第360章 智能工厂设备研发与技术适配（1/2）

法兰克福食品产业园的厂房租赁协议签订后，智能工厂建设进入实质性推进阶段，核心设备的研发与适配成为筹备工作的重中之重。按产能规划，智能工厂需实现15万盒/月的生产目标，这就要求核心生产设备具备高效稳定的产能；同时，工厂需适配欧洲本地面粉（筋度仅8-10%，低于国内常用面粉的11-13%），且要兼顾桂花糕、黑麦蟹壳黄以及未来新增品类的生产需求。

核心微冲突随之爆发：林记此前用于国内生产的迷你版糕小默2.0设备，单台产能仅50盒/小时，即便满负荷运转，20台设备每月最多只能生产7.2万盒，远无法满足15万盒的产能需求；更关键的是，该设备未针对低筋面粉优化，揉面力度与时间固定，生产出的产品口感偏差较大，且不支持多品类快速切换生产。设备研发面临“产能不足+多场景适配”的双重挑战，若无法在短期内完成设备升级研发，将直接延误智能工厂投产进度，影响与家乐福约定的产能爬坡计划。

“设备是智能工厂的核心引擎，必须攻克产能和适配两大难关。”林默在跨洋研发推进会上明确要求，“由陈曦带领技术团队牵头，联合国内优质智能设备厂商，启动核心设备升级研发工作；苏晚团队全程参与，从产品工艺角度提供适配需求；海外运营团队同步收集欧洲本地面粉、蜂蜜等原料的详细参数，为设备研发提供数据支撑。”一场围绕智能设备研发的攻坚战正式打响。

陈曦迅速组建了5人的专项研发小组，结合智能工厂的产能目标和工艺需求，梳理出四大核心设备的升级方向：自动配料系统、智能揉面机组、AI品质检测线、无人仓储设备。随后，研发小组与国内知名食品智能设备厂商达成合作，共同推进设备升级研发，明确“产能优先、适配为王、兼顾未来”的研发原则——既要满足当前15万盒/月的产能需求，又要适配欧洲原料和多品类生产，同时预留未来产能扩张和品类新增的空间。

智能揉面机组的升级研发成为首要突破口。迷你版糕小默2.0的揉面机组采用固定参数设计，无法适配欧洲低筋面粉，这也是导致产品口感偏差的核心原因。研发小组经过多次试验发现，欧洲8-10%筋度的面粉，需要将揉面力度控制在50-60N之间，揉面时间根据品类调整为10-15分钟（桂花糕需12分钟，黑麦蟹壳黄需15分钟），才能保证产品口感稳定。基于这一发现，研发小组决定为新机组研发“筋度自适应模块”。

“筋度自适应模块的核心是算法，要让设备能自动识别面粉筋度，进而调整揉面参数。”陈曦带领研发小组连续2个月加班加点，反复优化算法模型。他们收集了德国本地10种主流黑麦粉、小麦粉的筋度数据，构建了“面粉筋度-揉面力度-揉面时间”的三维数据库；同时，在设备中加装筋度检测传感器，通过传感器实时采集面粉的筋度数据，传输至算法模块，由模块自动匹配最优的揉面参数。经过上百次调试，筋度自适应模块终于研发成功——设备可在3秒内完成面粉筋度检测，自动将揉面力度调整至50-60N的合理范围，揉面时间精准控制在10-15分钟，完全适配欧洲本地面粉的特性。

产能提升方面，研发小组通过优化机组结构、升级驱动系统，将单台智能揉面机组的产能从50盒/小时提升至200盒/小时，单台产能提升3倍。按此产能计算，10台智能揉面机组即可满足15万盒/月的生产需求，为后续产能扩张预留了充足空间。“这台揉面机组不仅解决了低筋面粉适配问题，还实现了多品类快速切换，切换时间从原来的30分钟缩短至5分钟。”陈曦在研发成果测试会上介绍道，现场演示了从黑麦蟹壳黄到桂花糕的生产切换，整个过程流畅高效，产品口感与人工揉制的样品几乎一致。

AI品质检测线的研发则聚焦“高效精准”目标。传统人工检测效率低、误差大，1名检测员每小时最多检测300盒产品，误差率约5%，无法满足智能工厂的高效生产需求。研发小组决定引入“机器视觉+光谱分析”双重技术，打造高精度、高效率的AI品质检测线。机器视觉负责检测产品的外观、色泽、形状等表面指标，通过高清摄像头每秒拍摄20帧图像，与标准图像库进行比对，可精准识别出色泽不均、形状残缺等问题；光谱分析技术则用于检测产品的内部品质，包括硬度、甜度、农药残留等核心指标，通过光谱数据与标准参数的比对，实现对产品内部品质的无创检测。

经过多次技术迭代，AI品质检测线研发完成，检测效率和精度均达到预期目标：检测速度提升至1秒/盒，每小时可检测3600盒产品，检测效率比人工提升50倍；误差率控制在0.5%以下，其中农药残留检测精度达到0.01g/kg，远超欧盟食品检测标准。“AI检测线不仅能检测出不合格产品，还能自动记录每批次产品的检测数据，形成品质溯源档案，为后续品质管控提供数据支撑。”技术团队成员介绍道，这一功能完美契合了欧盟对食品生产的溯源要求。

无人仓储设备的研发则围绕“自动化、高效化”展开，旨在实现“成品自动入库-出库-配送”的全流程自动化。研发小组采用“AGV机器人+智能货架”的组合方案，AGV机器人负责成品的转运，通过激光导航技术自动规划最优路径，可精准停靠在生产线末端、智能货架、出库月台等指定位置，转运效率比人工提升40%；智能货架则采用立体仓储设计，空间利用率比传统货架提升2倍，且配备自动存取系统，可根据订单需求自动调取对应产品，实现“货到人”的高效出库。

同时，无人仓储设备还与智能工厂的生产管理系统实现数据互通，可实时同步生产进度和订单信息，自动调整仓储计划。例如，当生产线上的黑麦蟹壳黄完成生产后，系统会自动指令AGV机器人将成品转运至智能货架的指定区域；当收到家乐福门店的订单后，系统会自动生成出库清单，智能货架自动调取产品，AGV机器人将产品转运至出库月台，完成出库准备。整个仓储流程无需人工干预，仓储效率提升30%，大幅降低了人工成本和人为误差。

自动配料系统的研发则重点解决“多品类适配”和“精准配料”问题。苏晚团队全程参与研发，结合多品类生产需求，提出了诸多关键建议。“不同品类的原料配比差异较大，尤其是黑麦蟹壳黄需要添加本地蜂蜜，现有配料系统没有专门的蜂蜜添加通道，容易导致原料混合不均。”苏晚在研发沟通会上提出建议，“建议在配料系统中增加‘本地蜂蜜添加通道’，配备精准计量泵，确保蜂蜜添加量的精准控制；同时，优化配料系统的搅拌结构，提升原料混合均匀度。”

研发小组采纳了苏晚的建议，在自动配料系统中新增了独立的蜂蜜添加通道，配备高精度计量泵，计量精度达到±0.1g，可精准控制蜂蜜的添加量；同时，升级了搅拌系统，采用双螺旋搅拌结构，搅拌均匀度提升20%，有效避免了原料混合不均的问题。此外，自动配料系统还实现了配方的数字化管理，可存储100种以上的产品配方，切换配方时只需在系统中输入指令，即可自动调整各原料的添加比例，切换时间缩短至2分钟，完美适配多品类生产需求。苏晚的这一建议，进一步提升了设备的多场景适配性，展现了她对产品细节的深度把控能力。

本章未完，点击下一页继续阅读。