造型企業對于人工智能這一概念并未有深入的理解，仍處在簡單的理解層面，缺乏智能化轉型的意識。正是由于制造型企業的人員對于人工智能薄弱的認識，以及對相關技術掌握的匱乏才造成智能制造發展的停滯?！叭斯ぶ悄堋?“制造”復合型人才的稀缺將無法支持二者的融合發展。這兩個領域都需要經過基礎化、專業化的人才培養過程，適當在我國高校內進行智能制造業試點人才培養計劃，有針對性地進行相關專業知識體系的構建，并根據試點開展的結果合理修改相關課程、專業知識、實踐技術等問題。 2.3 逐步建立制造業大數據共享中心
人工智能與制造業的深度融合需要大量的制造業生產數據作為基礎，由于以往各生產企業數據分散化以及明顯的差異化對于制造業數據庫的建立有著較大的阻礙。建立制造業大數據共享中心，通過數據共享逐步實現制造業市場的數據標準化，實現制造業生產制造全過程的信息自動采集。構建我國制造業產品質量檢測的數據平臺，提升制造型企業的管理機制，打造制造業生產管理的集中化，在保證產品質量的同時，優化制造型企業的市場服務機制。在大數據中心建立并使用的過程中，著重對數據安全的監管，將數據安全問題放在首要位置，建立制造業大數據安全保障體系，推動數據共享平臺的運行。
2.4 充分發揮人工智能技術的優勢
機器識別與交互過程是制造業創新發展過程中應用的重點，利用視覺AI技術對用戶特征進行提取，并利用算法進行分析研究。由點到面進行搜集與分析，充分發揮人工智能、云計算、機器學習等新技術預測市場發展前景以迎合市場不斷更替的需求，確定制造型企業的市場定位。由于制造業的所需要的設備功能、系統處理算法、信息采集內容等方面都存在這較大的差異，對智能設備進行有針對性地研發與設計，算法優化過程是企業需要重點關注的問題。對于制造型企業而言機器學習是制造型向服務制造型轉變的必經之路，大規模的生產迫切需要設備對生產的信息進行收集與檢測，并在出現問題的時候不僅能提醒更能提出完善的處理及解決方案。
3 結語
智能時代的到來對于制造型企業而言是一個至關重要的機會同時也是一個較大的威脅，應對新時代所帶來的顛覆性的改變并與新技術充分融合是我國制造業可持續發展過程中需要重視的關鍵環節。技術層面、理論研究層面以及人員思維意識方面都是人工智能與制造業融合發展中需要突破的問題。制造型企業在面對新技術、新時代、新挑戰時應加強對現存技術的深入理解與全面應用，并針對本企業所處的領域不斷利用技術提升產品質量、優化產品功能，提供更加高效化、智能化的服務，以拓寬消費者市場。充分發揮人工智能技術在制造行業的優勢，打造本企業在市場上品牌影響力與競爭力。
參考文獻
[1]張穎聰.人工智能與先進制造業的創新融合[J].科技創業月刊，2018，31（01）：11-13.
[2]錢峰，桂衛華.人工智能助力制造業優化升級[J].中國科學基金，2018，32（03）：257-261.
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