国民经济中制造业作为重要命脉，对产业协同发展、国家发展均具有重要意义，特别是经济高速发展的当今，制造业水平对国家世界经济地位具有决定性影响。并且，信息技术的发展推动了产业向智能化方向发展，大数据、云计算等技术促进制造业更新迭代，确保我国制造业在国际上处于领先水平。因此，应当在机械制造与自动化中积极应用人工智能，实现制造产品结构的优化，推动制造业转型升级。
一、人工智能概述
人工智能也可简称AI，为计算机科学的重要分支，研究方向包含图像识别、语言识别及机器人，自人工智能诞生以来，始终处于发展阶段，前景广阔，对推动社会经济发展，实现产业转型意义重大。人工智能主要是模拟人的思维、意识的一种信息过程，使机械能够如同人一样思考，涉及诸多专业技术，包含数学、心理学、科学等，拥有综合性特点[1]。以当前社会现状而言，未来将以人工智能为主，现在研发的智能手机、小爱同学等，已经逐渐渗透至人们生活生产中，为人们带来更多便利。特别是产品设计中，融入人工智能，可增强产品人性化特点，提高用户满意度。并且，还能将人工智能用于劳动生产中，工厂应用智能化机器设备，可有效降低劳动成本，提高生产效率。因此，无论是工作、学习还是生活，面对人们提出的高标准要求，应当加快发展人工智能技术，扩大应用范围。
二、机械自动化制造的作用
1.提高生产效率
生产系统较为复杂，操作环节较多，需通过多人协调配合才能确保系统正常运行，操作如果出现不规范情况，会严重影响生产效率。利用自动化技术可简化生产过程，提高生产效率，以免由于人为影响增加发生意外事故几率。机械制造及其自动化根据实际情况设计，优化生产系统，确保产品质量与标准相符，以提高市场价值[2]。企业在市场环境下，以最大化经济效益为目标，与生产效率具有直接联系，提高生产效率自然会增加产量，进而增加效益。如，双十一作为每年购物狂欢节，为确保消费者能够按时收到货物，需提高生产及物流效率，以机械设备自动分拣包裹，可提高分拣精准性。在未来发展中，自动化机械会逐渐替代人力，以建设智慧工厂。
2.实现安全生产
生产中安全作为基础前提，需要加强重视，保证机械制造业生产安全需求。机械化生产中，安全问题作为关注重点，不仅会损害企业利益，还会威胁人员生命安全，需优化安全生产。生产环节中，事故原因多为技术落后、机械设备质量差、员工缺乏安全意识、人员操作不当等。而应用自动化机械制造方式，可实现生产系统无人操作，降低对员工的威胁，实现安全生产。并且，自动化机械生产作为完整系统，能够动态监督运行情况，发生故障后能够及时控制设备，避免设备继续运转，增加危险性。通过应用自动化机械制造，实现设备远程控制，有效提高了生产安全性，满足企业安全管理需求。
3.改善检修结果
随着社会的发展，用户对于产品提出了多样化、个性化需求，对生产系统的要求更高，在机械制造自动化中，应当立足于原本产品生产，适当调整机械设备，从而保证产品满足市场需求。产品检测中，也能够获得良好效果，迅速解决质量问题，实现产品成本、效益和质量的平衡[3]。企业中产品质量与自身生存发展息息相关，机械制造自动化具有复合功能，能满足不同产品的生产需求，提高客户满意度，占据更多市场份额，从而推动企业实现进一步发展。在系统产生故障时，也能够自动化保护、控制设备，停止设备运转，将影响降低至最小，避免威胁人员，实现全面监测系统，迅速定位故障，结合数据分析故障原因，制定解决方案，使其恢复正常运转。
三、 人工智能在机械制造及其自动化中的应用
人工智能在工业机械自动化中，可推动生产从信息化转变为智慧化。人工智能和工业物联网、信息物理系统、云计算、大数据分析集成后可提高机械运行效率，以机械制造为切入点，实现工业化生产与人工智能的融合。在机械制造中，设备运行将会产生众多数据，通过累计数据的方式，对比现有运行数据与历史数据，画出设备参数变化曲线，为故障诊断提供依据，实现故障智能化预测，在各个环节均融入计算机技术，发挥人工智能价值，突破传统生产缺陷，以机械自我学习的方式，改进工业系统。此过程中，以人工智能为基础，将其用于现场控制、生产过程、现场监控及状态预测等方面。
1.现场智能控制
在工业机械制造中，应用人工智能技术不仅可提高生产效率，还能优化生产质量，同时实现机械制造控制与机械制造自动化，确保制造过程精准度，控制各种外界影响因素，使得机械制造质量在可控范围内，推动制造业的发展[4]。在实现设备自动化、数字化与智能化运转方面，可基于人工神经网络、模糊控制、遗传算法与专家系统的优化，将机械制造与现场智能控制相融合（见图1）。
