棉纺织行业智能制造进展及改进方向

棉纺织行业智能制造进展及改进方向

任乐乐

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摘要：现如今，我国的棉纺织行业不断发展，并向着智能化的方向改进。为加快推动纺织服装产业智能化转型升级,以纺织服装行业产业集群为调研对象,采用实地走访与具体案例分析等方法,从本地特色化纤、纺纱与针织产业中深入分析智能制造转型中的困境,进而有针对性地提出相关建议。本文首先分析工业数字化视域下智能制造技术，其次探讨我国棉纺织行业智能制造发展现状，最后就相关改进方向进行研究，为数纺智能生产建设提供理论参考。

关键词：棉纺织行业；智能纺纱；智能织造；自动化；数字化

引言

棉纺织行业作为我国纺织服装行业中既传统又颇具竞争力的行业，近年来智能制造进程加速，自动化和数字化转型升级势不可挡。本文对我国棉纺织行业智能制造的现状进行了分析，并提出发展趋势。集中探讨在工业数字化时代智能制造技术如何融入纺织生产制造，为纺织智能制造实践提供理论和技术应用参考。

1工业数字化视域下智能制造技术

智能制造技术以信息物理系统和工业互联网为基层，是工业数字化时代纺织制造中的先进技术，并与新一代信息与通信技术、先进制造技术、传感器技术深度融合，可以贯穿纺织设计、生产、管理、服务等制造活动的全过程，通过模式设定和系统平台操作，可以加快纺织制造生产速度并提高生产效率。

2我国棉纺织行业智能制造发展现状

清梳联是最早用于提高纺纱工序劳动生产率的装备，2010年之前，无卷化曾经是棉纺技术进步的一个突出特征，但随着产品生产的小批量和多样化，不再强调清梳联或无卷化，而更加注重产品的个性化和差异化。随着劳动力成本的快速上升，企业更加倾向于用机器替代人，用大数据分析系统替代传统的数据统计工作。以纺纱为例，继清梳联装备普及后，细络联、粗细络联、自动打包机的技术日益成熟，并粗工序也逐步在企业应用。典型案例显示，在自动化技术的推动下，常规产品的万锭用工可下降70%，一台自动穿经设备可替代15个工人。棉纺织产业的智能制造实践，大幅减少了用工量，也降低了操作工的劳动强度。各企业虽然根据自身的实际情况采用不同的智能制造方案，但劳动生产率均有了不同程度的提高。以生产常规纱或布产品为例，同等条件下万锭或百台用工量可分别减少50%和9%左右。本研究通过梳理纺织智能工厂的发展历程，围绕纺织智能工厂的关键技术展开综述，结合纺织行业的特点，从智能化装备和智能化管理两个方面进行系统介绍，并对现有技术进行分析，给出了纺织智能工厂面临的问题及未来的发展前景。

3改进方向

3.1精准帮扶,帮助中小企业享受智能制造红利

中小企业缺乏紧迫感,推动内因不足是纺织产业的显性问题。部分中小纺织企业的经营者和决策者对智能制造的理解比较浅显,对智能制造重视程度不够,持观望态度,希望能看到成熟案例后再去尝试,思想还停留在传统的生产模式,并未形成相应的战略性改进。反观一些头部企业,对智能制造的理解透彻,已经在这方面有充足经验积累。企业的生产管理团队在智能制造的认识与实施上缺乏与公司决策层的有效沟通,造成“一切决策听老板”的局面,不能形成有效的建议供决策层参考与实施。近年来,受国内外贸易环境剧烈波动的影响,部分中小企业也出现产业升级的紧迫感,但是和头部企业之间已经产生了较大的信息和经验差距,缺乏从无到有的阶段性指引,进一步限制中小企业转型升级的步伐。针对中小企业目前智能化的水平偏低,甚至处在从无到有阶段的现象,急需打造一批智能制造的服务团队,以企业进修学院的形式针对规模不同的企业应制定不同的辅助推进方案,组织定制智能制造的扫盲班、入门班、尖子班,以此来培养企业智能制造的升级意识,提升企业智能制造的水平。同时,为了刺激中小企业积极进行智能制造,政府应适当优化激励机制和资源配置,向中小企业倾斜部分资源,最大限度激发中小企业进行智能制造的积极性。

