我國家具智能制造的高質量發展路徑研究

陶 濤 吳義強，戴向東，黃艷麗 ,陳星艷，歐陽周洲，詹秀麗 Tao Tao &Wu Yiqiang &Dai Xiangdong &Huang Yanli &Chen Xingyan &Ouyang Zhouzhou &Zhan Xiuli

(1.中南林業科技大學，湖南長沙 410004；2.農林生物質綠色加工技術國家地方聯合工程研究中心，湖南長沙 410004；3.木竹資源高效利用省部共建協同創新中心，湖南長沙 410004）

經歷了三次工業革命的洗禮，制造業已經進入了智能制造的時代。工信部在《智能制造發展規劃（2016-2020年）》將智能制造定義為：基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式[1]。隨著新一輪科技革命不斷推進以及國際環境的日趨復雜，大國戰略博弈下制造業的競爭不斷加劇，智能制造作為新一輪工業革命的核心技術受到了各制造強國的廣泛關注。美、德、日等發達國家相繼提出“先進制造業領導力戰略”“國家工業戰略2030”“社會5.0”等面向新一代制造業的發展戰略，以信息技術賦能的智能制造為抓手，力圖搶占新一輪全球制造業競爭的制高點。

改革開放以來，我國制造業經歷了很長一段高速發展的歷史機遇期，有力推動了我國工業化和現代化進程，但相比發達國家的先進制造水平，我國制造業還呈現出大而不強的特征，許多方面都存在明顯的差距。伴隨著我國消費的不斷升級、人口紅利的逐步消退，傳統制造業轉型升級迫在眉睫，在這一關鍵時間節點上，國務院印發了我國制造強國戰略的第一個十年行動綱領——《中國制造2025》，明確智能制造是主攻方向[2]。經過數年的發展，在我國供給側結構性改革步伐加快，兩化融合不斷深化，“雙碳”戰略目標提出的新的歷史節點上，工信部等八部委進一步印發了《“十四五”智能制造發展規劃》，對我國制造業的進一步發展提出了更高的要求。

作為我國制造業的重要組成部分，同時也是與人民生活息息相關的產業，家具制造業在三十余年的高速增長后逐步趨于平穩。在當前買方主導、供過于求的新常態，國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局，以及新冠疫情沖擊的三重背景下，粗放的經營模式已難以為繼，家具制造業也在不斷融合與借鑒中按照數字化、網絡化、智能化“并行推進、融合發展”[3]的技術路線迅速成長，頭部家具企業尤其是部分定制家具企業已經建立起了智能制造基地，開展了大量探索與實踐。

本研究基于廣泛的產業實踐提出現階段家具智能制造的實踐路徑，明確家具智能制造的重點研究方向，目的在于促進系統而穩健的推進家具智能制造水平的提升，推動家具產業高質量發展。

1 家具制造的基本特征

家具制造業隸屬于輕工業的范疇，對比當前智能發展更為成熟的重工業，以及輕工業領域中其它類型的產品制造，家具的生產制造具有一系列特征，這些特征決定了家具的智能制造同其它制造業存在較大的差異。

1.1 多種生產模式混合

相較其它制造企業的單一制造模式，家具制造企業往往同時具備離散型制造模式、混流型制造模式、網絡協同制造模式、大規模個性化定制模式等多種生產模式。具體如下：

離散型制造模式：通過原材料的物理形狀改變與組裝使其增值。特點是產品結構明確；生產流程按工序布局；多品種、小批量；自動化程度相對較低，主要集中在具體的工序單元中；勞動力密集[4]。絕大多數成品家具產品的核心生產流程、定制家具中個性化程度較高的非標部件的生產過程基本都屬于這種制造模式。

混流型制造模式：通過對原材料進行混合、重組、變形等方法，以多流程、多批量的方式進行零部件組合而使原材料增值。主要特點是資源和技術密集；生產規模大；產品種類繁多[5]；加工工藝路線將依照不同產品而發生顯著變化；設備生產難以平衡。在家具制造業，這類制造模式體現在制材、備料、機加工、裝配、涂裝與包裝等家具制造各環節。

