人工智能背景下工业设计的应用和研究

人工智能背景下工业设计的应用和研究

1 楚珺  2 尹冠博  3 王爽

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摘要：

人工智能从诞生以来,就展现出了极强的应用领域.目前人工智能已经成为一门综合性学科,其涵盖了计算机科学,心理学及语言学等多门学科.工业设计则具有多个学科交叉性,强调在产品功能基础上,通过设计创新来满足人们的消费、产品、文化需求.将人工智能应用到工业设计中,一方面可以发挥人工智能在外观设计,色彩设计,人机交换等领域的优势,实现对设计流程的优化开发,另一方面,人工智能与设计师互为依托,在设计创新中互相借鉴,创造出更加符合人们需求的工业设计产品。

关键词：人工智能；工业设计；

1、引言

人工智能是以计算机为基础，运用机械设备取代传统的人工操作，根据设定好的程序和算法完成制造任务，智能制造是我国制造业发展的战略决策，实现对制造企业生产流程的动态化管理，打造智能生产线，更好的迎接新时代产业变革。将企业智能化水平作为评估企业发展潜力的重要指标，人工智能背景下大数据技术、云计算技术的应用，加强员工之间的有效沟通，在企业内部建立生态化制造系统。本文总结智能生产线和智能制造的主要特征，从智能制造技术和智能工厂两方面探究人工智能背景下智能制造技术的发展，基于第一代、第二代、第三代智能制造技术，分析智能制造的未来。

1、工业设计的稳定性

工业产品基本上是功能性的，因此产品在运作与使用里的稳定性至关重要。根据产品的稳定性，大家可以确定产品是不是好产品。另一方面，我们也可以考量产品是不是一个好的设计，质量是否良好。产品的稳定性不但根据设备的内部作用来评估，还通过机械设备的外观来评估。

2、工业设计的细节性

工厂一般应用工业产品，设计师很少与设备触碰，因此很难理解设备是怎样使用的，人机对换是否科学规范。因此，全部设计师都要进行现场市场调查，掌握硬件开发的态势，CMF细节和方位，如运用、人机交互和产品通用化设计构思。

3、工业设计的协调性

工业产品平衡是指机械外观设计和产品结构，机械功能的协调和对齐，大型工业外观应更为光滑，防止机械外观造成的沉重感。产品体积大，工具设备小，必须精确的审美和外观细节来突显产品的技术感，根据配对产品的外观和功能，完成更三维的视觉效果。

为了更好的满足市场发展需求，企业通过人工智能技术的融合建立智能制造生产线，拓展制造企业的发展规模，制造生产从单一化产品生产向多样化、多品类同时生产转变。信息技术、人工智能技术为智能制造的实现提供有利条件，我国制造行业呈现出信息化、智能化的发展趋势，运用大数据技术对生产过程、生产品类、生产量、生产结果进行全面记录。运用移动通信技术加强生产过程中各部门员工之间的沟通与联系，根据客户需求适当的调整生产内容，人工智能技术取代传统的人工生产操作，降低人为操作失误对企业带来的经济影响，加快生产速度，保证生产质量。将人工智能与信息技术进行有机结合，优化智能制造生产线，促进制造工艺和产品研发的高等级发展，建立信息管理系统调整产品服务模块，将人工智能技术融入到制造业产品设计、产品研发、产品生产、产品服务的多个阶段。

智能工厂这一概念的提出，是以工业4.0发展为基础，要求在整个制造生产的过程中通过机械设备与信息技术的有效融合，打造智能化生产线。企业需要加大资金投入力度，引进最先进的机械设备，在生产过程中形成科学的物质生成系统，利用虚拟现实技术实现对生产流程的全面管控。互联网技术的有效应用，让机械设备与信息系统之间的融合变得更加顺畅，智能制造技术的发展方向呈现出虚拟智能化的特点，智能工厂逐渐取代传统生产线的实体车间。通过网络技术对机械设备进行全面管控，机械运行与工作阶段不需要设置确定位置，只需要保证机械不存在运行故障，就能完成上级下达的生产指令，用机械设备代替人工操作，降低机械运输成本，保证生产效率，加快生产速度。智能工厂是全球化智能制造技术的发展趋势，要求机械设备具有更高的智能分析能力，在此基础上提出机械设备未来的人工智能发展方向。在大数据、云计算、移动通信等众多互联网技术的加持下，对人工智能技术进行有效应用，加强系统结构之间的信息共享，加工设备能够自动完成数据分析与计算，降低制造生产成本的投入。

