纺织工业是我国传统支柱产业、 重要民生产业和国际优 势产业 ，在美化人民生活、 服务经济发展、 实现共同富裕、 增强文化自信等方面发挥重要作用。 为贯彻落实《制造业数 字化转型行动方案》， 以数字化转型推动纺织工业增强综合 实力和核心竞争力 ，推动行业高端化、 智能化、 绿色化、 融 合化发展 ，推进新型工业化建设 ，特制定本方案。

一 、 总体要求

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导 ，深入贯 彻党的二十大和二十届二 中、 三中全会精神 ， 完整、 准确、 全面贯彻新发展理念 ，全面落实全国新型工业化推进大会部 署 ， 以融合发展为牵引 ， 强化软硬协同 ，建立纺织工业技术 与信息技术融合应用的先进机制 ，推动产业的数字化、 网络 化和智能化 ， 实现纺织工业数字化转型。 到 2027 年 ， 数字 化转型基础支撑能力进一步提升 ， 新模式新业态持续涌现， 有力推动产业高质量发展。 规模以上纺织企业关键业务环节 全面数字化比例超过 70%，打造 150 个以上数字化转型典型 场景、 60 个以上数字化转型标杆企业、 30 个数字化转型典 型集群/园区，培育推广200 个以上示范作用强、易复制推广 的数字化转型典型解决方案。 到 2030 年 ， 新一代信息技术

赋能纺织工业数字化改造取得显著成效 ，进一步推动企业生 产方式、 经营模式、 组织形式变革和创新 ， 实现纺织工业全 价值链跃升。

二 、 重点任务

（ 一）新一代信息技术赋能行动

1.研发关键核心新技术。 通过“揭榜挂帅”等方式 ， 攻关 一批基于大数据、 云计算等新一代信息技术的纺织数字化、 智能化关键技术。 突破坯布瑕疵检验、 染化料测配色及物流 专用设备等数据采集技术、 数据分析决策系统、 智能化加工 技术等 ，打通全流程数字化制造断点。

2.推广先进适用技术。 大力推进服装家纺生产过程自动 化智能化 ，建立由缝制设备、 人工智能技术等构成的智能协 同缝制系统。 推广纺织高效短流程设备、 专用自动化设备、 在线检测设备的更新和技术改造 ，加强国产工业操作系统和 工业软件应用。

3.释放数据要素价值。 深化数据全生命周期管理 ， 实时  采集设备运行状态、 能耗信息、 生产信息等数据 ， 实现对工  艺、 质量过程等深度感知。 构建纺织行业数据管理体系 ，分  类梳理行业数据，编制数据要素清单，形成行业基础数据库。 鼓励地方、 龙头企业建设区域级、 行业级数据共享平台 ，整  合产业链重点数据 ，创新数据使用、 收益分配、 协同治理等  机制 ，促进数据资源高效对接、 跨域共享、 价值共创。

4.加快工业互联网部署。 深化“5G+工业互联网”融合应 用 ，探索工业互联网标识在纺织行业全产业链的生产过程管 理、 质量追溯等方面的融合应用； 鼓励建设服务于中小企业 的工业互联网平台 ， 为数据汇聚、 建模分析、 知识复用、 应 用创新提供载体支撑。 鼓励企业实施工业网络安全分类分级 管理 ，建立健全企业内部网络安全管理制度 ，研究制定纺织 工业重要数据识别指南 ， 强化重要数据识别和申报、 数据安 全风险评估等工作 ，加强网络和数据安全防护能力建设 ，提 升网络和数据安全防护水平。

5.深化人工智能赋能应用。 引导企业在研发设计、 生产 制造、 经营管理、 运维服务等环节加大人工智能应用 ，加速 纺织专用算法与智能装备的研发 ，开发符合纺织行业特点和 需求的人工智能技术和产品。 加大计算机视觉技术在织造环 节的应用 ，提升疵点检测、 判断和分类的准确率。 促进人工 智能技术与纺织行业知识融合 ，实现用户需求图案的快速创 造和颜色的精准识别 ，提高创意设计和快速打样能力。 通过 人工智能技术分析工作流程数据 ，挖掘潜在规律 ，协助企业 优化生产工序 ，提升效率。

