人工智能推动工业控制高质量发展
2025-04-27
随着第四次工业革命的不断推进，人工智能（以下称“AI”）技术正逐渐成为工业系统不可或缺的一部分，且仍在不断地推动着工业自动化向更高水平的智能化转型。AI在工业自动化领域的应用，包括智能机器人等，让工业制造逐步实现从自动化到数字化、智能化的蜕变升级。
在传统视角中，工业控制似乎都是自动化的事情，和AI隔得相对较远。但当前工业科技飞速发展，我们应该重新认识当前的工业控制技术了。根据对工业技术影响力的最新调查结果发现，基于AI的控制在很多行业应用已经追赶、甚至超过了传统的控制方法。
在故障状态预测方面，传统的故障诊断需要依靠维修人员主动观察和判断，这就存在着效率低且误差高等问题。利用AI技术，通过对工控系统运行数据的分析和学习，便可以高质量的预测可能发生的故障，从而提前进行维护。利用AI的学习技术，可对机器的运行状态进行监测和分类，识别潜在故障，并立即通知相关人员并采取相应的行动。此外，AI技术还可以利用历史数据进行预测，从而提前采取措施，以避免生产过程中的问题，且可以有效避免生产中断，提高生产效率。
AI技术在工业生产中的应用还包括生产过程的优化。借助人工智能技术，对生产过程进行实时监控和优化，可快速地发现过程中存在的问题，并采取相应的措施，从而提高生产效率和产品质量。
AI技术的强大之处在于其可以对工业控制系统进行自适应调节。比如，神经网络控制器能通过对工业系统的学习和训练，自动找出最优的控制策略，实现快速而准确的控制效果。
且能够实现生产调度与资源优化，对生产过程中各个环节的数据进行分析和评估，可以使生产过程更加合理、更加高效。同时，智能化的生产系统也能够通过优化调度，降低成本，提高经济效益。
AI技术基于数据分析和算法训练的方式，可以不断地对工业控制系统进行持续改进。随着数据量的增加，人工智能系统能够不断优化自身的识别和预测能力，从而实现更加高效、更加智能的控制效果。
在传统视角中，工业控制似乎都是自动化的事情，和AI隔得相对较远。但当前工业科技飞速发展，我们应该重新认识当前的工业控制技术了。根据对工业技术影响力的最新调查结果发现，基于AI的控制在很多行业应用已经追赶、甚至超过了传统的控制方法。
在故障状态预测方面，传统的故障诊断需要依靠维修人员主动观察和判断，这就存在着效率低且误差高等问题。利用AI技术，通过对工控系统运行数据的分析和学习，便可以高质量的预测可能发生的故障，从而提前进行维护。利用AI的学习技术，可对机器的运行状态进行监测和分类，识别潜在故障，并立即通知相关人员并采取相应的行动。此外，AI技术还可以利用历史数据进行预测，从而提前采取措施，以避免生产过程中的问题，且可以有效避免生产中断，提高生产效率。
AI技术在工业生产中的应用还包括生产过程的优化。借助人工智能技术，对生产过程进行实时监控和优化，可快速地发现过程中存在的问题，并采取相应的措施，从而提高生产效率和产品质量。
AI技术的强大之处在于其可以对工业控制系统进行自适应调节。比如，神经网络控制器能通过对工业系统的学习和训练，自动找出最优的控制策略，实现快速而准确的控制效果。
且能够实现生产调度与资源优化，对生产过程中各个环节的数据进行分析和评估，可以使生产过程更加合理、更加高效。同时，智能化的生产系统也能够通过优化调度，降低成本，提高经济效益。
AI技术基于数据分析和算法训练的方式，可以不断地对工业控制系统进行持续改进。随着数据量的增加，人工智能系统能够不断优化自身的识别和预测能力，从而实现更加高效、更加智能的控制效果。
近年来，随着产业结构的调整、制造水平的进一步提升，我国工业自动化控制技术、产业和应用如雨后春笋般涌现，但在工业领域一些高难度、复杂的应用场景，仍然高度依赖人工。AI的出现恰好为这一困境提供了解决方案，不仅是重复的机械活动，还有一些需要人类辅助参与的任务，AI都可以出色完成。
