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　　根据国家《“十四五”智能制造发展规划》要求，工业和信息化部已连续3年开展智能制造试点示范行动，遴选一批智能制造示范工厂和优秀场景，在各行业、各领域选树一批排头兵企业，推进智能制造高质量发展。近年来，我省积极推进企业开展“智改数转”，不断完善“市级-省级-国家级”智能制造示范项目梯次培育体系，取得了良好成效。目前，省级智能工厂(数字化车间、优秀场景)977个，累计培育国家级示范工厂35个、优秀场景108个，数量位居全国前列。
 

　　为进一步宣传智能制造典型企业和优秀案例，推广先进经验，现开展国家级智能制造试点示范项目巡礼宣传活动，展示优秀企业智能制造转型发展经验，共同学习提高，打造山东“智造”升级版。本期选择纺织服装行业优秀案例，让我们走进魏桥纺织股份有限公司、青岛酷特智能股份有限公司，感受山东“智造”魅力。
 

　　一、魏桥纺织股份有限公司
 

　　(一)企业基本情况
 

　　魏桥纺织股份有限公司是世界500强企业—山东魏桥创业集团控股公司，主要从事纯棉精梳纱、高支高密坯布及牛仔布的生产、销售及分销，是具有全球竞争力的棉纺织企业。近年建设的绿色智能一体化生产线，采用世界最先进的生产设备，并配以强大的大数据平台和先进的管理系统，实现了“生产全程智能化”“控制系统智慧化”“在线监测信息化”“制造过程绿色化”，获评中国纺织行业科技进步一等奖、全国质量标杆、中国智能制造十大科技进展、工信部智能制造示范工厂揭榜单位等十几项荣誉。“魏桥”品牌连续21年入选《中国500最具价值品牌》排行榜，2024年位列第61位；连续5年跻身世界品牌500强，2023年位列第422位，“魏桥”牌产品以其档次高、质量好、规格全的优势覆盖全球120多个国家和地区。
 

　　(二)智能工厂先进做法
 

　　1.基于数字化、信息化的智能纺纱管理模式创新
 

　　建设基于高速网络的数据采集、计算、分析、执行、追踪的数据流系统，先进的生产体系—自动化、数字化、模型化、可视化、柔性化、定制化设计，重点研发完成数据流的网格化—条筒智能运输小车，实现“无人”化生产。
 

　　在原有智能纺纱E系统的基础上，自主研发魏桥纺织I系统，纵向建立各工序数据关系结构树，横向集成各信息系统全流程数据，融合多维数据立方体，建立纺纱全流程数字主线。在集成纺纱全流程数据的基础上，构建大数据分析算法库，对纺纱数据进行运行分析，并根据不同的纺纱应用主题优化对应智能算法，开发面向配棉、调度、工艺决策优化、质量管控、设备运维、能耗管控等主题的纺纱智能应用系统；以订单生产推进为主干，以工艺、质量、配棉为分支，可以一键查询订单全貌，实时跟踪订单生产全程，基于5G传输的纺纱全流程实时数据采集网络，实现各数据分析汇总及问题预警，满足智能化调度管理的需要。
 

　　2.计划调度-智能排产
 

　　在生产过程中实现自动化、透明化、可视化、精益化的同时，实现了产品检测、质量检验和分析、生产物流等环节与生产过程的闭环集成。以智能纺纱管理平台数据为基础，自研计划排产模块，从智能纺纱管理平台中获取排程的静态基础数据和动态订单库存等数据，将公司内的生产管理思想、工艺进行跟踪，通过整合现有的生产设备、工艺技术资源及计划订单要求，来建立各生产工序的数学和信息模型；考虑企业排产的整体目标和策略(如客户优先级、订单交期、相同产品连续生产等)，寻找合适的算法，提供科学高效的计划排程方法，编制详细的生产作业计划，在优化利用各种生产资源、按期交货、订单优先级等各种因素之间找到平衡点，满足用户指定的计划策略下的实际需要，进行一键式的智能排产。
 

　　3.设备管理-预测性维护与运行优化
 

　　在事故发生前进行故障预测，减少非计划性停机，把设备的被动维修变成主动维修机制，根据在保养周期内质量变化及设备运转等数据，建立预测模型，利用数理统计推荐原理，以部分推测全体找到保养临界值的设备，能够迅速进行故障诊断，定位故障原因并提供相应的解决方案。
 

