仿生学驱动可持续制造：构建增强工业韧性的创新路径

制造业面临供应链中断与环境合规双重挑战，研究人员通过改进仿生设计路径（Biomimetics），开发了包含预筛选与跨学科翻译工具的新型模型，显著提升解决方案成功率。该研究为制造业韧性创新提供了系统化方法论，推动行业可持续发展。

　　

全球制造业正面临前所未有的挑战。一方面，新冠疫情、乌克兰战争等突发事件暴露了供应链的脆弱性；另一方面，制造业贡献了全球30%的温室气体排放，仅澳大利亚制造业2024年就产生1300万吨废弃物。这种双重压力迫使行业亟需创新解决方案。传统仿生设计存在生物学与工程学的知识鸿沟，且缺乏针对性评估工具，导致研发周期漫长、成功率低。

Flinders大学的研究团队通过改进仿生创新路径，开发了包含问题适用性评估和跨学科翻译工具的新型模型。研究采用实用主义哲学指导的混合方法，包括焦点小组讨论和案例验证。结果显示，改进后的路径能有效识别适合仿生解决方案的问题，如受无花果树自修复机制启发的食品包装系统，该技术通过模仿植物乳胶的化学愈合功能，使包装破损后能自动修复，延长食品保质期达72小时。

研究设计方面，团队首先构建初始模型（Phase 1），通过专家焦点小组识别关键改进点。最具突破性的是新增的"生物模型适用性评估矩阵"，从技术可行性、经济效益等维度量化评估生物灵感源的适配度。在案例验证阶段，研究人员演示了如何将无花果树的乳胶愈合机制（系统级仿生）转化为食品包装解决方案，该方案使包装破损后的氧气渗透率降低87%。

结论部分强调，改进后的仿生路径通过三大创新点提升制造业韧性：建立问题筛选机制避免无效研发、开发跨学科翻译工具弥合知识鸿沟、提供制造业专用评估标准。特别是提出的"韧性-可持续性协同效应框架"证明，仿生解决方案能同时提升环境绩效（减少28%材料浪费）和运营适应性（缩短40%供应链中断恢复时间）。这项发表于《Next Research》的研究，为制造业绿色转型提供了可操作的方法论，其开发的评估工具已被应用于汽车、航空等领域的12个创新项目。