智能制造環境下工業設計優化策略探究

摘要：隨著全球制造業的迅速發展，智能制造逐漸成為產業轉型的重要推動力。智能制造環境下，可以通過集成先進的信息技術、人工智能、物聯網及大數據分析等手段，提升生產效率和產品質量，從根本上推動工業設計創新和變革。基于此，文章圍繞智能制造環境下工業設計優化策略展開探討，旨在探索智能制造技術在工業設計中的應用前景，以期為推動設計與制造深度融合、制造業智能化轉型提供參考。

關鍵詞：智能制造；工業設計；優化策略

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

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

智能制造的核心特征在于高度集成化、數字化和智能化，這為工業設計提供了全新的技術手段與創新空間。例如，通過虛擬仿真與數字孿生技術，設計人員可以在產品開發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；通過大數據與人工智能技術，設計優化能夠基于海量數據實現智能化決策，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，滿足日益多樣化的市場需求［1］。

1 智能制造與工業設計融合背景

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，其通過物聯網、人工智能、大數據等技術，讓機器設備不僅能自動生產，還能自主分析問題、優化流程。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：一是互聯互通。所有設備通過傳感器聯網，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。三是動態優化。系統可根據實時數據自動改進流程。例如，當發現某款產品螺絲裝配耗時太長時，會自動調整機器人的作業角度進行提速。這種改變不僅提升了效率，更讓工廠從“機械勞動”轉向“智能創造”［2］。

1.2 智能制造對工業設計的影響

智能制造正在重塑工業設計規則，主要體現在三個方面［3］：一是設計周期大幅縮短。傳統設計需反復打樣驗證，如今通過數字孿生技術，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節。二是設計自由度提升。3D打印等技術支持復雜結構生產，設計師可以大膽創新。例如，在醫療領域，通過掃描患者骨骼數據，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。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 智能制造環境下工業設計優化需求

2.1 生產效率提升與設計優化的結合

通過實現設計與生產過程的協同與智能化決策，制造企業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。智能制造環境下的設計優化，強調設計與生產過程高度協同。在傳統的生產流程中，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、實時的設計與生產反饋機制。借助虛擬仿真、數字化雙胞胎等技術，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，設計優化與生產效率的結合逐漸體現出智能化決策的潛力。傳統的設計優化依賴設計師的經驗和直覺，而在智能制造環境下，可以通過機器學習算法，根據歷史數據優化設計，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。在傳統制造環境下，產品設計通常是針對標準化產品進行規劃，設計方案較為固定，不容易調整。而在智能制造環境下，產品設計不再是單一的線性過程。通過大數據、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，制造商能夠根據客戶的定制需求，在生產過程中實時調整參數。例如，應用增材制造（3D打印）技術，能夠根據不同用戶的需求，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

在智能制造環境下，產品生命周期管理（PLM）已成為工業設計優化的核心組成部分。隨著市場需求的不斷變化和產品技術的不斷創新，傳統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字化工具，使產品從概念設計、研發、生產、使用到最終報廢的全過程都能夠實現精確、實時的監控和優化。在產品生命周期管理中，信息流的高效傳遞與數據的實時更新至關重要。通過集成化的信息平臺，企業能夠實現從設計到生產的無縫對接，使每個階段的數據可以在多個部門之間共享，避免形成“信息孤島”，設計團隊可以依據實時反饋不斷優化產品，從而縮短設計周期，提高設計精度。

3 智能制造環境下工業設計面臨的主要挑戰

3.1 技術系統不兼容

智能制造環境下，數據格式與協議不統一嚴重制約著工業設計與制造環節的高效協同。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，在傳輸至數控加工中心時，曲面數據結構與CAM系統解析標準不匹配導致加工路徑生成錯誤。某剎車盤生產企業曾因模型轉換過程中的公差參數丟失，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間的數據接口缺乏標準化規范。例如，CAD軟件的B樣條曲面表達與數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，實現從設計參數到加工代碼的端到端映射。

3.2 定制化生產的成本難題

個性化需求與規模化生產之間的經濟性沖突，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

智能制造對工業設計師的知識結構提出多維擴展要求。傳統手繪技能需向參數化設計工具應用轉變，如掌握Grasshopper等可視化編程軟件實現設計變量與生產參數的動態關聯。某消費電子品牌設計團隊在TWS耳機開發中，通過Fusion 360的參數化模型實現腔體結構與PCB板尺寸的協同優化，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。人才培養需構建“設計+工

藝+數據”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 智能制造環境下工業設計優化策略

4.1 三步打通技術堵點

智能制造環境下，技術系統的協同障礙需通過系統化策略逐步化解。首先，構建統一的數據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則。設計軟件與生產設備若采用兼容性強的數據格式，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，確保數據高效流動。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，搭建虛擬驗證環境是重要保障手段，通過數字模擬技術完整復現生產場景。設計師可提前觀測產品在真實制造中的表現，如觀察復雜結構的應力分布或裝配干涉問題，從而在虛擬環境中完成優化迭代。

4.2 智能分類定制需求

個性化需求的爆發式增長要求企業以智能化手段實現定制化生產的規模化落地。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，家居企業可通過分析消費者對沙發的評價，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，引入動態生產調度系統能夠進一步提升效率，如將相同材質的訂單集中加工，減少設備參數切換頻率。某智能玩具企業的實踐表明，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，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“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作的廣度拓展。技術層面，設計師需從傳統手繪轉向智能設計工具鏈的應用，如掌握參數化建模技術，使設計變量與制造參數動態關聯。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。跨域協作層面，設計師需突破專業壁壘，與工程師、數據專家形成共同語言。例如，在新能源汽車開發中，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一。

5 結語

本文系統探討了智能制造環境下工業設計的優化策略，揭示了智能制造技術對工業設計流程、方法及實踐的深遠影響。研究表明，智能制造通過數字化、智能化和協同化的技術優勢，為工業設計提供了高效、精準的創新手段，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化，工業設計在智能制造的賦能下，實現了從傳統“經驗驅動”向“數據驅動”的轉型升級。未來工業設計要更加注重與智能制造技術深度融合，推動跨領域協作與人才培養，探索智能化、可持續化的設計新范式。

參考文獻：

［1］ 何亮，高俊，曾熠峰.淺談智能制造技術在工業自動化中的應用［J］.電子元器件與信息技術，2024，8（12）：55-57.

［2］ 顧琪，周歡，吳清.市域產教聯合體下智能制造專業群人才培養模式構建研究：以鹽城工業職業技術學院為例［J］.科教導刊，2024（36）：65-67.

［3］ 賈穎蓮，何世松.“新雙高”背景下智能制造類專業課程思政建設路徑與評價：以工業機器人技術基礎為例［J］.烏魯木齊職業大學學報，2024，33（4）：52-58.

［4］ 肖瀟，楊斯淇.智能制造賦能新質生產力：邏輯機理與實踐指向［J］.湖南科技大學學報（社會科學版），2024，27（6）：85-91.

［5］ 楊秀潔，郭奕文，黃偉.工業機器人離線編程與仿真技術在智能制造中的應用［J］.造紙裝備及材料，2024，53（11）：103-105.

［6］ 趙馨茹，鄒云龍，高楠，等.智能制造融合信息化推動現代工業經濟的轉型研究［J］.現代工業經濟和信息化，2024，14（10）：54-56.

作者簡介：王玉容 （1989—） ，女，講師，研究方向：自動化。