1 化纤智能制造发展的背景

改革开放40多年以来，科技进步在制造领域发挥了重要作用，“人口红利”与“政策红利”相辅相成，显著提高了中国制造产品的市场竞争力。中国已然成为全球第二大经济体，极有可能成为“第 5 个”世界制造中心。经过几十年的快速发展，我国化纤制造业规模跃居世界第 1 位，建立起品种齐全、产业链完整的制造体系。2018年，我国化纤总产量达5 000万t，占世界化纤总量的70%，占我国纺织纤维加工总量的84%。在纺织化纤领域，我国已树立化纤大国地位。在当今全球一体化背景下，信息通信技术已成为实现世界互联互通、业务高效协作的重要手段。物联网、云计算、大数据、移动通信等新一代技术的发展，正深刻改变着传统制造业的发展模式，为保持技术发展领先地位，实现本国产业升级，主要发达国家纷纷推出了“再工业化”战略（表 1）。

表 1 发达国家再工业化战略国家 战略 主要内容 战略目标美国 先进制造业国家战略计划信息网络、智能制造、新能源和新材料领域的技术创新重新树立美国制造业在21世纪的竞争优势将制造业向智能化转型，使德国成为先进制造业的创造者和供应者日本 日本制造业白皮书德国 “工业4.0”计划智能工厂；智能生产；FutureTEX计划机器人、再生医疗；3D打印技术，下一代清洁能源汽车重振制造业，复苏日本经济英国 英国制造2050推进服务+再制造（以生产为中心价值链）；快捷敏锐地响应消费者需求，把握市场机遇重振制造业，提升英国国力与竞争力法国 新工业战略智能创新纺织技术、大数据、云计算、物联网、未来工厂等重塑工业实力，使法国处于全球工业竞争力第 1 梯队

随着我国化纤行业发展进入新常态，经济增速换档、结构调整阵痛、增长动能转换等相互交织，长期以来主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放型发展模式难以为继。自2008以来，中国制造业工资水平上升了71%，中国劳动生产率大约以每年8.3%的速度提高，低于成本上升的速度，导致企业利润空间下降。国内化纤企业还面临发达国家高端纤维产业回归与国内低端纤维产业出走的趋势，与新兴发展中国家相比，我国在化纤制造领域的优势正在逐渐丧失。我国正处于由制造大国向制造强国跨越发展的关键时期，制造业亟需一场革命性的产业升级。大多数企业尚未实现数字化转型，必须补上“数字化转型”，打好智能制造的基础，必须充分发挥后发优势，采取“并联式”的发展方式，数字化、网络化、智能化同时发展，最终实现弯道超车，重塑国际产业体系。

我国纺织化纤行业亟需推动供给侧结构性改革，打造行业竞争新优势，实现高质量发展。对于化纤企业，发展智能制造，实现装备制造、生产过程、管理物流智能化，全产业链标准化、制造服务一体化，提高劳动生产率、降低劳动强度和能耗物耗、稳定生产、提升质量、快速高效开发产品、降低库存率是发展的必然选择。

2 我国化纤智能制造取得成效

“十三五”期间，在工业和信息化部等有关部委的支持下，我国化纤纺织智能制造推广应用成效显著，在装备自动化、数字化车间、数字化工厂、新模式应用、全流程智能制造等方面取得了多项成果。

2.1 化纤加工装备自动化

化纤制造行业属于连续流程性产业，具有高强度、连续生产、工艺一致性和标准化程度高等特征。虽然随着我国化纤技术的发展，纤维工艺和品质都得到了较大的提升，对人工的使用也大大减少，但在投料、纺丝组件拆卸清洗、丝锭络筒、丝车推运、外观检测、染判、包装等工艺环节，目前还主要采用人工操作，导致人力成本无法进一步下降。工人也总是从事简单重复性劳动，工作状态受体力、精力、情绪影响较大，生产质量的持续稳定性也受到影响。通过自动化装备与系统的使用，可以大大降低生产过程中劳动强度大、重复性劳动、危险性操作的工作，同时减少人工操作对品质的影响，大大提升产品的优等级。随着我国用工成本的增加和招工难度的增大，利用自动化装备代替人工成为化纤制造业未来发展的必然趋势。

