24、机器学习在制造业的应用与发展

机器学习在制造业的应用与发展

1. 机器学习在加工过程中的应用

1.1 智能加工概述

当前正处于第四次工业革命，这是数字世界与物理世界的融合，为人工智能、机器人技术、3D 打印等众多领域的创新打开了大门。机器学习（ML）改变了这一时代人工智能的发展进程，带来了“智能加工”的新时代。智能加工通过网络物理系统集成机床，能够提高产品质量、增加产量、跟踪系统健康状况并优化设计和工艺参数。

与传统加工方法不同，智能加工是一种先进的制造工艺，可自动修改其参数，克服材料去除过程中的误差，如尺寸误差、弹性和热变形以及振动问题。通过集成机床、传感器、大数据、基于云的系统、基于仿真的设计和智能控制算法等各种系统，智能加工可以通过实时优化工艺参数来提高加工效率和产品质量。工件特性、机床参数、刀具和切削条件等都是影响最终产品质量的关键因素，同时，由于装卸和定位操作占据了一半以上的总工作时间，因此在这些操作中优化控制参数至关重要。

1.2 机器学习算法在加工过程中的具体应用

许多研究人员探讨了机器学习在各种制造业中的应用，以下是一些使用机器学习技术的加工过程示例：
|加工类型|目的|输入参数|算法|预处理|准确率|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|铣削|刀具破损检测|功率消耗数据和切削力|SVM, SVR| - |99.38%|
|铣削|刀具磨损预测|振动数据、切削力和声发射|RF|均值、标准差、中位数|99.20%|
|铣削|剩余使用寿命（RUL）和刀具磨损预测|振动数据、声发射和切削力|SVR|等距特征映射、小波包分解、主成分分析（PCA）|98.95%|
|铣削|刀具磨损监测|刀具图像|SVM 和 K - NN|轮廓描述符和图像形状|90.26%|
|铣削|表面粗糙度预测|进给速度、切削深度、主轴转速|SVM|数据归一化|86.50%|
|铣削|能耗预测|切削深度、进给速度、主轴转速、切削策略、刀具轴|高斯过程回归| - |高于 95%|
|铣削|能耗预测|进给速度、主轴转速、切削深度、刀具切削方向、刀具路径长度、切削策略|GPR（全局和集体）|高斯混合方法|98.66%（全局 GPR）|
|铣削|刀具状态监测|振动信号（来自加速度计）|前馈 BpNN、J48 决策树|快速傅里叶变换（FFT）、均值、标准差、峰度|95.40%（NN），94.30%（J48）|
|车削|加工参数预测|切削速度、进给速度和切削深度|ANN、SVR、多项式回归（PR）|正则化|92.48%（PR），93.15%（ANNs）|
|车削|参数优化和碳排放预测|进给速度、速度、切削深度|回归、MOTLBO|灰色关联分析（GRA）、响应面法（RSM）|高于 95%|
|车削|表面粗糙度预测|进给速度、速度、切削深度、振动、后刀面磨损|多元线性回归（MLR）|PCA 和均值、中位数、标准误差、峰度等|80.8%|
|车削|晶粒尺寸和显微硬度预测|进给速度、切削速度、刀具涂层状态、刀具刃口半径|RF、GA| - |96.5%|
|车削|刀具状态监测|振动信号|K - Star 分类器算法|基于相关性的属性子集选择，以及标准差和误差、方差、峰度等|78.69%|
|车削|刀具寿命估计|切削深度、速度、进给速度、温度|BpNN、回归分析方法| - |N/A|
|车削|模式识别和刀具磨损预测|刀具图像的白色像素、切削速度、加工时间、切削深度、进给速度|基于 DNA 的计算、级联前向 BpNN|二进制图像数据和图像处理|75.0%|
|车削|在线刀具寿命预测|来自声音、振动和切削力传感器的六个信号特征|级联前向 NN、前馈 NN|小波特征提取|N/A|
|钻孔|几何轮廓和质量估计|切削力、推力力|数据逻辑分析| - |94.60%|
|镗削|颤振预测|切削深度、主轴转速、进给速度|SVM|离散小波变换方法|95.0%|
|磨削|表面形状峰谷（PV）和表面粗糙度（Ra）监测|声发射、振动、磨削力|IFSVR|快速傅里叶变换和识别模型|75.93%（PV），85.19%（Ra）|
|磨料水射流|表面粗糙度预测|材料厚度、切割速度、测量位置和磨料流量|极端 ML、ANN、GPR| - |96.65%|
|磨料水射流|表面粗糙度预测|水射流压力、横向速度、磨料流量和磨料粒度|SVM|GRA|99%|
|磨料水射流|表面粗糙度预测|离焦距离、水射流压力、横向速度、磨料流量和磨料粒度|前馈 BpNN、回归模型| - |96.99%（NN），99%（回归）|
|电化学放电加工（ECDM）、电化学加工（ECM）|参数优化以最大化 MRR 并最小化径向过切|电解质浓度、施加电压、电解质流速、电极间隙|TLBO| - |MRR 提高 18%|
|激光加工|预测激光切割微通道的输出、尺寸特性和表面质量|扫描速度、脉冲强度和脉冲频率|NN、决策树、KNN、线性回归| - |88.7%（NN），76.90%（决策树）|
|电火花加工（EDM）|参数优化以实现最大 MRR 和最小磨损率|脉冲开/关时间和脉冲电流|BpNN、粒子群优化、模拟退火、GA| - |N/A|
|电火花加工（EDM）|参数优化以实现最大 MRR 和 MRR 估计|间隙电压、电容、速度和进给速度|前馈 BpNN、GA| - |96.06%|
|电火花加工（EDM）|加工参数优化以最小化表面粗糙度和最大化 MRR|开时间、关时间和平均电流|GPR、NSGA - II| - |N/A|
|电火花加工（EDM）|加工参数优化以最小化表面粗糙度和最大化 MRR|开/关时间、切割半径、线进给、电压、电弧开/关时间、水流|GRA| - |N/A|

