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文/宋硕·中车齐齐哈尔车辆有限公司
当代的科学技能日月牙异，中国已经加快了智能技能向商业转化的过程，天下也在关注着中国智能制造、聪慧家居等智能技能的推广和创新。在银行业已经逐步采取带有AI语音勾引功能的无人值守终端机进行业务办理；在电话通信方面也在考试测验采取AI技能，人们已经能够常常接到AI语音推销商品、办理电话通信业务和查询做事等；在教诲领域，国家故意识地将Python编程纳入到打算机技能中，倡导学生与AI进行互动式编程，从娃娃抓起，让孩子适应聪慧技能运用。可以说，中国未来的百姓生活和事情中到处会有AI技能的身影，AI技能将会成为中国社会的标志融入在人们周围。以是，很有必要将AI技能运用到工业制造中来。
目前，数控加工霸占着工业加工的主流，实在钣金制造运用在铆焊行业的下料工序中也有很大比例。就拿构造件制造举例，紧张是将板材分离成须要的形态再组焊成所须要的构造，而板材目前大都因此重型钢卷形式存在，须要经由开平、剪切、校平、切割、压形等工序加工成钣金件，再经由工艺装备进行组对焊接来完玉成部制造过程。传统的工艺流程是通过人工利用天车进行工序间搬运和生产，常常因短缺方案造成料件搬运混乱。在组织中，因职员配置不当而影响生产效率的事情也时有发生。采取生产线进行生产虽然可以避免很多问题，但由于生产线生产产品单一，不利于产品的随意转换，以是以设备为核心，灵巧多变的AI智能管控就显得急迫起来。
AI的管理掌控功能设计
首先，AI须要订单剖析功能，还须要对零件信息有自动读取和主动方案生产流程的能力。先剖析订单信息，将订单对应的设计图和工艺制造方案调取出来，再根据交货韶光进行生产流程方案，并准备原材料采购等前端流程，待订金或担保金到位后，全面启动流程。比如，得到在某一韶光段生产一种产品，AI须要自主调用对应设计图纸信息并调取工艺制造方案，剖析现场正在生产的工艺流程，准备工艺流程切入或合并，并根据图纸启动原材料库存清点，对库存不敷的原材料提出采购，并监控采购情形，还要对现有库存的位置信息进行整理，方案工艺路线和生产周期，对存在的问题进行反馈并给出历史上附近问题的办理方法。
其次，AI必须有工艺平面布局和物流方案功能。在生产车间的浩瀚生产设备和赞助设备中合理搭配出须要利用的设备，并遵照五条原则：①工艺线路最短；②设备资源投入最少；③赞助设备最少；④只管即便无中间工序库存；⑤风、水、电、气等公共赞助资源投入最低。以这些原则去布局和方案，对付人工来说是非常弘大的事情量，而且还要对现场非常理解，而AI的上风便是处理这些繁重打算事情并得出最优方案。
再次，AI必须有判断每个零部件当前状态的能力。类似于人工作业的一种状态，人在作业时可以实时确定自身的事情状态，可以理解成AI始终能够吸收到持续的所在状态信息，也可以大略理解成GPS导航实时状态。
末了，生产缺点信息剖析能力，可以根据实时信息进行快速调度。在无人化生产中，人为的失落误已经不存在，但设备的自身疲倦损伤，模具和刀具的自然破坏，原材料内应力的溘然开释，突发性的断水、断电、断气等事宜依旧难以避免，这都须要AI根据实际情形做出快速的相应和处理。
AI的“觉得”和“视觉”
AI须要数据采集后进行数据处理，目前紧张配置的数据采集设备是传感器和图形采集器，如图1所示。传感器就相称于AI的“觉得”，图形采集器就相称于AI的“视觉”。
图1 工业级识别设备
