在近日举办的“经纬纺机杯”第六届中国纺纱智能化技术论坛上，东华大学副校长、教授、博士生陈革以主旨报告的形式，深入讨论了纺纱智能制造的机制和发展路径。

纺织产业体系庞大，生产工艺繁多。当前，纺织生产的发展趋势是将互联网技术、人工智能、数字化技术嵌入传统产品设计。以机械化代替手工，扩大生产规模；以生产过程自动化，提高生产效率；以信息化实现信息采集与反馈。陈革表示，自动化强调对既定动作和已知事件的执行；信息化是管理流程的自动化，并拓展到数字化；智能化强调对不可知事件的判断和决策。

在分析了喷气涡流纺纱和转杯纺纱等新型纺纱的特点之后，陈革提出，新型纺纱技术实现智能化的优势是易于集成传感器与智能控制，收集的大量生产数据可用于质量追溯、工艺优化、效率分析和预测性维护，这些都是智能制造和高级自动化的核心要素。设备可设计标准的数据接口，方便接入工厂的制造执行系统和物联网平台，成为智能化纺纱工厂的有机组成部分，实现中央集中监控与调度、远程诊断与维护、生产计划与执行的联动。

对于纺织智能制造的机制，陈革分析，从智能制造系统架构的层次来看，可分为设备层、网络层、数据层、应用层、用户层五个层次；从智能制造关键技术模块来看，主要包括智能设备与产线、生产执行系统（MES）、工业互联网平台、人工智能与大数据分析、供应链与物流智能化、人工智能应用、数字孪生、区块链与供应链协同等模块；从系统集成与优化来看，可分为垂直集成（纵向打通从设备层到企业管理层的数据流）、水平集成（横向跨部门、跨企业的业务流程整合）、持续优化闭环（通过数据反馈调整生产参数）。

目前纺织智能制造面临诸多的挑战，如智能制造技术的研发投入较大，企业需要承担较高的成本压力；智能制造技术的应用需要企业进行较大规模的技术改造，对中小企业来说是较大的压力；传统生产方式的转型升级需要时间，企业面临技术和人才的短缺；发展智能制造技术面临数据安全、知识产权保护等问题。陈革认为，其发展趋势是云边端协同，边缘计算处理实时任务，云端负责复杂分析与模型训练；低代码开发，降低业务人员开发应用门槛（如通过拖拽配置MES规则）；绿色智能制造，结合碳足迹追踪与能耗优化算法，推动可持续发展；建立行业大模型，细分领域专用AI模型（如纺织服装大模型）将成核心驱动力。

围绕纺纱智能制造，陈革提出七方面的发展路径。

一是加大纺织机器人的开发和应用，以加强纺织装备的单机智能化和工序衔接。纺织机器人分为纺织专用机器人和通用机器人+纺织类末端执行器两类。纺织机器人的开发和应用需大力研发纺织专用的芯片、部件、传感器、检测仪器（装置）；研制纺织专用机器人，如具有工序切换或补给功能的柔性化纺织机器人、换管机器人，棉条、粗纱、细纱、络筒工序中的接头机器人等；发展纺织生产工序集成的通用机器人技术，如纺纱系统中的棉卷、条桶、精梳小卷输送系统，全自动络筒机自动络筒和筒子纱传输等。

二是开展工序集成、数据联网和原料拓展。棉纺智能化生产系统从主机智能化向车间环境智能监控系统、智能物流系统、数据智能分析预测系统扩展。将智能化生产示范向涤纶短丝、锦纶、毛麻纤维等拓展。

三是强化政策引领，将工业和信息化部发布《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》中15个环节的40个智能制造典型场景，作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设的参考指引。

四是开展智能制造工厂分级建设，普及推广基础级智能工厂，规模建设先进级智能工厂，择优打造卓越级智能工厂，探索培育领航级智能工厂。

五是支持大型企业持续深化智能制造工程，针对数字化和网络化基础较好的大型企业，以智能、柔性制造能力建设为核心，加快数据分析、可视化、人工智能等高级信息系统的建设和应用，提高智能排产、全周期质量管控、数据高效利用等能力，深化智能车间、智能工厂、智能区域多维试点示范建设。大力发展跨境电商、市场采购贸易方式等外贸新业态、新模式。

六是为中小企业制定“小步快跑、反复迭代”的模块化、菜单化定制方案。可采用“4+X”数字化改造模式（“4”是指数据打通、系统应用、大屏展示、员工培训，“X”是指个性化应用，如自动接头、智能验布、智能仓储、AGV小车等），此模式具有“入门级、易实施”“通用型、打基础”“轻量化、花钱少”“标的明、绩效好”等特点。将可普及的共性技术按能耗管理、生产环境控制、车间内物流、智慧立库等模块划分并推广，企业根据自身实际进行模块化迭代。“试成一批，带起一片”，在确定试点企业数改解决方案时梳理共性问题、明确数改基本内容；在试点过程中跟踪具体问题，及时完善方案；在试点完成后总结经验、提炼可复制、可推广、可持续的数改模式。

七是建设纺织智能制造公共服务平台，加快共性技术的研制、鉴定和推广，减少资源重复投入。

来源：中国纺织报