基于人工智能的工业监控软件开发技术研究

摘要：人工智能的兴起给传统工业带来了巨大的变革，其帮助工业企业实现自动化生产，提高工厂生产效率和质量。传统工业监控软件作为传统工业软件的重要组成部分，其基于对象的单体开发模式已不适用。在工业监控软件中应用人工智能，让真实世界与数字世界融为一体，实现真正意义上的增强型生产；对设备可能发生的故障及检修周期进行预测，通过分析设备的数据，提前检修，避免因故障影响生产；通过分析生产过程中所产生的数据，可以使产品的品质得到更好的改善。工业人工智能需要及时解决不同生产对象和使用场景下的各种问题，本文基于人工智能，深入分析工业监控软件开发技术，提出几点可行性研究方向。

关键词：人工智能；工业监控软件；开发技术；机器学习

1引言

人工智能技术目前已经应用于各行各业，工业监控也不例外。随着工业自动化的发展和应用场景的日益多样化，人工智能技术在工业监控领域中的应用逐渐成为趋势。人工智能技术可以帮助工业监控系统实现自动化、智能化升级，从而提高生产效率和质量，减少成本和资源浪费。

2工业监控软件开发技术

2.1工业监控软件的必要性

工业生产中安全与高效率是一切工作的重心。在工业生产过程中，工厂中的机器和设备产生的数据越来越多，因而，如何通过智能方式对这些数据进行监控和分析，成为工业界面临的一个重要问题。现今，我国大多数工厂的生产模式为生产管理与调度指挥，根据调度室模拟盘及电话汇报这两种方式来收集信息，使用人工方式记录工厂的生产信息及设备运维情况。而工业生产化过程中，现场复杂多变的安全与工况信息仅仅依靠固定的模拟盘与电话汇报是难以全面、及时地收集与直观地表示出来的，这样极大地影响了安全生产调度指挥的实时性、科学性与准确性。因此，一个良好的工业监控软件在现代工业发展中必不可少^[1]。

2.2人工智能与工业监控软件开发技术融合

工业监控软件开发技术是工业发展的关键技术，只有对工业监控软件进行开发优化，才能够不断推动工业发展，大幅提高生产效率和减少错误率。因此，人工智能与工业监控软件开发技术的融合是不可或缺的，也是未来工业发展的必然趋势。人工智能技术自身具备一定的学习能力，这也是其智能化的体现。人工智能技术的应用在调查用户数据方面发挥着很大的作用，甚至还能自主与用户进行沟通，了解用户在软件功能方面的需求，及时进行处理并且反馈给软件开发的技术人员。在部分应用软件、系统软件运行的过程中，有可能会存在内部数据信息不完整的情况，人工智能技术面对这样的情况会进行自动调整，帮助软件针对自身的内部信息进行完善，以免在运行的过程中出现问题^[2]。

3人工智能在工业领域的应用

人工智能在工业部分领域中得到应用且成效显著。

3.1传感与检测技术

基于人工智能的工业监控软件需要大量的传感器来获取数据，但是传感器硬件的能力存在固定的极限，在传感器处理速度和能力达不到用户需求方面存在一些限制。然而，基于人工智能的传感器具有学习能力，能够逐渐改进自身的数据处理能力。此外，基于人工智能的传感器能够根据特定的环境条件，自动感知、适应和识别，优化数据的挖掘、保存和传输。因此，基于人工智能的传感器的智能分析处理能力可以提高传感器数据处理的效率和准确性，为用户提供更好的监控服务。

3.2设备维护预测

在工厂设备剩余寿命预测中，常用的机器学习模型包括回归模型、分类模型、聚类模型和神经网络模型等。通过对设备工作状态和运行过程数据的持续监测，不断改进机器学习模型，可以逐步提高设备剩余寿命预测的准确性和可靠性。此外，基于视觉检测、声音分析和成分分析等技术的完整性因素分析方法也可以有效提高设备剩余寿命预测的精度。通过分析设备表面颜色和形状的变化、检测设备的噪声和振动等声音信号，以及检测设备材料成分的变化，可以更加全面地了解设备磨损和老化情况，从而更加准确地预测设备的剩余寿命。综上所述，基于人工智能的预测平台对工厂设备的剩余寿命进行预测具有重要的实际意义。这种方法可以帮助企业及时发现设备故障和老化问题，提高设备的使用率和生产效率，减少企业的生产成本，推动企业健康可持续发展。

3.3机器学习

基于人工智能的机器学习是一种预测性分析技术。例如,机器学习可以应用于智能客服系统中,以实现自动问答和语音识别功能;在图像识别领域,机器学习可以将图像中的物体、场景等进行识别和分类。这些应用为企业带来更高的效率、更精准的决策和更好的客户体验,也促进了工业监控技术的进一步发展。

在机器学习中,系统通过在海量的数据中分析学习过程并发现数据蕴藏的潜在价值,利用机器学习算法来"学习",以实现能够预见事物发展并提供对策的目标。机器学习所产生的预测模型能够在没有人工干预的情形下自行调整,因此这些模型可以在先前的学习迭代过程中"总结经验",得到更为安全和可复用的决策。例如,在金融领域,机器学习可以预测借款人的信用风险,帮助银行决定是否给予贷款;在医疗领域,机器学习可以分析病人的病历、检验结果等信息,帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。

