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摘 要：人工智能在现代化生产生活中应用愈发广泛，影响性也越来越突出，在现代化信息技术快速更新趋势下，未来人工智能技术也会随之不断优化，并应用于社会各个领域，尤其是机械设计制造及其自动化领域。而机械设计制造及其自动化相关工作具备重复性、高负荷性、高危险性等特性，引进人工智能可有效防止这些特性对相关领域发展的阻碍，因此机械设计制造及其自动化必然会朝向人工智能化方向发展。据此，本文主要对基于人工智能的机械设计制造及其自动化实践进行了深入探究。
关键词：人工智能; 机械设计制造; 自动化;
1 人工智能概述
人工智能不仅是计算机科学技术的重要组成部分，也是计算机领域的典型性技术，以其深入了解智能化的本质，基于人类思维与意识模拟仿真制作智能机器。而虚拟现实技术、仿真技术、语音识别技术等都属于人工智能研究领域，所以人工智能是一项多学科交叉的综合性技术。在人工智能萌芽时期，即计算机技术阶段，计算机技术刚衍生，只实现了在局部领域的应用，尚未实现广泛普及。在此时期，社会生产方式依旧是手工，人工智能技术虽已出现，但在日常生产生活中并未有效发挥作用。在电子信息技术快速发展时期，在日常学习生活工作中网络的应用随处可见。人们对于人工智能的了解依旧处于表层，认知程度较浅，此时还未实现在各个领域的深层运用。而随着人们的精神需求不断强化，已逐渐意识到了人工智能的重要作用，从而在一定程度上推动了人工智能技术的发展。人工智能技术实现广泛普及的时期，虽在生产生活中得以普遍应用，但技术尚不成熟。
2 机械设计制造及其自动化
机械设计制造及其自动化基于满足人们多元化需求，还需具备信息能量转换功能，这时获取所需信息的必经流程。机械设计及自动化系统从设计制造到功能整个过程，都始终具备此核心要求，其促使产品与技术有机融合，构成了相对完善的自动化系统。机械自动化系统主要包括两项相关内容，即机电一体化与机电一体化产品。其中还包括设计制造功能，如此便可满足人们的多元化使用需求，且决定其功能的关键在于内部有机关联组成的结构。市场上各式各样的机械产品都具备各自优势特性，在科学技术更新发展趋势下，机械自动化创新在占据市场份额与扩大产品占有率层面发挥着关键性作用。而科学技术投入不断增加，机械设备功能也越来越完善。所以，机械设计制造技术发展需以科学技术为载体，在既有基础上不断创新优化。
3 基于人工智能的机械设计制造及其自动化实践分析
3.1 机械设计中的应用
人们通过人工智能设计体现自身思维与创造能力，在社会逐渐进步趋势下，现代化设计理念与传统设计理念在不同层面有所分歧。尤其是在现代化机械设计中，设计与制造乃至营销、售后服务等所有层面，都引进了计算机技术。据此可知，传统设计模式早已不能满足现代化社会发展需要，所以有效解决，机械设计领域必须根据实际情况引进人工智能技术。多元化人工智能技术可在一定程度上推动机械设计方式方法趋向于多元化，由于属于智能系统，在整个设计中，致力于实现过程自动化，并在最大程度上减少设计中主观因素的影响。此外，不同于传统设计模式，现代化机械设计中引进人工智能技术，具有显著优势，其既能够长时间处于工作状态，又能够有效节约人工时间与成本，还能够为工作人员提供多样信息存储方式，以便于日后查询学习。由此可以看出，随着人工智能的加入，机械设计领域获得更多新发展机遇，且有效突破了传统设计局限性。
3.2 机械制造中的应用
在机械制造中积极引进人工智能技术，不仅可提升生产效率与能力，还可有效保障产品质量。基于人工智能技术，机械制造过程可以实现自动化控制与处理相关功能。所以，利用人工智能技术可更精确化控制机械制造过程，避免受到外界要素与环境的影响，从而显著提升生产效率与产品质量。与此同时，人工智能技术的引进，还可以自动化处理分析与调整生产过程，以此更大程度上满足人们对不同产品的个性化需要。此外，人工智能可以通过技术实现，明确评估设备故障点，如果在某阶段系统出现故障，人工智能技术便可通过发挥自身功能，实时检测分析客观数据信息，以快速准确定位故障，发现故障原因，以便于工人及时采取措施加以诊断解决。
3.3 信息处理中的应用
