摘 要
随着全球化和数字化的发展，制造业正经历重大变革。智能制造，结合信息技术、人工智能和制造技术，旨在提升生产智能化、自动化和效率。尽管人工智能技术如机器学习、深度学习和自然语言处理为智能制造提供了支持，但其应用面临技术集成、数据处理、决策可靠性及安全伦理等挑战。本文集中研究这些问题和对策，以促进智能制造的健康发展。研究首先介绍了人工智能和智能制造系统的基础概念，然后分析了技术集成、数据质量、决策可靠性和安全伦理等关键问题，并提出了相应的解决对策。这些研究成果为智能制造的发展提供了理论和实践指导，对企业和技术人员具有重要参考价值。
关键词：人工智能 智能制造 技术集成 数据处理
Abstract
With globalization and digitization, manufacturing is undergoing major changes. Intelligent manufacturing, combining information technology, artificial intelligence and manufacturing technology, aims to improve production intelligence, automation and efficiency. Although artificial intelligence technologies such as machine learning, deep learning, and natural language processing can support intelligent manufacturing, their applications face challenges such as technology integration, data processing, decision-making reliability, and safety ethics. This paper focuses on these problems and countermeasures to promote the healthy development of intelligent manufacturing. The research first introduces the basic concepts of artificial intelligence and intelligent manufacturing system, and then analyzes the key issues such as technology integration, data quality, decision reliability and safety ethics, and puts forward the corresponding solutions. These research results provide theoretical and practical guidance for the development of intelligent manufacturing, and have important reference value for enterprises and technical personnel.
Key words:Artificial intelligence; Intelligent manufacturing; Technology integration; Data processing
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 1
第2章 相关理论概述 3
2.1 人工智能技术基础 3
2.2 智能制造系统概念 3
第3章 人工智能在智能制造中的应用问题 5
3.1 技术集成与兼容性问题 5
3.2 数据质量与处理挑战 5
3.3 人工智能决策的可靠性挑战 6
3.4 安全与伦理问题 7
第4章 提升人工智能在智能制造中应用的对策 8
4.1 促进技术集成与提高兼容性 8
4.1.1 制定统一的技术标准 8
4.1.2 开发模块化兼容系统 8
4.2 优化数据质量与处理 9
4.2.1 引入高效的数据采集技术 9
4.2.2 使用高性能数据处理架构 9
4.3 提高人工智能决策的可靠性 10
4.3.1 增强系统的验证与测试 10
4.3.2 提升算法的透明度与可解释性 10
4.4 解决安全与伦理问题 11
4.4.1 加强安全生产规范 11
4.4.2 建立机器伦理指导原则 12
第5章 结论 13
参考文献 14
致 谢 15