網絡協同制造模式：通過互聯網技術實現生產線、供應鏈之間的協同的制造模式。特點是系統規模大、組成元素多；系統任務復雜；分布式特點顯著；對于數據的實時性要求高[6]。家具制造業中，網絡協同體現在企業內部不同類型零部件的專業化生產線配合、企業供應鏈管理等方面。

大規模個性化定制模式：在系統思想的指導下，以整體優化的觀點，充分利用企業資源，在先進制造技術的支撐下，根據客戶的個性化需求，以大批量生產的低成本、高質量和高效率提供定制產品和服務的生產方式。主要特點是專業化產品制造、模塊化產品設計、伙伴化合作企業關系以及網絡化生產組織和管理[7]。這種模式在家具制造業最集中的體現就是定制家具，成品家具中也有部分零部件采用這種制造模式。

在同一個家具制造企業中，這些生產模式長期并存，且彼此之間的耦合度高，帶來了生產管理的難度急劇增加，構建智能制造所需的信息物理系統（Cyber-Physical Systems,CPS）的復雜度呈幾何式增長。

1.2 細分領域差異明顯

隨著家具消費者需求的不斷提高以及專業化程度的逐步加深，家具制造業的行業細分越來越清晰。按批量規模和標準化程度，可以劃分為定制家具與成品家具；從材料與工藝的角度，可以劃分為實木家具、板式家具、軟體家具、竹藤家具、塑料家具、金屬家具等；從使用場景角度，可以劃分為民用家具（臥房家具、兩廳家具等）、公共家具（辦公家具、酒店家具、學校家具、展示家具等）與戶外家具等；從目標用戶群體角度，可以劃分為兒童家具、適老家具、寵物家具等。不同細分領域的家具產品，其材料、結構、工藝、設備以及經營模式上的差異明顯，因此轉型升級的路徑也各不相同，智能制造模式的復制難度大。

1.3 企業規模差別較大

家具制造業總體門檻較低，因此家具制造企業的規模差別較大。頭部企業原材料基地與生產基地遍布全球，廠房面積數百萬平米，員工數萬人，產品線數十條，技術比較先進，年產值達數十億甚至百余億元；數量上占大多數的中小型家具企業，僅有幾個生產工廠，員工百余人，產品線3條-5條，年產值數千萬元；更有難以統計的作坊式、家庭式家具企業，員工不到十人，僅輻射本地市場，多采用手工或半自動的方式開展生產加工。在如此大的規模差異面前，家具的智能制造很難形成全行業標準化的一種或多種范式，并且由于不同規模的企業經濟實力、認知水平、技術實力都存在很大的差異，實現數字化、智能化必然存在先后、程度方面的顯著差別。

1.4 產業分工趨勢明顯

與汽車制造業類似，規模以上家具制造業也逐步呈現出清晰的產業分工態勢。圍繞一些大型家具制造企業，或者在中小型家具企業聚集地周邊都形成了專業化分工家具制造配套企業，有的技術要求較高、通用型較強的零部件甚至形成了一些獨立的子產業，這些企業雖然不以完整的家具作為產品，但仍然屬于家具制造業的范疇，同家具制造企業存在相互依存的關系。例如家具原輔材料企業、五金企業、包材企業、設備和維修企業、設計企業、物流企業、展示銷售企業等，定制家具領域更進一步細分出了板材企業、飾面紙企業、壓貼企業、臺面企業等。這些企業與家具制造企業，彼此之間存在錯綜復雜的合作關系，跨企業的協同成為了家具智能制造需要研討的關鍵課題。

