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。
四大核心设备的研发完成后，技术团队立即启动技术验证工作，制作了10台样机（含4台智能揉面机组、2台AI品质检测线、2台自动配料系统、2台无人仓储设备），在国内工厂搭建了小型模拟生产线，开展为期1个月的试产验证。试产期间，累计生产黑麦蟹壳黄和桂花糕共5万盒，涵盖不同批次的欧洲本地面粉和本地蜂蜜原料。
试产数据显示，样机的各项性能均达到设计标准：智能揉面机组的产能稳定在200盒/小时，产品口感合格率达到99.2%；AI品质检测线的检测误差率仅为0.3%，未出现漏检、误检情况；自动配料系统的配料精度误差≤0.1g，原料混合均匀度达标；无人仓储设备的转运效率和仓储效率均达到预期，设备故障率控制在1%以下。试产期间，团队还邀请了家乐福的采购代表现场考察，对方对设备的高效性和产品品质的稳定性给予高度评价：“林记的智能生产设备完全能满足我们的供货需求，我们对后续的合作更有信心了。”
技术验证通过后，设备采购与安装规划工作立即推进。林记与国内智能设备厂商正式签订“20台套核心设备采购协议”，协议明确：设备厂商需在3个月内完成20台套核心设备的生产与运输，其中包括10台智能揉面机组、4台AI品质检测线、4台自动配料系统、2台无人仓储设备；设备交付后，厂商需派遣技术团队协助林记技术团队完成设备的安装调试，确保设备正常运行。采购协议还约定了品质保障条款：设备质保期为2年，质保期内出现非人为故障，厂商需在48小时内响应并解决问题。
为确保设备安装调试工作顺利推进，陈曦提前制定了详细的安装调试计划，明确了各设备的安装顺序、时间节点和责任人。计划安排：设备运输至法兰克福食品产业园后，先完成自动配料系统和智能揉面机组的安装调试，耗时约2周；随后安装AI品质检测线，耗时约1周；最后安装无人仓储设备，耗时约1周；全部设备安装完成后，进行为期1周的联动调试，确保各设备之间协同运行。同时，陈曦还安排了10人的技术团队赴德，负责现场安装调试工作，团队成员均参与过前期的研发和试产工作，熟悉设备的技术参数和操作流程。
此次核心设备的升级研发，让陈曦实现了从“设备改造者”到“智能生产线研发带头人”的蜕变。此前，他更多聚焦于现有设备的改造和工艺优化；而在此次研发过程中，他带领团队从设备设计、算法研发到技术验证，全程主导核心工作，不仅解决了产能和适配的双重难题，还展现出卓越的技术领导力。设备厂商的项目负责人由衷称赞：“林记团队提出的‘多品类适配+本地化原料适配’需求具有行业前瞻性，为我们后续的设备研发提供了新思路。”随后，厂商正式邀请陈曦参与“食品智能设备行业标准”的制定工作，这不仅是对陈曦技术能力的认可，也提升了林记在食品智能生产领域的行业影响力。
海外运营团队也同步推进设备安装的前期准备工作。张经理带领团队完成了厂房的水电改造和地面硬化工作，确保设备安装的基础条件达标；同时，对接德国当地的设备安装资质机构，提前办理了设备安装所需的相关资质证明，避免因资质问题延误安装进度。本地助理马克则协助翻译了设备的操作手册和安装指南，整理成德语版本，为后续本地员工的操作培训做好准备。
在设备采购协议签订过程中，设备厂商还提出了一项增值服务建议：“我们可以为智能工厂开发‘远程设备监控系统’，通过物联网技术实现国内总部对德国工厂设备的实时监控、故障预警和远程运维。当设备出现异常时，系统可第一时间向国内技术团队发送预警信息，国内团队可远程查看设备运行数据，指导海外团队进行维修，大幅缩短故障解决时间。”这一建议让陈曦眼前一亮：“远程设备监控系统能有效解决跨国技术支持的难题，提升设备运维效率，降低运维成本，我们非常需要这项服务。”双方随即达成补充协议，设备厂商将在智能工厂的生产管理系统中集成远程监控模块，为后续跨国技术支持埋下关键伏笔。
国内团队也同步推进相关筹备工作。人力资源团队完成了智能工厂技术人员的招聘和培训计划，招聘了15名具备智能化设备操作经验的技术骨干，计划在设备安装调试期间赴德，与海外技术团队协同工作；苏晚团队则制定了智能工厂的品质管控标准，结合AI品质检测线的检测数据，明确了各品类产品的核心品质指标阈值，确保投产后产品品质稳定；财务团队则跟进设备采购资金的支付进度，确保资金及时到位，保障设备生产顺利推进。
林默在跨洋团队会议上，对设备研发与采购阶段的工作进行了总结：“核心设备的研发成功，为智能工厂的投产奠定了坚实基础。后续各部门要继续协同发力，确保设备按期运输、顺利安装调试；同时，要提前做好员工培训、原料储备等投产前的各项准备工作，确保智能工厂能按计划启动生产，如期完成与家乐福的产能爬坡目标。”
然而，团队也清醒地认识到，后续工作仍面临诸多挑战：一是设备运输过程中可能面临海关查验、运输损坏等风险，影响设备交付进度；二是跨国设备安装调试涉及语言沟通、技术标准差异等问题，可能导致安装调试周期延长；三是本地员工对智能化设备的操作熟练度不足，需要开展系统培训，确保投产后生产效率稳定。陈曦在技术团队工作会议上强调：“我们要提前制定风险应对方案，比如为设备购买运输保险，安排双语技术人员现场协调，提前开展本地员工的理论培训，将风险降到最低。”
深夜的国内研发中心，陈曦正在审阅设备厂商提交的生产进度报告，确认每台设备的生产节点；苏晚则在整理智能工厂的品质管控标准，与AI品质检测线的检测参数进行比对；小林则在更新设备采购与安装的进度台账，标注各环节的关键时间节点。与此同时，德国法兰克福的厂房内，张经理正在检查水电改造情况，确保符合设备安装要求；马克则在整理本地员工的培训资料，为后续培训工作做准备。
从核心设备的研发攻坚，到技术验证的顺利通过，再到采购协议的正式签订，林记团队再次用“技术创新、协同高效”的工作作风，攻克了智能工厂建设的又一个难关。智能设备的成功研发，不仅解决了产能不足与多场景适配的双重挑战，更推动林记在食品智能化生产领域迈出了关键一步。随着设备运输和安装调试工作的推进，一座融合非遗工艺与智能化生产的工厂即将正式投产，林记的跨国发展之路将迎来新的里程碑。而远程设备监控系统的规划，也为后续跨国技术支持和工厂高效运维提供了有力保障。