DB37T 4658.2—2023 人工智能 应用场景分类 第2部分：装备制造

DB37/T 4658.2—2023《人工智能应用场景分类 第2部分：装备制造》是一项山东省地方标准，旨在规范和指导装备制造领域中人工智能技术的应用。以下将选取部分重要条文进行详细解读。

关键术语定义

标准中明确界定了“装备制造”与“人工智能”的相关术语。例如，“装备制造”是指通过机械加工、装配等手段生产各类机械设备的过程；而“人工智能”则是指由计算机系统执行通常需要人类智能才能完成的任务的能力。这些定义为后续条款提供了基础概念支持。

应用场景分类

本标准按照不同功能需求对人工智能在装备制造中的应用进行了细致划分，主要包括以下几个方面：

1. 产品设计优化

- 条文说明：利用机器学习算法分析历史数据来预测新产品设计方案的效果，并提出改进建议。

- 解读：这一部分强调了如何借助大数据分析提高产品设计效率和质量。企业可以采用深度学习模型处理复杂的非线性关系问题，从而实现更精准的设计预测。

2. 生产过程控制

- 条文说明：基于实时监控数据调整生产线参数以确保产品质量稳定。

- 解读：通过引入传感器网络收集生产线上各个阶段的数据，结合预测性维护技术提前发现潜在故障点，有效减少停机时间并提升整体运行效率。

3. 供应链管理

- 条文说明：运用自然语言处理技术自动整理供应商信息，优化库存水平及物流配送路径。

- 解读：这不仅能够帮助企业降低运营成本，还能增强市场响应速度。特别是在面对突发状况时，灵活调整供应链策略显得尤为重要。

4. 设备健康管理

- 条文说明：实施状态监测与故障诊断相结合的方法延长关键部件使用寿命。

- 解读：定期采集设备运行状态数据并通过数据分析识别异常情况，在问题发生前采取预防措施，避免重大事故的发生。

5. 客户服务支持

- 条文说明：构建智能化客服平台解答客户疑问，提供个性化解决方案。

- 解读：随着市场竞争加剧，良好的用户体验成为赢得客户忠诚度的关键因素之一。建立高效便捷的服务体系有助于树立品牌形象并促进销售增长。

实施建议

为了更好地落实上述各项要求，建议装备制造企业在实际操作过程中注意以下几点：

- 加强内部培训，培养既懂专业技术又熟悉AI工具使用的复合型人才；

- 构建开放共享的数据平台，鼓励跨部门间的信息交流与协作；

- 定期评估现有系统的性能表现，及时更新迭代以适应行业发展变化。

总之，《DB37/T 4658.2—2023》为推动人工智能技术在装备制造领域的广泛应用提供了科学依据和技术指导。希望各相关单位能够认真学习领会其精神实质，并结合自身实际情况加以实践应用，共同促进我国制造业转型升级。