从这些案例可以看出，过去十年中关于机器学习在加工过程中的案例研究不断涌现，这表明机器学习领域正在积极研究中。整合机器学习算法在加工过程中具有提高制造效率和产品质量的巨大潜力。同时，研究强调了特征提取技术对于提高机器学习算法准确性的重要性，但仍需要更多研究来验证算法的性能并与实验数据进行比较。

2. 机器学习在制造业的应用范围和未来方向

2.1 机器学习在制造业的主要应用领域

2.1.1 预测性维护

机器学习算法可以评估来自传感器和其他来源的大量数据，预测设备何时可能发生故障，使制造商能够主动安排维护。这可以减少停机时间、提高效率并为制造商节省成本。

2.1.2 质量控制

通过分析图像和识别产品缺陷，机器学习可以自动化质量控制过程，帮助制造商提高产品质量，降低召回或退货的风险，节省时间和金钱。

2.1.3 供应链管理

通过分析供应商绩效、需求和库存水平，机器学习可以优化供应链流程，使制造商能够做出更明智的采购和物流决策，减少浪费并提高效率。

2.1.4 新型制造方式

如 3D 打印，机器学习算法可用于设计和优化零件及原型，减少设计和生产时间，改进制造过程。

2.2 机器学习在制造业的未来前景

随着技术的进步，制造商可以收集和分析更多的数据，从而实现更准确的预测和更好的决策。机器学习工具和平台也将变得更加易用和经济实惠。机器学习有望通过提高效率、降低成本和改善产品质量来彻底改变制造业。制造商投资机器学习将在未来几年获得收益，但要充分实现人工智能和机器学习的好处，制造商必须投资基础设施、数据分析和人才，同时还要关注数据隐私和安全以及监管和道德考量。