1.5 多重技術體系交融

傳統的家具制造底層技術主要包括材料科學、家具制造工藝、家具結構、機械制造、數據分析、工業工程、物流科學、管理科學等，是一個典型的跨學科技術體系。隨著新科技革命的不斷推進，大量新技術賦能制造業，家具制造業的技術內涵也在傳統家具制造技術的基礎上融入了更多計算機、數學、通信、自動化等學科門類的技術體系，技術復雜度進一步提高，在帶來制造模式升級的同時，也對家具制造企業管理人員的思維方式和跨學科綜合應用能力提出了更高的要求。

2 家具智能制造的困境

智能制造的概念經過三十余年的發展，其內涵已經由數字化、信息化、網絡化向智能化過渡[8]。隨著整個制造業在智能制造領域的探索進入高潮，家具智能制造也在不斷模仿、創新中曲折前進，并取得了一些成果，也面臨著許多問題。從當前家具企業智能制造實踐的現狀來看，主要陷入了如下8類困境。

2.1 整體局限性比較大

工信部對于“智能制造”的概括，涵蓋了設計、生產、管理和服務，囊括了制造系統層級與產品生命周期兩個維度[9]。相比于過去的精益生產、柔性制造等技術進步，智能制造不僅是生產技術的變革，還上升到了企業經營全過程的高度[10]。當前家具制造業對于智能制造的理解還比較狹隘，多數企業僅僅著眼于家具的“生產制造”這一過程，忽視了智能制造與家具制造其它環節之間的關聯關系[11]，沒有上升到企業戰略的層面，這種意識在思維層面上制約了家具企業智能制造的發展。

2.2 基礎數據質量堪憂

如果將智能制造比作“高樓”，基礎數據就是這棟高樓的磚瓦，數據質量的好壞，直接決定了智能制造這棟“高樓”是否穩定。從實踐情況來看，當前家具制造業在智能制造的探索過程中，對于數據質量的重視程度嚴重不足。這種現象集中體現在數據缺失、數據精度不足、數據時效性不強等方面。例如在自動化、柔性化程度都比較高的定制家具領域，生產路徑規劃已經達到工序級，甚至板件級精度的情況下，絕大部分家具制造企業進行生產調度時“加工時間”仍然沿用“平均工時”這一比較粗放的概念，極易頻繁出現產線波動和擁堵現象，只能依靠增加寬放系數來提高系統的容錯，嚴重限制了產能的實現。

2.3 數據孤島現象嚴重

家具制造業大數據類型多種多樣，且來源于不同的業務流程，許多家具企業通過自建或引進的方式，根據各個環節的業務需求建立起了信息系統或數據平臺，這些系統和平臺在早期對于其業務范圍內的生產活動的提質增效起到了明顯的推動作用，但在智能制造轉型的過程中也引發了嚴重的數據孤島問題。據了解，一些大型家具企業所應用的各類系統和平臺多達百余個，其中大部分都自成體系。大量不同來源的平臺與系統，直接造成了數據口徑不一致、系統編碼不統一、生產數據調用困難等一系列問題，大量的數據局限于某個系統或部門內部，無法有效組織協調，數據的價值體現受到了嚴重影響[12]。

2.4 數據應用能力低下

許多家具企業、軟件供應商、咨詢機構都采用了“電子看板”的形式，將采集到的實時生產數據以各種可視化方式在生產現場或調度中心的大屏幕上進行呈現，然而這些數據對于實際生產并未起到指導作用，實際生產現場的管理、調度與協同，還是依托車間管理人員的經驗和操作人員的主觀能動性。究其原因，在于軟件供應商和咨詢機構往往不具備家具生產的底層知識，家具企業又難以將生產邏輯轉變為具有指導意義的可視化的呈現形式，導致難以對采集到的生產數據進行科學建模與分析，形成具有指導意義的結論，從而支持現場進行更精細的過程管控。

