人工智慧 推動「智能製造裝備」的發展-淺談

業界認為支撐智能製造的三大技術是：機器人、智能裝備以及3D列印。從技術的根本上來說，以上三類只是智能製造裝備的不同表現形式。筆者認為，智能製造裝備的三要素如下：多技術檢測調校一體化、MES系統互聯化、人工智慧化。

傳統的製造裝備一般是通過PLC（可編程邏輯控制器）/專用控制器和FCS（現場控制匯流排）/DSC（集散控制系統）等技術構建的設備系統。

現代智能製造裝備不僅具有目前先進位造裝備的功能，還應有：

1.多檢測調校技術，並且能夠做到現場多數據融合、智能分析和模型升級等（現場人工智慧）；

2.MES、ERP、CRM等多種系統的數據融合、智能分析和模型升級等（應用人工智慧）；

3.MES系統互聯化，設備能將應用智能和現場智能互連，並可迭代現場人工智慧模型、參數等。

從上面 可以看出，智能製造裝備分為現場人工智慧、應用人工智慧兩大塊，這兩塊是相互聯繫、相互影響的。由於應用的多樣性，應用人工的行業化趨勢明顯，複雜度高，故本文只討論現場人工智慧。

舉個例子，如汽車LED大燈模組的製造設備。

上圖是LED大燈的產品圖，那麼該產品的分解圖如下：

如圖所示，該產品是一個集成了電、光、風扇、塑料件和金屬件的車載產品。那麼該產品的驗收規範除了常規的功能、性能標準外，還包含溫度、濕度、振動等可靠性測試標準。

那麼問題來了，任何產品經過檢測都有2種結果，合格和不合格。合格品沒有問題，不合格品中分小部分不合格，大部分不合格和全部不合格。其中小部分不合格的產品往往佔據多數，這些產品往往是一項或者少許的幾項臨界或者不合格。

傳統的設備只能檢測合格和不合格，但對不合格品沒有調校的模型和手段，而帶有現場人工智慧的智能製造裝備彌補了這個空白。

智能製造裝備中的全溫度檢測可以發現LED大燈模組中那個組件在不同的溫度測試中的表現，並發現和評估是否可以接受，替換不可接受的組件。超聲波檢測可以發現金屬件中瑕疵，並判定，同時更換需要替換件。燈光檢測可以通過LED燈色溫變化及光斑範圍，調整LED驅動晶元的電流參數和模型，同時反饋大燈反光鏡面的調製範圍，從而反向推動鏡面的結構設計修改。濕度檢測可以發現表面處理工藝在不同環境下的問題，並推動工藝的改進。振動檢測可以發現材料在不同環境下的問題，並推動材料和結構設計的改進。

智能製造裝備的自身健康狀態檢測，也是其中重要的一環，智能裝備可以提醒設備工程師提前或延遲檢測設備中某幾項或全部項。

當然，以上只是一個簡單的例子。智能製造裝備只是人工智慧在生產中應用的一個場景；未來，人工智慧將如何融入、改變我們的生產、生活和社會中，我們將拭目以待。

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