家紡智能制造技術架構

鄭寬，沈鋰鳴，李濤

（中國紡織建設規劃院，北京 100125）

前言

紡織服裝產業是勞動密集型產業，隨著勞動力成本上升及其觀念的變化，“招工貴、招工難”成為行業普遍存在的一大難題，智能制造可有效解決這一難題。根據2019 年阿里研究院報告顯示，紡織服裝產業數字化研發設計工具、數字化生產設備、數字化設備聯網率、智能制造就緒率分別為59.2%、45.6%、37.4%、5.7%[1]，智能化水平提升仍具有較大空間。如何實現“機器換人”成了企業突破發展的關鍵點。本文綜合文獻調研結果，提出了家紡智能制造的技術架構，為家紡企業建設智能制造提供了參考資料。

1 智能制造概述

1.1 智能制造的概念

我們經常會聽到數字化工廠、智能工廠、智能制造等詞匯，不同學者對于上述名詞的解釋不盡相同，作者認為其中較為合理的一種解釋是：數字化工廠是由數據組成的綜合網絡，本質是信息的集成；智能工廠是數字化工廠的升級版，可將多維度資源融合，形成最佳的系統結構，并具備自主學習、維護能力，實現了人、機的有效交互；智能工廠是智能制造的一部分，除了工廠的智能化，也包括分析推理、管理決策和發展判斷的智能化。

1.2 智能制造的框架及關鍵技術

2015 年我國首次發布了《國家智能制造標準體系建設指南》，提出了智能制造系統框架，如圖1 所示。該系統架構由生命周期維度和系統層級維度組成的平面自上而下依次映射到智能特征維度，涉及智能裝備、智能工廠、智能服務、智能賦能技術、工業網絡五類關鍵技術。

圖1 智能制造系統架構①Fig.1 Intelligent manufacturing system architecture

鄭曉敏[2]、趙雋鴿[3]、趙妮[4]等多位學者參考此模型提出了紡織服裝企業智能制造成熟度評價方法。其評價過程是：首先根據智能化水平將預設智能制造分為多個層級，設定不同層級所對應的分值；其次將智能制造系統架構由三維拆分為二維，以生命周期和系統層級為基礎，通過專家打分等方法獲得企業的分值，使用加權平均法等方法計算出結果；最后，判斷該企業的打分屬于智能制造的哪一層級，獲得該智能制造的成熟度評價。

1.3 智能制造行業標準

目前已經有多項智能制造行業標準發布，如GB/T40647-2021《智能制造系統架構》、GB/T39116-2020《智能制造能力成熟度模型》、GB/T40659-2021《智能制造機器視覺在線檢測系統通用要求》等。服裝行業已經發布了相關多項標準，如T-CNGA 9-2019《服裝智能制造工廠體系架構》、T-CNGA 10-2019《服裝智能制造能力成熟度評估規范》、T/CNGA 14-2019《服裝智能制造軟件互聯互通接口規范》等，雖然還不完善，沒有涉及虛擬工廠等相關標準，但已取得階段性進步。家紡行業尚未有相關標準出臺。

2 家紡的特點及需求

2.1 家紡的特點

紡織品質地柔軟、有彈性導致生產過程中易變形，相對于電子器件等標準化產品實現智能制造存在一定困難，但相對于服裝而言，家紡產品以四邊形為主，尺寸相對固定，相對容易實現智能制造。因此家紡行業實現智能制造是紡織服裝產業實現智能制造的突破口之一。

2.2 家紡企業需求及技術架構

研究家紡企業主要部門的需求是構建智能制造技術框架的基礎，家紡企業主要部門的需求如表1 所示。部分需求為多部門共同需求，因此僅在需求程度最高的部門里提及。

3 家紡智能制造技術架構

目前有多位學者從不同角度出發提出了智能制造技術架構（由于不同學者對智能制造和智能工廠的解釋不同，部分學者提出的智能工廠框架可作為智能制造框架參考），如從技術層面出發，焦洪碩[5]提出了基于大數據技術、虛擬仿真技術、網絡通信技術的智能工廠框架；從需求層面出發，張泉靈[6]提出了基于智能決策、智能運營、智能操作、智能控制、智能監測、智能機構六個維度需求所需一一對應的技術；從技術和需求同時出發，林萍[7]基于智能設計、智能生產、智能運營、智能服務維度，指出各維度一一對應的技術以及共用技術。不同的架構各有優缺點：只從技術層面出發，架構層級分明，但無法直觀看到解決的相應需求；只從需求出發，需求明確，但存在同一技術解決多個需求的問題；同時考慮技術和需求，會發現大多技術覆蓋了產品全生命周期，重歸于以技術為基礎搭建架構的問題。值得一提的是，部分學者提出了虛擬工廠概念，如焦洪碩指出將智能工廠分為實體工廠和虛擬工廠兩個層級，實體工廠為虛擬工廠提供基礎數據，虛擬工廠為實體工廠提供數據分析、仿真生產、仿真驗證、仿真設計等。

基于上述考慮，并參考已經提出的架構，本文提出以各部門需求為出發點，本文將某項技術僅在其最需要的部分提及，其余部門不再重復的原則，提出了層級分明、結構清楚的智能制造框架。該技術框架是以“智能制造系統架構”為理論基礎，同時考慮生命周期、系統層級、智能特征三個維度，打造出的技術架構兼顧產品全生命周期、實現企業間相互協同、使用工業網絡實現個性化定制等新興業態。技術框架如圖2 所示。

