人工智能應(yīng)用素養(yǎng) 課件 第6章　人工智能在智能制造領(lǐng)域中的應(yīng)用

人工智能對(duì)制造業(yè)的影響人工智能應(yīng)用素養(yǎng)01目錄CONTENTS傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展趨勢(shì)02人工智能對(duì)制造業(yè)的影響傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展趨勢(shì)——智能制造概念的提出1Part傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展趨勢(shì)——智能制造概念的提出新一輪科技革命催生智能制造：新一代信息技術(shù)（人工智能、大數(shù)據(jù)等）的普及帶動(dòng)了幾乎所有領(lǐng)域發(fā)生了以綠色、智能、服務(wù)化、網(wǎng)絡(luò)化為特征的群體性技術(shù)革命，并與制造業(yè)深度融合，孕育了智能制造的新理念。工業(yè)4.0催生智能制造：智能制造的研究起始于20世紀(jì)80年代人工智能在制造領(lǐng)域中的應(yīng)用，隨著20世紀(jì)90年代智能制造技術(shù)、智能制造系統(tǒng)的提出，Wright和Bourne給出了智能制造的概念，隨著“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略計(jì)劃的提出，智能制造的研究成熟于21世紀(jì)以來(lái)新一代新興信息技術(shù)條件下的“智能制造(SmartManufacturing)”。智能制造是指在制造工業(yè)的各個(gè)階段，將新一代信息技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)（自動(dòng)化技術(shù)、傳感技術(shù)、控制技術(shù)、數(shù)字制造技術(shù)和管理技術(shù)）相結(jié)合，以一種高度柔性與集成的方式，支持工廠和企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)之間和產(chǎn)品全生命周期(產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)加工、運(yùn)營(yíng)管理、維護(hù)服務(wù)到報(bào)廢處理的全過(guò)程)的實(shí)時(shí)管理和優(yōu)化。人工智能對(duì)制造業(yè)的影響2Part人工智能對(duì)制造業(yè)的影響人工智能對(duì)制造業(yè)主要4個(gè)方面影響人工智能實(shí)現(xiàn)了從實(shí)驗(yàn)技術(shù)向產(chǎn)業(yè)化的轉(zhuǎn)變，“深度學(xué)習(xí)＋大數(shù)據(jù)”成為人工智能發(fā)展的主要技術(shù)路線，同時(shí)人工智能應(yīng)用從服務(wù)業(yè)向制造業(yè)拓展。這些都使人工智能表現(xiàn)出愈發(fā)明顯的通用技術(shù)和基礎(chǔ)技術(shù)特征，對(duì)制造業(yè)的影響日漸突顯。人工智能對(duì)制造業(yè)的影響1優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)人工智能將逐步淘汰某些制造業(yè)部門：人工智能會(huì)替代某些產(chǎn)品的功能，這類產(chǎn)品所屬的行業(yè)則會(huì)隨之不斷萎縮直至消失。制造業(yè)中一些傳統(tǒng)機(jī)械裝備及與之配套的零部件制造可能面臨市場(chǎng)萎縮的風(fēng)險(xiǎn)，不具有人工智能功能的傳統(tǒng)電子信息產(chǎn)品也將面臨巨大的升級(jí)壓力。人工智能將徹底改造某些行業(yè)：人工智能與傳統(tǒng)制造產(chǎn)品融合，短期內(nèi)體現(xiàn)為提供一些新的功能，但最終會(huì)徹底顛覆產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)的架構(gòu)。人工智能作為一項(xiàng)通用目的技術(shù)，人工智能在各個(gè)產(chǎn)業(yè)、各個(gè)領(lǐng)域都有巨大的應(yīng)用空間：許多新技術(shù)隨著技術(shù)成熟和市場(chǎng)需求擴(kuò)大，最后會(huì)演化為新的行業(yè)，人工智能及相關(guān)支持技術(shù)和衍生服務(wù)也必將發(fā)展成為一個(gè)規(guī)模龐大的產(chǎn)業(yè)體系。人工智能對(duì)制造業(yè)的影響2提高生產(chǎn)效率（1）人工智能可提高制造業(yè)智能化水平，延長(zhǎng)工廠開工時(shí)間。智能機(jī)器人能夠讓工廠24小時(shí)開工運(yùn)轉(zhuǎn)，美國(guó)、日本、德國(guó)等國(guó)家都已經(jīng)出現(xiàn)了不停工的“無(wú)人工廠”；（2）人工智能可促進(jìn)生產(chǎn)與需求的匹配，提高生產(chǎn)線的柔性。人工智能通過(guò)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，科學(xué)安排生產(chǎn)計(jì)劃，使各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)在滿足需求的前提下保持最低庫(kù)存，甚至是“零庫(kù)存”，同時(shí)提高需求與產(chǎn)品的匹配效率；（3）人工智能可提升質(zhì)檢水平，提高產(chǎn)品良品率。人工智能在生產(chǎn)線各個(gè)環(huán)節(jié)全面實(shí)時(shí)監(jiān)控，與傳統(tǒng)方式相比，人工智能對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的監(jiān)控能大幅度提高企業(yè)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的監(jiān)管和控制能力，降低產(chǎn)品不良率，提高生產(chǎn)效率。人工智能對(duì)制造業(yè)的影響3重構(gòu)國(guó)際分工