2.1.1 物料自动配送与计量装备与系统

目前化纤企业普遍采用人工投料，不仅需要大量人力，且精确度和效率也有待提高。采用自动槽车输送装备代替人工投料，提高了配料的均匀度和精准度（图1）。另外可以开发不同批次的原料精确计量与充分均匀混合装置，保证单位时间内添加的原料量恒定，实现精确添加。

图 1 人工投料与槽车输送对比

根据化纤企业数据统计，通过槽车输送，可节省运输成本200元/t；人工投料时，PTA投料岗位需要人员19人，改为槽车输送后降至 7 人，效率提升了1.7倍。

2.1.2 纺丝组件自动清理装备与管理系统

在纤维制备过程中，喷丝板和滤芯的清洗尤其重要，特别是纺制精度比较高、线密度较小的产品，喷丝板和滤芯的洁净程度直接影响纤维成品率和纤维的品质。传统情况下，由车间工人随机观察喷丝板情况，并根据喷丝板表面的洁净程度进行不定期清理，主要是进行人工铲板，将喷丝板表面黏黏的熔体和杂质清除或者更换纺丝组件。在此过程中，必须停止纺丝，因此会产生废丝，且操作过程中喷丝板温度较高，存在一定安全隐患。喷丝板和过滤芯的清洗效果也直接影响到后续的纺丝效果，因此清洗后的检测也是重要的把关环节。传统方法采用人工检测，在显微镜下观察喷丝板的孔径、孔周长、孔面积及孔圆度等，依靠工人的肉眼观察，效率较低，主观性较强。采用喷丝板自动铲板设备，喷丝板质量自动检测装置与信息反馈系统，以及自动更换装置，能大大提高操作效率，减少人工消耗（图 2）。

图 2 手动与自动铲板、喷丝板检测、组件更换对比

喷丝板铲板、检测、更换过程原来需要52人/班，采用全自动化系统后，现在只需24人/班，效率提升了1.2倍。其次，采用自动清板后，损耗时间减少一半，废料排放减少一半，按80条线产量废料单耗计算，节省废料排放1 400 t/a，节约成本700万元/a。以每条线 3 个清板操作工人计算，80条线工人原计720人，可实现减少工人480人，节省人力成本2 400万元/a。

2.1.3 纤维在线自动检测装备与系统

涤纶长丝外观检验包含毛丝、僵丝、油污丝、成形不良等项目，外观指标是产品标准中主要考核内容之一。涤纶长丝沿长度方向的条干均匀度是衡量涤纶长丝质量变化的重要指标，它影响涤纶长丝的物理机械性能与染色性能，还影响涤纶长丝的纺织加工性能及织物外观。传统的检测方法一般采用人工外检，利用肉眼判断纤维的疵点和毛羽等，然后抽样织袜、染色、判色，从而确定纤维的条干均匀度。但传统检测方法易受到仪器设备、环境条件、人为因素等的影响，存在着稳定性较差的缺点；其次，抽样染色、判色，工作量大，需要工人较多。采用纤维产品非接触式外观检测装备与管理系统，基于“人脸识别”和图像处理技术，自动识别有缺陷的纤维，并将其剔除。此外，智能外检系统还能够不断学习，积累实际生产过程中的海量数据，提升检测算法的识别精度，实现智能产品等级判断，避免不同等级产品混包。

通过张力在线检测系统，利用波谱图对丝条不匀率的结构进行分析，判断不匀率产生的原因和对织物的影响，找到产生周期性质量变异的部位，以便检查和调整纺丝工艺，从而有效地控制条干，并采用多个传感器对纱线的张力和条干均匀度进行在线检测，减少工人的操作量。