圖2 家紡智能制造技術架構Fig.2 Home textiles intelligent manufacturing technology architecture

決策部門主要負責制定企業的發展方向，以及與企業間的合作關系等，考慮的是企業的宏觀層面。借助智能化數據采集、存儲、分析，明確企業內外部的資源、市場等情況，從而得出智能決策參考建議。決策部門參考智能決策建議以及原始資料，結合自主資料收集、分析、處理，最終得出符合本企業實際發展的階段性決策。其中，決策部門涉及客戶和供應商管理，由于客戶管理與銷售部門的關系更緊密，因此放在銷售部門內。輔助決策部門實現智能決策建議的相關技術包括數據挖掘、智能數據處理、分析、客戶關系管理系統SRM 等。

運營部門主要負責企業內部的運行管理，保障企業的生產、生活平穩運行。涉及企業內部的資源協調，并對智能化辦公軟、硬件的需求最為迫切，涉及的主要技術包括企業資源計劃ERP、OFFICE 等。

研發設計部門的主要任務是根據客戶要求、市場需求研發設計出新產品，或是為占領行業高地研發新技術等。該部門對于設計素材、工藝參數等方面存在較大需求。家紡產品吸引人的第一印象來自圖案、色彩，其次是面料，最后是真實體驗。包含圖案素材庫、色彩流行趨勢等素材的知識庫至關重要。同時隨著家紡產品科技含量越來越高，對于產品研發過程中的試驗資料管理較為重視，且希望看到產品投產前的預期效果。因此涉及的技術包括數據庫存儲、計算機輔助設計軟件、智能仿真設計軟件、產品全流程管理等。

生產部門的任務是按照研發設計部門派發的工藝單，完成原材料采購到產品生產、質量檢驗的全流程。涉及的智能化設備、系統最多。理想情況下，通過設備、系統的集成，實現從原材料獲取、裁剪、縫制、印染、熨燙、質量檢測、運送至倉庫的全流程智能化，僅有部分值班人員，通過車間或控制中心的電子看板監測生產情況，也可通過手機、平板電腦等終端設備實時觀看、預警提示。涉及的技術包括智能生產裝備、智能搬運設備、App 軟件開發、智能監測系統等。

物流部門的主要職責是將生產的產品及時、準確的派送到客戶手中。對于家紡產品而言，其門店數量相對較少，線上銷售的地位十分重要。線上銷售的特點是購買產品數量較少、產品種類繁雜、發貨地點不集中、希望實時了解自己的訂單配送情況等，因此智能倉儲、智能配送、實時定位等尤為重要。涉及的技術包括智能倉儲管理系統WMS、自動無人運輸系統PDP 等。

銷售部門的主要職責是制定銷售計劃、拓展客戶群體、精準營銷等。受限于門店租金的高成本，家紡產品展示占地面積較大，因此如何在門店內最大程度地實現產品展示至關重要。通過店內實體展示與虛擬仿真技術結合，可以有效解決這一問題。線上銷售同樣適用產品的虛擬仿真展示。通過智能監測、爬蟲等技術收集顧客在門店內的停留時間、進門店次數、觸碰產品次數等，以及線上用戶產品瀏覽停留時間、點擊位置、瀏覽的產品種類等有助于實施精準營銷，也有利于智能AI、客戶數據統計集成平臺CDP 等。

服務部門責任范圍不斷擴大到對客戶、對合作企業、對企業內部等。將家紡智能制造中涉及的所有服務內容集成，并建立客戶化信息門戶，形成云服務平臺。該平臺的內容包括對客戶的產品展示、個性化定制、售后服務、廢舊產品處理或回收等；對合作企業的協同研發設計、協同運營、協同生產、協同物流等；對企業內部是企業資源的整合、虛擬工廠模擬研發設計、生產、產品驗證等。涉及的技術包括企業信息門戶系統EIP、工業網絡、以太網等。

4 結語

家紡行業出現了智能制造成功案例。在國家大力推進智能制造的背景下，以及企業主動向智能制造方向發展的內生動力下，目前紡織服裝產業智能化水平在不斷提升。家紡行業涌現出了部分智能制造成功案例，如夢潔家紡從2018 年著手智能工廠建設，開啟智能制造時代，已經取得了良好進展。截至目前，夢潔家紡擁有3 條全自動被芯生產線，實現了從喂料、梳理、縫制、裁切、包邊、檢測、打包等工序的自動化生產，從原料投放到被芯成品縫制完成僅需36 s，日產被芯3000 床。每條生產線僅需6 名工人。該企業還打通了全流程協同，實現了線上、線下銷售，并搭建了云平臺，實現云數據處理中心、辦公云平臺、云倉庫等功能。

多家企業為家紡行業實現智能制造提供技術支持。從家紡智能制造整體解決方案來看，蘇州瓊派瑞特科技股份有限公司（簡稱TPET）可以為家紡企業提供硬件、軟件、企業咨詢等全流程服務；從硬件來看，江蘇中馨紡織智能設備有限公司研發了家紡智能設備，如全自動毛巾縱開剪機、全自動毛巾鏈式縱縫機、全自動床品鋪布機等；從軟件來看，紹興環思智慧科技股份有限公司研發了服裝家紡ERP、BI 數據分析、可視化看板、移動App 等軟件。

日后隨著智能制造進程的不斷推進，底層技術的不斷突破，以及相關標準的不斷完善，家紡智能制造的成功案例將不斷增加。

注釋：

①圖片來源：《國家智能制造標準體系建設指南（2018 年版）》。