图1 人工智能控制器
利用人工智能控制器控制现场生产设备，可实现工业生产智能化数据处理，且将人工智能应用至机械制造流水线上，提高准确率、节约人力、减少误操作率。
2.现场智能监控
机械制造中安全监控作为重要环节，可实现安全生产，主要是结合计算机视觉、图像处理及模式识别分类处理图像，可通过人工智能智能化处理图像信息。如，实现现场动态跟踪，利用虹膜识别、人脸识别监督生产。并且，人工神经网络具有处理分析图像的优势，能够实时处理大量现场图片，分析设备情况，出现问题可直接处理或报警，保证机械制造安全性。
3.智能生产制造
机械制造中不断应用智能化技术，利用高科技技术提高自动化生产水平。企业发展中，产品生产加工均会选择带有智能技术的机械产品，机械制造业普遍应用智能化设备加工，提高了机械生产水平与生产力。在机械制造中，应当遵循相应生产原则，一是产品生产需坚持科技发展规律，从实用价值与成本两方面考虑生产投入，结合生产技术与经济发展水平加以改进。二是机械制造应做到网络化与信息化共同进步，逐步推进，机械制造未来发展在于集约智能化生产。因此，在机械制造中，应当结合实际情况，捕捉市场需求，生产中融入人工智能技术，实现加工过程的控制监管，提高产品性能。智能制造系统由后端专家系统和现场智能机器人组成（见图2）。
图2 智能制造系统
该系统是建立在信息技术上的生产管理系统，借助平台完成集成制造，提高柔性，以人工智能模拟专家系统，进行决策控制和智能处理，代替人脑工作，可实现机械制造的智能控制与优化。如，建立机械智能控制系统、检测系统等，实现全过程自动化生产。
4.智能诊断故障
机械制造中设备状态与生产效率息息相关，也决定产品质量，设备产生安全问题，会影响生产，甚至造成安全事故。机械故障诊断主要是利用传感器采集敏感部位信号，提取特征后根据不同状态下机械不同特征，判断其是否正常工作，包含分析异常情况故障与监测系统状态两部分。现代智能诊断中，要求机械制造做到实时诊断监测，发生故障初期即可诊断识别，而不是累计故障至一定程度后识别出来。通常应用以下技术：
一是模糊理论。采取模糊诊断法可解决征兆和故障间的不确定性与模糊性，基于数字运算诊断，无需人工干预即可自动诊断分析，适用于对实时诊断要求较高的场所，但信息利用较为单一，模糊诊断仅能够作为简单、初步的诊断方法。
二是人工神经网络。其作为利用众多简单处理单元连接形成的人工网络，模拟大脑神经系统功能和机构，对比输出单元希望输出值与技术处置差异，调整网络路径权值，使得下次同等输入下能够使得输出与希望值接近。设输入网络模块是p，网络输出单元j输出值是Opj，输出希望值是Tpj，误差则是Dpj=Tpj-Opj。输入模块i单元输入值是Ipi，以输出模块而言，输入与输出接点，即I与j间权值变化量是△Wpji=zDpj·Ipi。其中，z为某常数，反复迭代后即可收敛实际值为目标值。以实验为基础，通过迭代计算即可获得反映数据规律的数学模型，通过该网络模型提高了诊断精准度，适用于复杂的诊断故障。
总之，在机械制造自动化改造下，可通过大量存储运行设备数据，利用人工智能分析数据，合理评估设备运行，即可预测设备故障及健康情况，当产生特殊问题后可对设备检测，为修复维护提供支持。
四、总结
综上所述，在社会进步与时代发展下，生产力与过去相比实现巨大提升，各种新型技术的应用推动了制造业的发展。人工智能作为智能化技术，将其应用于机械制造及其自动化中，可实现现场智能控制、现场智能监控、智能生产制造及智能诊断故障，有效推动机械制造实现智能化、自动化发展，从而充分发挥出人工智能技术作用。
参考文献：
[1]王一雯.人工智能在机械制造及其自动化中的应用分析[J].锻压装备与制造技术,2020,56(01):10-11.
[2]练正胜.分析人工智能在机械设计制造及其自动化中的实践[J].中国金属通报,2020(10):55-56.
[3]曹纪清.工业自动化计算机控制系统在人造板机械制造中的应用[J].林产工业,2020,57(01):100-102.
[4]刘方喜.当机器成为艺术生产主体:人工智能引发文论生产工艺学转向[J].江海学刊,2019(03):119-128.