智能制造时代机械设计制造及自动化深度应用研究

摘要：在智能制造浪潮席卷全球制造业的背景下，机械设计制造及自动化领域正经历深刻变革。本文系统探讨智能制造时代机械设计制造及自动化的深度应用表现，涵盖设计、制造、管理与服务全流程的智能化升级实践；深入剖析技术瓶颈、人才短缺、成本高昂及管理协同不畅等现存问题；针对性提出加强技术研发创新、强化人才培养引进、合理规划降低成本、创新管理协同机制等优化策略。

关键词：智能制造；机械设计制造及自动化；深度应用

引言

随着工业4.0、中国制造2025等战略的推进，智能制造已成为全球制造业转型升级的核心方向。机械设计制造及自动化作为制造业的关键领域，正加速与人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术融合，引发生产方式、管理模式和产业生态的深刻变革。从航空航天精密零部件的数字化设计，到汽车制造智能工厂的无人化生产，智能制造技术的应用显著提升了机械产品的质量与生产效率，推动产业向高端化、智能化迈进。

一、智能制造时代机械设计制造及自动化的深度应用表现

1.1 设计环节的深度应用

智能制造时代，使用计算机辅助设计（计算机辅助工程CAD）进行数字化设计与仿真，成为机械产品设计和开发最为主要的技术手段。借助CAD软件实现对机械产品的快速建模，机械产品设计变得更加可视化，可以利用CAD快速建立一个产品的三维模型，在产品的设计过程中，设计工程师通过调整产品的结构尺寸参数来优化机械产品的结构设计，从而使得产品设计过程缩短，设计时间更加快速。通过协同设计、创新设计依托网络平台，取消了设计地点、部门等空间因素的制约，多个厂商联合设计的大型机械设备，多个地区的设计人员通过互联网云平台进行实时数据共享，协同对机械产品进行优化设计，可以通过协同设计平台针对新产品的同时修改。

1.2 制造环节的深度应用

机械制造类车间应用了大量自动化生产线与智能工厂。工业机器人因为有较为出色的精度、较快的速度而处理焊接、装配、喷涂等工作。智能工厂利用物联网将生产设备、传感器、控制系统连接在一起，实时收集和分析生产线的生产数据。柔性生产和个性化生产可应对差异化需求。柔性制造系统会针对产品的订单变更而及时调整加工程序，自动实现不同型号产品的切换生产。例如在定制家具制造中，企业可根据客户的个性化尺寸、样式定制要求，借助柔性生产线自动调节相应的参数，以此完成独一无二的家具的生产。

1.3 管理与服务环节的深度应用

生产管理数字化则基于企业资源规划（ERP）、制造执行（MES）等管理系统来完成。ERP将企业采购、生产、销售等数据打通，在一定程度上辅助企业管理层决策；而MES则通过对生产现场进行实时监控，以合理调配生产资源。A某汽车零部件公司实施了ERP系统和MES系统后，优化了企业的生产计划和实施，提升了35%的库存周转效率，缩减了订单完成时间20%。服务支持数字化。基于远程监控和设备故障诊断，企业结合装配在机械产品的传感器，对采集回来的运行设备的各项信息，上传到云服务器后进行分析处理。B某风力发电机组公司基于远程监控系统，发现出现叶片磨损、轴承故障的异常情况就及时通知维修工人，延长设备寿命30%，服务客户能力进一步增强。

二、智能制造时代机械设计制造及自动化应用现存问题

2.1 技术层面问题

机械设计制造及自动化应用方面的技术瓶颈是智能制造技术中的技术瓶颈，例如传感器，在采集生产所需的数据方面，精准性和稳定性都有提高的空间，例如精密加工环节的数据采集与分析所运用的传感器可能会出现误差导致产品的加工尺寸差异，进而影响到成品质量。还有不同厂商不同的CAD、CAE软件格式的数据格式不同，难以完成兼容，进而增加了数据的转换成本和出错可能性。

2.2 人才层面问题

一是机械设计与制造类及自动化的专业技能型人才匮乏。具有既精通智能制造技术又了解机械设计与制造原理的复合型人才较少；二是现有技术力量的知识年龄断层严重，掌握新一代信息技术不够。大多数企业工程师仍旧停留在传统设计制造方式，不具备智能化转型所需的能力。

2.3 成本与资金问题

资金缺乏。企业推进智能制造改造需要投入大量资金购买高端智能制造装备和工业软件，建立智能生产线，比如智能工厂，一条自动化生产线购买及安装成本甚至数千万，后期系统维护、软件更新还需要产生一定的费用。

2.4 管理与协同问题

企业缺少新型的管理理念。传统的管理方式决策效率低，不能及时满足市场变化的需求。组织与结构不符合智能化生产的组织模式，各部门信息孤岛、不共享、沟通困难。研发阶段中，设计部门与制造部门缺少沟通，设计成果不能进行批量生产。

三、优化智能制造时代机械设计制造及自动化应用的策略

3.1 加强技术研发与创新

鼓励企业牵头与高等院校、科研院所合作开展产学研攻关，突破智能制造的核心技术。从传感器精准性切入，加强对传感器研发投入力度，研制超高精度、超高稳定性的传感器。联合软件研发企业统一数据接口标准，解决工业软件相互兼容问题。对人工智能算法加强研究，依据机械制造的市场需求，提升算法模型，解决在故障诊断等场景算法的正确率问题。

3.2 强化人才培养与引进

企业根据制订科学的人才培养方案，定期选派员工参加智能制造技术课程培训，聘请行业专家教授给员工授课，使员工的知识结构得以更新。高校要调整机械设计制造及其自动化专业课程内容，适当增大数据、人工智能等相关课程内容，加大实操教学，建立校企实习基地，培养复合型人才。

3.3 合理规划与降低成本

智能制造升级是企业进行智能化改造的前提，因此企业首先要根据自身实际情况制定切实可行的规划，并根据规划将智能制造分为几个阶段实现，从主要的生产环节开始，不能盲目大规模投入，在智能制造设备购置、软件安装等方面政府也应给予相应的支持政策，比如财政补贴、减免相关的税费等，这样就可以明显减少企业进行智能制造的投入。

3.4 创新管理与协同机制

企业应转变管理理念，推行扁平化管理模式，减少决策层级，提高决策效率。优化组织架构，打破部门壁垒，建立跨部门协同工作小组，促进信息共享与沟通。在产业链层面，推动上下游企业建立战略合作伙伴关系，通过搭建信息共享平台，实现生产计划、库存数据等信息的实时共享，提高产业链协同效率。引入数字化管理工具，对企业生产、运营过程进行精细化管理，提升企业整体管理水平。

结语

在智能制造时代，机械设计制造及自动化于设计、制造、管理与服务环节的深度应用，显著提升了产业效能与竞争力。然而，技术瓶颈、人才短缺、成本压力及管理协同难题，仍制约着行业进一步发展。通过加强技术研发、强化人才培养、合理规划成本与创新管理机制，能够有效突破发展障碍。未来，随着技术融合深化与行业生态完善，机械设计制造及自动化必将在智能制造浪潮中实现更高质量的转型升级。

参考文献

[1]程显云.智能制造时代机械设计制造及自动化深度应用研究[J].中国设备工程，2025，（05）：33-35.

[2]朱余映.智能制造时代机械设计制造及其自动化专业学生就业策略研究[N].安徽科技报，2025-02-07（013）.