　　智能运行管理：通过加装的15万个传感器，实时数据采集，与生产管理系统、质量管理系统进行联动，实时发起设备维修请求。保养功能可由系统根据规则来自动生成保养工单，维保工人可通过APP来实现维修的执行并上报维修结果，设备信息随时随地可查可管。运行监测与故障诊断：通过设备CCD和移动AGV巡检导航车的运行优化，实现了质量在线监测。对于异常状态的数据，根据设备的故障信息建立故障代码，结合公司多年维修经验，成立故障数据库，指导维修。设备在线预测性维护：采用嵌入式数据采集前端设备，把数据发送到监控服务器，进入专家系统进行故障诊断，系统自学习制定科学可靠的维修计划，结果上传网络。
 

　　4.质量管控-智能在线检测
 

　　建立了纺纱全流程产品质量在线监控系统，实现对质量、设备运行状况的实时监控和记录。研发了棉网清晰度监测装置、细纱质量在线监测与标定系统和智能码垛技术，其中细纱质量的在线监测及分级技术，填补了国内外细纱质量的在线控制的技术空白，成为完成纺纱产品质量全线监测的最后一环。
 

　　研发棉网在线质量监测技术：项目开发高速光电子检测技术，使用高速线阵CCD为2048像元，最高帧频速率900帧/s；图像还原算法设计，找寻灰度跳变点，将跳变点过渡区间进行还原；保证图像的清晰度。首次研发细纱质量在线监测技术：项目建立了基于纱体视觉感知，在细纱机上使用高速CCD，采用超分辨率图像重构技术与多元混合结构光，利用深度学习算法修正模型，实现细纱条干CV、棉结、毛羽等质量指标的实时在线检测。项目采用筒纱在线品类读码分类、自动称量、体型光电子检测等组合检验技术，完成不同筒纱在线品种、品质、卷装质量检测并分类码垛，以保障最终质量完全一致。
 

　　5.仓储配送-智能仓储
 

　　借助智能化控制系统平台，可通过手机、平板、电脑等终端设备进行远程管理，实时对每个工序和作业点进行可视化监控。
 

　　智能入库+物联网集成开发：首次在棉纺车间导入智能入库+模式，标签/条码及RFID设备的应用，对物资进行智能标记和感知，实现了自动包装、自动检测、自动仓储、自动出货，提高了收发货作业效率和准确度，实现物资仓储管理智能化。
 

　　6.生产作业-智能物流
 

　　对纺纱装备连续化桥接系统存留的三大繁复物流问题：清花人工上包、粗纱熟条筒人工搬运排序、问题管纱混用进行研发，通过底层无缝化纤维流再建，AGV智能机器人开发、智能连接装置等技术手段，彻底打通了各工序间纤维输送的高效智能化运输链。
 

　　智能化上包技术：自主设计激光导航AGV机器人，根据订单要求生成最优配棉方案及排包图，企业的数据中心根据生产订单安排计划，向AGV小车下达订单指令信息，AGV小车精准夹取相应批号的棉包并规划最优路径。并粗条筒智能化储运技术：研发条末并与粗纱间条筒运输专用AGV小车，通过叠加式二次定位，一次性对多条筒位置进行精准获取一次推送4只条筒，可根据粗纱机锭数优选空满筒的置换模式。多品种同线包装技术：研发的筒纱自动包装自动分流功能，通过智能拆垛共享系统和质量检测系统，实现多个品种的大小纱同线运输和生产，同线实现多个品种的开箱、装箱及封箱等包装活动，自动拆垛机器手的每次抓取筒纱量可高达12个。
 

　　7.能源管理-能耗数据监测
 

　　公司依托数字化、智能化和区域化集中监控等方式推进智慧能源试点建设，能耗在线监测平台实时分析总部、分公司、车间及主要用能设备的能源消耗情况、负荷曲线图，系统实时显示能源流向及能源数据，按照用能属性进行分类统计与平衡，准确反映各类能源生产、转换、传输、分配和使用的效率，并对相关能源消耗指标进行管理和分析。按能源管理体系的要求对不同层级、不同能源种类的能源绩效进行统计、分析和管理等，通过专家系统分析，提供节能建议，实现能源异常提前预警。
 

　　8.调度创新-智能导航巡回值车
 

　　通过智能化纺纱工厂的多项研发及操作方法的变革，改变了原有的管理模式，其中值车工已由专一操作人员转变为多技能人员，由专项看车接头为主转变为大区域流动看车设备信息反馈为主。由原来操作人员按规定巡回机器，改变成导航车带你去分析、处理问题，按照“先易后难、先近后远”原则，智能筛选路径。设备维修人员由原来的计划维修保养，转变为系统—手环下达指令—值车工干预—进行区域承包制设备维护，平保质量与平保前后质量指标、耗电、效率判定合格与否—按标准考核；对于设备疑难杂症问题，利用5G网络实施远程运维。
 

