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年末年始、紡績業界の数実融合の最新進展を棚卸しする

2025/1/15 22:15:00 0

　　2024年の回顧

　　過去2024年に、複雑で変化に富んだ国際環境、日進月歩の科学技術革命、錯綜した世界市場に直面し、紡績業界は内需拡大、優れた構造、自信向上、リスク防止をめぐって、規模総量の成長と発展の質の向上を実現し、産業のモデルチェンジとグレードアップを持続的に推進した。デジタル技術と紡績工業の深い融合を加速させ、紡績業界のデジタル化・モデルチェンジの歩みを促進し、業界のハイエンド化、インテリジェント化、グリーン化の発展を推進し、新品質生産力を発展させ、業界のモデルチェンジ・グレードアップの新たな原動力となる。

　　国家政策は業界の質の高い発展を導き、支持する

　　2024年、中央と各地の新しい政策と新しい措置が密集して登場し、党の第20期中央委員会第3回全体会議が導いた方向をしっかりと中心に正確に力を入れ、企業のデジタル化転換、スマート製造、スマート工場などの分野に関連している。

　　工業・情報化部などの部門は「製造業企業のデジタル化・モデルチェンジ実施ガイドライン」を発表し、中央が実体経済とデジタル経済の深い融合を健全に促進する制度による配置を実行に移し、製造業企業のデジタル化・モデルチェンジのルートを明確にした。

　　国家重点研究開発計画「スマートセンサー」の重点特定項目には、2023年に紡績センサーに組み入れられたのに続き、2024年には染色センサーに組み入れられ、資金支援を行った。

　　工業情報化部が発表した5 G工場リストでは、紡績企業の参入数は2023年の16社から2024年の30社に上昇した。年末、工信部は第1陣の卓越級スマート工場を公示し、嘉麟傑、波司登、海瀾の家、新鳳鳴、晋江華宇、魏橋紡績などの紡績企業のスマート工場プロジェクトがランクインし、業界のスマート製造の先進的な典型は日に日に増加している。

　　技術開発者が重要な役割を果たすことを奨励するため、工業・情報化部、市場監督管理総局は2024年度知能製造システムソリューション「掲示トップ」プロジェクトのリストを公表し、北自所、北京航天斯達、福建聯通、邵陽紡機、広州知能院などの単位の紡績業界プロジェクトが入選した。

　　業界組織は積極的にガイドとサービス活動を展開した。2024年7月、中国紡績連合会は紡績業界の二化融合大会を開き、紡績産業のハイエンド化、インテリジェント化、グリーン化への転換を促進する。12月、「数実融合紡績の未来」をテーマに、紡績業界のデジタルモデルチェンジ大会を開催し、デジタル技術と紡績工業の深い融合発展を推進した。

　　5 Gスマート工場が模範的なベンチマークの役割を果たす

　　「5 G+工業インターネット」モデルは紡績工業の各方面に広く溶け込み、2024年に選ばれた企業は複数の業界に関連し、先進的で典型的なベンチマークの役割を果たした。

　　福建金源紡績公司は紡績企業として福建聯通と協力し、スマート工場のビッグデータプラットフォームを構築した。5 G+エッジ計算能力の配置により、全生産工程データのオンライン収集を実現した。データのリアルタイム集約を通じて、既存のデータモデルを統合してビッグデータ分析を行い、それによって企業に生産過程に対してインテリジェントな意思決定を実現させる。

　　江西億陽紡績集団はその製織生産プレートに3500平方メートルの無人化作業を実現する知恵倉庫を建設した。完成品の布は高空廊下橋輸送システムを通じて絶えず倉庫に送り込まれ、さらに自動誘導車とスタッカーのシームレスなドッキングを通じて、指定された貨物棚に送り込まれ、倉庫の容量と一日のスループットを大幅に向上させた。

