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智能製造唱主角 我國紡織業十年藍圖發布

http://www.kadhoai.com.cn 2026-04-07 19:57:57 來源:中國工業報

4月27日,“我國紡織產業智能製造發展戰略研究”項目成果發布會在北京召開,中國工程院院士孫晉良、俞建勇、周翔、蔣士成,中國工程院二局副巡視員王元晶,工業和信息化部消費品司副司長曹學軍參加了成果發布會。

據了解,該項目由中國工程院於2016年設立並啟動實施,項目研究報告共9章,詳細全麵闡述了我國紡織產業智能製造發展戰略,意在對未來5~10年(nian)我(wo)國(guo)紡(fang)織(zhi)產(chan)業(ye)發(fa)展(zhan)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)進(jin)行(xing)戰(zhan)略(lve)布(bu)局(ju)謀(mou)劃(hua)。曹(cao)學(xue)軍(jun)表(biao)示(shi),智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)是(shi)紡(fang)織(zhi)行(xing)業(ye)實(shi)現(xian)高(gao)質(zhi)量(liang)發(fa)展(zhan)的(de)重(zhong)要(yao)抓(zhua)手(shou),希(xi)望(wang)項(xiang)目(mu)研(yan)究(jiu)報(bao)告(gao)能(neng)夠(gou)得(de)到(dao)更(geng)好(hao)地(di)應(ying)用(yong),對(dui)紡(fang)織(zhi)行(xing)業(ye)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)發(fa)揮(hui)指(zhi)導(dao)和(he)引(yin)領(ling)作(zuo)用(yong)。

智能製造引領我國紡織產業轉變

在新一代信息技術迭代演進,改變生產要素結構的新趨勢下,我國紡織產業亟需加快向智能製造新業態、新模式轉型升級,進一步創造國際競爭新優勢,邁向全球同類產業價值鏈中高端。孫晉良表示,在大量資料研究、企業調研、高端研討的基礎上,該項目研究報告將對我國紡織產業的精益製造、高效製造、柔性製造、服務製造、綠色製造起到支撐作用。

俞建勇代表項目組表示,我國紡織產業向智能製造轉型升級已經啟動,並且在共性技術、智能製造車間示範、數字化智能化紡織裝備和工藝、紡織服務製造及網絡協同製造、zhinengfangzhicailiaodenglingyuqudeleyidingjinzhan。danyuguowaixianjinshuipingxiangbi,woguoshangcunzaiyixiliewenti,zhuyaobiaoxianweifangzhizhuangbeiheshujuquefahulianhutong,fangzhizhizaoshujucaiji、信息融合、智能執行、智能運營能力不足,紡織製造與新一代人工智能融合緩慢,紡織智能製造關鍵部件、基礎件和電子元器件大多依靠引進。而製約紡織產業智能製造發展的主要因素是數量眾多紡織企業的傳統工業思維、紡織科技人才隊伍和科技資源力量薄弱、紡織智能製造研發投入不足、紡織智能製造軟硬件基礎能力弱、跨領域協同不夠等。

智能製造對於紡織行業顯得愈加重要。俞建勇表示,未來5~10年,供給側結構性改革深化和收入增長、勞動力成本上升、城鎮化持續發展、高端製造戰略實施、生態綠色發展持續、互聯網經濟發展,將促使紡織產業進一步提升市場響應度和全要素生產率、提供更有吸引力的就業、加快走向中高端、節能減排減量、加快發展新模式和智能紡織產品。總體上,智能製造將引領我國紡織產業由勞動密集型、資源消耗型向技術密集型轉變,由製造向創造、速度向質量、產chan品pin向xiang品pin牌pai轉zhuan變bian,在zai國guo內nei傳chuan統tong產chan業ye中zhong率lv先xian走zou向xiang高gao端duan。加jia快kuai發fa展zhan紡fang織zhi產chan業ye智zhi能neng製zhi造zao,將jiang有you助zhu於yu我wo國guo紡fang織zhi產chan業ye在zai世shi界jie紡fang織zhi科ke技ji新xin一yi輪lun變bian革ge和he產chan業ye格ge局ju變bian化hua中zhong牢lao牢lao掌zhang握wo主zhu動dong權quan。

以數字化、網絡化、智能化為核心支撐決策和運行

對於如何推進紡織行業智能製造,俞建勇表示企業要以數字化、網絡化、智能化為核心,以問題為導向,以實際需求為依據來推進智能製造,要做好“數據”這個基本功,把包括物、設備等在內的所有製造要素數字化,也要把人“物化”為(wei)數(shu)字(zi),把(ba)人(ren)的(de)各(ge)種(zhong)行(xing)為(wei)數(shu)字(zi)化(hua),在(zai)此(ci)基(ji)礎(chu)上(shang)實(shi)現(xian)數(shu)據(ju)互(hu)聯(lian)互(hu)通(tong),進(jin)而(er)實(shi)現(xian)網(wang)絡(luo)化(hua)和(he)智(zhi)能(neng)化(hua),支(zhi)撐(cheng)決(jue)策(ce)和(he)運(yun)行(xing)。據(ju)此(ci),企(qi)業(ye)可(ke)以(yi)根(gen)據(ju)自(zi)己(ji)所(suo)處(chu)的(de)不(bu)同(tong)階(jie)段(duan)采(cai)取(qu)不(bu)同(tong)的(de)策(ce)略(lve),階(jie)梯(ti)式(shi)逐(zhu)步(bu)推(tui)進(jin)。

