纺织信息化2018年回顾和2019年展望

　　中国纺织工业联合会产业部-吴迪/文

　　2018年年底的中央经济工作会议指出，我国发展仍处于并将长期处于重要战略机遇期，要加快经济结构优化升级，提升科技创新能力，深化改革开放，加快绿色发展，参与全球经济治理体系变革，变压力为加快推动经济高质量发展的动力。中国的信息化进程已经汇入高质量发展的洪流，制造业转型升级是改革的重要战场。纺织工业要把握住新工业革命战略机遇，加快信息化建设，结合行业的具体情况，充分发挥信息化建设在深化改革中的推动作用，为加快制造强国和网络强国建设进程，实现纺织行业高质量发展做出新的贡献。

2018年：复杂形势下实现平稳运行

　　过去的2018年，我国纺织行业总体实现平稳运行，发展态势符合预期，高质量发展趋势进一步显现。统计数据显示，纺织行业出口和内销增长好于2017年，拉动投资、效益指标稳步回升，供给侧结构调整优化，对于宏观环境和市场需求的适应性与灵活性不断提升。尽管中美贸易摩擦持续升级，但短期内影响有限，纺织行业实现平稳健康运行基础仍然存在。但是面对这一复杂形势，如何做强内功，提高创新能力，加快转型升级以化解贸易摩擦对行业的负面影响，成为我国纺织企业面临的关键课题，深入开展信息化建设是必不可少的重要措施。

　　政府和行业引导发展方向

　　为贯彻落实国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》的文件精神，推动工业与互联网深度融合，实现高质量发展，国家工信部2018年5月发布了《工业互联网发展行动计划（2018—2020年）》和《工业互联网专项工作组2018年工作计划》，进行了有关部署。

　　智能制造是制造业转型升级的突破口和重点领域，各级政府将其作为做强制造业的抓手给予重点支持。国家工信部每年设立智能制造综合标准化与新模式应用专项，评选智能制造试点示范企业。2018年纺织行业有安徽华茂、桐昆集团、新乡化纤等7个项目入选标准化与新模式专项，华纺股份、晋江华宇、青岛环球等7家企业入选试点示范企业。

　　为了促进纺织行业高质量发展，推动互联网、大数据、人工智能和纺织工业深度融合，加快工业互联网在纺织行业的创新应用，中国纺织工业联合会于2018年9月在大连市召开“中国纺织行业两化融合大会”，主题为“工业互联网与智能制造”，并于会上发布了《推进纺织行业工业互联网发展行动方案（2018-2020年）》。

　　智能制造取得可喜进展

　　智能制造是近年来纺织信息化的主攻方向，一些行业排头兵企业投入了很大的力量，取得了一系列可喜的进展。

　　安徽华茂15万锭环锭纺纱智能制造项目已经全面建成并投产，包括先进的清梳联、粗细络联、自动包装等系统设备，通过ERP、MES等信息化系统，实现了全流程质量在线监控、客户远程在线实时监控订单详情、智能配棉和质量预测、优化排单、运用EMS能源管理等多项功能，正在向质量优、用工少、两化融合程度高的智能纺纱工厂迈进。

　　九牧王的西裤智能制造项目创新了西裤生产管理模式，建成了智能生产车间。通过自动缝制单元与传统工艺的协同设计与应用，创建了以缝制自动单元为主的模块化加工模式；采用适应柔性生产条件的AGV快速响应系统，与MES协调运行；采用智能供应链排产系统GPT，实现与SAP、GST、PM的有效集成，完成了生产计划与排产方案生成。

　　福建百宏的涤纶长丝智能制造车间项目通过了验收，实现了从产品研发、生产控制、品质管理、能耗管控、物流销售的全程数字化仿真优化与跟踪。其智能物流与仓储系统由纺丝自动落丝、自动包装、自动化立体仓库、输送系统等组成，能自动识别、跟踪、分类、存储及管理，自动化地完成生产作业。

　　人工智能技术逐步得到应用

　　人工智能技术在纺织行业的一些领域有了局部的应用，形成了一定的基础。尤其是这两年，在智能在线检测等领域开展了一系列开发和应用，受到了重点关注。

　　晋江华宇与天津工业大学合作，应用机器视觉技术开发了经编整经与单面织造的在线检测系统。采用视觉感知系统对整经断纱过程进行实时监控，实现快速报警及自停；基于多视觉传感与运动视觉传感，实现织物全幅宽高速同步采集；通过频率指纹特征的对比算法，快速判断疵点存在和位置，并在其他经编企业推广应用。

　　福建百宏与东华大学合作，将机器视觉技术应用于长丝卷装外观检测，开发了检测参数可自适应调节的在线检测系统；建立了具有自学习功能的瑕疵特征库，攻克了长丝卷装及纸管全表面图像自分区和瑕疵特征自适应匹配技术。该系统具有模块化、嵌入式的特点，实现了与企业现有长丝生产线的互联互通、协调控制及检测数据的监控与可追溯。

　　新一代信息技术进入线下服装门店

　　随着电子商务的快速发展，推动了服装生产企业信息化水平的提高，也将新一代信息技术技术带入线下的服装门店。

　　真维斯开发了采用RFID的服装店铺管理的软件，应用于其服装专卖店的自动数据采集、智能导购、盘点结算及安全防盗，实现服装专卖店试衣间、试衣镜导购功能和呼叫功能。通过软件系统对采集数据进行分析，进行批量结算、快速区域盘点、顾客自助试衣及电脑智能搭配服务，从而提高店铺管理效率及服务水平。