机器学习的高级分析已经应用到工业监控软件的各个领域。更重要的是，机器学习使工业监控软件能够利用大数据做更多的事情，并能够借助诸如物联网分析等实现新的突破。

3.4人机交互

人机交互是一种交互式计算机技术，包括用户界面设计、交互方式设计、交互反馈设计等，通过提供简单易用的交互方式和友好的用户界面，使得操作变得更加容易，并且减少了出错的可能性。同时，人机交互技术还可以帮助工业产品设计者更好地理解用户需求，及时采取措施进行改进，从而使得产品更符合用户的期望。将人机交互技术应用于工业监控领域中，将人性化贯彻于整个企业设计和工业制作全过程,从而提高了企业产品的设计水平和工业制作能力,进一步增强了产品真实性和体验性。在工业监控软件开发技术中，人机交互技术可以让用户轻松地掌握系统的状态和信息，即时了解设备运行状况、生产情况等，实现对工厂生产的全面掌控，并能提高生产效率和质量。此外，人机交互技术可以让用户对系统进行实时控制和调节，便于及时处理各种异常情况，达到及时处理问题、提高生产效率的目的。

4基于人工智能的工业监控软件开发技术

人工智能在工业监控软件开发技术研究中至关重要，以下是对基于人工智能的工业监控软件开发技术研究：

4.1数据采集和处理

采用传感器网络等手段实现对生产过程数据的采集，通过数据分析和挖掘，识别生产中存在的问题和异常，并转化为可操作的指令。数据采集可以通过传感器、智能设备或者数据接口等方式进行。在采集数据时需要注意数据的准确性和及时性，以确保工业监控软件能够及时发现和解决问题。数据是人工智能技术的关键，数据的质量和数量同样是工业监控软件开发的重要因素。因此，如何高效、精准地采集和处理数据，尤其是大量的实时数据，是开发基于人工智能的工业监控软件的关键技术。常见的数据处理技术包括滤波、降噪、数据对齐等，这些技术可用于数据预处理、特征提取和模型训练等环节^[3]。

4.2建模和预测

通过数据建模和预测算法，对生产过程进行建模和预测，及时发现和解决问题，优化生产流程和节约成本。采集到数据后，工业监控软件需要通过数据处理和预测来分析数据并发现问题。人工智能技术可以结合机器学习算法进行数据处理和预测，能够更加准确地发现问题和预测未来发展趋势。数据处理和预测的结果可以通过图表、日志等形式呈现给用户，方便用户对工业生产过程进行监控和管理。基于人工智能的工业监控软件需要具备自动化学习和预测能力，因此需要引入机器学习算法技术。机器学习算法可以为工业监控系统提供模型训练、数据分析和预测功能。其中，深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）在处理感知任务（如视觉、声音等）方面具有良好的性能。通过人工智能技术实现对生产现场的实时监测和控制，对生产过程中出现的异常进行自动化的处理和调整，保证生产效率和产品质量^[4]。

4.3数据可视化

数据可视化技术结合了计算机图形学和视觉交互技术，把数据映射为图形或者图像的理论方法和技术。通过数据可视化,可以更好地理解数据背后的意义和趋势,发现数据中的规律和异常,从而优化生产流程、产品设计和市场营销等方面。数据可视化也可以帮助企业更好地与客户、合作伙伴和投资人沟通,提高企业的竞争力和价值。同时,随着大数据时代的到来,数据可视化也越来越受到重视,成为企业决策和管理的重要工具之一。

4.4异常检测和故障诊断

工业生产过程中常常会出现异常情况和设备故障，人工智能技术可以通过异常检测和故障诊断来及时发现和解决问题。异常检测可以通过监控历史数据、设定阈值等方式进行，当监测到超过设定阈值的异常数据时，系统会及时发出警报。故障诊断可以使用机器学习算法来预测可能出现的故障，并给出解决方案，以便操作员能够尽快解决问题。这种自动化的异常检测和故障诊断可以大大减少生产过程中出现的故障和停机时间，并提高生产效率和质量^[5]。

4.5自动化控制和优化

人工智能技术可以实现工厂设备的自动化控制和优化，使得整个生产过程更加高效、精准和可靠。通过对生产过程进行建模和分析，人工智能系统可以自动调整设备参数和生产线配置，以最大化生产效率和质量。例如，在智能制造中，工业机器人可以通过自动化控制和协同作业来实现高效率生产，将生产过程中的疲劳和人为错误，自动化控制和优化还可以降低生产成本，减少能源消耗和废物产生，实现可持续发展^[6]。

4.6供应链智能化

基于人工智能的工业监控技术可以改善供应链管理，提高生产效率和成本效益。通过与供应商、运输商和客户之间的数据交互和分析，人工智能系统可以实现更精确的需求预测、优化的库存管理和更高效的货运路线规划。通过智能化供应链管理，企业可以更快速、更准确地响应市场需求，降低企业整体运营成本，提高生产效率和客户满意度。

4.7人机交互设计技术

工业监控软件是一种面向工业生产的专业软件，因此具有很高的数据密度和复杂性。如何设计合理的用户界面、提供优秀的用户交互体验，是开发基于人工智能的工业监控软件时需要考虑的一个关键问题。

5结语

总之，基于人工智能的工业监控软件开发技术研究，可以帮助企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量，实现智能化生产。人工智能技术的应用将带来更高的生产效率和更好的经济效益，同时改善工作场所的安全和员工满意度。然而，这也意味着企业需要重新思考和调整其业务模式和组织结构，以更好地适应这个数字化时代。企业需要积极探索人工智能技术的应用，通过与各个领域专业人士的合作，实现企业的数字转型和升级，以更好地适应未来的市场竞争。基于人工智能的工业监控软件开发技术研究是一个复杂而且重要的技术领域。在此基础上，未来可以进一步深入研究基于人工智能的工业控制故障预测、优化调控等应用场景，推动人工智能技术在工业控制领域的广泛应用。