人工智能將重塑全球制造業(yè)價(jià)值鏈，形成一套新的國(guó)際分工體系，對(duì)傳統(tǒng)的制造業(yè)國(guó)際分工產(chǎn)生重大影響。

人工智能在傳統(tǒng)價(jià)值鏈上增加新的環(huán)節(jié)，這一環(huán)節(jié)成為價(jià)值鏈上新的制高點(diǎn)，發(fā)達(dá)國(guó)家正在試圖搶占這一制高點(diǎn)以強(qiáng)化其制造業(yè)對(duì)全球分工的主導(dǎo)；人工智能也改變了傳統(tǒng)價(jià)值鏈形態(tài)，發(fā)展中國(guó)家的勞動(dòng)力成本優(yōu)勢(shì)將繼續(xù)減弱。人工智能對(duì)我國(guó)制造業(yè)成本影響。

一方面會(huì)削弱我國(guó)制造業(yè)人工成本優(yōu)勢(shì)；一方面也會(huì)有助于降低我國(guó)制造業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)用工成本，提升國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。人工智能對(duì)制造業(yè)的不同行業(yè)會(huì)產(chǎn)生不同影響人工智能對(duì)制造業(yè)的影響4改變就業(yè)市場(chǎng)從短期看，就業(yè)結(jié)構(gòu)影響重于就業(yè)數(shù)量影響，有潛在的技術(shù)性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)在增加?？傮w看，自動(dòng)化替代并沒有導(dǎo)致就業(yè)明顯波動(dòng)，重要原因之一是制造業(yè)長(zhǎng)期處于缺工狀態(tài)，而自動(dòng)化首先替代的是這些缺工崗位，并沒有對(duì)勞動(dòng)力供求產(chǎn)生較大影響。從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，伴隨著我國(guó)制造企業(yè)的增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變、生產(chǎn)自動(dòng)化轉(zhuǎn)型，工業(yè)機(jī)器人的推廣市場(chǎng)前景將非常廣闊。尤其是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)造新崗位的潛力很大，復(fù)合型人才的需求將會(huì)繼續(xù)增加，針對(duì)機(jī)器人的開發(fā)、管理、維護(hù)等崗位會(huì)大量增加。感謝您的觀看！以上是

本節(jié)全部?jī)?nèi)容人工智能下制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈人工智能應(yīng)用素養(yǎng)01目錄CONTENTS上游：核心零部件供應(yīng)鏈02中游：智能制造企業(yè)03下游：需求方人工智能下制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈從產(chǎn)業(yè)分工全局看，智能制造行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈細(xì)分可如圖6-3所示，上游為核心零部件供應(yīng)商，中游為智能制造企業(yè)，企業(yè)通過(guò)提供智能制造裝備與解決方案參與中游市場(chǎng)，下游則為需求方。智能制造行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上游：核心零部件供應(yīng)鏈1Part上游：核心零部件供應(yīng)鏈硬件層囊括傳統(tǒng)硬件與新興硬件，以鏡頭模組為代表的傳統(tǒng)硬件國(guó)產(chǎn)化率高，且供應(yīng)充足，而智能傳感器、高功率激光器等新興硬件國(guó)產(chǎn)化率有待提升。總體來(lái)說(shuō)，中國(guó)企業(yè)隨著產(chǎn)業(yè)升級(jí)和中國(guó)制造2025目標(biāo)推進(jìn)，在智能制造硬件與軟件領(lǐng)域，已取得一定競(jìng)爭(zhēng)力，但一些核心領(lǐng)域還需持續(xù)創(chuàng)新研發(fā)。上游——硬件層:智能傳感器、激光器上游——軟件層:研發(fā)設(shè)計(jì)類工業(yè)軟件、生產(chǎn)管控類工業(yè)軟件雖然目前市場(chǎng)以國(guó)際企業(yè)為主導(dǎo)，但中國(guó)廠商正開始陸續(xù)崛起，國(guó)電南瑞、寶信軟件與和利時(shí)搶占一定市場(chǎng)份額。但近十年以來(lái)，我國(guó)制造業(yè)在CAD、CAE、CAM等主流設(shè)計(jì)工具方向已涌現(xiàn)一批創(chuàng)新企業(yè)，如武漢科技大學(xué)的3UCS工業(yè)軟件、中望軟件和蘇州浩辰的CAD軟件、北京精雕的CAM軟件。中游：智能制造企業(yè)2Part中游：智能制造企業(yè)智能制造設(shè)備與智能制造技術(shù)解決方案

