大型自动居中圆木多片锯在对木材进行切割时，锯片会造成屑和工件分离，增大了表面粗糙度。因此，如果在锯切时能够对木屑及时处理，也能够很好的预防粗糙度的形成。

要检测多片锯锯片和切割原材料是否匹配

  我们一直提议根据原材料的分类来选择相应的多锯片，例如杨木使用专门切割杨木的锯片，松木使用专门切割松木的锯片，这不仅是从技术角度提高切割效率的角度出发，更是为了减少磨损度，增加表面的光滑度，从而更好的提高使用性能。

  以上就是造成圆木多片锯表面粗糙的原因，我们只有知道这些原因才能做好防范工作。

木工多片锯的质量检测具有非常重要的意义，因为片具的质量缺陷不仅影响加工的质量和效率，而且还可能导致严重的机械和人身事故，目前，对木工圆木多片锯的检测普遍还是人工目测进行判断，出材率高：带锯和其他制材设备综合出材率为70%。多片锯综合出材率为高于85%，综合加工板材合格率达99%，比带锯和其他制材设备比，一个月加工千方的木材厂为例 损材可以提高：1000方x15%少损耗率150立方米的原木。150x800元/方=12万元。

工业互联网的核心技术大数据和物联网将重构重资产行业的价值。这是因为，：工业4．0的“由硬到软”的思路可能并不适合目前国内很多传统的制造业，尤其是重资产行业，比如木工机械、油气装备行业等，重资产行业的设备升级代价极高；第二，木工机械圆木多片锯制造业服务化是传统机械制造业尤其是重资产行业的合理路径。这其实就是GE所倡导的工业互联网概念的精髓，制造业服务化的关键在于设备的数据化与智能化。

这其实就是GE所倡导的工业互联网概念的精髓，制造业服务化的关键在于设备的数据化与智能化，是一个“由软及硬”过程。“大数据＋物联网”技术对工业资产端的优化机制在于通过实现设备的互联互通，从全产业链入手，提升制造端的附加值，拉平了木工机械多片锯制造业价值链的微笑曲线。因此，大数据、机器学习等***技术对于重资产行业的改造，在国内外已达成共识，是不可逆转的趋势。据赛迪顾问的研究，国内目前工业互联网的市场空间近两千亿，“十三五”期间年复合增长率预计在25％左右；Ericcson预计，物联网将在2018年取代移动电话成为连接的设备；据GE预测，到2020年，连入工业互联网的机器将达到500亿台。逻辑已显现，趋势已到来。