2.5 模型構建精度不足

智能制造依賴于數據驅動，數據對生產進行指導就需要依托模型。現實情況表明，不論是學界還是產業界，進行數據分析與建模時都過于理想化，考慮的因素比較單一，構建的模型擬合不足，許多分析和研究都未能充分考慮低權重因素對結果的影響，導致這些因素的量變引起了未能預估的質變；建模與分析僅僅圍繞主要生產流程來開展，忽視了次要流程對主要流程的干涉作用，導致次要流程成為瓶頸。此外，低精度的數據分析與模型構建，還將造成工藝改良、精益改善、產線規劃[13]等生產活動的預先驗證困難，理論研究與實際生產之間的偏差超出預期。

2.6 人機協同問題嚴峻

勞動力成本日益高企的當下，通過智能制造減少人工是家具制造業縮減人力成本的重要手段，但在當前加工設備與生產模式存在局限的現實條件下，大規模生產與定制化需求的矛盾始終難以調和，不論哪一個細分領域的家具制造，始終存在部分產品或零部件需要采用人工的方式來進行生產，也總有部分設備需要依賴人工進行現場操作。大多數家具企業在生產現場人員與設備協同、人工與自動化加工任務分配等方面都缺乏必要的研究，導致人與設備的優勢都無法得到充分的發揮。

2.7 智能裝備短板明顯

近年來，隨著人工智能技術的不斷發展，家具高端制造裝備也取得了長足進步，許多新型裝備能夠實現工序級的自動化、柔性化生產，但從智能制造的角度來看，短板也比較明顯：設備內部的自感知、自學習、自決策、自執行、自適應能力還明顯不足，耗材使用狀態、設備工作狀態、產品加工質量等監控內容有限；跨設備的信息交互難度較大，工序間難以實現數據驅動的智能調度與協同生產；智能裝備的加工質量和穩定性方面，國產設備同進口設備相比還存在較大差距，國外設備供應商的商業壁壘又制約了家具智能制造體系的構建；自動化與工裝設計水平明顯不足，大大提高了家具智能制造實現的難度。

2.8 制造高端人才匱乏

家具制造業實行智能制造，有賴于一批高水平、高素質、創新型、復合型專業人才[14]，這一類人才不僅需要具備堅實的家具設計與工程專業基礎，并且能善于學習，不斷吸收計算機科學、工業工程、通信技術、數據科學等跨學科領域前沿知識，同時還要擁有極高的實踐智慧，能夠實現智能制造前沿理論與家具制造實際生產力之間的相互轉化[15]。然而，在家具制造領域，這樣的人才目前還相當匱乏，一方面原因是當下的家具專業教學在跨學科與實踐培養方面還有待突破，另一方面的原因在于家具企業對于人才的重視程度不足，后備力量培養與人才待遇還有待提高。

上述這些困境造成了目前家具智能制造尚且停留在設備級、工序級，而無法上升到產線級和工廠級，并且智能制造相關的核心技術并沒有被家具制造企業所掌握，企業得到的僅僅是多個系統供應商拼湊而成的整體解決方案，智能制造是一項持續的過程，因此一旦企業的產品、生產模式或工藝技術發生革新，前期固化下來的智能制造產線更新成本將非常昂貴。

3 家具智能制造的實踐路徑

智能制造是家具制造業在新技術革命和經濟新常態下轉型發展的必由之路，在全行業如火如荼的開展智能制造探索的進程中，針對當前家具企業實踐智能制造中陷入的困境，可以構建起“3+1”實踐路徑。其中，“3”指的是智能制造實踐路徑的三個層次，即頂層、中間層與底層，“1”指代支撐智能制造的企業軟實力，如圖1所示。

