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技术 Technology

数字空间中预先模拟不同单元组合方式的运行效果， Getty Images
评估产能匹配度与物流路径合理性，待方案优化后

再在物理空间实施重构，确保每一次调整都有据可
依、精准高效。更重要的是，当某一模块发生故障
或需要维护时，系统可自动将任务重新分配至同类
单元，或将工艺流程临时调整为绕开故障模块的替

代路径。这种任务级的动态重构能力，使生产系统
具备了自愈性与高可用性，最大限度减少了停机带
来的损失。
体而言，设备层采集的数据需要流向调度层，调度
实现设计制造一体化 层生成的指令需要下达至执行层，设计层输出的模

智能工厂的建设还应向前端延伸至产品设计环节， 型需要与制造层无缝对接，任何一个环节的割裂都
消除设计与制造之间的鸿沟。传统模式下，产品设 会削弱整体效能
计人员往往侧重于其造型与功能，对后续加工工艺 因此，木工企业在推进智能工厂建设时，应注

考虑不足，导致设计图纸进入车间后需反复调整， 重顶层设计与分步实施的结合。一方面，需要建立
不仅影响了生产效率，还可能因工艺不可行而返工 统一的数据标准与接口规范，确保不同厂商、不同
重来。这种设计与制造的脱节，是许多木工企业在 时期的系统能够互联互通；另一方面，可以从瓶颈
智能化转型中容易忽视的隐形成本。 环节切入，优先解决制约生产效率的关键问题，逐

而智能工厂则倡导设计与制造的一体化协同。 步扩展至全流程。
基于参数化建模的生成式设计方法，能够在设计阶 然而，打造智能工厂并非一劳永逸的工程，而
段就综合考虑材料特性、刀具路径与设备能力，自 是一个持续演进的过程。 随着生产数据的持续积累，
动生成满足个性化需求且可加工性最优的产品模型。 机器学习算法可以不断优化排产模型；随着设备运

这种设计方式能够直接输出可供木业数控设备识别 行时间的增加，部署预测性维护系统可提前预警潜
的加工代码，避免了传统设计中需要人工转换和调 在故障；随着订单数据的丰富，需求预测可以更加
整的环节，由此消除设计与制造之间的壁垒，使得 精准。这种基于数据驱动的持续优化，能够使智能
高度定制化的木制品能够在不显著增加设计周期与 工厂具备自我学习和迭代进化的能力。

生产成本的前提下，快速完成从虚拟构思到产品实 总之，木业智能工厂的实现是一项系统工程，
体的转化，这不仅让前端设计过程本身也具备了柔 需要沿着设备互联、智能调度、柔性执行、设计协
性响应的能力， 更是真正实现了按需设计、 即时制造。 同以及系统集成等多个维度稳步推进。通过这一路
径，传统的静态与刚性生产系统将演进为动态、柔
迈向智能演进 性的智能制造体系，从而能够以更低的成本、更快

事实上，智能工厂的成熟度，取决于各子系统之间 的速度实现对多样化、 个性化市场需求的精准响应。
的协同水平。正如上文提到的，木工智能工厂的建 这不仅有助于提升木业智能工厂的核心竞争力，也
设并非单一技术的引入，而是一项系统性工程。具 将推动整个木工行业迈向智能制造的新阶段。

48 亚洲木工业 二零二六年三月至四月份