隨著全球制造業(yè)向智能化、數字化轉型,我國紡織工業(yè)作為傳統(tǒng)優(yōu)勢產業(yè),正積極探索智能制造的發(fā)展路徑,以期在提升生產效率、降低運營成本、增強市場競爭力方面實現突破。本文將重點分析當前我國紡織業(yè)智能制造的落地情況,聚焦于流程全自動化與計算機信息系統(tǒng)集成服務兩大核心領域,探討其進展、挑戰(zhàn)與未來趨勢。
一、 流程全自動化:從單點突破到產線協同
流程全自動化是紡織業(yè)智能制造最直觀的體現,旨在通過自動化設備、工業(yè)機器人、傳感器等技術的應用,減少人工干預,實現生產過程的連續(xù)、高效、精準運行。
- 進展與亮點:
- 紡紗環(huán)節(jié):清梳聯、粗細絡聯等自動化生產線已在國內大型紡企普及應用,實現了從棉花到筒紗的連續(xù)自動化生產。自動落紗、智能搬運機器人(AGV/RGV)的應用進一步提升了車間物流的自動化水平。
- 織造環(huán)節(jié):噴氣織機、劍桿織機等設備普遍具備智能監(jiān)控和自動引緯、斷經自停等功能。穿經、穿筘等工序的自動化裝備正在逐步推廣,但普及率仍有提升空間。
- 印染環(huán)節(jié):作為高能耗、高污染的工序,印染自動化備受關注。自動調漿、中央配送系統(tǒng)、數字化印花、智能驗布等技術的應用,顯著提升了染色一次成功率、降低了水耗和能耗。
- 服裝加工環(huán)節(jié):自動化難度相對較高,但在模板縫紉、自動裁剪、智能吊掛系統(tǒng)(FMS)等方面取得了顯著進展。智能吊掛系統(tǒng)能夠實現服裝部件的自動流轉和工序分配,是柔性化生產的關鍵支撐。
- 現存挑戰(zhàn):
- 柔性不足:當前許多自動化產線仍偏向大規(guī)模、標準化生產,難以快速響應小批量、多品種的市場需求,柔性與敏捷性有待提升。
- 投資門檻高:全自動化改造前期投入巨大,對中小型紡織企業(yè)構成較大財務壓力。
- 環(huán)節(jié)割裂:各生產環(huán)節(jié)(紡、織、染、縫)之間的自動化銜接與物料流轉的連續(xù)性仍有優(yōu)化空間,尚未形成全流程無縫集成的自動化體系。
二、 計算機信息系統(tǒng)集成服務:構建智能制造的“神經中樞”
如果說自動化硬件是“四肢”,那么計算機信息系統(tǒng)集成就是紡織智能制造的“大腦”和“神經中樞”。它通過將企業(yè)資源計劃(ERP)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)、產品生命周期管理(PLM)、供應鏈管理(SCM)以及設備層的工業(yè)物聯網(IIoT)平臺等進行深度融合,實現數據驅動的決策與運營。
- 集成實踐與成效:
- 管理層集成(ERP):國內主流紡織企業(yè)已基本應用ERP系統(tǒng),實現財務、采購、銷售、庫存等核心業(yè)務的數字化管理。
- 運營層集成(MES與IIoT):MES系統(tǒng)與生產設備的聯網集成是當前熱點。通過傳感器和數據采集(SCADA)系統(tǒng),實時獲取設備狀態(tài)、產量、質量、能耗等數據,并在MES中進行分析與可視化,實現生產過程的透明化、可追溯與動態(tài)調度。
- 設計研發(fā)集成(PLM):在服裝和家紡領域,PLM系統(tǒng)與CAD(計算機輔助設計)的結合,加速了產品設計、打樣到工藝制定的流程,支持個性化定制。
- 供應鏈協同:部分龍頭企業(yè)開始探索通過集成平臺與上下游供應商、客戶進行數據對接,初步實現需求預測、訂單協同和物流可視化。
- 面臨的主要問題:
- “信息孤島”現象:企業(yè)內部不同時期建設的信息系統(tǒng)之間,以及企業(yè)與外部伙伴之間的數據標準不一、接口不暢,導致數據難以貫通,集成深度不足。
- 數據價值挖掘淺:雖然數據采集能力增強,但基于大數據、人工智能(AI)的深度分析(如質量預測、設備預防性維護、智能排產等)應用仍處于起步或試點階段,數據驅動決策的能力有待加強。
- 人才與安全短板:既懂紡織工藝又精通信息技術的復合型人才稀缺。隨著系統(tǒng)集成度提高,網絡安全、數據安全風險日益凸顯。
三、 與展望
我國紡織業(yè)的智能制造落地正從局部自動化、單點信息化,向全流程自動化與系統(tǒng)深度集成的方向穩(wěn)步邁進。龍頭企業(yè)起到了良好的示范作用,但行業(yè)整體水平參差不齊,中小企業(yè)轉型之路任重道遠。
未來發(fā)展趨勢將集中在以下幾個方面:
- 深化集成,構建工業(yè)互聯網平臺:推動設備、系統(tǒng)、人員、物料的全要素連接,構建行業(yè)性或企業(yè)級工業(yè)互聯網平臺,實現更廣范圍、更深層次的數據互通與業(yè)務協同。
- 強化柔性,發(fā)展模塊化自動化:開發(fā)更靈活、可重構的自動化單元和產線,結合MES的智能調度,以支撐大規(guī)模個性化定制(C2M)等新模式。
- 賦能數據,應用AI與數字孿生:利用人工智能技術優(yōu)化工藝參數、預測設備故障、實現智能品控;探索建立關鍵工序或產線的數字孿生模型,進行仿真優(yōu)化,降低試錯成本。
- 聚焦綠色,智能驅動可持續(xù)發(fā)展:將智能制造技術與清潔生產、節(jié)能降耗緊密結合,通過精準控制和優(yōu)化管理,實現經濟效益與環(huán)境效益的雙贏。
流程全自動化與計算機信息系統(tǒng)集成服務是我國紡織業(yè)智能制造落地的兩大支柱。只有堅持“軟硬結合、數據驅動、集成創(chuàng)新”的發(fā)展思路,才能穩(wěn)步推進紡織這一傳統(tǒng)產業(yè)向高端化、智能化、綠色化成功轉型,重塑國際競爭新優(yōu)勢。