3.2推动人工智能技术与纺织技术的深度融合

近年来，机器感知、机器思维和智能机器人等技术在纺织智能化装备和智能化管理均得到了一定应用，形成了一定的基础。目前，知识获取、深度学习、优化决策、专家系统等智能化技术还存在短缺。通过推动人工智能技术与纺织技术的深度融合，发挥人工智能技术在纺织生产过程中的智能决策、智能生产与控制、质量监测、设备故障智能处理等方面的优势，建设更加智能的纺织设备及管理系统，是未来纺织智能工厂的发展趋势。

3.3合理运用智能系统，实现制造数据协同

纺织生产设备多、工序长且对工艺精度要求高，在工业数字化理念的引领下，纺织制造朝着自动化、数字化、网络化方向发展，这也要求纺织企业从智能管理层面出发，引进智能制造管理系统，进一步加强对纺织车间的生产管理，让智能管理系统参与纺织制造全过程，实现制造数据的共享与协同化，避免不必要的重复性工作，降低纺织生产成本。同时，纺织企业还应合理运用智能管理系统来进一步提升纺织产品的品质，凭借工艺数据优化、协同与共享的优势，提升纺织生产制造工艺水平，利用智能管理系统进一步优化纺织制造结构，最终提高生产、物流和仓储部门的数据协同与信息共享一体化效应。

3.4着手复合型人才培养,,为产业升级规划提供长远支持

为产业升级规划提供长远支持由于人员素质与技术迭代不同步,“用工荒”与“招人难”并存。调研发现,福州地区的纺织特色产业处于流程性的细分行业中,因此,在技术改造与装备迭代的背景下,机器取代人工导致用工数量减少。这虽然减少企业的用工成本,但也不可避免造成纺织专业技能人才的流失。然而,部分流失的中层技术人员才是企业的中流砥柱,如果缺少这类人才则会严重影响整个产业的进步和发展。因此,新一代的纺织从业者需要有全新的长期职业规划,要适应到来的新变化,学习智能制造相关知识。此外,培养具有专业背景的复合型工程师人才,并愿意从智能制造的角度与企业同步成长,也是企业十分迫切的需求。为纺织产业注入更多高素质人才是当前的重要任务之一,属于长期显效的规划,需要各级政府和企业共同努力。结合企业“进修学院”,可以面向具有专业纺织行业背景的资深从业人员开展信息化数字化的融合教育,迅速培养具有交叉学科应用能力的复合型人才,从根本上支持企业智能制造的进一步深化改进。

3.5规范化发展

在产业发展和技术驱动下，棉纺织行业已从传统的劳动密集型产业逐渐转型为资金和技术集合型产业，未来应进一步加大智能制造示范项目的推广，完善标准化建设，提升推广范围和效率，帮助企业缩短智能化改造升级的周期，降低维护费用，提升运营效率。此外，要加强内部数据及人才的管理，降低企业运营风险。

结语

当前纺织行业面临产能过剩、竞争激烈的问题，建设纺织智能工厂，是纺织行业智能化转型的必由之路。本研究总结与分析了现有纺织智能工厂的关键技术，并给出了已在纺织企业成功应用的关键技术范例。随着新一代智能化技术的发展，纺织行业的智能化需求进一步增加。未来仍需探索最新技术在纺织行业的智能化应用，助力纺织行业的智能化转型与升级，提高纺织生产和管理的全流程智能化水平，提升企业的核心竞争力。

参考文献

[1]万由顺，卫江，桂长明，等．全流程智能化纺纱技术创新点及应用效果[J]．棉纺织技术，2020，48（1）：28－33．

[2]倪俊龙．棉纺企业智能纺纱的探讨与实践[J]．纺织机械，2018（6）：58．

[3]程隆棣，张洁，张红霞，等．棉纺智能化纺纱关键技术刍议[J]．纺织导报，2021（6）：48－53．