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智能制造推动我国纺织行业向高端绿色发展

集萃印花网 2017-08-18

【集萃网观察】纺织行业作为我国传统支柱产业和重要的民生产业，正处于转型升级的关键时期。整个行业面临人口红利消失、原材料价格上涨、环保压力增大、出口缩减等现实问题。面对发展困境，纺织行业积极求变，以智能制造为手段，打通纺织全产业链、生产制造关键环节的数据流，开展生产模式、商业模式的变革，实现纺织行业劳动生产率、生产柔性的大幅提升，以及产品质量、资源能耗的改善，推动我国纺织行业向高端发展。

　　智能化设备支撑绿色发展

　　在用工成本不断上涨的背景下，提升纺织装备的数字化、智能化技术水平成为纺织行业提高劳动生产率和产品质量稳定性的重要手段。安徽华茂纺织与经纬纺机联合研制了清梳联设备，实现了开清棉和梳棉两个工序的连续化和自动化生产，并采用国内自主开发的异纤自动分拣仪对开松后的棉流进行全方位扫描，将棉流中的化学纤维、塑料膜等异纤清除掉。江苏大生建立数字化纺纱车间，配置了智能物流输送系统，基于自动导引小车和机器人完成物流、码垛和打包工作，实现万锭用工从50人减少到20人，劳动生产率大幅提升。随着环保法规和相关标准的日益严格，绿色发展成为纺织印染行业的指导理念。浙江绍兴东升数码研发的无水印花机，直接由计算机控制将染料和助剂喷印到织物上，喷印过程中不产生噪音和废水、废气等。江苏常州宏大集团研发的智能化印染产品，能够对生产过程中的耗水量、污水和废气排放进行检测，有效降低污染排放和资源消耗。

　　供应链协同提高资源配置效率

　　我国纺织服装行业整体市场集中度较低，以中小企业为主，上下游之间信息对接不够顺畅，普遍面临融资困难和库存积压等问题。找纱网以供应链金融为切入点，建立B2B电商平台，向纱线生产企业和需求企业提供免费的撮合交易，并利用企业在平台上积累的交易数据，提供信用担保，帮助企业获得银行等金融机构的贷款。

　　找纱网通过收取贷款服务的佣金来获利，而纱线企业则借助平台解决了资金周转难题。嘉欣丝绸作为行业领军企业，也在打造基于互联网的供应链金融服务。丝绸制品具有明显的季节性特征，需要在蚕茧收烘期间进行原材料备货，而中小厂家受限于资金短缺通常无法充足备货。嘉欣丝绸打造了专业交易平台“中国茧丝绸交易市场”，并与银行建立合作，允许平台上的中小企业以蚕丝原材料为抵押物获得贷款，这种模式不仅有效解决了中小企业的融资问题，也能更好地整合供应链资源。

　　在线检测与反馈优化纺织工艺

　　在纱线染色环节，为保证工艺参数的准确运行，需要对温度、染料液位等指标进行实时检测，以便对生产流程做出调整。鲁泰纺织建立了染色工艺在线检测及反馈系统，在染色机上安装温度传感器，根据实时温度在线检测和气动阀门定位器的调节，实现染液温度的恒定。在染色单位的主缸内安装差压液位计，实时检测染料液位并作为调整管路阀门开口大小的依据，实现液位精确控制。

　　通过在线检测，大幅提高了染色产品一次符样率和生产效率。在织造过程中，由于机械故障或操作错误等原因，布匹会存在一些瑕疵。纺织企业传统上采用人工方式进行织物瑕疵检测，在检测精度、速度和检出率方面都不理想。江苏无锡信捷开发了“经编机布匹瑕疵在线视觉检测系统”，基于机器视觉，实现经编机织布过程中布匹瑕疵的实时检测。

　　大规模个性化定制提升用户体验

　　在产能过剩的大格局下，传统的纺织服装生产模式普遍遭遇库存严重的问题。浙江宁波慈星通过搭建针织品柔性定制平台“织可穿”，让消费者实现毛衫尺寸的量身定制和特定位置个性化的花型定制。

　　慈星建立了消费者会员数据库，收集整理人体尺寸数据和个性化设计数据，并上传到云平台，为个性定制提供版型支撑。通过3D扫描系统，在5秒钟内即可采集80多处身体信息数据，显著提高了量体环节的效率和精准度。量体数据发送到慈星自主研发的智能针织设备上，可快速完成单件或小批量的定制化生产，并在7天内进行配送，而且价格低于市场同款同质零售价。

　　由此可见，个性化定制实现了销售流通渠道的扁平化和轻库存化，极大地提高了针织毛衫产业链的运行效率。

　　四大举措推进纺织业智能制造

　　智能制造是纺织业转型升级的重要抓手。纺织业可以从四个方面入手，进一步加快推进智能制造的落地：

　　一是推进智能化纺织装备的研发和应用。纺织装备是纺织行业开展智能制造的基础和新一代信息技术与纺织技术融合的载体。智能化纺织装备的产业化应用，是提高生产效率和产品质量的关键。应当充分利用现有资金渠道，支持企业开展新型纺纱织造装备、新型印染等装备的研发与推广。

　　二是充分发挥试点示范的带动作用。工信部已连续两年开展智能制造试点示范行动，纺织行业涌现出一批先进典型，如山东康平纳集团的“筒子纱染色智能工厂试点示范”、宁波慈星的“针织品智能柔性定制平台试点示范”等，应当充分总结领先企业的成功经验和技术，并在全行业进行推广，从而带动纺织行业智能化水平的整体提升。

　　三是打造纺织行业智能制造人才队伍。加强纺织行业智能制造人才培训，培养一批兼具纺织行业知识和智能制造技术的复合型人才，一批擅长智能化装备与系统操作的高素质职业人才。探索多样化的人才培养机制，鼓励纺织企业与高校合作培养智能制造人才。

　　四是搭建纺织行业智能制造公共服务平台。通过产学研深度融合，推进纺织智能制造公共服务平台的建设，向企业提供纺织行业智能制造关键技术的测试验证、转移孵化、专业技术咨询等服务，强化服务资源支撑，加速纺织行业智能制造前沿技术的应用。

来源：中国信息产业网

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