工业自动化与人工智能的融合及其前景.docx

工业自动化与人工智能的融合及其前景

工业自动化与人工智能的融合及其前景

随着技术的发展，工业自动化和人工智能已经成为了工业领域的重要内容。然而，这两个技术都有自身的局限性。为了充分发挥它们的优势并在工业应用中取得更好的效果，两者应该进行合理地融合。

工业自动化与人工智能的融合

工业自动化和人工智能的融合可以完美地结合，从而能够更好地利用自动化系统的应用并减少人工错误。两者的具体融合情形如下：

1.自动控制和机器学习的应用

在传统的自动化控制系统中，参数通常是根据规则设计和设定的。但是，如果使用机器学习，系统将具有自我调整的能力。机器学习可以创建自学习系统，根据各种数据源独立调整参数，适应潜在的系统缺陷和变化。

2.机器视觉和数据分析的应用

通过使用机器视觉和数据分析的功能，可以自动检测故障并自行修复系统。机器视觉将提供更快的故障检测，也可以用作数据源进行数据分析和机器学习应用。

3.数据处理和人工智能的应用

大数据处理，特别是您可以清洗，标准化和预处理大数据集，并将其与适当的人工智能算法集成，可以为制造商赢得减少工作流程和生产时间的好处。

随着工业4.0和物联网等新技术的出现，融合工业自动化和人工智能的前景非常光明。这种融合将为工厂和生产商提供更好的自动化和可预测性，最终将增强其生产力和竞争力。此外，通过应用人工智能算法和机器学习，制造商将能够更好地处理数据和作出更好的决策，更好地控制系统，并提高生产效率。

华为CEO任正非曾经表述：“未来的5G网络需要以工业自动化为基础，结合人工智能和大数据技术，使得生产环节高度智能化。这是未来的基础”。这种说法说明了工业自动化和人工智能的关系。工业自动化意味着在制造业，能源，交通和建筑等各个领域中，使用数字，电子和计算机技术等自动工具来增加生产能力、减少人工及资源成本，确保产品质量等工作。而人工智能则是计算机科学领域的一个分支，其目的是开发能够执行像人类一样智能行为的计算机程序。这两者技术的结合，能够形成工业智能化，为生产和制造带来更多优势。

工业自动化和人工智能有共同点。他们都借助先进的控制技术和数据处理方法，提高效率，减少人工介入；他们还都依赖数据感应，因此需要更高的安全和保证数据的准确、干净、安全等必须掌握的基础能力。

以往的自动控制系统显然无法适应制造业的快速变化，加之复杂性和新时代商业模式的出现，决定了单一的技术或传统的方式已经开始失去意义。由此逐步发展出一种融合工业自动化和人工智能的新型工业智能化技术。

工业自动化技术主要包括传感器、制造执行系统、工作单元控制、信息集成与管理等等。而人工智能技术则可以通过模式识别、机器学习、大数据等方式和能力来实现。

自动控制和机器学习的应用

在传统的自动化控制系统中，参数通常是根据规则设计和设定的。但是，如果使用机器学习，系统将具有自我调整的能力。机器学习可以创建自学习系统，根据各种数据源独立调整参数，适应潜在的系统缺陷和变化。因此，机器学习的应用使得生产系统不再是机器根据给定的规则执行，而是这个神经网络通过向其发生器输入数据而学习的自主实体。

企业能够通过多个输入源，如传感器、软件、互联网、第三方数据等，来了解其生产！中的不同变量。通过模式识别和机器学习，系统将能够提供一些难以捕捉的数据关系，从而改进其生产过程和组织控制。机器学习还能够连续地分析生产数据，使得对未来的预测更加稳定和准确。这样一来，能够更快、更准确地发现问题，并提供最优的解决方案。

可将机器学习，结合到传感器控制单元中来加强对数据的感应。例如，在包装生产线中，通过监控包装上的瑕疵和缺陷，我们可以以超越人力的速度和准确率发现问题，并实现主动修复或维护。

机器视觉和数据分析的应用

通过使用机器视觉和数据分析的功能，可以自动检测故障并自行修复系统。机器视觉将提供更快的故障检测，也可以用作数据源进行数据分析和机器学习应用。使用机器视觉对实时图像进行处理的方法可以帮助工厂自动检测系统轮廓下的物体，比如说在自动化生产中识别不合格品。而针对数据分析也可以使用传感器和计算机联网，构建一套完美的信息系统基础架构，应用算法进行数据分析和处理。在生产流程中，自动分析输入图像数据的阴影和质地促进了生产效率的提高和生产精度的提升。

数据处理和人工智能的应用

大数据处理，特别是你可以清洗，标准化和预处理大数据集，并将其与适当的人工智能算法集成，可以为制造商赢得减少工作流程和生产时间的好处。基于大数据的智能应用可以集合公司在外部生产环境下所谓的社交媒体(Facebook、Twitter、LinkedIn和Instagram)，或者利用机器学习技术预测固定时间内人工干预的机率。

人工智能的应用一般包括深度学习、神经网络等方式。这些机器之间的协作和互动有助于实现系统自主化运行，提高生产效率，减少生产成本