　　ヤゴールグループのスーツ工場は5 G専用ネットワークに基づいて全生産ラインをカバーするスマートハンガーシステムを構築し、オンラインでカスタマイズされたクラウドデータとMESシステムを接続し、裁断、車縫、整熱から倉庫ペアリングまでの一体化生産プロセスのシームレスな連携を実現した。ユーザーの注文データとインテリジェントハンガーシステムはリアルタイムで貫通し、MESにより工程の自動編成を実現する。

　　桐昆グループは化学繊維企業として、5 G専用網に基づいてポリエステル繊維全産業チェーン工業ビッグデータプラットフォームを構築し、設備、システム、工場エリア、地域を横断する全産業チェーンデータのグローバル可視化を実現した。数十の工業APPと数十の工業メカニズムモデルとシーン応用を開発し、産業チェーンの上下流業務のグローバル分析を実現した。

図1桐昆グループ集中制御センター

　　次世代情報技術のエネルギー供給産業の発展

　　人工知能などの次世代情報技術は紡績工業の各分野に深く普及し、業界の特色を体現する多様な応用シーンが現れ、技術の発展方向を明確にした。

　　化学繊維：恒逸グループと百度などの部門が協力して開発した化学繊維ケーキの外観欠陥のオンライン検査と等級付け技術プロジェクトは、複数の深さ学習の人工知能技術を用いて、化学繊維ケーキの外観欠陥の知能化識別モデルを開発し、細デニールの多角度広景深の識別検査問題を解決した、フレキシブル品質制御システムを開発し、異なるロット番号製品の降等規則をカスタマイズし、オンラインで正確な等級付けを実現することができる。

図2糸餅外観欠陥オンライン検出装置

　　紡績：東華大学、無錫一綿と経緯知能会社はリングスピンドル紡績機自動継手ロボットとその協同知能システムプロジェクトの中で初めて巡行式紡績継手ロボットを創始し、その継手時間、継手成功率と規模スタンド率の3つの核心指標はすべて国際同類軌道式継手ロボットより優れ、人工知能技術はロボットアームの末端継手作業、高糸継手の張力制御、自律移動ナビゲーションなどの面で重要な役割を果たした。

　　毛紡績：康賽尼公司はハイエンド羊毛製品のデジタル化設計と製造の重要な技術プロジェクトの中で、紡績技術専門家システムを開発し、糸の風格、光沢、色彩と形態構造の精密なコントロールを実現した、人工知能に基づくカシミヤ製品のインタラクティブ設計を革新し、カシミヤ生地の組織形状テクスチャと運動変形効果の繊細化デジタル表現を実現した、カシミヤ糸のオンライン品質モニタリングと知能排出システムを開発し、ハイエンドカシミヤ製品の個性的な設計と製造の品質要求を保証した。

　　捺染：紹興福元と武漢紡績大学などが協力して開発した捺染企業染料知能秤量配送システムは、プロセス処方に基づいて多倉多通路の精密計量を実現し、粉体染料の溶解速度と均一性を向上させた、プロセスの必要に適応する染料担体ロボット流転システムにより、染料の残留物のないクリーン輸送を実現する、全プロセスモジュール化制御システムなどのソフトハードウェアプラットフォームは、捺染工場MES、ERPシステムとシームレスに接続でき、知能排出の需要を満たし、無人を実現する。

　　ニット：浙理工と恒強公司が展開したニットスマート製造プロジェクトは、全成形横機スマート制御システムを開発し、多変数プロセスパラメータの安全暗号化と高効率解析深さ学習アルゴリズムを革新し、ニットアパレルプロセスパラメータの適応制御と高品質製造を実現した。同時にニット技術のデジタル製版システムを組み合わせ、ニット横編機生産工業インターネットプラットフォームを構築し、ニット服飾の小ロット、多品種柔軟性生産を実現した。

　　服装：上工富怡、天工大は服装のカスタマイズに向けたスマートフレキシブルな生産ラインで、服装量体モジュール、服装CADモジュール、及び裁断、刺繍と縫合設備を集積し、ソフトウェアと設備の間のデータの貫通を実現した、遺伝的アルゴリズムに基づいて裁断排材方案を最適化し、裁断床制御システム、圧着盤機構及びドリル装置を開発し、生地利用率を高め、多種の生地の裁断需要を満たした。