圖1 家具智能制造的“3+1”實踐路徑

3.1 構建貫穿企業生產全過程的頂層設計

智能制造是今后相當長的一段時間內，家具制造業轉型發展的主旋律，這種新的生產模式不僅指傳統意義上的生產加工，還涵蓋了設計、管理、服務等廣義上的生產過程。家具企業首先要意識到，智能制造轉型與升級，不僅僅是生產系統的革新，還關系到整個企業生產活動的重構，是企業最高級別的戰略規劃，需要統攬全局，全盤考慮，充分調動企業各項資源。因此，必須由家具企業的最高決策團隊大力推動，中、基層管理和技術人員主導開展。頂層設計中，應當對企業智能制造系統需要涉及哪些生產環節，各業務環節之間的接口形式，數據、邏輯與應用應當達到何種目標等關鍵問題形成明確的思路。由于對于新模式的認知是一個不斷深入的過程，在頂層設計中還需要為智能制造系統的更新預留充足的擴展空間，以發展的眼光來看待新的生產模式。

3.2 重點研究中間層生產邏輯與控制技術

相比傳統制造，智能制造的核心目標是通過更精確和完整的實時數據來支撐科學決策，對生產制造過程進行科學管理[16]。如何應用大量的基礎數據對實際生產進行指導，讓大數據資源轉變為生產力和實際的經濟效益，是家具智能制造當前需要解決的關鍵問題。長期以來，傳統家具制造走的是以人工為主的生產模式，生產邏輯建立在管理和操作人員的經驗，以及主觀能動性等要素之上，這種模式大多數情況下都難以適應萬物互聯時代下的智能制造系統，因此家具企業需要立足于數據，將互聯網思維和家具生產制造的基礎相結合，重新梳理生產邏輯，全面實現生產過程的數字化與網絡化。在此基礎上，重點研究基于數據的生產過程控制技術，以人工智能為抓手，將車間級生產運行管理推進到工序級、零件級、設備級、工人級，實現以數據智能為核心，“關聯+預測+調控”的生產決策新模式[17]。

3.3 完善符合家具制造實際的底層數據

智能制造依賴于數據驅動，數據結構與數據質量，它直接決定了家具智能制造實現的可行性。針對家具制造業智能制造探索過程中暴露出來的種種數據問題，要以精細化、系統化的觀念來審視企業當前的數據體系，對現有數據結構來進行優化，基于家具企業生產全過程來構建完整的數據鏈條，完善數據項目和采集方式，并盡可能實現數據的結構化；對基于人工智能的產品工藝數據、加工過程數據、設備故障數據、質量數據、人力數據等生產基礎數據進行細化，避免大量應用精度較低的平均值作為底層數據；對現有各類數據庫、平臺和系統中存儲的數據進行全面整合，形成“數據湖（Data Lake）”，從而以統一的口徑實現數據的高效調用；弱化各項前臺應用、BI系統的數據存儲職能，重點強化前端作為操作界面的數據分析、可視化呈現以及生產過程控制能力。

3.4 重視智能制造軟實力建設

家具企業智能制造的軟實力主要包括企業創新能力、軟件研發能力、設備應用能力與人才培養能力四個方面。智能制造是一個長期的過程，家具企業通過外包、引進、模仿等形式，可以在短期內達到初級形態的智能制造，一旦智能制造轉型向更深層次推進，要想進一步提升，不論從技術難度還是企業核心競爭力的角度來看，都需要以企業自身的軟實力為基礎。提升企業創新能力，是家具制造業由要素驅動、投資驅動向創新驅動轉換[18]的必然要求，也是家具企業核心競爭力的根本體現；強化軟件研發能力，主要是實現以更高的效率、更穩定的形式實現對數據的模型化處理與生產過程管控；重視設備應用能力，實質上是通過增強智能制造所需的各類裝備的研發、改進、調節與維護水平，達到提質增效的目的；全面深化高端人才培養體系，就需要以產教融合為基礎，建立跨學科領域、強調實踐應用、循序漸進的高端人才儲備與培養機制，為家具產業長遠發展奠定基礎。

