讓紡紗更簡單 配棉專家來幫忙
——CAS自動配棉系統讓你成為專家

■韓金

〔北京中棉機械成套設備有限公司，北京 100089〕

讓紡紗更簡單 配棉專家來幫忙
——CAS自動配棉系統讓你成為專家

■韓金

〔北京中棉機械成套設備有限公司，北京 100089〕

一、行業存在的難題

棉花作為紡織原料，從農產品到工業品離不開交易和使用。供需信息不透明，質量數據難以有效匹配成為困擾交易和紡紗用棉的關鍵難題，加工企業希望優棉能夠優價。紡織企業原料需求個性化，希望買的就是自己需要的。

供需不能有效對接、使用不能精準匹配是困擾紡織企業的一個突出難題。之所以紡企對外棉比較青睞，原因有多種，其中之一是紡織企業難以購買到適合自己紡紗需要的棉花，無法按照質量指標購買棉花，即便按照傳統方式購買到了棉花，也是質量不符合要求，供需難以有效匹配，買非所需。

找棉、購棉、配棉、用棉是棉紡企業的一項業務活動，也是棉紡企業一項重要基礎工作。我國原棉在性能上呈現出多樣性和差異性，使得找棉、購棉、配棉、用棉工作面臨的問題越來越復雜。找到適合的、買到經濟的、配到精確的、用到優質的，對匹配技術與配棉技術的科學性要求越來越高，棉紡工程具有工序長、周期長、信息反饋滯后、生產連續等特點。在調整紡紗品種時，要保證紗線質量不能因棉花原料的質量變化而變化，就必須考慮棉花質量選擇的連續性和穩定性，這需要借助配棉，既要避免質量欠缺，也要避免質量浪費，減少剩余質量或避免產品質量降低。

同樣，紡織企業購買棉花和使用棉花分屬不同部門，采購部門根據需求采購棉花，紡紗部門依據采購回來的棉花進行試紡。受限于資金和生產計劃，配棉只能眼盯著自己的工業庫存，難免范圍小，眼光受限。俗話說，巧婦難為無米之炊，如果這個米不限于自家糧袋子，而可以放眼全國糧倉，那是否是一位讓人艷羨的廚師呢？

如何能夠在全國的商業庫存中選擇配棉？好質量與好棉紗如何有效對接？都是困擾紡織行業的現實難題，亟需行業解藥。

二、帶給紡織業的好消息

隨著信息化對經濟社會發展的影響日漸深遠，大數據被廣泛應用于企業生產和經營活動中，成為當下最流行的應用。棉花大數據的重要意義不僅體現在龐大的數據量上，更體現在有效解決配棉難題上。全國棉花交易市場的棉花大數據正成為一種生產要素，在棉花產業鏈的數據分享和價值創造上日漸發揮著重要的經濟推動作用。

由全國棉花交易市場控股的北京中棉機械成套有限公司致力于通過技術解決紡織購買和使用的難題，通過數據平臺搭建供應端和應用端的對接，通過大數據成熟精準的匹配算法解決精準購棉和精確用棉的行業難題。

傳統紡紗配棉主要是人工配棉、人工計算，效果很大程度上取決于人的經驗，不免片面和偶然。為了做好配棉，配棉專家也需要多年的經驗積累，在人力成本高企的背景下，配棉人才瓶頸已經成為現代紡織業發展的掣肘。

盡管大多數紡織企業有配棉師指導配棉生產，但基本上依靠紡織配棉師的經驗來完成，為了保險起見多用高質量高安全的棉花，很難適合適度，真正意義上的精準匹配難以實現。

從改善紡紗配棉優化出發，將產業鏈上游棉花生產加工企業和下游用棉企業整合在基于大數據的精準購買和精準匹配的配棉平臺上，實現產業鏈上下游有效銜接、精準匹配，為紡織用戶找到適合自己的加工企業，為紡紗廠匹配到適合自己的紡織原料，從根本上降低交易成本和用棉成本。

通過CAS自動配棉平臺，采集端和應用端在平臺上實施有效對接，實現找棉和用棉。通過供需雙方的使用和查詢檢索，供應端的加工企業可以看到應用端的紡織企業關注和需求，紡織企業可以查看檢索符合紡紗要求的加工數據，提高應用端配棉軟件的使用頻率和用戶體驗，實現紡織企業根據紡紗質量匹配所需原料，達到精準配棉的目的。

