纺织服装企业智能制造技术及发展探索

郑晓敏

（黎明职业大学，福建 泉州 362000）

市场产业结构的调整和升级，为纺织服装企业全面转型提供了平台，要充分结合纺织服装行业的特点，整合智能制造技术发展规划，建立健全更加合理的控制模式，推动纺织服装产业向着绿色、集约以及智慧化的发展方向转型。

1 企业智能制造技术概述

对智能制造技术的评估要追溯到2016年，我国电子技术标准化研究院针对成熟度模型发布了行业白皮书，认为若要对企业智能制造技术的能力水平予以评估，就要从系统层级、智能化功能水平以及生命周期等层面落实相应的评价[1]。要想深度研究纺织服装企业智能制造技术的具体情况，就要结合实际发展优势、特点和行业规模等，落实对应的评价模型（图1）。

图1 智能制造技术评估模型

2 构建纺织服装企业智能制造技术模型

2.1 纺织服装企业智能制造技术现状

结合表1可知，我国纺织服装企业的信息化水平还有很大的进步空间，特别是在柔性化和自动化生产管理方面，整体技术的推广存在滞后性，严重影响了纺织服装企业智能制造技术的运行和效率[2]。

表1 截至2025年行业信息化项目规划一览

2.2 构建能力模型

为积极推动纺织服装企业智能制造技术的发展进程，要结合智能制造能力成熟度模型，完成能力测算和分析，全面了解企业的单项智能制造能力，从层级维度（如企业设备、控制水平、车间情况、产业链完整度等）、智能维度（如企业资源要素、信息融合水平、新业态效率等）以及制造维度（涉及设计、生产、物流、销售以及售后服务）3个层面入手。

2.2.1 层级划分

为了更好地获取企业智能制造等级评估结果，将二级指标划分为5个层级：（1）规划层级，表示已经开始对智能制造项目予以规划分析，并且开设了核心业务的信息化模块；（2）规范层级，表示核心业务已经完成了标准化和数字化并行的目标，并且开始逐渐落实数字信息共享；（3）集成层级，表示核心业务实现了厂内共享；（4）优化层级，表示反馈优化核心业务流程已经趋于完整，并且开始逐步融合人工智能；（5）创新层级，表示已经将预测模块、预警模块等落实到集成产业链中。按照进行计算[3]。式中，Ln表示的是等级数，表示的是制造维度一级指标的平均数、表示的是智能维度一级指标的平均数，Q表示的是满足指标的数量。与此同时，按照表2进行等级评价[4]。

表2 等级评价标准分数一览

2.2.2 指标解释

（1）制造维度的相关指标，涉及内容包括产品的设计阶段、生产阶段、物流配送阶段、市场销售阶段和服务阶段。①设计阶段，主要指的就是纺织服装设计和工艺流程设计，在智能制造技术体系内，设计工作要依托数据库开展模块化的设计分析，利用CAD技术、CAM技术、CAE技术以及CAPP技术等建立仿真和优化模式。②生产阶段，包括采购、计划调度、生产作业、仓储配送等，按照智能化技术模式，充分发挥数据和信息的富集作用，尤其是在仓储管理中，要应用条码识别技术和传感技术，有效建立实时性感知和数据收集。③物流管理，应用射频识别、全球定位系统等，建立实时性监控，充分了解订单的走向。④销售阶段，要结合数据挖掘技术，对协同作业过程予以及时分析和汇总。⑤服务阶段，利用电商平台、云平台、智能机器人等基础终端设备，完成信息的统计分析，建立个性化多渠道模式。

（2）智能维度的相关指标，包括设计资源要素、信息融合等。①资源要素，即企业智能制造工作项目的落实效果，包括战略组织、人机交互等。企业需要结合实际发展现状和发展详细规划，落实匹配的战略部署机制，并且维护资金链条的完整性[5]。②互联互通，即企业在实际发展中，要将网络环境作为智能制造技术发展的基础平台，确保以太网、物联网、局域网等都能得到落实，并且强化万物互联的模式。同时，要强化信息库安全和保密监测的能力。③信息融合，即企业信息的应用深度和广度，包括数据应用水平和安全性等。④系统集成，企业要在关注集成效果的同时，重视系统的安全性，并且建立云数据库，从监测过程、评估过程、管理过程等方面提升风险预测管理水平，建构合理的自主防御机制。⑤新业态水平，即在信息化技术和工业化发展模式深度融合后，催生新的商业运行体系，涉及远程服务模式、个性化定制模式以及协同制造模式，这都依托数据共享和资源共享，建立更加贴合市场需求的运营管理结构。

2.2.3 案例

本研究以RY纺织集团为例，企业主营毛纺服装和棉纺印染等业务，子公司A是最具代表性的智能化工厂，车间利用传感器完成基础管理，不仅能有效实现对环境、物流信息以及设备运行信息的收集，还能打造物联网信息采集平台，为管理者制定匹配的决策提供保障。依据能力模型和等级评价标准（表3）进行计算可知，制造维度指标和智能维度指标平均分在1.70以上，智能制造能力总分为2.69，处于规范级。因此，整体水平划分为规范级，说明企业基本实现了数字化、信息化和标准化管理目标。要想达到集成级的水平，企业就要对单项业务的智能制造过程给予更多的重视，建构核心产品生命周期多信息化集成管理方案，为数据共享奠定更好的基础。