从AI智能化发展视角来看，第一代智能制造的实现是将AI智能技术与传统制造技术进行有机结合，主要的智能行为是自动化完成符号推理，通过集成知识工程设计出多样化的软件系统，凭借机器人的视觉控制能力，复制与模仿技工们的操作技能，建立专家知识分析模型，智能机器能够自动化的完成小批量生产任务。随着制造技术和互联网技术的高速发展，智能制造面临着新的问题，需要在原有的智能基础上进一步研发，将分子生物学、信息技术融入到智能制造中，搭建全新的智能制造系统，能够自动完成图像识别。结合生产需求进行生产调度，实现对生产环节的在线监测，远程完成指令下达，自动化进行故障检测，全面提高系统运行的自动化和柔性化，在专家系统的支持下更好地服务于生产制造。专家系统在解决生产问题时，需要提前进行知识获取，占有一定的应用空间，人工智能的研究重点开始呈现出机器学习的发展方向，人工神经网络基础上搭建的深度学习模块，提出了新的智能制造技术研发方向。

将AI与制造技术进行有机结合，重新调整内部结构，建立集中化控制体系，分布式控制结构是第二代智能制造的主要特征。根据智能制造发展规划中的有关内容了解到，第二代智能制造是在信息技术的基础上，与制造工艺进行深度融合，将智能化服务融入到产品设计、生产制造、自动管理等多个方向，具有自动感知、自动学习、自动执行等多种功能。同样以物联网、计算机、大数据为基础，融入3D打印技术，形成动态化模拟体系，增强物理系统的感知能力与集成能力，实现与信息系统的有机融合，信息通信技术是系统之间关联与发展的关键。传感技术的支持下，生产制造中的物理资源能够与网络计算进行结合，形成无处不在的物联网结构，对生产制造的全过程进行自动化监管。计算机的存储能力和计算能力得到显著提升，云计算技术的应用加快了信息处理速度，实现生产制造资源的全面共享和合理分配，为智能制造技术的综合管理提供了更多可能。打造以云计算和信息通信为核心的智能制造模式，自动分析情感信息和社会信息，打造以人为中心的预测式制造工艺和主动式制造工艺。随着物联网概念在生产制造过程中的应用，提出了智能工厂发展理念，运用情景感知技术打造制造工厂，随时进行各类制造信息的访问与了解，在设备内部安装传感器，监控工厂的制造生产状态，制定出详细的制造计划。通过GPS技术定位工具或物料的位置，尽量的降低在生产制造过程中的人为干预，提高了信息管理和信息服务的能力，打造可持续性发展的绿色生产线。

AI系统在关键功能上已经远超人类人工智能的发展方向，逐渐向完全模拟人类认知活动进行，通用AI是人工智能未来发展的必然，根据日本提出的超智能社会理念，人工智能将无限趋近于人性，将会拥有人类的感知、心理和思维，能够自主针对某一问题进行思考。通用AI在生产制造领域的应用，可以根据现有的生产条件制定出最优的制造规划，第三代超级人工智能不仅能够精通各种生产制造的知识和理论，还能够自主研发新知识。通用AI的优势在于能够预测未来发生的情景，在无人类监督和干预的情况下进行自主学习，借助强大的智能算法将各类数据整合到一起，解决生产制造中面临的各类问题。第三代智能制造技术将会根据网络环境自动切换协议，获取丰富的网络资源，基于智能算法对大数据进行合理应用，预测与分析生产中的各环节，按照人类思维进行设备更换、停工检修等工作，建立完美的生产制造分析模型。

结语

信息技术在我国制造企业的应用与发展，改变了传统的工业生产模式，当代人工智能的发展以大数据和深度学习系统为基础，能够更好的完成符号逻辑推理。人工智能背景下智能制造技术的发展，需要明确人工智能与智能制造之间的内在联系，探究智能制造技术演变规律，实现产品制造、智能设备研发、终端平台建设的融合发展。互联网与AI之间的有效交互，促进我国产业结构升级，将人工智能作为产业升级与转型的内在动力，根据智能制造的基础理论，打破关键共性技术的局限性，营造一个良性发展的智能制造产业环境。

参考文献

[1]刘瑜兴. 人工智能在工业设计中的应用研究 [J]. 石河子科技, 2023, (04): 70-71.

[2]张玉函. 人工智能在工业设计中的应用研究 [J]. 专用汽车, 2022, (09): 69-71. DOI:10.19999/j.cnki.1004-0226.2022.09.022.

[3]李兆益. 人工智能与参数化设计在工业设计中的应用与发展趋势 [J]. 数码世界, 2019, (08): 3.

作者简介：第一作者；楚珺 湖南铁道职业技术学院 （1985.10-）女，汉族，研究生，工程师

第二作者 尹冠博 湖南有色金属职业技术学院 （1982.5-）男，汉族，本科，高级讲师

通讯作者 王爽 （1981.6-） 湖南铁道职业技术学院 女  汉族   硕士   工程师