机械设计制造及其自动化主要依赖于电子信息的信息传输体系实现信息传送，然而此过程极易发生各种各样的问题。尤其是在输入或输出海量信息的时候，经常会发生一些不可预估的错误，从而引发严重影响。这主要是由于机械电子系统自身的稳定性与可靠性相对不足，为有效解决此问题，必须在信息处理环节切实引进人工智能技术。由于人工智能技术可准确全面监测信息传输过程中电子信息系统的具体状态与稳定性，所以可有效保障信息输入或输出的准确性与可靠性。这样一来，才能够更顺利地开展信息处理工作，进而为机械设计制造及其自动化实践奠定坚实的基础，发挥有效的辅助作用。
3.4 故障诊断中的应用
机械设计制造及其自动化整个过程具备一定的复杂性，且在此过程中需处理计算海量数据，即建模与论證过程便需通过大量公式进行计算推导，而此过程如果完全依赖于人工进行计算处理，不仅极易发生计算失误，还会耗费更多时间和精力，这会直接影响整个生产过程。因此，需积极引进人工智能技术，以自动化分类归纳信息，提高计算精确度，从而防止后续环节失误或故障发生。与此同时，通过人工智能还能够对机械故障进行有效评估诊断，先把机械监测数据信息基于人机界面传输于系统，然后推理机基于正向推理机制与规则获取诊断结果，提出专家意见，最后基于检索获得历史类似案例，根据案例计算分析相似度，以实现机械故障诊断。
3.5 基于神经网络计算存储数据
在机械设计制造及其自动化中人工智能技术应用最具代表性的就是神经网络系统。神经网络系统即通过人类神经系统仿真，构建的电子信息系统，主要特性在于存储量较大，能保障数据存储的精确性与安全性。具体来讲，神经网络系统实际上就是通过模拟结构分析局部数据，然后通过数据分析结果获得参与值。就结构角度而言，神经元结构具备紧密性与稳定性，所以，可促使神经网络系统实现智能化。因此，即使是需要处理海量数据信息，神经元系统也能够在一定程度上保障精确性，而在机械设计制造及其自动化中，涉猎的数据信息都能够基于神经网络系统加以计算分析与储存。
4 结语
综上所述，在科学技术快速更新发展趋势下，社会生产与人们日常生活据此衍生了巨大变化，生产效率与质量不断提高，生活节奏逐步加快。在机械设计制造及其自动化中科学应用人工智能技术，即在机械设计、机械制造、信息处理、故障诊断等层面的应用，不仅可显著提升工作效率与水平，还可推动各领域朝向智能化方向发展。而且从其他角度看，机械设计制造及其自动化也在很大程度上为人工智能技术提供了实践平台，二者彼此推动与发展。
参考文献：
[1]程洪岩.机械设计制造及自动化发展方向探究[J].黑龙江科技信息，2016（14）：66.
[2]赵红杰.基于机械设计制造及其自动化的发展方向探究[J].建材发展导向，201917（6）：103.
[3]杨明卓.浅谈机械设计制造及其自动化的发展趋势之人工智能方向[J].福建质量管理，2019（16）：136.
关键词：人工智能; 机械设计制造; 自动化;
1 人工智能概述
人工智能不仅是计算机科学技术的重要组成部分，也是计算机领域的典型性技术，以其深入了解智能化的本质，基于人类思维与意识模拟仿真制作智能机器。而虚拟现实技术、仿真技术、语音识别技术等都属于人工智能研究领域，所以人工智能是一项多学科交叉的综合性技术。在人工智能萌芽时期，即计算机技术阶段，计算机技术刚衍生，只实现了在局部领域的应用，尚未实现广泛普及。在此时期，社会生产方式依旧是手工，人工智能技术虽已出现，但在日常生产生活中并未有效发挥作用。在电子信息技术快速发展时期，在日常学习生活工作中网络的应用随处可见。人们对于人工智能的了解依旧处于表层，认知程度较浅，此时还未实现在各个领域的深层运用。而随着人们的精神需求不断强化，已逐渐意识到了人工智能的重要作用，从而在一定程度上推动了人工智能技术的发展。人工智能技术实现广泛普及的时期，虽在生产生活中得以普遍应用，但技术尚不成熟。
2 机械设计制造及其自动化
机械设计制造及其自动化基于满足人们多元化需求，还需具备信息能量转换功能，这时获取所需信息的必经流程。机械设计及自动化系统从设计制造到功能整个过程，都始终具备此核心要求，其促使产品与技术有机融合，构成了相对完善的自动化系统。机械自动化系统主要包括两项相关内容，即机电一体化与机电一体化产品。其中还包括设计制造功能，如此便可满足人们的多元化使用需求，且决定其功能的关键在于内部有机关联组成的结构。市场上各式各样的机械产品都具备各自优势特性，在科学技术更新发展趋势下，机械自动化创新在占据市场份额与扩大产品占有率层面发挥着关键性作用。而科学技术投入不断增加，机械设备功能也越来越完善。所以，机械设计制造技术发展需以科学技术为载体，在既有基础上不断创新优化。
3 基于人工智能的机械设计制造及其自动化实践分析
3.1 机械设计中的应用
