一、出差背景
为进一步了解工厂现场环境与灵感启发，在胡中旭老师的带领下，于11月18日—11月19日赴江苏无锡，参观调研无锡小天鹅洗衣机工厂
二、参观行程与主要内容
在小天鹅相关负责人的带领下，先后参观了整机装配车间、钣金加工车间、注塑车间以及总装与测试工段。重点了解了以下两方面内容：
冲压产线模具的校正
在冲压产线中，模具经过长时间的使用和磨损，需要进行校正。目前，模具的校正仍依赖人工经验来处理，特别是在前封门和箱体模具的调试过程中，存在反复测试、效率低下和缺乏测量等问题。每次上机打料前的调模工作，单台模具调试时间通常需要3到7小时不等。在调试过程中，频繁的打样会导致产品报废率的上升。技术人员希望通过基于高精度扫描的结果与设计模型的比对，为专业人员提供直观、高效且准确的参考，从而提升模具维修保养和投产调试的效率，降低人工调试的难度，减少试产物料的消耗，并有效减少量产过程中异常的发生率。
柔性物体操作
目前，柔性物体的操作由于技术难度过大，无法通过工业机器人进行处理，因此这一部分工作依赖于纯人工操作。未来的产线在这一领域有着显著的提升需求，希望通过技术创新和自动化手段，逐步实现柔性物体操作的机器人化，提升生产效率和精度，降低人工依赖程度，满足生产过程中的灵活性和高效性要求。
二、收获
总体来看，无锡小天鹅工厂在精益生产、质量前移以及数字化系统建设方面的实践，为面向未来的检测与人机协同技术提供了一个相对成熟的应用场景。结合本次调研，可以初步形成如下两方面的思考与研究灵感：
1.面向冲压模具健康与调模效率的高精度扫描感知与智能比对
冲压产线中，前封门/箱体等关键模具在长期高频使用后易出现磨损与形变，目前校正与调模仍主要依赖人工经验。调模过程常需“试打—调整—再试打”反复迭代，缺乏量化测量支撑，导致单台上模调试时间约3–7小时，同时频繁打样带来试产物料消耗与报废成本上升。调研显示现场对“可测量、可对比、可追溯”的工具需求强烈：引入高精度三维扫描并与CAD/标准模面自动比对，可生成关键区域的偏差可视化结果，为模具维修保养与投产前调模提供直观参考；进一步结合算法，有望形成“磨损评估-偏差定位-调模建议”的辅助流程，提升效率并降低对个人经验的依赖。
2.柔性物体操作的关键难点与“人机协同”升级路径
调研发现，产线中涉及柔性物体/柔性部件的工序目前仍以纯人工为主，核心原因并非“没有机器人”，而是柔性操作的本质难点决定了传统工业机器人难以稳定落地，主要体现在：
形变不可控：柔性件会随抓取位置、夹持力、重力姿态实时变形，导致“抓到≠放准”，定位误差难以用刚体模型补偿。
接触状态难观测：关键质量往往取决于贴合、压紧、插入等接触过程，但视觉难以直接判断“是否贴合到位/是否卡住”，需要力觉/触觉等闭环反馈。
因此，未来更现实的升级路径是从“替代人工”转向“人机协同的智能辅助”：先把柔性工序的关键质量结果与过程信息沉淀为数据，并引入视觉/深度/力觉等传感，实现对接触是否到位、是否卡滞、是否偏位的在线判别，逐步推动半自动化与稳定量产落地。
综上，本次对无锡小天鹅工厂的实地调研，一方面加深了对先进制造企业生产组织与质量管理模式的理解，另一方面也为后续围绕“工业场景下机器人与智能检测”的研究提供了较为具体的应用图景与问题牵引，将在后续课题设计与方案论证中进一步系统化和模型化这些初步思考。