根据企业数据统计，自动检测技术实现无损检测，减少人为碰伤带来的产品降等；提高外观质量判定的准确度，减少个人差异，大幅提升检测效率；30万t/a聚酯装置人工外检需要人员27人，采用自动外检后人员为 9人，效率提升了 2 倍（图 3）。

图 3 人工外检与自动外检对比

另外，有化纤企业引入人工智能技术，通过图像检测算法、工业视觉和自动化控制系统的相互配合，成功实现丝饼外观缺陷的自动化工业视觉检测。产品的外观质量缺陷检测率达到99.9%以上，保证产品的质量和检测效率。通过自动化的智能外观检验系统，该企业品检人员数量缩减了80%。

2.1.4 自动包装、立体仓库与管理系统

传统纺丝过程采用人工落筒、包装及称重，效率较低，耗时较长。自动落丝装备、智能包装装置，自动完成对成品纤维套内袋、套外袋、封袋、称重、贴标签和转运等一系列动作，节省人力，提高纱筒包装效率（图 4）。

图 4 人工落筒与自动落筒对比

根据企业数据统计，每条纺丝线上的操作人员由原来的 8 人/班减为 4 人/班，降低50%，无损落筒减少85%的人为因素导致的质量损伤。

576位聚酯FDY工厂手工打包需包装工96人/班，实施自动包装后，包装工减为12人，同时新增设备维修保养工 6 人，减员81.25%（图 5）。

图 5 人工包装与自动化包装对比

另统计企业数据得到：车间生产包装环节原先需要36名工人，采用自动化包装线后，所需员工降到 6 名，同时包装效率提升20%。DTY某车间生产包装环节原先需要25名工人，采用自动化包装线后，所需员工降到 4名，同时包装效率提升15%。

立体仓库装备与管理系统包括产品信息自动识别、跟踪、分类、存储及管理系统，解决了传统仓库无法完全实现先进先出的问题，实现了无损堆垛，并实现聚酯FDY产品信息自动识别、跟踪、分类、存储及管理；30万t/a聚酯装置普通仓库的管理人员与叉车工共计22人，采用智能化立体仓库后，人员精简为10人，效率提升了1.2倍（图 6）。

图 6 普通仓库与立体仓库对比

2.2 化纤生产工艺数字化

化纤智能制造的本体是“制造”，制造装备和生产过程的数字化是基础。以计算机数字控制为代表的数字化技术广泛应用于制造业，形成了“数字一代”创新产品，覆盖全生命周期的制造系统和以计算机集成制造系统（CIMS）为标志的集成解决方案。化纤制造的数字化关键在于建立从原料输入、聚合反应、熔体输送、纺丝全流程数字化仿真系统，全过程信息互联互通，实现生产工艺可视化与优化，有效提升产品质量。

2.2.1 聚合过程数字化与精准控制

建立包括PTA溶解规律、酯化和缩聚及DEG生成副反应动力学规律以及水和EG的分离传质规律等模型；设计改性组分不同位点数字化添加系统与微量改性、多组分共聚合、高比例添加共聚合动力学模型及改性共聚酯可纺性与性能指标关联模型，指导功能性差别化熔体直纺聚酯产品的开发（图 7）。

图 7 聚合可视化数字模型

2.2.2 熔体输送过程数字化与工艺优化

熔体直纺工艺中熔体输送与分配流程达可150 m左右，停留时间50 min左右，在此过程中降低熔体技术指标波动，保证各个纺丝部位熔体压力与温度的稳定极为重要。采用熔体精确输送与分配数字化工程模型与技术、熔体输送实时动态协同控制模型与技术以及工艺动态演化及可视化系统（图 8），对熔体进入纺丝箱体到卷绕成形的纺丝过程进行在线模拟仿真，用控制点的实测值对仿真结果进行校正，实现生产全流程的监控，得到整个生产过程的数据，供后续进行追溯。优化熔体输送与分配工艺体系，保证熔体均匀稳定，减少部位差异，提高纤维品质。结合特性黏度、管道温度、压力、滞留时间等关键因素，建立多模式协同控制系统，实现熔体输送与分配过程的全面控制，减少各生产线不同工况下熔体工艺与质量波动的交互影响，提高批号稳定性。