智能制造企業(yè)初期受硬件成本、定制化需求等因素影響，毛利率偏低，但隨著智能制造滲透程度加深，毛利率將快速增長(zhǎng)。智能制造設(shè)備成本結(jié)構(gòu)，2020智能制造設(shè)備成本結(jié)構(gòu)智能制造設(shè)備中研發(fā)與硬件是主要成本支出，占比分別為50%與35%。中游智能制造設(shè)備成本與上游零部件供應(yīng)成本相關(guān)性較大。研發(fā)成本是中游企業(yè)重點(diǎn)支出。下游企業(yè)可通過(guò)直接購(gòu)買智能制造設(shè)備或成套技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)智能化轉(zhuǎn)型，一般比例5：5。智能制造設(shè)備成套技術(shù)解決方案研制成本高，效益見效慢，易對(duì)愿意長(zhǎng)線投入智能制造成套技術(shù)研制的企業(yè)產(chǎn)生技術(shù)壁壘。中國(guó)作為制造業(yè)新興，必然經(jīng)過(guò)技術(shù)積累，形成自己一套智能制造技術(shù)解決方案體系。下游：需求方3Part下游：需求方中國(guó)智能制造行業(yè)滲透率智能制造下游應(yīng)用領(lǐng)域分布中國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中，下游產(chǎn)業(yè)智能制造滲透率較高，整體呈現(xiàn)由下游逐漸向上游延伸的趨勢(shì)，中國(guó)智能制造總體滲透水平較低，滲透率提升空間大。下游企業(yè)更偏好于分析消費(fèi)者偏好與需求再對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行升級(jí)3C電子與汽車為代表的下游產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)化程度高，因此滲透率較大

中國(guó)智能制造目前總體滲透水平還不高，但隨著中國(guó)制造產(chǎn)業(yè)升級(jí)不斷深入，未來(lái)中國(guó)制造業(yè)智能化滲透率將快速擴(kuò)大，這也是中國(guó)制造2025的重大支撐目標(biāo)。智能制造下游應(yīng)用領(lǐng)域分布和行業(yè)所需自動(dòng)化設(shè)備數(shù)量及資產(chǎn)價(jià)格占比有較大關(guān)系。智能制造下游應(yīng)用領(lǐng)域分布和行業(yè)生產(chǎn)升級(jí)內(nèi)在需求有很大關(guān)系。隨著智能制造技術(shù)提升，智能制造設(shè)備成本下降后，機(jī)器人將在該領(lǐng)域大范圍推廣，智能制造在重工業(yè)中的應(yīng)用市場(chǎng)將存在較大上升空間。2、智能制造下游應(yīng)用領(lǐng)域分布下游：需求方

中國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中，下游產(chǎn)業(yè)智能制造滲透率較高，整體呈現(xiàn)由下游逐漸向上游延伸的趨勢(shì)，中國(guó)智能制造總體滲透水平較低，滲透率提升空間大。設(shè)備需求數(shù)量影響：智能制造下游應(yīng)用領(lǐng)域分布和行業(yè)所需自動(dòng)化設(shè)備數(shù)量及資產(chǎn)價(jià)格占比有較大關(guān)系。

以汽車與3C電子為例：其智能制造下游行業(yè)對(duì)自動(dòng)化生產(chǎn)設(shè)備的需求量較高，其中汽車制造所需設(shè)備數(shù)與設(shè)備價(jià)格遠(yuǎn)高于3C電子產(chǎn)品，因此在智能制造下游應(yīng)用中汽車類市場(chǎng)份額占比高于滲透率更高的3C電子。智能制造下游應(yīng)用領(lǐng)域分布和行業(yè)生產(chǎn)升級(jí)內(nèi)在需求有很大關(guān)系。

例如，金屬冶煉與材料制造行業(yè)的用工需求較大，且工作環(huán)境較為惡劣，并存在較高事故風(fēng)險(xiǎn)。而工業(yè)機(jī)器人工作環(huán)境要求低，可在相對(duì)惡劣的工作環(huán)境下持續(xù)作業(yè)，引入工業(yè)機(jī)器人可降低工作過(guò)程中的事故率。

隨著智能制造技術(shù)提升，智能制造設(shè)備成本下降后，機(jī)器人將在該領(lǐng)域大范圍推廣，智能制造在重工業(yè)中的應(yīng)用市場(chǎng)將存在較大上升空間。感謝您的觀看！以上是