2.3 机器学习在制造业应用的优势

2.3.1 处理高维数据

机器学习技术能够处理高维数据，从大型、动态和复杂的数据集中提取隐含关系，尤其是在复杂制造场景中，对于提升质量控制具有显著潜力。不过，并非所有算法都适用于高维数据，例如 SVM 和分布式分层决策树等算法在处理高维数据方面表现更优。

2.3.2 自动学习和适应能力

制造系统具有一定的复杂性、不确定性和动态性，机器学习算法可以从这些动态系统中自动学习并适应不断变化的环境，其适应速度通常比传统技术更快。机器学习可以从现有数据集中发现模式，为预测系统未来行为提供基础，这些新信息可以帮助过程决策者做出决策或自动优化系统。

2.4 机器学习在制造业应用的挑战

2.4.1 数据获取难题

在制造业中，获取相关数据是一个巨大的挑战。生产数据的质量、数量和结构会显著影响机器学习算法的性能。数据收集可能面临诸多困难，如高维数据可能包含冗余和不必要的信息，阻碍学习算法的系统性能。由于安全问题或操作过程中缺乏数据捕获，大多数制造业研究在获取数据方面通常面临困难。尽管机器学习能够以比传统技术更少的数据获得知识并产生更好的结果，但一些与数据相关的因素可能会阻碍其有效实施，因此理解数据对于人工智能应用至关重要。

2.4.2 数据预处理要求高

一旦获得可用于机器学习应用的数据，预处理通常是必要的，它会对结果产生重大影响。数据归一化和过滤是两种常见的预处理任务，可由标准化工具支持。检查可能影响特定算法训练的不规则训练数据也很重要。在制造业实践中，数据集中缺失或无法访问的数据点是一个常见问题，这些“缺失值”会阻碍机器学习系统的实施。

2.4.3 算法选择困难

选择合适的机器学习技术和算法是一个日益重要的挑战。不同的问题有不同的要求，这强调了拥有独特优势和局限性的专门算法的必要性。由于从业者和学者对机器学习在制造业应用领域的兴趣增加，现在有许多机器学习算法及其变体可供选择。此外，结合多种算法的“混合方法”正在普及，这增加了复杂性，但能提供比单一算法更好的结果。

2.4.4 缺乏客观评估

尽管许多研究表明机器学习方法在特定问题上的有效应用，但由于缺乏公开可用的测试数据，通常难以对结果进行公正和中立的评估，从而阻碍了最终评估。目前选择合适机器学习算法的步骤如下：
1. 分析可用数据及其描述，根据标记数据、未标记数据或专家知识的可用性，确定应使用监督、无监督还是强化学习方法。
2. 评估现有算法对研究问题的普遍适用性，包括它们处理高维数据、结构、数据类型以及可用于训练和评估的数据量的能力。
3. 探索算法在其他领域类似问题上的先前应用，以确定合适的算法。

目前，由于标记数据的可用性，监督算法在制造业中较为普遍。然而，随着数据可用性的增加，无监督方法（包括强化学习）在未来可能会变得更加重要。由于大数据的发展，结合各种机器学习技术优势的混合方法已经出现并受到更多关注。机器学习作为智能制造的有效工具，其重要性预计在未来几年将不断增长，但该领域的进展依赖于计算机科学、统计学、工业工程、数学以及机械和电气工程等多个领域的跨学科合作。

下面是一个简单的流程图，展示了选择合适机器学习算法的过程：

graph LR
    A[分析可用数据] --> B{数据类型}
    B -- 标记数据 --> C[考虑监督算法]
    B -- 未标记数据 --> D[考虑无监督算法]
    B -- 专家知识 --> E[考虑强化学习]
    C --> F[评估算法适用性]
    D --> F
    E --> F
    F --> G[探索类似问题应用]
    G --> H[确定合适算法]

综上所述，机器学习在制造业的应用前景广阔，但也面临着诸多挑战。制造商需要充分认识到这些挑战，并积极采取措施加以应对，以充分发挥机器学习的优势，推动制造业的创新和发展。