图 8 熔体输送可视化模型界面

通过熔体输送过程数字化与工艺优化系统的实施，聚酯熔体特性黏度波动≤0.001 dL/g，二甘醇波动≤0.01%，端羧基波动≤1 mol/t。

2.2.3 纺丝过程数字化加工与工艺优化

纺丝过程中力场、温度场、速度场的研究是纤维成形研究中十分重要的一环，纺丝工艺在很大程度上决定了纤维的品质、均匀性等。纤维纺丝加工流程长、装置复杂、工艺交互影响大，结合材料参数、成形流场分布与纺丝动力学、构效关系研究，建立熔体直纺全流程仿真模型，对熔体进入纺丝箱体到卷绕成形的纺丝过程进行在线模拟仿真，用控制点的实测值对仿真结果进行校正，实现生产全流程的监控，得到整个生产过程的数据，供后续进行追溯。通过开发数字化仿真系统集成平台，包括纺丝工程仿真（图 9）、工艺优化（图10）、品质控制（图11）、性能预测（图12）等模块，实现不同丝条的工艺-结构-性能对应关系的计算机预测。包括涤纶环吹风复丝动力学模型；细旦多孔、超细旦、异形丝POY熔体纺丝动力学模型；涤纶FDY熔体纺丝热辊模型；纤维力学性能预测模型。

图 9 纺丝工艺模块

图10 工艺优化模块

图11 品质控制模块

图12 产品性能预测模块

通过纺丝过程数字化加工与工艺优化模块的实施，超细旦聚酯长丝品质显著提升，一等品率在92%以上，万米断头率（个）≤0.1。涤纶长丝全流程数字化工程模型，模拟结果与实际的偏差：EYS1.5＜10%，EYS1.5不匀率＜4%。纺制的POY条干不匀率≤0.8%，一等品率≥98%；FDY条干不匀率≤0.8%，染色一等品率≥93%；DTY生产效率＞99%，满卷率＞99%，染色均匀性≥4.5级。

2.3 化纤制造管理过程数字化网络化

数字化网络化也可称为“互联网+制造”。20世纪末互联网技术开始广泛应用，“互联网+”不断推进制造业和互联网融合发展，网络将人、流程、数据和事物连接起来，通过企业内、企业间的协同和各种社会资源的共享与集成，重塑制造业的价值链，推动制造业从数字化制造向数字化网络化制造转变。

化纤制造数字化网络化主要是面向化纤产品全生命周期，将原料信息、装备、工艺参数、客户数据、市场信息等数据、工业物联网、云计算等相互融合。目前化纤制造的数字化网络化主要包括以下几个部分。

（1）制造执行系统（MES）：是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统（图13）。MES包括熔体输送、纺丝、加弹生产、检测及物流信息实时数据库平台，实现各生产单元的产量、品质、物耗、能耗、人员、成本的量化管理与动态跟踪。包括聚合、熔体输送、在线添加、纺丝全流程设备运行监控软件；生产加工环境监测软件；生产工艺稳定性报警预警软件；停车原因分析软件。实现关键工艺控制参数的实时采集、储存、分析处理与传输。实施全工序监控各个设备的工艺参数，及时分析工艺及质量问题，防止参数设置错误等情况发生。可以及时了解设备各种运行参数，通过对设备的生产效率、报警信息、能耗信息的分析，制定科学的设备维护计划。为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等协同管理平台。