本節(jié)全部?jī)?nèi)容典型智能制造人工智能應(yīng)用場(chǎng)景人工智能應(yīng)用素養(yǎng)01目錄CONTENTS機(jī)器視覺檢測(cè)02加工過(guò)程控制優(yōu)化03裝配過(guò)程優(yōu)化04工廠運(yùn)行控制優(yōu)化機(jī)器視覺檢測(cè)機(jī)器視覺檢測(cè)典型智能制造人工智能應(yīng)用場(chǎng)景智能制造系統(tǒng)一般由智能裝備、智能控制、智能物流、制造執(zhí)行四個(gè)分系組成，它接收ERP的生產(chǎn)指令，能夠進(jìn)行優(yōu)化排產(chǎn)、資源分配、進(jìn)度、智能調(diào)度、設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)和監(jiān)控、過(guò)程質(zhì)量的監(jiān)控和分析、產(chǎn)品追溯、績(jī)效管理等。其中，智能化生產(chǎn)裝備和控制系統(tǒng)，可組成多條柔性生產(chǎn)系統(tǒng)、柔性制造單元、柔性生產(chǎn)線進(jìn)行產(chǎn)品的加工、裝配、優(yōu)化控制。在從生產(chǎn)任務(wù)下達(dá)到產(chǎn)品交付全過(guò)程的人、機(jī)、料、法、環(huán)的優(yōu)化管理和閉環(huán)控制，都包括在智能生產(chǎn)活動(dòng)之中，這其中人工智能在制造業(yè)的領(lǐng)域主要有以下應(yīng)用方向：機(jī)器視覺檢測(cè)、制造過(guò)程控制智能化、裝配過(guò)程自動(dòng)化、工廠運(yùn)行控制智能化。機(jī)器視覺檢測(cè)1Part機(jī)器視覺檢測(cè)機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷，通過(guò)視覺系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)品圖像攝取，同時(shí)將被攝取的目標(biāo)轉(zhuǎn)換為圖像信號(hào)傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，再將像素分布和亮度、顏色等信息轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)，圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。

和人眼相比，機(jī)器視覺具有效率快、精準(zhǔn)性高且永不知疲倦等顯著優(yōu)勢(shì)，因而被廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造的各個(gè)環(huán)節(jié)。機(jī)器視覺檢測(cè)應(yīng)用一

輪轂分類應(yīng)用背景介紹：輪轂（如圖所示）是汽車輪胎的重要支撐骨架，其根據(jù)直徑、寬度、成型方式、材料不同種類繁多。從制造的維度來(lái)看，不同的類型應(yīng)選擇不同加工路線、加工機(jī)床、刀具等。

應(yīng)用需求：

在自動(dòng)化生產(chǎn)線上要實(shí)現(xiàn)多品種輪轂的混流生產(chǎn)，首先要完成的就是輪轂類型的識(shí)別。這些任務(wù)早期都是由人工方式來(lái)完成，流水線周而復(fù)始，工人沒有片刻休息時(shí)間。在工作強(qiáng)度大、時(shí)間長(zhǎng)、長(zhǎng)期緊張的工作狀態(tài)下，工人容易感到疲倦，導(dǎo)致分類/分割工作的速度、穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性都無(wú)法保障。應(yīng)用需求分析：

目前一些前沿制造廠家已經(jīng)提出基于機(jī)器視覺的分類算法，他們根據(jù)實(shí)驗(yàn)選擇了五個(gè)特征：輪轂中心是否有孔洞、輪轂邊緣區(qū)域的孔數(shù)、輪轂半徑、輪轂面積，以及旋轉(zhuǎn)不變性，利用投票分類器對(duì)提取的特征進(jìn)行分類，與傳統(tǒng)方法相比能達(dá)到較好的效果。機(jī)器視覺檢測(cè)應(yīng)用二PCB缺陷檢測(cè)應(yīng)用背景介紹：印刷電路板（PCB，如圖1所示）是集成各種電子元器件的信息載體，在電子領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，其質(zhì)量直接影響到產(chǎn)品的性能。隨著電子制造業(yè)發(fā)展，電子產(chǎn)品趨于更輕、更小、更薄化，所以PCB的質(zhì)量如何將對(duì)電子產(chǎn)品能否長(zhǎng)期正?？煽抗ぷ鲙?lái)非常大的影響。應(yīng)用需求：

PCB缺陷檢測(cè)包括兩部分：外觀檢測(cè)和字符讀取檢測(cè)。

檢測(cè)PCB板字符碼（圖

2）形態(tài)是否符合標(biāo)準(zhǔn)，是否清晰無(wú)缺失，線條是否光滑無(wú)凸點(diǎn)，是否存在線體重合、重影、麻點(diǎn)、變形、色差、偏位、錯(cuò)印等缺陷，在工廠流水線上生產(chǎn)PCB板時(shí)，大多數(shù)生產(chǎn)廠商仍采用傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方式。但工人眼睛長(zhǎng)時(shí)間勞作，易疲勞進(jìn)而導(dǎo)致檢測(cè)的失誤，此外人工檢測(cè)效率低下、檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。印刷電路板（PCB）檢測(cè)PCB板字符碼機(jī)器視覺檢測(cè)應(yīng)用二PCB缺陷檢測(cè)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)情況分析：