在分析中还发现，企业的生产作业得分和采购得分不足0.50，说明企业目前对智能维度的投入和关注较多，但对制造维度的关注度略有下降，要想实现智能化水平的全面进步，就要更好地平衡发展方向。

表3 一级指标得分数据

3 纺织服装企业智能制造技术发展建议

纺织服装企业在智能制造技术发展和应用过程中，要充分融合自身特点和优势，建立健全多元化管控体系，从产品生命周期管理工作入手，确保能推动信息共享的进程。要配置专业化的队伍，集中力度完成人才的培养，提升自身的创新能力，在贴合市场技术规范的同时，确保自身具备一定的发展空间，践行较为合理且科学、规范的技术发展规划内容，为纺织服装企业智能制造技术的全面升级提供保障。

3.1 优化产品生命周期管理

对于纺织服装企业而言，产品的生命周期管理工作水平至关重要，是决定整体发展动态和市场核心竞争力的关键要素之一。因此，企业要结合实际发展需求，确保制造维度发展和智能维度发展的平衡性。如案例中，A企业明显存在制造维度和智能维度不匹配的现象，导致智能制造技术的整体水准受到影响。

（1）要加强产品生命周期的管控效果，结合数据共享机制和技术要点，提高业务集成水平，从产品设计、产品生产、物流配送、市场销售到售后服务等环节入手，在践行数据共享的基础上，形成完整的信息链条，维持生命周期管理的综合效果。要配合信息流管理、数据流管理和价值流管理，真正发挥协同管控的优势，为企业在纺织服装领域内提高市场竞争力奠定基础。

（2）企业要从实际发展现状出发，保证产品生命周期管理的实时性和动态性。任何企业在完善产品生命周期管理系统时，都无法一步到位，因此，要保障核心业务的不断转型和升级，沿着系统集成的方向，逐步落实产业规划，确保从低到高依次进行，有效提升各个业务环节的合理性和规范性，顺应消费需求，为综合监督管理水平的提升提供保障。

3.2 提升人才培养水平

对于纺织服装企业而言，要想提高企业的综合竞争力，就要关注智能制造人才的培养工作，积极培养专业化人才，提升人才培养的针对性和专业度。特别是在大数据时代，智能制造技术发展的动力就是技术的创新和专业性人才的配置。基于此，企业要创新准入机制，打造高水准、高专业度的人才队伍，结合智能制造技术发展的特点和优势，制定专项的人才培养规划。如配置对应的培训项目、联合职业学校共同办学等，真正建立人才直接输入模式，提高企业的综合水平。

3.3 完善技术规范体系

目前，智能制造技术依旧存在技术标准不统一的问题，因此，企业在落实智能制造技术发展规划的过程中，就要更多地关注信息系统异构产生的问题，确保数据应用和系统集成的合理性，在维持信息交互共享机制的同时，避免信息孤岛造成的不良影响。

一方面，要结合企业自身实际发展现状，制定更加贴合市场需求的标准，依据国家智能制造标准体系建设指南中的相关要求，在明确技术发展方向和标准规范框架的基础上，整合自身的管理模式，贴合行业规范标准，为自身转型预留适度的空间，保证综合管控更加合理。

另一方面，中小企业和大企业可以建立技术科研联盟，发挥市场优势和特长，建立健全管控规划和技术平台攻关方案，有效建构更加贴合实际发展需求的规范体系，共同促进纺织服装行业新时代的发展进步。

3.4 落实智能制造技术发展规划

为了全面提升纺织服装企业智能制造技术的发展水平，要从自身特点出发，建立更加合理且多元的管控机制，确保能明确智能制造技术发展规划的要求和标准，落实完善的规划体系，将智能制造技术发展模式和要求都融入战略性发展方案内，在总结经验的基础上，提升风险控制的综合水平。

一方面，企业在落实智能制造技术发展规划的过程中，要结合市场需求、信息化系统标准、整体规划等内容，完善具体方案，并且制定更加贴合纺织服装企业特征的个性化定制信息模式，提升智能设计的综合水平，将数字化和信息化作为根基，明确技术愿景和目标，为发展等级的全面进步提供保障。

另一方面，要避免盲从等问题，结合自身实际情况，完善智能制造技术规划内容，真正践行先进的适用性技术，依据企业发展动态、市场竞争力等多方面因素，完善技术发展的侧重点，依据国家“30+100”的行动规划，选取更加适宜发展和转型的技术经验，实现多元技术突破。

4 结语

纺织服装企业要想提升智能制造技术的综合水平，就要结合自身实际发展现状和特点，充分借鉴优秀的经验，融合多元技术要求，落实更加合理的产业战略规划，确保智能制造技术和常规运营管理的有机融合，平衡智能维度和制造维度，为企业提高市场核心竞争力奠定坚实基础。