图13 MES框架系统

（2）企业资源计划系统（ERP）：包括大宗原材料和辅助材料的价格走势分析，质量与供应分析，产量与仓储分析，产品销售趋势分析，客户订货分析等模块，以及智能分析软件、绩效分析软件、生产能耗分析软件、碳排放分析软件、产能效率分析软件、质量数据分析软件（图14）。实现全程信息跟踪，实时与客户建立反馈，实现全供应链与产品销售的管理与优化。对管理层可实时监控生产过程，实现生产管理的透明化与现代化，为管理决策提供科学的数据支持，整体提升精细化管理水平。

图14 ERP框架系统

（3）基于CPS全过程互联互通系统：通过计算机（终端）、信息、控制技术的有机融合与深度协作，实现大型制造系统的实时感知、动态控制和信息服务。融合了MES、ERP系统的CPS信息框架，包括小试、中试到产业化梯度扩大成果转换系统，客户需求转换成生产工艺系统，软件远程维护系统，实现多功能、多品种、大批量的产品的定制化，满足客户多样性需求。

（4）智能可视化客户交互交易系统与平台：包括产品及后道成品效果展示系统，客户需求收集及业务分析系统，客户沟通平台，客户管理与产品趋势引导系统，客户在线下单交易平台（图15）。

图15 智能可视化客户交互交易系统与平台

3 我国化纤智能制造发展存在的问题

随着“中国制造2025”的不断推进，我国化纤企业已经意识到，化纤产业可持续发展，走向高端，直至引领世界，实现智能制造是必由之路。少数走在时代前列的化纤企业积极推进智能制造，引入大数据、ERP、MES、“互联网+”、云平台、工业机器人、人工智能等先进技术和理念，并取得了一定的成效。但目前总体上我国化纤行业制造水平还处于“工业2.0”与“工业3.0”交汇，并向“工业4.0”发展的阶段，与发达国家相比，智能制造水平差距仍然相当大，大数据停留在概念期，运行与管理的智能化水平低。我国化纤智能制造的软硬件基础能力较弱、数字化程度较低、产业链协同较少、人才队伍和研发力量薄弱、研发投入水平低、智能制造标准缺乏、企业建设智能制造体系的意识有待加强。

（1）软硬件基础能力较弱

纺织化纤智能制造的装备、传感器、专用控制器件、控制软件、管理软件等软硬件基础能力相对较弱，自动化断点、痛点亟待攻克，缺乏装备及专件智能设计、仿真及在线监测等设计能力。

（2）数字化程度低

化纤行业的少数领军企业完成了数字化过程，大部分中小型企业仍停留在初级阶段；未完全实现数字化，工艺数字化没有贯通；ERP基本实现，MES还处于起步阶段。

（3）产业链协同较少

整个产业链，甚至同一生产企业不同生产环节的装备信息不互联、工艺不互通、产品不互动。组织架构层次多，标准不统一，全生命周期追溯困难，产业链数据联动与协同决策少。

（4）人才队伍和研发力量薄弱

化纤智能制造具有较强综合性，不仅仅是聚合或纺丝、加弹等单一技术和装备的突破与应用，而是全流程的制造技术与信息技术的深度融合与创新集成。在化纤智能制造过程中，各层面的工作将相互融合，从而使工作结构呈现扁平化趋势。这种不同层面间的融合需要大量融技术理论与技能操作于一体的复合型人才。我国并没有在大学开设智能制造专业，目前从事智能制造的大多是来自机械设计、材料成型、工业工程、管理科学、软件工程、数学、计算机、物流等只懂得智能制造某一方面的专业人员。化纤制造流程长，知识领域多，涉及有机化学、高分子材料、材料加工工程等专业知识。因此，目前国内亟需具有化纤制造和网络信息、机械工程等多学科交叉融合的兼具理论知识和实践能力的人才。伴随着智能制造时代的来临，对传统车间工人也提出了更高的要求，需要工程师和工人掌握数字化设计和调试、自动化生产和调试，以及智能系统和维护等技能。