図3アパレル向けにカスタマイズされたスマートフレキシブルライン

　2025年の展望

　　2025年は「第14次5カ年計画」の終了年であり、「第15次5カ年計画」の計画の年でもある。紡績業界はデジタル技術と先進的な製造の深い融合を持続的に推進し、人工知能などの次世代情報技術の革新的なリード作用を発揮し、紡績産業の新しい原動力を大いに発展させ、新業態の新モデルの育成を加速させ、業界の質の高い発展に革新的な駆動力を提供する。

　　デジタル技術と先進的な製造革新の融合がますます深化している

　　デジタル技術と先進的な製造との深い融合は紡績業界の発展の必然的な傾向となっている。5 G、工業インターネット、ビッグデータなどの技術の急速な発展に伴い、紡績企業はデジタル化設備、ネットワークシステム、管理情報システムを基礎に、徐々にスマート化生産管理システムに統合し、全面的に統合されたソリューションを実現し、デジタル化作業場と知的工場を構築し、そして上下流の産業チェーンをカバーし始めた。ここ数年来、多くの企業は自身のデジタル化の転換と同時に、製品化されたインテリジェント化管理プラットフォームや工業ソフトウェアを次々と発売し、的確な全体的なソリューションを形成し、全業界のデジタル化、インテリジェント化の転換とグレードアップを推進している。

　　紡績業界の共通的な需要と主要な細分化業界の特徴に対して、研究開発設計、生産計画のスケジューリング、品質管理制御、倉庫配送、グリーン環境保護、マーケティング、モデル革新などの重要な一環とデジタル化作業場、スマート工場の集積化応用を重点として、政府部門の導きと支持政策を結合して、業界の需要に合ったロットを育成し、形成する。応用効果の著しいデジタルモデルチェンジソリューションを普及応用し、重点普及リストに組み入れ、模範とベンチマークの役割を果たす。同時に、業界内外のソリューションプロバイダが供給能力とサービスレベルを絶えず向上させ、企業ユーザーの業界化と個性化のニーズを満たすことをサポートする。

　　人工知能の紡績知能製造応用シーンはますます豊富になっている

　　第十四次五カ年計画期間中、人工知能などの次世代情報技術は紡績業界の応用分野でますます広くなり、異なる分野に対する知能製造応用シーンがますます豊富になってきた。知能検査分野の人工知能技術は持続的に普及し、技術の成熟度は絶えず向上し、効果は最も際立っており、例えば知能紡績糸継手ロボットなどの成果が注目されている、インテリジェント化物流システムにおけるインテリジェントAGV、インテリジェントロボットの応用はますます多くなり、応用モデルは絶えず革新され、デジタル双子化にも複数の成功例があり、各種の複雑な輸送環境に適応することができる、人工知能アルゴリズムの集積化全体解決方案における運用はますます深くなり、例えば生産計画知能スケジューリング、知能設備の生産排出、品質知能診断、サプライチェーン協同など、集積化管理システムの知能化レベルを著しく向上させた。同時に、大量の応用シーンの帰納分類、総括が向上し、影響力評価を行うことも日程に引き上げられた。

　　人工知能は紡績知能製造の核心技術として、自動化、デジタル化、ネットワーク化の基礎の上で、知能化レベルを高めてこそ、知能製造を名実ともにすることができる。業界の特徴と発展を密接に結びつけ、人工知能などの次世代情報技術を深く応用し、意思決定などの機能の最適化の開発に力を入れ、知能製造システムの知能化レベルを高めることは重要なポイントである。そのため、今後数年で人工知能は必ず発展を加速させ、未来をリードする戦略的技術となり、産業のモデルチェンジとグレードアップに対して過小評価できない深遠な意義を持っている。