3. 机器学习在制造业的未来发展与应对策略

3.1 未来发展趋势

随着技术的不断进步，机器学习在制造业的应用将呈现出以下几个明显的发展趋势：

3.1.1 数据驱动的深度融合

未来，制造业将产生更多的数据，机器学习将能够更深度地融合这些数据。传感器、物联网设备等将持续产生海量数据，机器学习算法可以实时分析这些数据，实现对生产过程的实时监控和优化。例如，在生产线上，通过对设备运行数据的实时分析，及时调整生产参数，提高生产效率和产品质量。

3.1.2 跨领域融合创新

机器学习将与其他先进技术如人工智能、物联网、大数据等进行更紧密的跨领域融合。例如，结合物联网技术实现设备的远程监控和智能控制；与大数据技术结合，挖掘更多有价值的信息。这种跨领域融合将创造出更多创新的应用场景，推动制造业向智能化、自动化方向发展。

3.1.3 个性化定制生产

消费者对产品的个性化需求日益增长，机器学习可以帮助制造商实现个性化定制生产。通过分析消费者的需求数据，机器学习算法可以为每个客户定制独特的产品设计和生产方案，提高客户满意度和市场竞争力。

3.2 应对策略

为了更好地应对机器学习在制造业应用中面临的挑战，制造商可以采取以下策略：

3.2.1 加强数据管理

建立完善的数据管理体系，确保数据的质量、安全性和可用性。这包括数据的收集、存储、处理和分析等环节。例如，采用数据清洗技术去除数据中的噪声和冗余信息；建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失。

3.2.2 培养专业人才

机器学习的应用需要专业的人才，制造商应加强对员工的培训，提高他们的数据分析和机器学习技能。同时，吸引外部专业人才加入，建立一支高素质的研发团队。

3.2.3 开展跨学科合作

由于机器学习在制造业的应用涉及多个领域，制造商应积极开展跨学科合作。与高校、科研机构等合作，共同开展研究项目，共享资源和技术，加速机器学习在制造业的应用和推广。

3.2.4 持续创新与实践

机器学习技术发展迅速，制造商应保持持续创新的精神，不断尝试新的算法和应用场景。通过实践不断优化机器学习模型，提高其在实际生产中的应用效果。

3.3 总结与展望

机器学习在制造业的应用已经取得了显著的成果，并且具有巨大的发展潜力。通过预测性维护、质量控制、供应链管理等多个方面的应用，机器学习可以帮助制造商提高效率、降低成本、提升产品质量。然而，在应用过程中也面临着数据获取、算法选择等诸多挑战。

未来，随着技术的不断进步和跨领域融合的深入，机器学习将在制造业发挥更加重要的作用。制造商应积极应对挑战，采取有效的策略，充分发挥机器学习的优势，推动制造业向智能化、绿色化、可持续化方向发展。相信在不久的将来，机器学习将成为制造业转型升级的核心驱动力，为制造业带来新的发展机遇和竞争优势。

以下是一个表格，总结了机器学习在制造业的应用优势、挑战及应对策略：
|方面|具体内容|
| ---- | ---- |
|应用优势|处理高维数据、自动学习和适应能力、提高制造效率和产品质量等|
|面临挑战|数据获取难题、数据预处理要求高、算法选择困难、缺乏客观评估等|
|应对策略|加强数据管理、培养专业人才、开展跨学科合作、持续创新与实践等|

下面是一个 mermaid 流程图，展示了制造商应对机器学习应用挑战的策略流程：

graph LR
    A[识别挑战] --> B{挑战类型}
    B -- 数据问题 --> C[加强数据管理]
    B -- 人才问题 --> D[培养专业人才]
    B -- 技术融合问题 --> E[开展跨学科合作]
    B -- 创新应用问题 --> F[持续创新与实践]
    C --> G[提升应用效果]
    D --> G
    E --> G
    F --> G

总之，机器学习在制造业的应用是一个充满机遇和挑战的领域。制造商需要充分认识到其重要性，积极采取措施应对挑战，以实现制造业的可持续发展和转型升级。