相比國(guó)外，在PCB視覺缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)備（專有名詞：自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)設(shè)備，AOI）開發(fā)方面，我國(guó)起步較晚，但最近幾年也陸續(xù)出現(xiàn)一些優(yōu)秀的設(shè)備廠商，比如科測(cè)電子科技有限公司、?？低?、華為、廣州的鐳晨科技、東莞神州視覺等。國(guó)內(nèi)第一臺(tái)真正意義上的AOI檢測(cè)設(shè)備是東莞神州視覺的研發(fā)團(tuán)隊(duì)自主研究完成，此后在國(guó)內(nèi)，AOI檢測(cè)設(shè)備越來(lái)越多的被研發(fā)出來(lái)，打破了國(guó)外廠商在AOI市場(chǎng)的壟斷，降低了AOI檢測(cè)設(shè)備的成本，但對(duì)于AOI檢測(cè)設(shè)備頂尖的技術(shù)，國(guó)內(nèi)相較國(guó)外還是存在很大差距，對(duì)于一些特別復(fù)雜、精度要求極高的元器件還是無(wú)法檢測(cè)。

另外，在PCB基礎(chǔ)上進(jìn)行加工的一系列工藝流程稱為表面組裝技術(shù)(SMT)，電子元器件小型化、器件貼裝高密度化、器件管腳陣列復(fù)雜化和多樣化對(duì)現(xiàn)代SMT設(shè)備提出更高的要求。通過(guò)運(yùn)用機(jī)器視覺的定位、測(cè)量、檢測(cè)技術(shù)，能夠提升SMT設(shè)備的生產(chǎn)效率、提高貼裝精度高以及提升連續(xù)工。機(jī)器視覺檢測(cè)應(yīng)用三

藥品智能管理應(yīng)用背景介紹：

藥品的生產(chǎn)和加工過(guò)程是非常嚴(yán)格的，任何微小的差錯(cuò)都有可能造成嚴(yán)重的后果。通過(guò)機(jī)器視覺手段實(shí)現(xiàn)對(duì)藥品生產(chǎn)過(guò)程的質(zhì)量控制和管理控制，如對(duì)藥片外形、計(jì)數(shù)、包裝質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控，可以提升藥品質(zhì)量和包裝質(zhì)量，保障患者的生命安全。

在藥品的生產(chǎn)、包裝過(guò)程中，無(wú)論是泡罩包裝、液體灌裝，還是后段的壓蓋、貼標(biāo)、噴碼、裝盒都不允許有哪怕0.01%的缺陷存在。藥品在生產(chǎn)制造過(guò)程中的缺陷一般有以下6種情況：12包裝過(guò)程中，泡罩人工檢測(cè)易漏檢受干擾藥片刻字污漬缺陷，人工抽樣檢測(cè)效率低紗布外觀檢測(cè)機(jī)器視覺檢測(cè)應(yīng)用三

藥品智能管理3液體玻璃藥瓶破損檢測(cè)，人工穩(wěn)定性低4膠囊生產(chǎn)畸形等人工檢測(cè)易二次污染5無(wú)紡布常有蚊蟲、孔洞人工檢測(cè)漏檢率高6藥品說(shuō)明書文字檢測(cè)易受人工注意力集中影響各類缺陷以及各類缺陷的檢測(cè)結(jié)果（藥物外觀文字檢測(cè)，藥瓶外觀瑕疵檢測(cè)，膠囊合縫檢測(cè)，藥品外觀檢測(cè)）機(jī)器視覺檢測(cè)應(yīng)用四

產(chǎn)品表面質(zhì)量檢測(cè)應(yīng)用背景介紹：由于產(chǎn)品表面缺陷可直接通過(guò)視覺檢查，因此機(jī)器視覺在產(chǎn)品表面質(zhì)量檢測(cè)有大量應(yīng)用。一般機(jī)器視覺可以進(jìn)行基于產(chǎn)品表面品質(zhì)特征的檢查，通過(guò)機(jī)器視覺對(duì)產(chǎn)品表面凹陷、劃痕、裂紋以及磨損的檢查或?qū)Ρ砻婢?、粗糙度和紋理的檢測(cè)，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行有效的評(píng)估或分級(jí)。應(yīng)用案例分析：

以LCD面板生產(chǎn)商，深圳華星光電為例，檢驗(yàn)是整個(gè)LCD制造流程中保證產(chǎn)品質(zhì)量最關(guān)鍵的部分。要求訓(xùn)練有素的質(zhì)檢人員檢查每個(gè)LCD屏幕是否存在瑕疵，但仍有可能漏掉缺陷。同時(shí)培訓(xùn)一名經(jīng)驗(yàn)豐富的員工需要花費(fèi)大量時(shí)間和資源。如果未能在發(fā)給設(shè)備制造商前發(fā)現(xiàn)瑕疵，可能導(dǎo)致代價(jià)高昂的產(chǎn)品退貨和返工。

