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人工智能在机械设计制造及其自动化中的实践

2020-01-06刘一统  刘卨  曹芸婷

人物画报 2020年9期
关键词:实践应用人工智能

刘一统  刘卨  曹芸婷

摘 要:人工智能决定着生产方式和数字经济的发展壮大,人工智能与实体经济的融合发展,可以推动传统产业转型升级,还可以形成产业的新业态。人工智能驱动着社会向智能化,智慧化方向发展,是诸多行业发展的新引擎,并且人工智能代表着数字技术发展的新阶段和新维度,人工智能与产业的融合将成为我国经济发展的大趋势。基于此,本文概述了人工智能技术,并且通过与产业结合的“智能+”发展的论述,介绍了人工智能在机械设计制造及其自动化中的实践,并以具体的石油产业作为场景进一步论述,以供参考。

关键词:人工智能;机械设计制造及其自动化;实践应用;

人工智能作为新的生产要素,必将成为引领性的战略性战术和新一轮产业革命的驱动力,更是国家间下一个战略竞争焦点。在当今的生活中,人工智能已经有长足的发展并且有具体的应用实例如智能汽车,智能家居,智能城市等等,而事实上,在机器设计制造中也能引进人工智能技术,人工智能将类似人类思维的模式赋能工业产业的产品,使其拥有自主学习并且不断自我改善的能力。一个业界的共同声音阐述道第四次工业革命是以人工智能为基础,我们必须抓住这次工业革命的浪潮和机会,将人工智能应用到机械设计制造乃至整个工业行业,全面提高自动化水平,那么我们将能够引领下一波工业革命大浪潮。

一、人工智能

什么是人工智能?人工智能设计的领域十分广泛,涵盖多个大学科和技术领域,如计算机视觉,自然语言理解与交流,认知与推理,机器人学,博弈与理论,机器学习,统计学,脑神经学等,这些领域和学科目前尚处于交叉发展,逐步走向统一的过程,所以很难给人工智能下一个全面,准确的定义。一般来说,人工智能是模拟实现人的抽象思维和只能行为的技术,即通过利用计算机软件模拟人类特有的大脑抽象思维能力和智能行为,如学习,思考,判断,推理,证明,求解等,以完成原本需要人的智力才可胜任的工作。从这个意义上看,人工智能既可以捕捉海量的信息和知识,又可以以极高速度进行思维和运算,是海量知识和高速思维的结合体。

二、人工智能在工业中的应用

人工智能得以发展,与大数据,云计算的崛起不无关系。我们可以打个比喻将人工智能看作是一个人类的大脑,在身体肉体架构上(云计算平台),吸收了大量的知识(大数据),然后通过不断的自我学习(机器学习),从而产生出更为高级的智能行为。其中由数据,算力,算法“三位一体”共同驱动的人工智能作为当前数字技术发展的前沿,有望为数字经济的发展带来新的技术红利。人工智能将有力驱动新一轮工业革命和信息革命,引领科技,经济和社会的巨大变革,开启数字经济新时代,肩负起促进经济增长,推动社会进步的时代重任。

人工智能與工业物联网,大数据分析,云计算,信息物理系统的集成将使工业以灵活、高效和节能的方式运作。但工业智能化能处于初级阶段,我们仍需要不断探索人工智能与产业的融合方式,而机械设计制造在传统的工业中就是扮演着重要的一个环节,那么以机械设计制造作为切入点,有哪些机会我们可以率先进行智能化的升级转型呢?

机械设计制造的环节中,包含着机械设计,机械制造,运行当中又产生着大量的数据可以反哺故障诊断,故障预测以达到更高的智能化。在机械设计中又可以细化为设计,制造以及营销环节,在这每个部分都可以融入计算机技术,使人工智能能充分发挥,例如通过不断自我的机器学习,突破人类设计师的思维漏洞,并且能不断从自我缺陷中学习和进化。

三、人工智能在石油行业的应用

在工业产业的“智能+”的积极推动下,类似于“智慧交通”,“智慧医疗”,“智慧城市”的新生产业融合名词一样,“智慧油田”应运而生。“智慧油田”就是在传统的油田产业加上“智能+”的翅膀,充分应用人工智能技术到石油产业上面去。理想中的“智慧油田”是一个物联网的油田,并且能够实现信息共享,结合大数据分析技术实现对油田的可视化,可测量的智能化管理与控制。

在石油钻井方面,人工智能还能带来诸多改进,不仅可以消减安全风险,降低员工劳动强度,还能提高工作效率。

在消减安全风险方面,人工智能有着强大的优势可以预测和规避风险。机器学习是人工智能的一个分支研究点,其中机器学习即可以不断的学习“什么是安全环境”的指标,当数据量足够多的时候,人工智能就可以有一个对于“安全环境”的判断,能够分辨出来在安全环境下的环境因素指标,生产机器运行指标等等,当其中一个或是多个指标出现与安全环境指标相悖的情况下,人工智能即可以在第一时间抛出异常,拉响警报通知相关人员进行处理,更为长远的未来中,人工智能可以自动发现问题,修复问题,以达到零人工干预,零人工风险来规避和预测安全风险。

在降低员工劳动强度方面,人工智能凭借强大的计算机计算能力,能够有效地将人工流程自动化。过往需要人工判断的操作,长期轮岗的工作都可以数字化由人工智能所代替。例如长庆油田采油六厂为例,通过智能数字化转型,累计完成14座中心站、65座无人值守站的建设,无人值守站覆盖率达到80%,缩减了7个管理单元、盘活外包人员143人,监控岗位员工由“上24 h休24 h”转变为“上12 h休24 h”,有效缓解用工紧张的局面。与此同时,该厂在一线班站大力推行电子报表系统,累计精简报表59套,岗位员工日均填写报表时间由原来的3h缩短至0.5h,大大降低了一线员工的劳动强度。可见智能化在规避生产风险的同时还能降低员工的劳动强度,避免了人工尤其在高强大工作下可能引起的人工错误。

结语:

在移动互联网,大数据,超级计算,传感网,脑科学等新理论新技术的驱动下,问世60余年却屡遭质疑的人工智能终于迎来了大发展,大跨越的热浪。而传统工业产业发展百年有余,在传统技术下的理论和实践已经相当成熟和先进但也遭遇发展的瓶颈,因此迫切需要以一种新的维度从更高的角度来给传统产业注入新的发展理论。当人工智能由科幻成为改变世界的前沿技术时,我们迫切需要系统性的去开发和实施人工智能,以便了解它在工业产业这个下一世代工业系统中的真实价值。伴随政策支持出台,科技巨头纷纷布局,最新进展日新月异,一个“新智能时代”正在到来。

参考文献:

[1] 程洪岩.机械设计制造及自动化发展方向探究[J].科学技术创新,2016(14):58.

[2] 戚成龙.机械设计制造及其自动化中计算机技术的应用分析[J].时代农机,2018,45(5):240.

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