　　(三)智能工厂建设成效
 

　　1.通过绿色智能纺纱工厂建设，实现了生产管控、质量在线、设备远程运维、成本在线预算等管理模式的创新，各项指标提升显著。用工10人/万锭，同比用工减少80%。同比传统纺纱工厂生产效率提高37.5%，吨纱成本下降34.7%，研发周期缩短40%，纱线强力提高21%，能耗下降20.5%，产品不良率下降36.3%。杜绝了不合格品的转序，完成了产品质量100%的可溯源。
 

　　2.通过绿色智能纺纱工厂建设，加快了无人化纺纱生产进程，利用LED灯控的智能化系统设计，使照明系统同比节电50%以上；通过集成空调智能化控制系统，实现了生产场地环境温差控制精度±1℃、湿度精度±2℃，同比节电15%，大大改善了生产环境。60S紧密纺精梳棉纱碳足迹值，综合生物碳作用，每公斤为-0.164kgCO2eq，居行业最优水平。
 

　　二、青岛酷特智能股份有限公司
 

　　(一)企业的基本情况
 

　　青岛酷特智能股份有限公司成立于2007年，旗下有“红领REDCOLLAR”、“RCOLLAR”、“HOLLEAD”等服装定制品牌。2020年7月成功上市创业板，为中国C2M服装智能定制第一股。酷特智能用20多年时间探索实践，率先完成从“批量制造”到“大规模个性化定制”的转型，创造性提出的“服装C2M大规模个性化定制商业模式”，实现“零库存、低成本”，改变了传统以产定销的工业批量生产模式，按需生产，助力社会可持续发展。同时，酷特智能把自身服装大规模个性化定制的实践经验总结成一套完整的工业升级改造解决方案，对外推广应用。目前已链接、赋能、驱动了化工、医疗器械、家纺等50多个行业，为150多家企业提供了部分赋能，为4家企业提供了全价值链赋能。
 

　　酷特智能的创新发展，获得央视《大国重器》、《辉煌中国》、《新闻联播》、《焦点访谈》等跟踪报道，亮相“砥砺奋进的五年”大型成就展，原创的“数字化治理体系”获得“中国管理模式创新奖”，“人人创业模式”成为第一批国家级供应链创新与应用试点典型经验。此外，公司还先后获得“国家级智能制造优秀场景”、“智能制造标准应用试点项目”、“国家级服务业标准化试点企业”等荣誉。同时，酷特智能还参与制定了20余项国家标准，在服装个性化定制领域处于领先地位，其中最引以为傲的是：提出立项需求，主持制定了国内外首个关于服装定制的国家标准《服装定制通用技术规范》。
 

　　(二)优秀场景先进做法
 

　　1.基于图像识别技术的智能量体
 

　　体型数据的获取是服装量体定制至关重要的一步，决定着成衣的合体度。服装行业现阶段的量体，主要是专业量体师借助于皮尺等工具进行测量，严重依赖于量体师的测量手法，导致成衣尺寸误差大，极易出现质量问题。
 

　　酷特智能自主研发的专利量体工具和量体方法—“小酷APP定制交互系统”，实现了AI智能量体，可克服传统服装定制模式中老裁缝打版、量体，以及时间周期长、效率低的缺陷，实现7秒内多语言、移动化完成对人体19个部位22项尺寸数据的自动采集。这套标准化方法解决了与生产系统自动智能化对接、转化的难题，让没有相关经验的人通过三天培训就能具备精准测量人体数据的能力。
 

　　2.基于模块化设计的跨境电商线上定制
 

　　在生产端个性化定制流程打通的情况下,建立了跨境电商线上定制系统，将多样化的个性化元素直观呈现给用户。定制平台采用3D试衣技术，用户将所选款式、工艺的服装穿着在3D模型上，通过虚拟试衣可预览定制效果。定制平台所有DIY设计的基础数据组件来源于大数据平台，并与研发系统、APS、WMS等系统实现集成协同。用户通过定制平台可自主设计，选择风格、品类、面料、工艺，进行下单。细节设计包括缝制面料用线、扣种类、面料拼接等，具体到每个扣子可以用不同材质，可以用不同颜色的缝纫线，都可以选择。
 

　　3.基于智能算法的数据库应用
 

　　通过海量用户数据及工业数据的积累、分析和标准化，形成基础设计元素库，包括款式数据库、版型数据库、工艺数据库、BOM数据库等，以模块化设计方法及人工智能技术进行建模，实现设计的标准化和智能化。
 

