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2020年紡織行業智能制造應用標準體系初步建立

時間:2018年01月03日來源:中國紡織報作者:

黨的十九大報告提出“加快建設制造強國,加快發展先進制造業,推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合?!弊鳛閷嶓w經濟的紡織業現階段智能制造水平如何?在物聯網技術、智能制造技術方面的創新應用有哪些?
  黨的十九大報告提出“加快建設制造強國,加快發展先進制造業,推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。”作為實體經濟的紡織業現階段智能制造水平如何?在物聯網技術、智能制造技術方面的創新應用有哪些?發展智能制造過程中存在的問題是什么?國家、行業推動智能制造和物聯網發展的政策有哪些?帶著這些問題,記者在近日山東泰安召開的中國紡織物聯網與智能制造大會上尋找到了一些答案。

  企業實施智能化熱情高重點領域發展成效顯著

  多年來,在推進供給側結構性改革過程中,紡織產業升級步伐加快,在激烈的市場競爭中不斷邁向中高端。今年以來,我國紡織行業仍然延續著這種趨勢,雖然經濟運行好于預期,但發展中來自成本、環保、市場競爭的壓力以及招工難、融資難等一系列問題,都是當前行業發展面臨的挑戰。中國紡織工業聯合會副會長夏令敏認為,解決這些問題的關鍵就在于要不斷提升行業的創新發展能力,通過兩化深度融合推動行業發展新舊動能轉換,從而加快智能化進程,促進產業轉型升級。
 
  同樣,工業和信息化部消費品工業司副司長曹學軍對此表示認同。她說,現階段,智能制造是紡織行業的主攻方向。特別是近兩年來,紡織業以智能制造為焦點,形成試點項目,在柔性制造等方面成效明顯。根據對紡織行業340家企業開展的智能化應用調查結果顯示,全行業開展定制化的企業逐漸增多。
 
  據夏令敏介紹,當前,紡織服裝行業智能化發展速度非??欤髽I實施智能化改造的熱情很高。行業兩化融合整體發展水平顯著提升,智能化發展基礎不斷夯實;擁有自主知識產權的自動化、連續化生產裝備實現了技術突破;智能化應用已覆蓋紡織行業全產業鏈,紡織重點領域的智能化發展成效顯著;智能制造關鍵技術取得突破,并在行業推廣成效顯著;物聯網技術在行業應用日益廣泛;在“互聯網+”行動推動下,互聯網與紡織工業加速融合。
 
  夏令敏認為,現階段需要在以下幾個方面努力:一是加強行業智能制造的頂層設計。二是加大紡織行業智能制造試點示范力度。三是推進互聯網、大數據、人工智能在紡織行業的創新應用。四是推動建設一批產業集群智能化服務平臺,提升中小企業兩化融合發展水平。五是建設以物聯網等新一代信息技術支撐的紡織品質量追溯體系,引領綠色消費,帶動綠色生產。六是加速兩化融合管理體系標準在紡織行業的推廣應用。七是加大紡織行業智能制造人才培養力度。
 
  夏令敏預測,到2020年,紡織行業智能制造應用標準體系初步建立;數字化、智能化工廠(車間)建設取得顯著成效,普及率大幅提升;行業智能制造共性關鍵技術和裝備實現明顯突破;新一代互聯網、大數據、人工智能技術與紡織工業的融合進一步深化。

  智能技術應用領域廣泛一 體化設備投入成本高

  行業信息化水平的提升、智能化進程的加快,為產業轉型升級提供了堅實的技術支撐。但同時夏令敏也指出,應當清醒地認識到紡織行業智能化還處在初步發展的階段,行業智能化發展還存在著許多問題和不足。
 
  首先,企業間、地區間兩化融合發展不均衡,多數企業對智能化轉型的認識水平和建設能力有待提高。其次,行業智能制造缺乏頂層設計,智能制造、物聯網相關領域標準化工作滯后。再次,紡織行業智能制造技術創新能力仍然不強,智能制造解決方案供應商亟待培育。最后,智能制造專業人才缺乏。
 
  據中國工程院院士、東華大學教授俞建勇介紹,目前,紡織智能制造重點應用領域包括化纖制造智能化、紡織加工智能化、染整加工智能化、服裝設計加工智能化、紡織服裝規模定制、紡織產業供應鏈智能優化管理、廢舊紡織服裝資源循環利用、可穿戴智能紡織品等。
 
  以服裝制造過程為例,現階段存在的問題主要體現在大量信息流仍然依靠人工統計,效率低下;各個工序間的物料轉運還基本依靠人力;制造裝備自動化、信息化程度低,生產裝備大量依賴人工操作;質量監測沒有形成完整的數據體系,質量問題難以追溯。
 
  針對這些問題,寧波圣瑞思工業自動化有限公司總經理劉九生提出了系統性解決方案。
 
  智能面料存儲系統:面料在整個庫區內實行無人工搬運,找尋面料時系統自我報告,管理者只需在顯示器上操作,即可進行面料撿取。物料電動輸送系統:完成生產企業內部實時生產的輸送。生產數據實時采集系統:針對生產現場的數據采集,實時獲取車間現場的數據信息,為生產及決策提供依據。智能生產輔助機器人系統:集機械、電子、控制、計算機、傳感器、人工智能等多學科先進技術于一體的自動化裝備。智能物料配送系統:采用軌道滑車及岔道式設計,懸掛式流水,有助于提高產品質量,降低員工工作強度。智能生產與后整吊掛系統:采用電腦管理,配合企業級數據庫、管理軟件、電子技術、RFID射頻技術、工業自控技術及先進的機械傳勱技術,來代替原有生產中的人工搬運、記錄、統計等傳統工序。智能分揀系統:改善作業環境、出貨管理品質、提高作業效率。自動包裝系統和智能倉儲系統采用電腦控制,大大節省人力。
 
  那么,這些高效智能技術在行業內應用情況如何?劉九生表示,目前行業內的不少知名服裝企業都有運用,如,九牧王、海瀾之家、大洋、江蘇天源等,不少企業是部分采用智能設備。由于一體化智能設備的投入成本較高,因此普及率還不是很高。
 
  除此之外,天津工業大學教授陳瀚寧也介紹了服裝生產車間RFID實時生產線、棉紡車間智能工廠系統、棉紡車間MES、棉紡車間物流自動化裝備方面的應用。陳瀚寧特別提到,2017年被工信部列為智能制造綜合標準化項目的經編織造數字化車間通用模型標準的研究與試驗驗證。據了解,該項目實現了經編織造車間內產品設計、織造設備、生產管理和物流管理數據接口信息的標準化,成為經編織造智能工廠的基礎性依據。并在福建華峰、江蘇新東旭紡織科技股份有限公司等企業開展標準驗證工作。
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