因此，華星光電引入了人工智能，使用IBMWatsonIoT

加速目視檢查流程，如圖所示檢測(cè)流程

。

機(jī)器視覺檢測(cè)應(yīng)用四

產(chǎn)品表面質(zhì)量檢測(cè)應(yīng)用案例AI自動(dòng)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)過(guò)程另外，VisualInsights不停地進(jìn)行學(xué)習(xí)。它持續(xù)地從檢驗(yàn)團(tuán)隊(duì)獲取反饋，檢驗(yàn)團(tuán)隊(duì)利用他們多年積累的專業(yè)知識(shí)檢查并評(píng)估它的自動(dòng)化分類。糾正信息以及來(lái)自車間的圖像隨后包含到AI模型的下次訓(xùn)練周期中，從而改善它檢測(cè)未來(lái)缺陷的能力。VisualInsights可以在數(shù)毫秒內(nèi)完成產(chǎn)品圖像分析，比操作人員快數(shù)千倍，從而縮短檢驗(yàn)交付周期。VisualInsights對(duì)它分類的每張圖像分配置信水平，從零(無(wú)匹配)到100%(完全匹配)不等。如果置信水平低于可接受的閾值，系統(tǒng)提示檢驗(yàn)人員檢查此項(xiàng)目并確定是否確實(shí)存在缺陷。加工過(guò)程控制優(yōu)化2Part加工過(guò)程控制優(yōu)化

智能制造裝備是指通過(guò)結(jié)合傳感、人工智能等技術(shù)，使得裝備能對(duì)本體和加工過(guò)程進(jìn)行自感知，對(duì)與裝備、加工狀態(tài)、工件和環(huán)境有關(guān)的信息進(jìn)行自分析，根據(jù)零件的設(shè)計(jì)要求與實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行自決策，依據(jù)決策指令進(jìn)行自執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)加工過(guò)程的“感知——分析——決策——執(zhí)行——反饋”的大閉環(huán)，保證產(chǎn)品的高效、高品質(zhì)及安全可靠加工。加工過(guò)程控制優(yōu)化應(yīng)用五

工況在線檢測(cè)中故障檢測(cè)案例應(yīng)用需求背景：

在制造加工中，有大量的工業(yè)機(jī)器人。如果其中一個(gè)機(jī)器人出現(xiàn)了故障，當(dāng)人感知到這個(gè)故障時(shí)，可能已經(jīng)造成大量的不合格品，從而帶來(lái)不小的損失。如果能在故障發(fā)生以前就檢知，則可以有效做出預(yù)防，減少損失。

基于人工智能和IoT技術(shù)，通過(guò)在工廠各個(gè)設(shè)備加裝傳感器，對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立設(shè)備故障的模型，則可以在故障發(fā)生前，對(duì)故障提前進(jìn)行預(yù)測(cè)，將可能發(fā)生故障的工件替換，從而保障設(shè)備的持續(xù)無(wú)故障運(yùn)行一般故障智能檢測(cè)和診斷信息流程總體來(lái)講，人工智能故障預(yù)測(cè)還處于試點(diǎn)階段，成熟運(yùn)用較少：（1）大部分傳統(tǒng)制造企業(yè)的設(shè)備沒有積累足夠的數(shù)據(jù)；（2）很多工業(yè)設(shè)備對(duì)可靠性的要求極高，即便機(jī)器預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率很高，依舊難以被接受。（3）投入產(chǎn)出比不高，很多人工智能預(yù)測(cè)功能應(yīng)用后，如果成功能減少5%的成本，但如果不成功反而可能帶來(lái)成本的增加裝配過(guò)程優(yōu)化3Part裝配過(guò)程優(yōu)化裝配過(guò)程控制優(yōu)化：指通過(guò)大數(shù)據(jù)、人工智能等方法，結(jié)合智能機(jī)器人、人機(jī)協(xié)同等新興技術(shù)，實(shí)現(xiàn)裝配過(guò)程的自動(dòng)化與智能化，從而提升裝配系統(tǒng)運(yùn)作效率，為企業(yè)創(chuàng)造新的價(jià)值。目前，在我國(guó)現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)中，機(jī)器視覺的應(yīng)用效率最高，裝配機(jī)器人對(duì)機(jī)器視覺系統(tǒng)有著更高的追求。裝配機(jī)器人的視覺系統(tǒng)通過(guò)與觸覺和力學(xué)等非視覺傳感器的協(xié)調(diào)配合，完成機(jī)器人對(duì)于待裝配工件的識(shí)別、定位及檢測(cè)功能，最終完成抓取、分揀、插入和擰緊等裝配動(dòng)作。裝配機(jī)器人在現(xiàn)代化生產(chǎn)加工過(guò)程中應(yīng)用越來(lái)越廣，在精度、速度以及柔韌性等方面都有著很高的要求。單純一套機(jī)械臂不能像人一樣對(duì)外部環(huán)境等的變化有快速的適應(yīng)能力和感知能力，工作場(chǎng)景單一可以通過(guò)在成熟機(jī)械臂系統(tǒng)中裝入多種傳感器件，來(lái)提高機(jī)器人對(duì)周邊環(huán)境的感知以及適應(yīng)能力視覺傳感系統(tǒng)和人工智能相關(guān)算法的引入最為重要。加工過(guò)程控制優(yōu)化應(yīng)用六