4 家具智能制造的重點研究方向

家具的智能制造，除了依托合理的實踐路徑，還需要在技術層面取得一些突破性進展。從應用的角度來看，今后可以從以下六個方向展開深入研究。

4.1 家具產品制造工藝優化

建立在落后的工藝基礎上的智能制造是沒有價值的[19]，工藝優化是開展智能制造的前提條件，工藝的先進性直接決定了智能制造的成敗。針對大規模生產的家具產品，需要從原輔材料、結構形式、工藝流程等方面進行技術優化，在保留產品造型和功能的基礎上，使產品的生產加工過程能夠適應智能制造的要求，進而超越傳統生產模式制造的同類產品。

4.2 家具生產過程多源異構數據采集

為了突破家具生產大數據的瓶頸，需要構建符合家具智能制造需求的基礎數據架構體系，在邊緣層基于各種直接或間接手段對生產過程數據進行全面而精準的采集，打破設備之間實現通信的各項壁壘，并通過邊緣計算進行數據的預處理，運用物聯網實現數據完整、及時的傳遞，從而強化制造系統的動態感知能力。

4.3 家具制造裝備與生產過程數字孿生

數字孿生（Digital Twin）是以數字化的方式建立物理實體的多維度動態虛擬模型[20]。家具智能制造是多種制造模式復合的復雜生產問題，所涉因素眾多，且各因素之間耦合關系復雜，簡單模型難以通盤考慮并解決此類科學問題，數字孿生技術是處理該問題的重要手段。建立家具智能制造裝備與生產過程的數字孿生模型，就是為家具智能制造建立數據驅動的信息物理生產系統（Cyber-Physical Production Systems，CPPS）[21]，能夠基于系統強大的感知能力進行實時分析，為后續其它研究和試驗打下堅實的基礎。

4.4 家具制造過程自主決策與精準調控

人工智能的快速發展為實現家具生產過程的自主決策與精準調控從批次級向零件級推進提供了更多的可能，同時也為生產過程擾動現象的預測、監控、處理提供了更多的手段，依托人工智能技術對研發設計、計劃調度、質量優化、運行維護、擾動監測、產線協同等管理決策過程進行深度研究，實現家具制造過程的自主決策與精準控制，能夠有效提高生產效率，縮減制造周期和成本。

4.5 家具制造原材料高效利用

采用減量化設計的方法，借助先進開料裝備與智能優化算法，實現大規模揉單生產，從而大幅提高材料的利用率，減少原材料浪費，從宏觀角度看有利于家具制造業實現節能減排和“雙碳”目標，有利于整個產業的綠色和科學發展，從微觀層面來看有利于企業節約成本，有利于增強企業的核心競爭力[22]。因此，它一直以來都是家具生產制造優化的重要方向，人工智能與物聯網技術為家具材料高效利用提供了粒度更細、效果更好的規劃方法，有助于家具材料綜合利用率進一步提升。

4.6 家具制造過程人機協作

智能制造推動家具制造向少人化發展，隨著人效的不斷提升，個人在智能制造系統中的作用越來越重要。有限的人力在制造過程中任務的合理分配，管理和操作人員與智能設備之間的協同配合，都需要依托人因工學研究成果來解決。這一技術的目的在于基于現實技術條件下如何通過合理的人機分工與協同，處理家具制造過程中日益加劇的規模化與個性化矛盾，推動生產過程的穩定與高效運行。

5 結語

智能制造是家具制造產業高質量發展的必由之路，在家具制造業廣泛探索智能制造的實踐過程中，面對家具企業面臨的困難，在實施層面，可以通過“3+1”的實踐路徑來全面思考和解決問題，即：構建貫穿企業生產全過程的頂層設計、完善符合家具制造實際的底層數據結構、重點研究中間層生產邏輯與控制技術、重視智能制造軟實力建設。在技術層面，工藝優化、數據采集、數字孿生、精益管控、原材料利用、人機協作六個方面是實現家具智能制造的關鍵。站在新一輪科技革命和產業變革與我國加快高質量發展的歷史性交匯點上，我們必須立足現實，著眼長遠，將家具制造的基本邏輯與新興技術進行有機融合，以創新求發展，挖掘自身潛力，推動更高水平、更高層次、更高質量的發展。