传感器目前比较适宜利用的较多，有实体打仗的、电磁感应的、光学感应的等等，根据利用园地和生产环境的不同该当选择不同的传感器，比如在环境整洁、温度稳定、无明显振动等生产作业环境可以优先选用光学传感器，如激光测距类的，这是由于目前光学传感器对环境哀求高、自身精度也高，适宜在这种生产环境中作业；在推送板材时可以利用力量传感器；在周期运动部位利用电磁感应传感器等等。
图形采集器目前紧张考虑到繁芜的图像对AI的事情负荷过大，背后的处理设备可能须要光脑类打算机，而且程序代码体例也困难，以是并不适用于目前的工业体系。条形码和二维码的涌现，使AI的图形数据得到了简化。钣金制造中常用的二维码如图2所示，我们可以将二维码里的数据当成一个整体进行处理，也可以将其分解成详细信息进行处理，比如当AI系统第四次吸收到该二维码数据时，可以剖断零部件在第四道工序的钣金生产中，也可以知道零件的长度、宽度等信息，可以驱动推动装置根据长度和宽度值将其推送到定位工位处，再驱动机械手到该处夹住零件。当然，对图像进行较繁芜剖析识别的智能AI技能在淘宝、拼多多、百度等软件中已经运用的不错，在工业生产流程中也可以有选择性地利用。
图2 二维码
AI的紧张触发数据点
AI在生产管理时与人工生产有一个共同点，便是在生产作业时，须要实时理解生产制造情形。比如，人工在进行板材分离作业时，从拿起板材到推入设备，再到成品推出来，全体过程都要受到监控，包括手部的打仗（用手推料进设备），眼睛的不雅观看（看着板材分开手后在设备中的状态），耳朵听见（设备将板材完备隐瞒住但有分离的声音）。
AI技能实际上也须要同样的状态，须要有完全的触发数据点。比如，收到零件到达工位指定位置的旗子暗记，夹钳过来夹取该零件，这里须要力量传感器、限位器或位置传感器合营，担保AI系统可以实时知道零件的状态，当吸收到位置传感器的旗子暗记且力量传感器的力量连忙增大时，AI就可以通过逻辑判断出板材已经推送到位了，图形采集器根据设计图的二维码位置采集二维码，数据点受到触发，剖断可以进行机器手作业了。当然，后面还有许多问题，比如机器手如何抓取到零件重心上，实在可以由AI调取图纸进行重心打算，再通过固定挡位的坐标打算出重心的坐标，并驱动机械手到该位置拾取零件，确保后续作业。在同一工序中，不同的零件都采取这种办法触发数据点，再根据不同的数据进行作业，实现了生产的多元化制造。
市场上主流的二维码是原昌宏（日本人）开拓的QR Code，它的免费开放，又在中国得到了广泛的推广运用，可以说是简化数据流的一个有利契机。工业上，不适宜利用打印的二维码，由于在推送加工时极易破坏，以是，“点式”二维码在工业推广上就有了用武之地，如图3所示，可以通过气动磕打机、激光蚀刻机等赞助设备，根据图纸位置，加工到零件表面，这就可以担保生产过程中数据触发点的稳定。
图3 “点式”二维码
AI的流程管理
AI管理系统如图4所示，系统的构架是打算机程序开拓的核心，它包括很多方面，比如订单的管理、工艺方案的匹配、生产订单的实行、设备的驱动、物流等等。要以外部订单为出发点、生产订单为主线、设备驱动为核心、数据采集为保障，进行全流程管控。这里的AI程序须要通过测试、数据采集、数据剖析、信息反馈、自主学习等不断完善。AI系统能够真正利用到实际生产中去还有很长的路要走，但数据流互动，AI自主学习、自主完善是一个必经的过程，谁率前辈行运用谁就会抢占市场先机。
图4 AI管理系统图
结束语
智能制造技能是未来社会发展的方向，它可以降落职员的体力劳动量，提高生产效率，减少人为丢失。在产品生产的全过程里，利用AI的智能这一属性，使生产变得多元化，不再像传统的自动化生产线的单生平产，可以说是更适应未来社会按需生产、高效生产的须要，一定会带来更快的发展。
——摘自《钣金与制作》2022年第12期