智能上料裝配工作應(yīng)用行業(yè)背景：汽車制造是自動(dòng)化程度最高的行業(yè)之一，但汽車主機(jī)廠、零部件廠超過(guò)一半的上下料和裝配工序都是人工在作業(yè)，工作強(qiáng)度大、重復(fù)性高、招工困難；且由于汽車零部件種類多達(dá)數(shù)千種、人工送料偏差導(dǎo)致來(lái)料不規(guī)整等問(wèn)題使得傳統(tǒng)自動(dòng)化無(wú)法應(yīng)對(duì)柔性化的生產(chǎn)模式，越來(lái)越多汽車主機(jī)廠及零部件廠商開始布局AI視覺智能上下料、裝配機(jī)器人。湖南視比特機(jī)器人面向汽車主機(jī)廠、汽車零部件廠的上下料、分揀、裝配等場(chǎng)景，研發(fā)了基于“AI+3D視覺”的機(jī)器人上料裝配工作站（SpeedLoader-M，如左圖），依托3D視覺高精度定位算法、3D視覺高精度糾偏算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多品類、無(wú)序來(lái)料的汽車零部件高精度定位抓取及高精度糾偏放置，在汽車全自動(dòng)柔性機(jī)器人生產(chǎn)線中該套系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)敏捷開發(fā)、快速部署。

加工過(guò)程控制優(yōu)化應(yīng)用七

裝配機(jī)器人視覺分揀應(yīng)用行業(yè)背景：裝配過(guò)程中有許多需要分揀的作業(yè)，若采用人工分揀，則速度緩慢且成本高，如果采用工業(yè)機(jī)器人，則可以大幅減低成本、提高速度。但是，一般需要分揀的零件是沒有整齊擺放的，機(jī)器人必須面對(duì)的是一個(gè)無(wú)序的環(huán)境，需要機(jī)器人本體的靈活度、機(jī)器視覺、軟件系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)實(shí)狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)算等多方面技術(shù)的融合，才能實(shí)現(xiàn)靈活的抓取，可謂困難重重。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)陸續(xù)出現(xiàn)了一些基于深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，解決機(jī)器人視覺分揀問(wèn)題的企業(yè)，如埃爾森、梅卡曼德、庫(kù)柏特、?？死锏谩⑶鹂萍嫉?，它們通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別出物體及其三維空間位置，指導(dǎo)機(jī)械臂進(jìn)行正確的抓取。埃爾森3D定位系統(tǒng)（如左圖）是國(guó)內(nèi)首家機(jī)器人3D視覺引導(dǎo)系統(tǒng)，針對(duì)散亂、無(wú)序堆放工件3D識(shí)別與定位，通過(guò)3D快速成像技術(shù)，對(duì)物體表面輪廓數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描，形成點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析處理，加以人工智能分析、機(jī)器人路徑自動(dòng)規(guī)劃、自動(dòng)防碰撞技術(shù)，計(jì)算出當(dāng)前工件的實(shí)時(shí)坐標(biāo)，并發(fā)送指令給機(jī)器人實(shí)現(xiàn)抓取定位的自動(dòng)完成。

工廠運(yùn)行控制優(yōu)化4Part工廠運(yùn)行控制優(yōu)化工廠運(yùn)行控制優(yōu)化是指利用智能傳感、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工廠運(yùn)行過(guò)程的自動(dòng)化和智能化，基本目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源的最優(yōu)配置、生產(chǎn)任務(wù)的實(shí)時(shí)調(diào)度、生產(chǎn)過(guò)程的精細(xì)管理等。其主要功能架構(gòu)包括智能設(shè)備層、智能傳感層、智能執(zhí)行層、智能決策層。工廠運(yùn)行控制優(yōu)化智能設(shè)備層主要包括各種類型的智能制造和輔助裝備，如智能機(jī)床、智能機(jī)器人、AGV/RGV、自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備等;智能傳感層主要實(shí)現(xiàn)工廠各種運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集和指令的下達(dá)，包括工廠內(nèi)有線/無(wú)線網(wǎng)絡(luò)、各種采集傳感器及系統(tǒng)、智能產(chǎn)線分布式控制系統(tǒng)等;智能執(zhí)行層主要包括三維虛擬車間建模與仿真、智能工藝規(guī)劃、智能調(diào)度、制造執(zhí)行系統(tǒng)等功能和模塊;智能決策層主要包括大數(shù)據(jù)分析、人工智能方法等決策分析平臺(tái)。工廠運(yùn)行控制優(yōu)化的主要關(guān)鍵技術(shù)包括智能動(dòng)態(tài)調(diào)度技術(shù)等。工廠運(yùn)行控制優(yōu)化應(yīng)用八

