摘要：伴随科技的迅猛发展，我国人工智能与工业融合成果不断涌现，加速迈进数字化时代。在此趋势下，人工智能技术成为各界研究焦点。随着技术成熟，企业将其广泛应用于产品创新，成效显著。面对智能技术与机械产品的高速迭代，人工智能成为满足工业发展需求的核心路径，展现出巨大发展潜力。本文将深入探究其在机械设计及自动化领域的应用。

关键词：人工智能；机械；应用

在数字化和智能化快速发展的影响和推动下，人工智能技术成为了现阶段企业生产的核心驱动力。通过促进人工智能技术与产业发展间的融合能够更好的推动我国制造业实现跨越式发展。文章对人工智能技术在机械设计及自动化中的应用展开研究，相关人员以本文为参考提高人工智能技术的应用水平，能够在加速产业技术革新的同时提高我国制造业的市场竞争力。

一、人工智能技术应用于机械设计及自动化中的优势

（一）提高生产效率

在制造系统中，作业系统和流程的复杂程度大大增加了协作工作的困难程度。由于制造过程中涉及到多个工种和多台设备的相互协作，因此除了要求员工具有较强的专业知识外，还要求员工之间要开展有效交流以保证作业的标准化和一致性。但是，受员工技术水平和工作经验差异的影响，在现实的生产过程中往往存在着信息传递不畅、协同效率不高的问题，从而造成了整个生产过程的停滞，降低生产效率。人工智能的出现为解决这个问题开辟了一条新的道路。通过建立智能化的决策模型和自动控制系统实现对复杂生产过程的系统优化。一方面，通过算法简化冗余链路，实现智能制造路线规划，提高资源分配效率。同时，通过实时数据的监控和分析实现工艺的动态调整，保证各个环节的精确连接。

（二）提高产品质量

随着人民生活水平的不断提高，人们对工业品质量的要求也越来越高。在当今的市场竞争中，只有具有优异的质量和完善的功能才能从竞争中脱颖而出，获得市场的认同。在质检过程中，将人工智能技术与质检工作进行深入融合，通过对数据进行处理和分析，能够有效提高检验效率和准确性，从而保证产品的质量符合行业标准。对制造企业来说，产品质量是其存在和发展的关键。如果在交货过程中出现缺陷不但会对公司的品牌形象造成很大影响，而且还会导致顾客流失，从而影响企业的市场竞争力。通过智能图像识别和故障诊断算法等创新方法，人工智能可以对整个生产过程进行实时的质量监测，对潜在的质量风险进行检测和处理，从而提高企业的质量控制水平。

二、人工智能技术在机械设计及自动化中的应用

（一）智能自主绘图

人工智能在机械设计和自动控制中的应用越来越广泛，其中最典型的就是智能自动制图。在传统的机器设计过程中，依靠手工绘制图纸这种方法不但效率低下，而且容易受到人为干扰而出现错误。而人工智能则是利用了其强大的计算能力和深度学习能力，可以对一些复杂的设计数据进行快速处理。在工程实践中，该系统可以根据设计者所设定的参数和需求自动绘制出准确的机械图。通过大量的实例学习使其能够准确把握各种机构的绘制规律和规范，从而使其在绘制时的尺寸标注和结构布局更加自动化和标准化。同时，结合图像识别和分析技术实现对所生成的图形的智能化检验，并对其存在的问题和缺陷进行检测，从而为设计者提出优化方案。该方法能够有效提高绘制效率和质量，促进机械设计向智能化和高效率方向发展。

（二）生产计划转型

在传统生产决策模式下，因缺乏对市场变化的预测能力造成了产能配置不平衡和资源利用率低的问题，从而影响了行业效率。人工智能的出现为解决上述问题开辟了一条新的途径。本项目拟采用大数据分析和机器学习等方法深入挖掘市场需求信息，对产业发展趋势进行准确预测，为企业的生产调度决策提供科学依据。一方面，通过对市场供需、竞争对手动态等多个维度的数据进行分析，构建市场走势预测模型，辅助决策者掌握产业发展的走向；同时，通过实时监控和分析生产数据对生产计划进行动态调整，保证产能分配符合市场需要。同时，人工智能还可以帮助决策者对各种生产计划的执行情况进行仿真，从而实现对资源的最优配置，减少企业的风险。本项目提出一种基于智能技术的智能生产规划模型，在解决规划和市场脱节的同时促进了机械制造业由经验驱动到数据驱动的转变，极大地提高了企业的生产效率和资源使用效率，为产业的高质量发展提供了新的动力。

（三）故障问题诊断

机械设计制造和自动作业是一个涉及多学科知识和多个环节协同工作的复杂系统工程，其建模、方案论证等都涉及到大量的数据处理和信息交互。目前，基于变压器和传感器等硬件设备的故障诊断方法，主要依靠人工探测和经验来进行故障定位，存在着效率低、误判率高等问题。人工智能以其在数据处理和智能分析方面的优势，给机器设备的故障诊断带来了一场革命。在此基础上，提出一种基于机器学习的故障诊断方法，实现对振动、温度、电流等多源信息的在线监测，并对其进行模式识别和特征提取，实现对设备的异常工况的准确识别。在此基础上，本项目提出一种基于深度学习的故障诊断方法，实现对设备失效的快速响应，并通过深度学习方法深入挖掘故障的特征，并通过历史数据仿真故障的发生发展过程，实现对故障的实时诊断和求解。同时，通过构建故障预报模型，预测设备的潜在故障，并预先制订维修计划，使其由被动维护变为主动维护。

（四）运用人工智能技术进行安全管理

在机械设计制造与自动化生产体系中，安全管理是维系生产活动有序开展、保障人员设备安全的关键环节。传统安全管理模式主要依靠人工巡查与事后处置，受制于人力有限、经验差异及环境干扰，难以实现对复杂生产场景的全方位覆盖，易造成安全隐患漏检与响应滞后。而人工智能技术深度融入安全管理流程后，构建起智能化、动态化的新型安全管控体系。基于深度学习算法的智能分析系统，能够实时采集生产线上的温湿度、压力、振动等多源异构数据，通过模式识别与特征提取，精准捕捉设备运行的异常状态。系统通过对历史安全事故案例的深度学习，建立风险预测模型，提前预判潜在安全隐患，并自动生成风险预警等级。同时，利用大数据分析技术，总结事故发生规律，为企业制定针对性的安全防范策略，推动安全管理从被动应对转向主动预防。在生产现场，智能监控网络通过传感器与物联网设备实现数据实时传输，人工智能平台对采集数据进行智能分析，一旦检测到异常工况，立即触发警报机制，并结合知识库给出应急处理方案。

总结

人工智能技术在机械设计及自动化中发挥着重要作用，既能够促进生产效率的提高，又能促进产品质量的提升。相关人员在开展工作时要利用人工智能技术完成智能绘图，推动生产计划转型，进行故障问题诊断，并借助人工智能技术实现安全管理。由此可见，将人工智能化技术应用于机机械设计及自动化生产中能够促进我国传统生产模式向智能化转变，进而推动制造业可持续发展目标的实现。

参考文献：

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