　　生产与物流仓储系统的集成受到重视

　　福建景丰在锦纶6高效自动化生产线运行后，与智能化物流仓储系统成功集成，打通了锦纶6自动化生产、天车输送及立体仓储等环节，实现了锦纶从卷绕到络筒、输送、检测、包装的全流程自动化。立体智能仓储技术通过增加仓库高度来增加容积，在同等占地面积下，仓库有效容积可以数倍增加；仓储智能识别系统可以自动跟踪和识别产品批次、入库日期和存放周期，从而能够及时提醒并安排出货，有效预防产品积压。

　　色纺产品数字化设计开发有所突破

　　华孚色纺和浙江理工大学合作开发了色纺纱数字化设计开发系统，建成了色纺纱数字化颜色设计、软打样与配色系统平台及产业化应用示范基地。项目创建了色纺纱数字化颜色合成设计方法，研发了色纺纱颜色组成解析和快速精准配色技术，实现了色纺纱模拟仿真多效果展示的软打样和成本核算等功能，对色纺企业产品提升具有重要意义。

2019年：着力提高生产效率和抗风险能力

　　2019年是我国决胜全面建成小康社会的关键之年。中国纺织工业迎来了重要的战略机遇期，同时，国内外市场环境复杂多变，需求增长有放缓趋势，各种风险因素也有所增加。纺织行业运行压力将较2018年有所加大，出口形势不确定性增强，行业推动高质量发展的内在需求更为迫切，必须着力提高生产效率和抗风险能力，才能继续保持平稳发展态势。未来，纺织工业更要加快信息化建设，充分发挥其在深化改革中的推动作用，加快制造强国和网络强国建设进程。

　　重点领域信息化建设加快推进

　　2019年是推进纺织工业由大国向强国转变进程中冲刺的一年，加快推进重点领域的信息化建设是必然选择。工业互联网、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术在各个领域进一步渗透，智能制造由点到面进一步提速，纺织行业两化融合整体水平进一步提高。具体表现在数字化、网络化、智能化生产的普及与创新不断加快，数字化车间建设逐步向智能化工厂发展；互联网融合创新应用不断涌现，大规模个性化定制、网络化协同制造、远程运维、众包众创等新模式、新业态逐渐成为行业增长新动能；工业互联网建设与应用不断普及和深化，纺织行业云服务平台建设不断孕育和推广。

　　大力推进智能制造由点到面发展

　　智能制造是纺织工业转型升级的突破口和重点，包括装备、生产过程、物流、管理、服务的智能化等多方面内容，一些方面已经取得突破，新的一年面临由点到面推广和发展的问题。

　　装备的数字化、网络化、智能化的重要性不言而喻，在线监测和管理系统实时从设备采集数据，是智能制造必不可少的基础，近年来产品数量增长，技术水平明显提高。下一阶段主要是增强专业化功能，由点到面地深化应用，适应纺织企业越来越高的对智能制造、绿色制造和精细管理的需求。

　　生产物流信息化系统是纺纱、化纤等全流程智能化生产线的组成部分和连接各个环节的纽带，可以提升整条生产线的自动化、智能化水平，近年来有多家成功案例，有着不可低估的应用前景。自动化程度更高，产品系列更加齐全，应用模式更为多样化，某些环节具有智能化功能，是未来几年的发展方向。

　　整个生产过程的智能化是智能制造的核心，选择和培育试点示范是有效途径。要充分总结当前成功的试点示范企业的经验，在国家相关政策指导下，在基础条件好的重点细分行业，选择需求迫切的骨干企业，围绕智能化生产线、网络协同制造等主题，开展不同模式和不同技术方案在细分行业由点到面的推广，注重生产线与设计系统、MES、ERP的集成，充分发挥生产线的整体效益，推动数字化车间逐步向智能化工厂发展，提高企业先进制造和精细管理水平。

　　人工智能使智能制造名副其实

　　加快人工智能技术的应用和发展，必将成为引领未来的战略性技术，带动纺织各个领域智能化水平的提升，进而带来一系列深刻的变革。

　　人工智能技术促进智能制造中新模型、新方法、新系统的发展，是纺织智能制造的核心技术。其中涉及生产过程特征提取、生产工艺优化、生产计划调度、设备排产算法、生产过程优化控制、质量巡回检测和管理、生产作业和搬运智能化衔接，设备故障定位和诊断等多个方面。在产品特征识别、质量巡回检测、生产物流搬运等方面取得了一系列可喜的成果。

　　必须注意到，近年来的纺织智能制造项目中，自动化、网络化技术获得了充分运用，但是知识获取、知识库建设、深度学习、优化决策等智能化功能还很欠缺。以实现制造系统智能化为目标，着力开发优化决策等功能，是未来几年重点提高的方向。这需要在扎实的理论研究的基础上，聚焦纺织行业的实际应用，不能盲目照搬其他行业的成功路径；要找准生产实践环节的突破口，尽快实现产业化，取得经济效益和社会效益，不能只停留在论文和实验室的水平；要以科学态度开展脚踏实地的应用，客观评价人工智能的成果，不能什么都贴上智能化的标签。只有在自动化、数字化、网络化的基础上，提高智能化水平，才能使智能制造名副其实。