（ 二 ）新模式新业态创新应用行动

6.发展大规模个性化定制。 支持企业借助工业互联网平  台，应用人机交互、虚拟交互等方式获取客户的个性化需求， 推广协同设计、 云设计等方式 ，增强用户在产品全生命周期

中的参与度 ， 实现量身定做。 构建服装服饰产品图案、 民族 特色专属纹样、 素材、 版型等数据库 ，加强与文化创意、 动 漫 IP 等跨领域设计元素融合 ， 满足多样化市场消费需求。

7.提升柔性化生产能力。 推动产线柔性升级改造和一次 成型加工技术发展 ，提高小批量、 多品种、 个性化、 大规模 定制化加工能力。 支持企业建立全链路的数字化智能中枢， 发展大数据驱动的智能制造新模式 ，打造群聚式供应链 ，缩 短产品生产周期。 支持细分领域龙头企业打造共享车间/工 厂，探索“平台+共享”制造模式，形成小批量、差异化的柔性 生产能力。

8.拓展服务化延伸模式。 推动服装家纺企业加快从单纯 出售产品向出售“产品+服务”转变，加强生产数据和消费数据 对接 ，构建面料、 款式、 版型、 人体模型等多模态数据库， 提升服装服饰等产品流行趋势预测能力 ，聚焦全产业链条开 展增值服务。 支持企业构建用户画像和需求预测模型 ，形成 基于数字决策的市场需求快速响应模式。 推动数字虚拟技术 应用 ， 开发 3D 数字化虚拟展演平台 ， 丰富产品体验方式 ， 拓展产品宣传推广渠道。

9.强化全过程数字化管理。 鼓励纺织企业构建全流程数 字化生态系统 ，加大智能设备投入 ， 实时监控设备运行状态 和生产参数 ， 实现各环节全流程数字化、 智能化管理。 支持 纺织企业建设数字供应链管理体系 ，实现供应链上下游企业

之间的信息共享和协同作业 ，快速响应市场变化 ， 降低运营 成本。

（ 三 ）产业高质量发展行动

10.推动高端化跃升。通过工艺流程的数字化改造，提高 碳纤维、 芳纶、 超高分子量聚乙烯纤维、 聚酰亚胺纤维、 连 续玄武岩纤维等高性能纤维的生产与应用水平 ，提升高性能 纤维质量一致性和批次稳定性。 推动智能可穿戴产品发展， 加大对集无线能量采集、信息感知与传输等功能于一体的新 型智能纤维的研究 ，探索新型智能纤维在服装中的应用 ，利 用新型智能纤维与“人体耦合”实现可视化传感交互。

11.加快智能化升级。提升企业数字化集成应用水平，加 快建设数字化、 智能化生产线与生产车间。 进一步推广机器 人、 智能物流系统、 智能检测装备等 ，加大化纤、 织造、 纺 纱企业全流程智能车间/工厂建设。持续实施纺织服装智能制 造进园区，提升集群/园区数字化管理和企业数字化应用的水 平。 引导龙头企业开发基于现场数据集成整合的生产制造智 能化应用 ， 实现生产方式向智能化制造转变。

12.加速绿色化转型。推动纺织全产业链生产装备、用能 单元和工艺技术绿色升级改造 ，提升清洁能源使用占比和资 源循环再利用水平 ，减少能耗与碳排放。 推动纺织企业和园 区加强数字化能碳管控 ， 开展重点用能环节在线监测、 运行 优化与系统平衡。 基于数字化管理手段 ， 实现产品碳足迹全