目前,很多人把智能製造理解為自動化或者智能裝備的應用,或者從技術角度理解為工業互聯網、人工智能等。俞建勇認為這是對智能製造的片麵認識,對於智能製造,要牢牢把握“數字化、網絡化、智能化”這個核心,並且要注重互聯網和物聯網的綜合應用。

正是以數字化、網絡化、智能化為核心,項目組提出了紡織產業領域智能製造基本範式,即基於HCPS(人-信息-物理係統)的紡織產業智能製造體係,以及基於工業大數據的紡織產業數字化管控體係。這兩個範式不僅將HCPS融入到紡織全流程,實現狀態感知、實時分析、科(ke)學(xue)決(jue)策(ce)和(he)精(jing)準(zhun)執(zhi)行(xing),而(er)且(qie)通(tong)過(guo)全(quan)流(liu)程(cheng)互(hu)聯(lian)互(hu)通(tong),智(zhi)能(neng)傳(chuan)感(gan)器(qi)采(cai)集(ji)各(ge)種(zhong)數(shu)據(ju)形(xing)成(cheng)工(gong)業(ye)大(da)數(shu)據(ju),在(zai)工(gong)業(ye)大(da)數(shu)據(ju)平(ping)台(tai)上(shang),通(tong)過(guo)工(gong)業(ye)軟(ruan)件(jian)實(shi)現(xian)紡(fang)織(zhi)生(sheng)產(chan)的(de)大(da)數(shu)據(ju)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)。

構建紡織產業智能製造體係

紡織產業處於新製造時代。根據項目組的研究成果,未來5~10年,我國紡織行業將通過紡織智能製造基礎和支撐技術、紡織產業智能製造新模式技術、智能紡織材料技術研發與產業化應用、平台建設和人才隊伍建設等,構建紡織產業智能製造體係,整體提升我國紡織產業智能製造水平。

在這一體係下,項目組提出了紡織產業智能製造三大領域8個方向重點發展任務及相關的總體發展路徑和各方向發展路徑。涵蓋紡織產業智能製造的三大技術領域是紡織產業智能製造新模式、智能紡織裝備及共性技術與標準、智能紡織材料。8個方向則是指紡織智能製造標準及共性技術、智能紡織裝備技術、化學纖維智能製造車間(工廠)、紡織加工智能車間(工廠)、染整加工智能車間(工廠)服裝設計與加工智能化、紡織服務製造及網絡協同製造、智能紡織材料。

根據項目研究成果,8個方向的重點任務涉及紡織全流程的具體細節:紡織智能製造綜合標準體係結構、紡織智能裝備(各門類)集成與互聯互通標準、紡織智能製造工廠通用技術標準與參考模型、紡織大數據服務與工業互聯網架構共性標準、紡織工業物聯網平台及倉儲與物流、紡織智能製造CPS(信息物理係統)技術、紡織智能製造技術規範和標準;紡織智能傳感器與控製單元、智能檢測與分析器件、紡織機器人、紡織智能車間(工廠)成套裝備、紡織裝備製造智能化;化纖生產智能化裝備與係統集成、化學纖維數字化與智能化製造執行控製、化纖企業網絡化與智能化管理係統;智能化紡紗車間(工廠)、智能化機織車間(工廠)、智能化針織車間(工廠)、智能化非織造車間(工廠);印染產品性能快速檢測方法、紡織品印染加工工藝數字化虛擬模型、印染工作液濃度在線精確監測及控製技術、印染設備接口與協議標準、生產計劃自動排程技術;服裝產品流行趨勢智能化預測、服裝智能化設計、智能化服裝3D打印技術、成衣智能化生產加工;紡織服裝大規模個性化定製技術、網絡協同紡織製造技術、紡織裝備遠程運維及工藝優化服務技術;智能調溫紡織材料、智能形狀記憶紡織材料、智能變色紡織材料、電子信息智能紡織材料。

在此基礎上,項目組提出了基於CPS的紡織智能生產技術、新一代紡織服裝產品大規模個性化定製技術、智能紡織裝備及紡織加工智能化技術、服裝綠色智慧製造生態係統、柔性智能可穿戴紡織技術、紡織產業智能製造生態係統支撐平台等六個重大專項建議。

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