車間智能動(dòng)態(tài)調(diào)度技術(shù)車間調(diào)度作為智能生產(chǎn)的核心之一，是對(duì)將要進(jìn)入加工的零件在工藝、資源與環(huán)境約束下進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化，是生產(chǎn)準(zhǔn)備和具體實(shí)施的紐帶。然而，實(shí)際車間生產(chǎn)過(guò)程是一個(gè)永恒的動(dòng)態(tài)過(guò)程，不斷會(huì)發(fā)生各類動(dòng)態(tài)事件，如訂單數(shù)量/優(yōu)先級(jí)變化、工藝變化、資源變化(如機(jī)器維護(hù)/故障)等。動(dòng)態(tài)事件的發(fā)生會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)過(guò)程不同程度的癱瘓，極大地影響生產(chǎn)效率。國(guó)內(nèi)應(yīng)用案例：

目前中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所在車間智能調(diào)度方面取得新進(jìn)展，基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)訂單下可重構(gòu)車間對(duì)動(dòng)態(tài)生產(chǎn)調(diào)度和車間重構(gòu)的實(shí)時(shí)優(yōu)化和智能決策。由于車間調(diào)度問(wèn)題多屬于NP難問(wèn)題，傳統(tǒng)元啟發(fā)式算法只能在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求得近優(yōu)解。對(duì)大規(guī)模問(wèn)題，元啟發(fā)式算法的求解時(shí)間難以滿足動(dòng)態(tài)生產(chǎn)環(huán)境下實(shí)時(shí)決策的需求。小批量定制化的生產(chǎn)模式，要求車間滿足動(dòng)態(tài)可重構(gòu)。如何對(duì)可重構(gòu)車間的生產(chǎn)調(diào)度和車間重構(gòu)進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化和動(dòng)態(tài)協(xié)同是研究難點(diǎn)?？蒲腥藛T基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，將生產(chǎn)調(diào)度和車間重構(gòu)的決策過(guò)程建模為馬爾科夫決策過(guò)程，建立了調(diào)度和重構(gòu)系統(tǒng)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，設(shè)計(jì)了獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)、狀態(tài)空間和行為空間等。訓(xùn)練后，決策智能體在求解質(zhì)量和求解時(shí)間上取得了比2種元啟發(fā)式算法（迭代貪婪算法和遺傳算法）更優(yōu)的結(jié)果。智能體對(duì)單個(gè)工件的決策時(shí)間僅為1.47ms，可用于動(dòng)態(tài)生產(chǎn)環(huán)境下可重構(gòu)車間的實(shí)時(shí)優(yōu)化和智能決策。感謝您的觀看！以上是

本節(jié)全部?jī)?nèi)容人工智能助力下制造業(yè)領(lǐng)域面臨問(wèn)題與展望人工智能應(yīng)用素養(yǎng)01目錄CONTENTS人工智能助力下制造業(yè)領(lǐng)域面臨問(wèn)題02人工智能助力下制造業(yè)領(lǐng)域的展望人工智能助力下制造業(yè)領(lǐng)域面臨問(wèn)題

1、中國(guó)的十四五規(guī)劃這五年將是打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)的重要階段。以智能制造為契機(jī)推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，既是中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展的主攻方向，也是實(shí)現(xiàn)雙循環(huán)新發(fā)展格局的關(guān)鍵突破口。2、供應(yīng)鏈斷裂與智能制造數(shù)字轉(zhuǎn)型新冠疫情爆發(fā)以來(lái)，制造業(yè)企業(yè)大都經(jīng)歷了生產(chǎn)中斷、供應(yīng)鏈斷裂、復(fù)工復(fù)產(chǎn)的過(guò)程，老牌企業(yè)多年積累的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)有可能被顛覆，新生企業(yè)也有可能抓住機(jī)遇快速發(fā)展壯大，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局有望被重塑。加之全球貿(mào)易格局不穩(wěn)定，供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)加大，企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本上升而利潤(rùn)空間不斷受到擠壓，布局以智能制造驅(qū)動(dòng)的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為各大企業(yè)的重中之重。人工智能助力下制造業(yè)領(lǐng)域面臨問(wèn)題

缺乏頂層設(shè)計(jì)企業(yè)缺乏規(guī)劃和數(shù)字轉(zhuǎn)型目標(biāo)，因