生命周期管理 ，组织纺织重点领域碳达峰相关研究 ，鼓励开 展纺织重点产品碳足迹核算。

13.深化融合化发展。支持龙头企业开展跨行业合作，推  动纺织行业经验转化为工业机理 ，建立纺织行业大模型 ，逐  步实现基于“数据+模型”的深度分析和业务资源协同。推动数 字技术在纺织中小企业的应用，引导中小企业实施数字化“微 改造”。加强与“数字育种”技术的交流对接，提升天然纤维原 料供给水平。增进与商业零售、旅游等服务行业的数据交换， 强化产销数据互动。 支持企业开展数据资产价值评估 ，加强  数据资产管理 ，建立数字化转型培训和人才培养机制 ，为员  工提供学习机会和实践平台。

（ 四 ）夯实支撑基础行动

14.强化标准引领。 建立纺织行业数字化转型标准体系， 加快制定数字化转型参考架构、 成熟度、 服务商能力分类分 级评价等系列标准。 建立化纤、 纺纱、 织造、 染整、 非织造 等领域统一的数据标准体系架构 ，研制重点设备数据字典标 准 ， 统一数据格式规范、 数据交换及接口规范。 支持龙头企 业牵头制定并推动应用行业数字化转型相关标准 ，积极开展 技术标准国际合作。

15.加强质量支撑。开展《制造业企业质量管理能力评估 规范》行业标准贯标行动 ，推进质量管理数字化。 提升企业 研发设计、 生产制造、 质量保障、 供应链等质量管理重点环

节的数字化集成应用 ， 引导企业强化质量意识和质量观念。 鼓励行业新材料等中试平台建设 ，从产业链源头加强质量支 撑。 开发纺织专用传感器、 智能检测装备、 质量控制与执行 系统 ， 实现新一代信息技术与全面质量管理融合应用。

16.选树典型标杆。 支持纺织行业数字化转型典型集群/ 园区创建 ， 开展纺织数字化转型标杆企业培育工作 ，加大政 策引导和资金扶持 ，鼓励标杆企业发挥示范引领作用 ，积极 探索数字化转型新路径。 编制工业互联网与纺织行业融合应 用参考指南 ， 明确纺织行业工业互联网数字化转型场景清 单、 路线图和资源池。 遴选智能仿真测款、 坯布瑕疵检验、 个性化定制、 敏捷供应链、 数字营销等典型应用场景和生产 环节 ，推广一批技术先进、 成效显著、 可复制的典型案例。

17.培育创新载体。重点支持中西部纺织行业数字化转型 创新载体建设 ，提供技术咨询、 方案设计、 项目实施等一站 式服务 ， 因地制宜为企业提供高效适用服务支持 ，推动行业 均衡发展。 鼓励行业协会、 龙头企业、 地方政府因地制宜建 设数字化转型公共服务平台； 鼓励各地区根据企业发展现 状 ，建立制造业数字化转型综合信息服务平台 ，分类分级建 立纺织行业大中小企业数字化转型“档案”。

18.壮大服务队伍。聚焦研发设计、质量管控、生产制造、 网络和数据安全防护、 运维服务等关键环节 ，培育一批既深  耕行业又懂数字化的制造业数字化转型促进中心 ，推动服务

商产品性能的测评和应用验证 ， 形成优质解决方案推广目 录。 制定服务商分类分级评价规范 ， 引导服务商提升全流程 服务供给水平。 构建纺织企业数字化转型评估指标体系 ，鼓 励企业广泛开展自评估 ，按需精准对接解决方案服务商。

三 、 保障措施

（一）完善工作机制。各地要建立和完善行业主管部门、 行业协会、 科研院所、 龙头企业等多方参与、 协同推进的工  作机制 ，统筹协调纺织行业数字化转型工作推进实施中的重  大问题、 重点工作、 重要事项。

（ 二 ）强化政策引导。 加大纺织行业设备更新和技术改 造支持力度 ，将符合条件的数字化改造项目纳入支持范围。 鼓励各地结合实际制定细化工作方案 ， 强化政策配套保障， 加强部门间协同 ，整合行业资源 ，积极营造良好的数字化转 型环境 ，加强基础设施建设、 提高政务服务效率 ， 为纺织企 业提供政策、 技术、 人才等方面支持。

