智能制造環(huán)境下工業(yè)設計優(yōu)化策略探究

摘要：隨著全球制造業(yè)的迅速發(fā)展，智能制造逐漸成為產業(yè)轉型的重要推動力。智能制造環(huán)境下，可以通過集成先進的信息技術、人工智能、物聯(lián)網及大數(shù)據(jù)分析等手段，提升生產效率和產品質量，從根本上推動工業(yè)設計創(chuàng)新和變革?；诖?，文章圍繞智能制造環(huán)境下工業(yè)設計優(yōu)化策略展開探討，旨在探索智能制造技術在工業(yè)設計中的應用前景，以期為推動設計與制造深度融合、制造業(yè)智能化轉型提供參考。

關鍵詞：智能制造；工業(yè)設計；優(yōu)化策略

中圖分類號：TB47；TH16 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2024）21-00-03

0 引言

隨著全球制造業(yè)朝著智能化、數(shù)字化方向加速轉型，工業(yè)設計作為連接用戶需求與產品制造的核心環(huán)節(jié)，面臨著前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。智能制造的興起，通過物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等前沿技術深度融合，重塑了傳統(tǒng)的制造模式，也對工業(yè)設計的理念、流程和方法提出了新的要求。在智能制造環(huán)境下，工業(yè)設計不再僅僅是對產品外觀與功能的規(guī)劃，而是需要與整個制造系統(tǒng)高度協(xié)同，推動產品從概念到生產的全流程優(yōu)化。

智能制造的核心特征在于高度集成化、數(shù)字化和智能化，這為工業(yè)設計提供了全新的技術手段與創(chuàng)新空間。例如，通過虛擬仿真與數(shù)字孿生技術，設計人員可以在產品開發(fā)的早期模擬生產與使用場景，從而提前識別并解決潛在問題；通過大數(shù)據(jù)與人工智能技術，設計優(yōu)化能夠基于海量數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能化決策，顯著提升設計效率與精準度；通過增材制造等技術，個性化與定制化需求得以高效實現(xiàn)，滿足日益多樣化的市場需求［1］。

1 智能制造與工業(yè)設計融合背景

1.1 智能制造的概念與特征

智能制造就像給傳統(tǒng)工廠裝上“智慧大腦”，讓生產過程變得更聰明、更靈活。具體而言，其通過物聯(lián)網、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術，讓機器設備不僅能自動生產，還能自主分析問題、優(yōu)化流程。一條智能生產線就像“會思考的流水線”，當某個零件庫存不足時，它會自動調整生產順序，優(yōu)先處理其他訂單，避免停工待料。

智能制造具有三大核心特征：一是互聯(lián)互通。所有設備通過傳感器聯(lián)網，就像工廠里的機器都用“微信群”溝通。一臺機器檢測到故障，其他設備會立刻收到預警。二是靈活應變。傳統(tǒng)生產線只能固定生產一種產品，而智能工廠可以像“變形金剛”一樣快速切換任務，如上午生產空調，下午就能改做空氣凈化器。三是動態(tài)優(yōu)化。系統(tǒng)可根據(jù)實時數(shù)據(jù)自動改進流程。例如，當發(fā)現(xiàn)某款產品螺絲裝配耗時太長時，會自動調整機器人的作業(yè)角度進行提速。這種改變不僅提升了效率，更讓工廠從“機械勞動”轉向“智能創(chuàng)造”［2］。

1.2 智能制造對工業(yè)設計的影響

智能制造正在重塑工業(yè)設計規(guī)則，主要體現(xiàn)在三個方面［3］：一是設計周期大幅縮短。傳統(tǒng)設計需反復打樣驗證，如今通過數(shù)字孿生技術，設計師在電腦上就能模擬產品從設計到使用的全流程。例如，家電企業(yè)在設計電飯煲時，可以直接虛擬測試不同材質的加熱效果，省去實體樣機制作環(huán)節(jié)。二是設計自由度提升。3D打印等技術支持復雜結構生產，設計師可以大膽創(chuàng)新。例如，在醫(yī)療領域，通過掃描患者骨骼數(shù)據(jù)，可直接設計打印個性化骨科支架，這在過去的標準化生產中無法實現(xiàn)。三是設計責任延伸。設計師需要為產品的全生命周期負責。例如，在設計智能音箱時，要考慮未來軟件升級的硬件兼容性以及回收拆解的便捷性。某品牌掃地機器人采用模塊化設計，電機損壞后，用戶可自行更換，減少電子垃圾。