三、CAS是什么

為解決打車難問題，滴滴出行設計了打車系統，將打車過程平臺化。平臺把乘客、司機按照匹配條件對接在一起，讓有供應的司機與有需求的乘客在時間、空間上有效匹配，降低空駛率，最大化節省司機與乘客的資源和時間，顛覆了路邊攔車模式，優化了乘客打車體驗。滴滴出行實現了乘客和出租車之間精準匹配，是出行需求和租車資源供應之間的有效對接。

借鑒滴滴出行的精準匹配原理，由中國纖維檢驗局、西安工程大學和北京中棉機械成套有限公司共同開發CAS自動配棉系統（詳見圖1），集大數據與紡織工程學于一身，實現紡織企業“買的就是想要的，用的就是正好的”這個最簡單的匹配需求。

圖1 GAS自動配棉系統界面

紡紗企業根據下游需求訂單生產，棉花原料也需要按需采購，按質量指標購買是棉花行業最迫切的需求。正是因為質量和價格的高度相關性，買賣交易和配棉使用離不開質量指標，質量成為紡織企業高度關切的內在指標。棉花質量與成紗質量之間的關聯，形成CAS精準配棉的核心。

四、CAS讓選擇更寬廣

紡織企業用棉之所以要配棉，最大的困惑就是原料不是無限制，受資金約束，絕大部分紡織企業工業庫存不足。包與包之間、批與批之間存在質量差異，要保持紗線質量穩定，就必須合理配棉，配棉師選擇的范圍較小。

CAS自動配棉平臺使用原棉不再受限于單個工業庫存，首次可以實現紡織企業全國商業庫存中找尋符合紡紗要求的棉花，在更大的范圍內找棉和用棉（圖2為CAS具備的找棉功能i棉網模塊）。

圖2 i棉網的找棉功能示意圖

五、CAS讓紡紗更簡單

加工企業同等質量想賣高價，紡織企業同等價格想要質優。精準匹配、精準配棉，就是紡織用棉的市場化需求。

大數據解決了一個核心問題，就是做供需雙方的智能匹配。

滴滴出行的大數據打通了供需，生成更加優化的服務和產品。針對紡織配棉存在的難題，實現供需對接、精準配棉，需要設計一款產品，依據北京中棉機械成套有限公司自身大數據挖掘能力，將技術推進、業務演變與行業需求及問題解決相結合，構建數據平臺產品解決方案，這個平臺就是CAS自動配棉平臺。

現代配棉技術是以原棉管理為基礎、成本控制為核心、成紗質量預測為手段，綜合運用系統工程的思想和方法，對棉花加工、檢驗等質量大數據進行智能化高度概括，將棉紡學、運籌學、經濟學、模糊數學、地圖位置以及計算機技術，定量和描述配棉全過程的規律，并運用互聯網思維和互聯網大數據匹配技術和搜索技術，形成棉纖維和紗線質量檢測為主體的在線網絡化棉紗質量工藝專家指導系統。圖3 為CAS自動配棉演示界面。

圖3 CAS自動配棉演示界面

傳統配棉方式，因為棉花庫存有限，以及受配棉工程師的經驗限制，為確保紡紗質量，往往采用高棉低配，形成質量過剩，在紡紗指標不明或者要求無法準確描述時，就難以得到理想的配棉效果。配棉平臺構建，讓供需雙方和紡織用戶有了更多選擇，通過精準配棉軟件和配棉平臺取代人工經驗配棉，讓配棉結果更精確，既滿足紡紗最低質量要求，也不會超越質量要求形成過剩。配棉平臺構建健康生態圈，通過質量匹配、資源配置、精準配對，達到交易和使用的資源合理配置目的。

CAS首次實現了紡紗質量預測和自動精準配棉，有了她，配棉不再是專家的事，紡紗更簡單。

1.韓金.解構紡織精準配棉：棉花大數據應用商業調研［J］.中國棉麻產業經濟研究，2015（3）：20.

2.韓金.中棉公司基于大數據優化購棉與配棉的棉聯網平臺應用研究［D］.中國人民大學碩士學位論文，2016.

3.邱兆寶.基于HVI數據的配棉優選模型及應用研究［J］.棉紡織技術，2012（12）：14.