（ 三 ）加大金融支持。 发挥国家产融合作平台作用 ， 强 化融资服务对接 ， 向金融机构推荐有融资需求的纺织行业数 字化转型重点项目。 鼓励金融机构为纺织等传统行业数字化 转型提供信贷支持 ，鼓励融资担保公司提供增信支持 ，加大 对纺织企业数字化转型的金融支持力度。 推进符合条件的纺 织企业上市融资 ， 支持符合条件的纺织企业发行债券融资。

（ 四 ）促进交流合作。 加强政府部门、 行业协会、 各行

业企业等交流合作 ，共享资源信息、 协同拓展市场 ， 强化纺 织产业链供应链上下游对接 ，提升纺织行业数字化转型的效 率和效果。 依托相关多双边机制深化与共建“一带一路”国家 合作 ，拓展企业数字化转型国际合作领域。

（ 五 ）深化研究评价。 鼓励行业协会、 研究机构加强纺 织行业数字化转型水平监测 ，探索在行业主管部门指导下发 布纺织行业数字化转型水平发展指数 ，开展区域纺织数字化 发展潜力研究和评价。 鼓励科研院所等第三方机构提供纺织 行业数字化转型规划、 系统集成技术支持等专业数字化转型 服务。

（ 六 ）加强人才培养。 行业主管部门进一步摸清纺织行 业数字化转型人才需求缺口和培训规模层次需要 ，会同有关 部门鼓励相关普通高校、 职业学校与科研院所、 行业企业联 合编写纺织行业数字化转型相关教材 ， 开发推广优质课程， 开展数字化转型人才培训 ，推进数字化设计、 数字化管理、 数字化营销等纺织行业复合型人才培养。 依托现代产业学院 等 ，加强复合应用型人才培养。 支持建设国家卓越工程师实 践基地 ，培养适应纺织产业高端化、 智能化、 绿色化、 融合 化发展要求的卓越工程师。

附： 纺织工业数字化转型典型应用场景

附

纺织工业数字化转型典型应用场景

聚焦纺织行业特点 ， 系统梳理研发设计、 计划调度、 车 间物流、 质量管控、 供应链管理等重要环节 ，通过典型场景 的应用示例为企业数字化转型提供借鉴参考。

一 、 工艺设计

痛点： 印染工艺流程长，涉及多种染料、助剂等原材料， 涉及多个工序和复杂的化学反应 ， 配方管理复杂 ，控制参数  众多 ，染化料助剂的配送、 工艺参数的设定和调节精度要求  高 ，造成工艺控制的实时性、 稳定性和准确性差 ， 纠错实时  性精度差。

改造目标： 工艺流程智能化管控。

实现方式和需要的条件： 基于工业互联网技术 ， 开发数 据网关 ，利用高精度数字传感器采集染液各项可直接测量的 工艺指标 ，建立全流程生产过程工艺参数监测数据链和自积 累工艺知识库 ， 实现印染全流程设备等生产要素的互联互 通。 应用染化料助剂自动配送平台、 基于数据驱动的织物染 色智能配色等系统 ，对工艺配方、 领料单、 称量、 印花色彩 控制等所有环节进行监控管理 ，提高染化料助剂配送精度。 建立织物图像库 ，基于多特征融合技术 ，开发织物图像检索 系统 ，快速确定织物图像工艺参数 ，并实时同步至自动排程

系统 ， 与在产订单实现最优化管理。

二 、 印染车间智能排产

痛点： 部分纺织染整订单呈现出小批量、 多批次、 交期  急的特点。客户下单后，由生产计划部门在一天内多次编排， 人工手写形成生产流程卡 ， 统一悬挂在墙壁看板上。 生产轮  次无法动态更新 ， 染色进度无法及时跟进 ，调度指令不能快  速精准下达到车间，导致排产效率低、效果差、缺乏整体性。