2 智能制造環(huán)境下工業(yè)設計優(yōu)化需求

2.1 生產效率提升與設計優(yōu)化的結合

通過實現(xiàn)設計與生產過程的協(xié)同與智能化決策，制造企業(yè)可以在保障產品質量的同時，顯著提高生產效率，縮短產品的上市時間，增強市場競爭力。智能制造環(huán)境下的設計優(yōu)化，強調設計與生產過程高度協(xié)同。在傳統(tǒng)的生產流程中，設計與生產往往是兩個相對獨立的階段，設計人員與生產人員之間的信息交流受限，導致設計方案無法充分考慮到生產過程中的復雜性與可行性。而智能制造則能夠提供更加動態(tài)、實時的設計與生產反饋機制。借助虛擬仿真、數(shù)字化雙胞胎等技術，設計人員可以在設計階段模擬產品的生產過程，從而提前識別潛在的生產瓶頸或技術難題［4］。另外，隨著人工智能與機器學習的不斷進步，設計優(yōu)化與生產效率的結合逐漸體現(xiàn)出智能化決策的潛力。傳統(tǒng)的設計優(yōu)化依賴設計師的經驗和直覺，而在智能制造環(huán)境下，可以通過機器學習算法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化設計，從而大大提高設計的智能性與精準度。

2.2 個性化與定制化需求的驅動

個性化和定制化需求，對生產過程中設計的靈活性和適應性提出了更高要求。在傳統(tǒng)制造環(huán)境下，產品設計通常是針對標準化產品進行規(guī)劃，設計方案較為固定，不容易調整。而在智能制造環(huán)境下，產品設計不再是單一的線性過程。通過大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等多種技術的綜合應用，制造商可獲取和分析消費者的詳細需求，實時調整設計方案，確保最終產品能夠精準滿足消費者的需求，避免傳統(tǒng)模式下因標準化生產導致的產品同質化問題［5］。另外，定制化需求還促使生產流程的個性化調整。在智能制造框架下，通過高度集成的信息化平臺，設計與生產之間的無縫對接變得更加高效，制造商能夠根據(jù)客戶的定制需求，在生產過程中實時調整參數(shù)。例如，應用增材制造（3D打?。┘夹g，能夠根據(jù)不同用戶的需求，在不增加過多生產成本的情況下，靈活地改變產品的外形和功能配置。

2.3 產品生命周期管理

在智能制造環(huán)境下，產品生命周期管理（PLM）已成為工業(yè)設計優(yōu)化的核心組成部分。隨著市場需求的不斷變化和產品技術的不斷創(chuàng)新，傳統(tǒng)的產品管理方式逐漸無法滿足高效、靈活的設計需求［6］。智能制造提供的高度集成的數(shù)字化工具，使產品從概念設計、研發(fā)、生產、使用到最終報廢的全過程都能夠實現(xiàn)精確、實時的監(jiān)控和優(yōu)化。在產品生命周期管理中，信息流的高效傳遞與數(shù)據(jù)的實時更新至關重要。通過集成化的信息平臺，企業(yè)能夠實現(xiàn)從設計到生產的無縫對接，使每個階段的數(shù)據(jù)可以在多個部門之間共享，避免形成“信息孤島”，設計團隊可以依據(jù)實時反饋不斷優(yōu)化產品，從而縮短設計周期，提高設計精度。

3 智能制造環(huán)境下工業(yè)設計面臨的主要挑戰(zhàn)

3.1 技術系統(tǒng)不兼容

智能制造環(huán)境下，數(shù)據(jù)格式與協(xié)議不統(tǒng)一嚴重制約著工業(yè)設計與制造環(huán)節(jié)的高效協(xié)同。以汽車零部件設計為例，設計部門采用CATIA軟件構建的三維模型，在傳輸至數(shù)控加工中心時，曲面數(shù)據(jù)結構與CAM系統(tǒng)解析標準不匹配導致加工路徑生成錯誤。某剎車盤生產企業(yè)曾因模型轉換過程中的公差參數(shù)丟失，造成首批產品安裝孔位偏移1.2毫米，直接損失37萬元。此類問題的本質在于異構系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)接口缺乏標準化規(guī)范。例如，CAD軟件的B樣條曲面表達與數(shù)控機床的直線插補指令間存在算法鴻溝。要解決這一問題，需構建基于ISO 13399標準的智能刀具管理系統(tǒng)，實現(xiàn)從設計參數(shù)到加工代碼的端到端映射。

3.2 定制化生產的成本難題

個性化需求與規(guī)?；a之間的經濟性沖突，本質是定制化帶來的邊際成本陡增效應。某智能家居企業(yè)的案例顯示，當訂單批量從1000件降至50件時，激光切割機的單位能耗成本上升4.3倍，主要源于設備預熱時間占比從12%增至65%。在兒童智能手表定制項目中，外觀顏色選項從3種擴展至12種后，噴涂設備的清洗劑消耗量增加220%，產線切換時間延長至標準模式的2.8倍。破解該難題需采用分級模塊化設計策略：將產品分解為固定模塊與可變模塊。某電動工具制造商將電鉆產品劃分為動力模塊（標準化）、外殼模塊（有限定制）與功能附件（完全定制）三級體系，使非標訂單成本壓縮至標準生產的1.4倍。

3.3 設計師的新技能要求

智能制造對工業(yè)設計師的知識結構提出多維擴展要求。傳統(tǒng)手繪技能需向參數(shù)化設計工具應用轉變，如掌握Grasshopper等可視化編程軟件實現(xiàn)設計變量與生產參數(shù)的動態(tài)關聯(lián)。某消費電子品牌設計團隊在TWS耳機開發(fā)中，通過Fusion 360的參數(shù)化模型實現(xiàn)腔體結構與PCB板尺寸的協(xié)同優(yōu)化，設計迭代周期縮短65%。此外，設計師需具備制造工藝預判能力。某新能源汽車的燈組設計方案因曲面曲率超出沖壓工藝極限，被迫三次修改結構。人才培養(yǎng)需構建“設計+工