（5）研发投入水平低

化纤行业研发投入水平普遍偏低，中国化纤制造企业的年度R&D经费投入强度都低于1%，且投入的研发资金主要用于硬件设施的引进、更新，真正用于纺织智能制造相关关键技术创新研发的投入普遍偏少。

（6）化纤智能制造关键技术与标准不统一

我国智能制造、物联网相关领域标准化工作相对滞后。由于缺乏行业性的智能制造标准规范，导致与化纤智能制造相关的物联网，智能装备，自动抓取、输送、称量机器人，化纤产业链的大数据、云计算、软件等关键技术的发展路径不够清晰，对应标准规范尚未统一，造成不同智能制造企业的产品间兼容性较差，集成难度高。

（7）企业建设智能制造体系的意识有待加强

化纤行业属于较为传统的行业，虽然“工业4.0”时代已经到来，但是大部分化纤企业的思想观念并没有进行转变。我国规模以上化纤企业有1 900多家，少部分企业已经融入到互联网时代，着手重构以互联网为基础的智能制造企业经营管理模式，但相当多的企业还基本停留于传统工业思维，宣称的“互联网+”仅仅停留在电商模式上。

4 化纤智能制造的柔性与多目标生产

化纤制造的柔性表现为两个方面，一方面是指生产能力的柔性反应能力，另一方面则是供应链的敏捷和精准的反应能力。柔性反应能力也就是小批量生产能力，一个制造自动化系统的生存能力和竞争能力在很大程度上取决于它是否能在很短的开发周期内，生产出较低成本、较高质量的不同品种的产品。柔性已占有相当重要的位置，只能加工一个或几个相类似的产品，难以应付多品种、中小批量的生产。柔性生产模式下，企业需要构建“人-工厂-管理中心”一体化信息系统，实现人与物之间的实时信息共享，让消费者跨时空参与产品设计生产成为可能。同时，要求供应链系统对单个需求作出生产配送的响应，也即“以销定产”（图16），生产的指令完全是由消费者独个触发，其价值链展现为“人-财-产-物-销”这种完全定向的具有明确个性特征的活动。

4.1 产品的柔性化制造能力

图16 化纤企业以销定产模式分析

柔性生产不是仅指某一台设备或某一车间，而是涵盖产品制造，再到软件工程、管理的各个层面，包括机器、工艺、产品、生产能力、维护以及扩展的柔性（图17 — 图19）。在化纤制造的柔性生产过程中，要实现产品柔性，以销定产，需要满足机器柔性：聚合、纺丝设备具有随品种变化而加工不同纤维产品的能力；工艺柔性：根据原材料或生产品种、规格的变化而确定相应的工艺流程；生产能力柔性：当化纤产量改变时，系统能及时作出反应而经济地运行；维护柔性：系统能采用多种方式查询、处理故障，保障聚合、纺丝正常进行；扩展柔性：当生产需要的时候，可以增加产量，扩展或者切换品种。要实现柔性生产，智能工厂、智能生产设备、工业物联网、大数据等都是不可或缺的技术应用支撑，纺织行业的生产自动化、智能化转型，将成为企业实现柔性生产的第一步。

图17 以销促产模式的技术路线

图18 柔性生产组织

图19 产业链的柔性化协同制造

4.2 供应链的敏捷和精准反应（图20、图21）

传统化纤制造包括人和物理系统两大部分，通过人对聚合、纺丝、牵伸、卷绕、加弹等设备的直接操作控制完成聚合物的聚合、纤维的纺丝成形，同时相关工艺调试以及分析决策和学习认知等活动都由人完成。新一代智能制造技术最本质的特征是其信息系统不仅具有强大的感知、计算分析与控制能力，还具有认知和学习的功能，可以通过学习不断增强分析与控制能力，逐渐代替人做出决策。如今，部分化纤企业和服装企业已经从大规模流水线生产转向规模定制化生产，用户可以直接向工厂下单，工厂直接发货给用户；用户可以直接参与产品交互和设计；用户主动成为产品成长的一份子。