改造目标： 排产全面可视化与实时优化。

实现方式和需要的条件： 应用高级计划与排程系统 （ APS ）， 通过企业资源计划（ ERP ）系统和生产执行系统 （ MES ）对生产任务指挥调度实现可视化 ，实时展示排产情 况、 各生产流程进度信息和质量分析信息等。 应用生产执行 系统对前道机台、 染缸、 定型机实时采集并分析数据 ， 结合 企业资源计划系统的生产数据与各机台自身的产能、 布种和 颜色 ，模拟出计划单 ，将生产任务分配给合适的生产线或机 器 ，在生产订单进车间前自动排好计划排程并在生产过程中 不断自动优化。

三 、 物料精准配送

痛点： 传统的服装加工流程中 ， 完成一道工序后 ， 需要 不停的人工搬运、 传递、 计数、 捆扎等 ， 容易造成效率低、 统计出错率高 ，存在褶皱、 破损等质量问题。 另外 ， 物料配 送路线和次数不稳定 ， 导致生产需求预测不准确 ，库存积压

或缺货。

改造目标： 智能吊挂传输与自动导向车（AGV）协同搬 运。

实现方式和需要的条件：打造基于生产执行系统（ MES ） 的吊挂传输，部署打通企业管理解决方案（ SAP）、计算机辅  助设计（CAD）、 生产执行系统（ MES ）、 自动裁床、 吊挂、 分拣系统 ， 实现从面辅料入库、 裁床数据对接、 集中挂片、  吊挂传输缝制、 汇流后道整烫、 搬运入库等一系列工艺流程  数字化的互联互通，以及传输与搬运的协同作业，实现个定、 团定、 大货混流柔性不落地生产模式。 借助 5G 等技术 ，提  升物流效率和准确率 ， 实现裁剪、 缝制、 制衣、 仓储等各服  装生产环节的无缝衔接。

四 、 服装个性设计

痛点： 传统服装设计往往采用手工绘图的方式 ，缺乏对 数字化技术手段的运用 ，纸板消耗大 ，服装设计理念和手段 单一 ， 需要耗费大量的时间和精力 ，设计效率低下 ， 由于消 费者对服装的个性化要求越来越高 ， 降低了流行性设计的可 预测性 ，设计成果难以满足市场需求。

改造目标： 产品数字化设计。

实现方式和需要的条件： 应用大数据、 图像识别、 人工 智能等技术 ，采用流行趋势预测模型和机器学习算法 ，针对 色彩、 面辅料、 单品、 图案、 细节、 廓形、 企划、 搭配等全

方位多角度做趋势预测 ，构建标准素材库 ，应用计算机辅助 设计（ CAD ）、 3D 虚拟试衣、 3D 打印等技术 ， 实现快速 、 精准、 高效的设计。 利用数字制图技术快速地起草和调整设 计图纸。 利用 3D 量体技术、 元宇宙技术、 人工智能生成内 容（AIGC）， 进行设计仿真、 评估和优化。 应用 3D 渲染增 强设计产品在数字环境中的展示效果 ， 捕捉复杂的设计细 节、 布料特性、 纹理和色彩。

五 、产品质量追溯

痛点： 化纤生产过程涉及的原辅料较多、 生产流程长、 工艺复杂 ， 与质量相关的环节较多 ， 要经历化分、 物检、 剥 丝打结和织袜染判等 ， 当质量出现波动时 ，传统方式需要依 赖人工经验对分布式控制系统（ DCS ）参数、 工艺参数等进 行调整 ，且具备一定的迟滞性和不确定性。 产品质量事后追 溯较难实现 ， 高时延性为质量管理带来极大难度。

改造目标： 质量数字化管理。

实现方式和需要的条件：基于知识图谱，通过关联设备、 工艺、 维修经验等构建化纤质量大模型 ，解决质量波动异常  时实时调整、 事后追溯的难题。 应用智能传感器实时监测生  产过程中关键质量参数 ， 如纤维长度、 纱线均匀度、 布料密  度等 ，确保每个环节的产品质量达到标准。 基于自动导向车  （AGV）技术 ，开发智能物料跟踪及仓储系统 ，实现从原料  到成品的智能调度及全程可追溯。 通过在产品上应用射频识