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【內容摘要】隨著國家智能制造戰略的實施,紡織行業開始以智能制造為主攻方向,而智能化的紡織企業是真正實現了以需求為導向進行個性化制造與個性化服務,這都有賴于大數據技術支撐。本文基于國家智能制造標準,分析紡織智能制造的具體需求以及大數據技術在紡織智能制造中的作用機制。在分析浙江智能制造建設任務的基礎上,針對浙江紹興紡織產業智能制造現狀進行深入調研與問題研究,提出基于大數據驅動下的紡織產業智能制造提升路徑,并構建大數據智慧供應鏈。
【關鍵詞】大數據;紡織產業;智能制造;智慧供應鏈
一、大數據技術在紡織智能制造中的作用機制
通過集成客戶需求、產品設計、生產組織、銷售售后等海量數據,將實現紡織產業鏈各環節的協同優化。利用大數據感知用戶需求,進而重新定義產品和服務,以數據作為服務用戶和連接用戶的載體,從廣泛用戶的數據中獲取隱形的知識,再利用知識為用戶提供客制化的服務。參考中國智能制造標準,紡織智能制造體系應考慮:一是整個產品生命周期,包括市場需求調研、設計、生產、物流、銷售、售后等各環節;二是多個價值鏈,系統集成、互聯互通、實現資源配置等價值提升;三是多層次系統架構,完成設備層、網絡層、控制層、管理層、企業層等全面構建。
二、浙江紹興紡織產業智能制造現狀
浙江紹興紡織產業主要包括化纖、織造、印染、服裝服飾家紡等四大行業,涵蓋上游原材料PTA、聚酯纖維、紡絲,中游面料的織造印染,下游的服裝服飾家紡生產等完整的產業鏈,線下以中國輕紡城、錢清輕紡原料市場等為紡織專業市場,成為國內最具競爭力、產業鏈最完整的紡織產業專業集群。根據對多家紹興紡織企業開展的智能制造調查結果顯示,自動化、智能化紡織設備的應用有效幫助企業解決了用工多、生產效率低、產品質量不穩定等問題。但多數紡織企業仍停留在傳統思維,存在組織層次多、工藝不互通、產品不互動、裝備不互聯等問題。共性技術為發展紡織產業智能制造奠定基礎,紡織企業要向智能制造成功轉型,首先要解決的問題是實現產業鏈節點企業的互聯互通。
三、大數據驅動下紡織產業智能制造提升路徑
(一)建立大數據驅動的紡織智能制造平臺體系。紡織產業智能制造不僅包括以計算機數字控制為代表的數字化技術貫穿產品全生命周期,而且要重點突破實現泛在感知和互聯條件下的網絡化制造以及用戶全流程參與的大規模個性化定制。參考中國智能制造標準,根據數字化、網絡化、智能化制造(新一代智能制造),本文提出以工業互聯網為基礎,人———信息———物理系統(HCPS)的信息物理融合平臺為核心,客戶集成、智力集成、縱向集成、橫向集成、價值鏈集成五大集成為手段的紡織智能制造平臺體系。工業互聯網結合軟件和大數據分析,通過智能設備間的連接并最終將人機連接,重構紡織工業系統。HCPS系統利用物聯網技術全面互聯紡織制造設備的基礎上,將紡織原料轉換為個性化定制產品的過程中,通過工業互聯網實現智能控制、智能信息交互、智能分析決策等一系列功能,除有感知、分析和決策以及控制的功能外,具備認知和學習的功能,促進數據的體系化和知識的模型化,讓機器具備自主知識學習能力。五大集成,客戶集成是智能制造的起點,包括大量的差異化需求、個性化需求中的共性集中。智力集成,通過互聯網集成全世界的大數據資源、權威的專家、優秀的設計人員等資源。縱向集成,把傳感器、各層次智能設備、智能車間與業務場景整合在一起,同時確保這些信息能夠傳輸到HCPS平臺中,實現制造過程的互聯化、數據化、信息化、知識化和智能化,對橫向集成以及端到端的價值鏈集成提供支持。橫向集成,即完成所有MES任務的全部功能和數據互聯,包括企業間橫向集成與企業內橫向集成。企業間的橫向集成旨在打通產業鏈的信息壁壘,提高上下游企業協同制造水平,使大規模定制成為可能。企業內部的橫向集成指在設備、生產經營業務和信息系統上實現全面集成。價值鏈集成,運用信息物理系統,能夠實現價值鏈上各端的集成,實現從產品設計、生產組織、物流供應、銷售售后等在內的產品全生命周期的管理。
(二)建立大數據驅動下的紡織智慧供應鏈。在智能制造背景下,打造紡織智慧供應鏈是企業獲得市場競爭優勢的關鍵。由于大量業務外包使得供應鏈延伸,企業不僅要向分散的第三方公司購買原料、設計和制造服務,還要依靠第三方物流協調倉儲和配送。紡織產品的供應鏈因快速且頻繁出現的市場更新,使這些產品的生命周期變短。要管理產品供應鏈中流動的信息,首要是實行信息流管理,而智能化+大數據為管理產品供應鏈信息提供新方法。紡織大數據應涵蓋客戶需求分析、產品設計分析、生產制造分析、銷售分析、物流庫存分析等內容,可有效提高智慧供應鏈的協同運作效率。通過客戶需求感知形成精準需求計劃,聚焦于產業鏈的端到端整合,并形成智慧供應鏈。智慧供應鏈通過節點企業之間動態數據共享傳輸,實現協同運作。通過大數據的采集、挖掘與處理,可以實現基于用戶數據支持前端的需求預測、研發和生產,有效降低智慧供應鏈的反應時間。智能客戶需求預測,與終端客戶及經銷商的信息分享與互動,通過需求感知形成精準需求計劃。智能產品設計,通過客戶數據采集、大數據分析、協同產品開發CP-DM、測試評價等,形成描述產品結構的物料組成、零部件工藝過程及相關工藝資源的BOM清單。智能生產組織,涉及到產品生命周期、市場、供應商、流程、信息等要素,通過供應鏈管理SCM、智能生產系統MES、資源計劃ERP、庫存管理WMS實現全價值鏈的精益制造。智能銷售售后,通過精準營銷與社會關系管理SCRM,提升客戶服務滿意度。智能物流,應用RFID、MES、WMS等智能化設備與軟件,實現整個物流流程的智能化,進而實現智慧供應鏈與智能制造的有效融合。
四、結語
推進紡織業智能制造的政策建議:一是充分發揮試點示范企業的帶動作用,二是打造紡織行業智能制造人才隊伍,三是搭建紡織行業智能制造公共服務平臺。本課題在研究紡織智能制造建設任務基礎上,深入調查浙江紹興紡織產業智能制造發展現狀與問題,提出大數據驅動下紡織產業智能制造的提升路徑。研究也存在不足,基于HCPS的紡織產業智能制造體系以及基于工業大數據的紡織產業數字化管控體系需作進一步研究。相信研究將進一步推動大數據技術與紡織智能制造的深度融合,也是大數據技術在紡織智能制造中的具體實踐。有利于紡織產業擺脫困境,有助于實現紡織產業智能制造的轉型,并為相關部門制定產業政策和發展戰略提供參考。
【參考文獻】
[1]張潔.大數據驅動的紡織智能制造平臺架構[J].紡織學報,2017,10
[2]梅順齊.紡織智能制造及其裝備若干關鍵技術的探討[J].紡織學報,2017,10
作者:繆顧賢 戴偉杰 單位:紹興職業技術學院 洛陽理工學院