藝+數(shù)據(jù)”的復合型課程體系，如在CMF（色彩、材料、工藝）課程中增加智能材料特性模塊，增強設計可行性的預評估能力。

4 智能制造環(huán)境下工業(yè)設計優(yōu)化策略

4.1 三步打通技術堵點

智能制造環(huán)境下，技術系統(tǒng)的協(xié)同障礙需通過系統(tǒng)化策略逐步化解。首先，構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)傳輸標準是基礎性工作，可類比為在不同語言的國家間建立通用交流規(guī)則。設計軟件與生產設備若采用兼容性強的數(shù)據(jù)格式，能有效避免模型特征丟失或解析錯誤。例如，汽車設計團隊完成的三維模型通過通用格式直接傳輸至制造端，無須人工干預即可生成精確的加工路徑，顯著縮短設計到生產的轉化周期。其次，引入智能化中間層作為“翻譯器”，實時連接設計與制造系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)高效流動。這種中間層不僅能傳遞信息，還能自動識別設計參數(shù)的制造可行性，如檢測零件尺寸是否超出機床加工范圍，并在設計階段預警。最后，搭建虛擬驗證環(huán)境是重要保障手段，通過數(shù)字模擬技術完整復現(xiàn)生產場景。設計師可提前觀測產品在真實制造中的表現(xiàn)，如觀察復雜結構的應力分布或裝配干涉問題，從而在虛擬環(huán)境中完成優(yōu)化迭代。

4.2 智能分類定制需求

個性化需求的爆發(fā)式增長要求企業(yè)以智能化手段實現(xiàn)定制化生產的規(guī)?；涞?。核心思路是通過需求分析與模塊化設計，將離散的個性需求轉化為有限的標準化組合。具體而言，首先要建立用戶需求分析體系，運用語義識別技術從海量反饋中提煉共性訴求。例如，家居企業(yè)可通過分析消費者對沙發(fā)的評價，歸納出“舒適性”“空間適配性”等核心需求維度。然后，將產品解構為固定模塊與可變單元：固定模塊采用標準化設計，以確保成本可控，如家具的基礎框架；可變單元則允許個性化調整，如沙發(fā)布料花色或儲物格布局。這種分級策略既能滿足用戶對差異化的追求，又可通過模塊復用降低生產成本。此外，引入動態(tài)生產調度系統(tǒng)能夠進一步提升效率，如將相同材質的訂單集中加工，減少設備參數(shù)切換頻率。某智能玩具企業(yè)的實踐表明，通過將定制需求歸類為有限的基礎模型，用戶可在選定模型后調整局部參數(shù)，如顏色或尺寸等，而生產端僅需微調即可完成制造。

4.3 人才培養(yǎng)“雙車道”

智能制造對設計師的能力框架提出雙重革新要求：技術工具的深度掌握與跨域協(xié)作的廣度拓展。技術層面，設計師需從傳統(tǒng)手繪轉向智能設計工具鏈的應用，如掌握參數(shù)化建模技術，使設計變量與制造參數(shù)動態(tài)關聯(lián)。通過此類工具，設計師可快速生成適應不同生產條件的方案變體，如調整零件壁厚以匹配鑄造工藝要求。同時，對制造工藝的深入理解是必備能力，需清晰認知技術邊界，如3D打印的最小支撐結構尺寸或注塑成型的脫模角度限制。某智能燈具企業(yè)曾因忽視工藝約束導致設計方案反復修改，凸顯了該能力的重要性?？缬騾f(xié)作層面，設計師需突破專業(yè)壁壘，與工程師、數(shù)據(jù)專家形成共同語言。例如，在新能源汽車開發(fā)中，設計團隊可與材料科學家合作，將輕量化材料特性融入造型設計，確保美學與性能的統(tǒng)一。

5 結語

本文系統(tǒng)探討了智能制造環(huán)境下工業(yè)設計的優(yōu)化策略，揭示了智能制造技術對工業(yè)設計流程、方法及實踐的深遠影響。研究表明，智能制造通過數(shù)字化、智能化和協(xié)同化的技術優(yōu)勢，為工業(yè)設計提供了高效、精準的創(chuàng)新手段，顯著提升了設計效率與產品競爭力。從生產效率提升到個性化需求驅動，再到產品生命周期管理優(yōu)化，工業(yè)設計在智能制造的賦能下，實現(xiàn)了從傳統(tǒng)“經驗驅動”向“數(shù)據(jù)驅動”的轉型升級。未來工業(yè)設計要更加注重與智能制造技術深度融合，推動跨領域協(xié)作與人才培養(yǎng)，探索智能化、可持續(xù)化的設計新范式。

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作者簡介：王玉容 （1989—） ，女，講師，研究方向：自動化。