　　借鉴机器学习建模流程中特征工程的思想，将每一种设计元素编码，并配以必要的文字和图片、制作工艺说明、制造成本和耗时等信息，构成了完整的数据库。不仅可以为用户在线个性化定制需求提供服务，也是服装企业能做大规模个性化定制的前提。满足用户定制需求时，首先通过模块化设计方法在数据库中智能运算，几秒内可输出版型制作成果。如果没有符合的数据，则进行新产品研发。设计师借助于数据库，完成变型设计或全新设计。
 

　　4.采用“遗传科学”算法的研发设计
 

　　用户的个性化需求是多样化的，需要根据用户需求不断优化数据库。实现这一方案通常采用“遗传科学”的算法，使用了基因重组和突变的测量方式。将不同设计元素和材料看作基因看待，组合成庞大的服装样式群(生物)，根据客户的反馈(环境适应性)。然后重组现有样式的属性并可能稍微改变它们来创建新样式。之后让其随机突变产生下一个样式服饰。根据给定的服装集合可能适合目标客户的模型，使用该模型预测的高可能性的各种服装集(适者生存)。最后设计师一起审查和完善这个集合，并最终设计形成下一代风格的新产品。这样通过遗传算法创新性的产生下一代风格，同时为不同用户的定制提供更多的可能性，拓宽了企业数据平台服装的多样化设计。
 

　　5.应用人工智能算法的智能制版技术
 

　　传统人工方式的制版、工艺制作，效率低、精度差，满足不了大规模个性化定制需求。智能设计系统采用推荐系统算法的智能推荐处理，用户需求与数据库中智能制作出来的服装相匹配，再进一步调整设计，产生符合用户风格的定制服装。
 

　　采用“协同过滤智能算法”实现个性化智能推荐。基于原先的不同用户对不同风格服装的反馈历史，填充一个稀疏矩阵，然后根据用户个人信息和喜好，来预测服装推荐给相应用户的可能性。对海量数据的回归分析，将版师、工艺师、量体师的工作经验转化为计算机可识别的参数和算法，形成专家系统。根据客户需求数据，工艺数据结合生产现场布局，可生成订单的工序流。通过MES分发订单数据和制造数据给现场的每个岗位。
 

　　6.应用机器学习技术的智能生产排程
 

　　个性化定制模式下，客户需求、个性化工艺、原材料有极大的多样性、不确定性及复杂性。在流水线上生产个性化定制产品，需要生产线以快速敏捷的反应速度来通过自动调整适应变化，如果订单生产顺序不合理或者生产线无法及时调整就会导致生产的占压，如前序形成瓶颈后序待工等问题。传统的APS通过运筹学来计算，假设成订单20000*500道工序=1000万个排产对象工作,每次计算约需要40-100分钟，无法实现对大规模个性化定制订单的交期管理。
 

　　酷特智能APS 系统，形成统一的分布式存储管理系统，利用分布式计算架构对指标数据进行快速计算和挖掘分析，以采集的大数据为基础，构建相应的业务模型和指标数据可视化分析。建立机器学习系统，该系统包含历史数据和生产工序流实时数据。然后找特征，建立人工智能排产系统，用深度学习做订单流程规划和时间预估，再做最优匹配。
 

　　(三)优秀场景建设成效
 

　　1.通过智能拍照量体，量体只需要7秒即可完成，量体人力可以减少3/4以上技能要求，量体精准度较人工量体提升30%以上。
 

　　2.通过基于模块化设计的跨境电商线上定制，酷特智能建成全品类产品跨境电商平台，平台涵盖西装衬衫等正装、休闲服装、针织服装、童装、皮具、家纺用品等20大类以上产品。服装风格、品类、面料等都是按照模块化的方法在系统上呈现，消费者以组合的方式参与设计个性化定制服装。
 

　　3.基于智能算法的数据库应用，酷特数据库存储200万以上客户数据，运用人工智能算法，可形成百万万亿量级数据，能满足全球99.99%用户个性化正装需求。通过采用“遗传科学”算法的研发设计，把传统的一款服装万人穿转变定制模式下“一人一款、一人一版”，把传统模式下100件或1000件起订转变为定制模式下1件定制，1件就是一个订单。
 

　　4.通过应用人工智能算法的智能制版技术，制版从人工3天完成转为用数据库和设计系统5秒完成，人员降低90%，订单响应速度由10分钟缩短至3秒。通过应用机器学习技术的智能生产排程，智能化排产结合人工排产经验及各环节建立资源模型，实现个性化定制订单排程的智能化，生产周期由传统1个月以上转为7个工作日。人均效率提升30%以上，重复性和管理类岗位人员精简28%。
 

　　原标题：【山东新智造】国家级智能制造试点示范项目巡礼第十期：纺织服装行业优秀案例