人们通过人工智能设计体现自身思维与创造能力，在社会逐渐进步趋势下，现代化设计理念与传统设计理念在不同层面有所分歧。尤其是在现代化机械设计中，设计与制造乃至营销、售后服务等所有层面，都引进了计算机技术。据此可知，传统设计模式早已不能满足现代化社会发展需要，所以有效解决，机械设计领域必须根据实际情况引进人工智能技术。多元化人工智能技术可在一定程度上推动机械设计方式方法趋向于多元化，由于属于智能系统，在整个设计中，致力于实现过程自动化，并在最大程度上减少设计中主观因素的影响。此外，不同于传统设计模式，现代化机械设计中引进人工智能技术，具有显著优势，其既能够长时间处于工作状态，又能够有效节约人工时间与成本，还能够为工作人员提供多样信息存储方式，以便于日后查询学习。由此可以看出，随着人工智能的加入，机械设计领域获得更多新发展机遇，且有效突破了传统设计局限性。
3.2 机械制造中的应用
在机械制造中积极引进人工智能技术，不仅可提升生产效率与能力，还可有效保障产品质量。基于人工智能技术，机械制造过程可以实现自动化控制与处理相关功能。所以，利用人工智能技术可更精确化控制机械制造过程，避免受到外界要素与环境的影响，从而显著提升生产效率与产品质量。与此同时，人工智能技术的引进，还可以自动化处理分析与调整生产过程，以此更大程度上满足人们对不同产品的个性化需要。此外，人工智能可以通过技术实现，明确评估设备故障点，如果在某阶段系统出现故障，人工智能技术便可通过发挥自身功能，实时检测分析客观数据信息，以快速准确定位故障，发现故障原因，以便于工人及时采取措施加以诊断解决。
3.3 信息处理中的应用
机械设计制造及其自动化主要依赖于电子信息的信息传输体系实现信息传送，然而此过程极易发生各种各样的问题。尤其是在输入或输出海量信息的时候，经常会发生一些不可预估的错误，从而引发严重影响。这主要是由于机械电子系统自身的稳定性与可靠性相对不足，为有效解决此问题，必须在信息处理环节切实引进人工智能技术。由于人工智能技术可准确全面监测信息传输过程中电子信息系统的具体状态与稳定性，所以可有效保障信息输入或输出的准确性与可靠性。这样一来，才能够更顺利地开展信息处理工作，进而为机械设计制造及其自动化实践奠定坚实的基础，发挥有效的辅助作用。
3.4 故障诊断中的应用
机械设计制造及其自动化整个过程具备一定的复杂性，且在此过程中需处理计算海量数据，即建模与论證过程便需通过大量公式进行计算推导，而此过程如果完全依赖于人工进行计算处理，不仅极易发生计算失误，还会耗费更多时间和精力，这会直接影响整个生产过程。因此，需积极引进人工智能技术，以自动化分类归纳信息，提高计算精确度，从而防止后续环节失误或故障发生。与此同时，通过人工智能还能够对机械故障进行有效评估诊断，先把机械监测数据信息基于人机界面传输于系统，然后推理机基于正向推理机制与规则获取诊断结果，提出专家意见，最后基于检索获得历史类似案例，根据案例计算分析相似度，以实现机械故障诊断。
3.5 基于神经网络计算存储数据
在机械设计制造及其自动化中人工智能技术应用最具代表性的就是神经网络系统。神经网络系统即通过人类神经系统仿真，构建的电子信息系统，主要特性在于存储量较大，能保障数据存储的精确性与安全性。具体来讲，神经网络系统实际上就是通过模拟结构分析局部数据，然后通过数据分析结果获得参与值。就结构角度而言，神经元结构具备紧密性与稳定性，所以，可促使神经网络系统实现智能化。因此，即使是需要处理海量数据信息，神经元系统也能够在一定程度上保障精确性，而在机械设计制造及其自动化中，涉猎的数据信息都能够基于神经网络系统加以计算分析与储存。
4 结语
综上所述，在科学技术快速更新发展趋势下，社会生产与人们日常生活据此衍生了巨大变化，生产效率与质量不断提高，生活节奏逐步加快。在机械设计制造及其自动化中科学应用人工智能技术，即在机械设计、机械制造、信息处理、故障诊断等层面的应用，不仅可显著提升工作效率与水平，还可推动各领域朝向智能化方向发展。而且从其他角度看，机械设计制造及其自动化也在很大程度上为人工智能技术提供了实践平台，二者彼此推动与发展。
参考文献：
[1]程洪岩.机械设计制造及自动化发展方向探究[J].黑龙江科技信息，2016（14）：66.
[2]赵红杰.基于机械设计制造及其自动化的发展方向探究[J].建材发展导向，201917（6）：103.
[3]杨明卓.浅谈机械设计制造及其自动化的发展趋势之人工智能方向[J].福建质量管理，2019（16）：136.