在2019 年舉辦的首屆“激光技術(shù)人工智能大會”會議上，討論的問題仍然是人工智能（AI）在制造生產(chǎn)中的可能性。然而短短2 年時間，AI 技術(shù)得到了迅速發(fā)展，許多原先的想法已經(jīng)變成了現(xiàn)實(shí)。

　　現(xiàn)如今，各種趨勢匯聚到了一起。例如，制造商需要 100%的質(zhì)量控制。過去如果想要檢查汽車生產(chǎn)中的焊縫質(zhì)量，只能通過隨機(jī)抽樣的方式；但是現(xiàn)在，人工智能可以在現(xiàn)場實(shí)時監(jiān)控每個單獨(dú)零件的質(zhì)量，并快速識別可能存在的生產(chǎn)故障。這就是近年來開發(fā)的“在線過程診斷”技術(shù)，并逐漸得到生產(chǎn)企業(yè)的青睞。實(shí)時處理現(xiàn)場產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)是人工智能的領(lǐng)域，這也只有通過現(xiàn)代計算技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)。

　　人工智能進(jìn)軍工業(yè)制造

　　在首屆激光技術(shù)人工智能大會上，70 位專家齊聚德國亞琛，共同探討人工智能關(guān)鍵技術(shù)的最新趨勢。當(dāng)時的會議演講涵蓋了廣泛的主題，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分析。會上，專家們強(qiáng)調(diào)的應(yīng)用包括分析生產(chǎn)工具狀況的技術(shù)、具有實(shí)時能力的機(jī)器控制系統(tǒng)以及制造過程中的錯誤檢測和因果分析。

　　在某些生產(chǎn)環(huán)境中例如汽車制造的激光焊接和電池連接，就已經(jīng)可以使用基于圖像監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時分析焊縫，并使用自定義算法對焊縫進(jìn)行可靠分類。Stephan Schwarz（戴姆勒公司）認(rèn)為，數(shù)據(jù)質(zhì)量一個經(jīng)常被忽視的關(guān)鍵問題。將各種來源的數(shù)據(jù)（例如激光系統(tǒng)、生產(chǎn)機(jī)器和攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)）匯總在一起時，在開始深入分析之前必須確保仔細(xì)準(zhǔn)備和清理數(shù)據(jù)。

　　當(dāng)時許多演講者都強(qiáng)調(diào)了，人工智能的成功部署依賴于數(shù)據(jù)和流程專家之間的有效對接。來自微軟智能云的 Benjamin Kreck 博士在他的主題演講中指出，成功的關(guān)鍵不僅在于公司的技術(shù)能力，還在于適應(yīng)和轉(zhuǎn)變的能力。

　　在今年舉辦的第二屆激光技術(shù)人工智能大會上，與會者討論了目前人工智能應(yīng)用于激光材料加工的現(xiàn)狀。研究人員、工程師、軟件開發(fā)人員和機(jī)器制造商，通過線上形式進(jìn)行了深入的探討和交流。除了技術(shù)演示之外，弗勞恩霍夫激光技術(shù)研究所的實(shí)驗室還向嘉賓開放，進(jìn)行了虛擬參觀。

　　捕獲復(fù)雜數(shù)據(jù)，用于過程控制

　　在制造業(yè)中使用人工智能的方法有多種，通常從分析圖像或其他數(shù)據(jù)開始。以人類為“老師”，人工智能甚至可以識別復(fù)雜數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)。因此，它在早期就能檢測出與預(yù)定最佳值的偏差，從而對加工過程進(jìn)行調(diào)節(jié)。當(dāng)數(shù)據(jù)記錄和處理與過程控制相結(jié)合形成一個自主過程時，就達(dá)到了人工智能參與生產(chǎn)制造的最高水平。

　　來自弗勞恩霍夫激光技術(shù)研究所的聯(lián)合組織者Christian Knaak 通過一個具體例子來證明這一點(diǎn)。他們運(yùn)用人工智能顯著改善了金屬3D 打印的結(jié)果。為此，在激光粉末床融合（LPBF） 工藝系統(tǒng)中，使用高分辨率相機(jī)可以對每層的組件表面進(jìn)行拍照。圖像數(shù)據(jù)可以幫助獲得兩種信息：一方面，可以測量加工過程中組件發(fā)生的翹曲；另一方面，可以仔細(xì)檢查表面的粗糙度。

　　因此借助高分辨率相機(jī)，可以在生產(chǎn)過程中對缺陷進(jìn)行分類。然而在人工智能的幫助下，激光加工參數(shù)可以在過程中進(jìn)行特定更改，以便對過程狀態(tài)的變化做出及時的動態(tài)反應(yīng)。同時，人工智能技術(shù)還有助提高零件質(zhì)量，并在發(fā)生缺陷之前加以預(yù)防。

　　相應(yīng)地，今年的激光技術(shù)人工智能大會的演講重點(diǎn)，是關(guān)注激光焊接等生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的獲取和處理。這里的一個關(guān)鍵目標(biāo)是端到端的流程和質(zhì)量控制。大會聚焦的第二個重點(diǎn)是基于人工智能的控制過程。此外，會議還討論了人工智能軟件在各種應(yīng)用中的開發(fā)。

　　人工智能不僅使用戶優(yōu)化了生產(chǎn)流程，實(shí)現(xiàn)零缺陷生產(chǎn)。在需要處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的過程中，例如現(xiàn)代光學(xué)的發(fā)展，人工智能也降低了復(fù)雜性?？梢灶A(yù)見的是，未來人工智能的開發(fā)過程將變得更加清晰、更加確定，并且更少依賴于專家的直覺。

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