4.3 其他可用在纺织化纤领域的智能制造经典模式

（1）大规模个性化定制：满足用户个性化需求。主要应用在服装、纺织、家居等消费品领域，探索形成了满足用户个性化需求为引领的大规模个性化定制模式。主要采用产品模块化设计、构建产品个性化定制服务平台和个性化产品数据库，实现定制服务平台与企业研发设计、计划排程、供应链管理、售后服务等信息系统的协同与集成。

（2）柔性制造：快速响应多样化市场需求。铸造、纺织服装等领域，探索形成了快速响应多样化市场需求的柔性制造模式。生产线可同时加工多种产品，车间物流系统实现自动配料、构建高级排产系统（APS），并实现工控系统、制造执行系统、企业资源计划系统之间的高效协同与集成系统。

（3）互联工厂：打通企业运营的“信息孤岛”。主要应用在石化、钢铁、电子、家电、纺织服装等领域，探索形成了以打通企业“信息孤岛”为核心的互联网工厂模式。应用物联网技术实现产品、物料等的唯一身份标识，生产和物流装备具备数据采集和通信等功能，构建了生产数据采集系统、制造执行系统和企业资源计划系统，并实现这些系统之间的协同与集成。

（4）网络协同制造：供应链上下游协同优化。主要应用在航空、汽车、纺织服装等领域，探索形成了以供应链优化为核心的网络协同制造模式。建设跨企业制造资源协同平台，实现企业间研发、管理和服务系统的集成和对接，为接入企业提供研发设计、运营管理、数据分析、知识管理、信息安全等服务，开展制造服务和资源的动态分析与柔性配置等。

（5）产品全生命周期可追溯：提升产品质量管控能力。主要应用在服装、食品、制药、化纤、纺织等领域，探索形成了以质量管控为核心的产品全生命周期可追溯模式。让产品在全生命周期具有唯一标识，应用传感器、智能仪器仪表、工控系统等自动采集质量管理所需数据，通过MES系统开展质量判异和过程判稳等在线质量检测和预警等。

5 我国纺织化纤智能制造发展建议

（1）加强产业链智能化基础研究

图20 个性化定制的策略管理系统

图21 个性化定制的执行系统

加强纺织化纤产业领域支撑智能制造的网络基础设施、移动互联网络基础平台、电子商务平台建设，推进纺织化纤产业内增强数据思维，加快建设纺织产业大数据公共服务平台，增强向数以万计的纺织化纤企业提供数据信息、数据计算等的服务，并规范数据交换标准、线上商品和服务授权准入和接口协议。

（2）加强产业链互连互通互动平台建设

强化硬件、软件、数据、物流的互通互联互动（图22）。推动企业由经验型管理向数字化管理转变，由周期性管理向状态化管理转变，由被动式生产向主动型制造转变，由个性化开发向集成化制造转变，由单目标模式向多目标协同转变。

（3）加强产业链协同集成与应用开发

开展包括纺织化纤产品设计、生产、物流、信息集成的智能车间，包括智能化纺织化纤装备专用基础件、纺织化纤工序连结机器人及专用机器人、智能化的纺织化纤智能装备，包括标准与安全、传感（测控）共性技术、通用软件系统等的纺织化纤智能制造标准及共性技术，包括大规模个性化定制、纺织协同制造、纺织电子商务、纺织装备远程运行维护等的纺织智能制造新模式研究、示范和应用推广。

（注：本文的部分数据来源于新凤鸣集团股份有限公司、福建百宏聚纤科技实业有限公司、江苏盛虹化纤有限公司、浙江恒逸集团有限公司，感谢以上公司提供的数据以及对文本的支持）

图22 互通互联互动的网络架构

文章来源：化纤文摘 网址: http://hxwz.400nongye.com/lunwen/itemid-53299.shtml

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