纺织行业传统企业数字化转型：困境与破局的路径探索- 工业快报

纺织行业作为传统劳动密集型产业，在数字化转型过程中面临诸多问题与挑战，需积极寻求解决之道以适应时代发展需求。

（一）面临的问题与难点

设备数字化改造难度大且成本高：纺织企业拥有大量纺织机械，如纺纱机、织布机等，多数设备服役时间较长，自动化和数字化程度较低。对其进行数字化改造需更换传感器、控制系统等关键部件，成本高昂。例如，为每台织布机安装高精度张力传感器、速度传感器和智能控制系统，单台设备改造费用可能高达数万元，对于拥有数千台设备的大型纺织企业而言，是一笔巨大投资。改造过程还面临生产中断风险，影响企业正常生产经营，企业在权衡改造效益与成本时陷入两难境地。

生产流程优化与质量控制难点：纺织生产流程复杂，从原料采购、纺纱、织造到印染后整理等环节，涉及众多工艺参数和质量指标。实现生产流程数字化优化和质量精准控制难度较大。一方面，纺织生产过程受原材料品质波动、环境温湿度变化等因素影响显著，工艺参数需实时动态调整，但目前企业缺乏有效的实时监测和智能调控手段。另一方面，纺织品质量检测主要依靠人工视觉和手感经验判断，主观性强、效率低且误判率高。引入自动化质量检测设备和基于大数据的质量分析系统虽可提高检测精度和效率，但设备价格昂贵，数据分析模型建立复杂，需要大量样本数据进行训练，企业在质量控制数字化转型方面面临资金和技术双重挑战。

供应链数字化协同程度低：纺织行业供应链冗长，涉及棉花种植、化纤生产、纺织加工、服装制造及销售等多个环节，上下游企业之间信息传递不畅、协同效率低下。例如，棉花价格波动频繁，但纺织企业难以及时获取准确市场信息调整采购计划，导致原材料库存积压或缺货风险增加。服装品牌商与纺织生产企业之间缺乏实时订单跟踪和生产进度反馈机制，难以实现快速补货和生产计划协同优化。建立统一的供应链数字化平台需整合各方信息系统，协调各方利益关系，克服数据标准不一致、信任机制缺失等问题，这对纺织企业供应链管理能力和行业协作水平提出了很高要求。

数字化人才短缺与员工技能提升难度大：纺织行业长期以来以劳动密集型生产为主，员工文化程度相对较低，数字化技能基础薄弱。企业内部数字化人才匮乏，既懂纺织工艺又熟悉数字技术的复合型人才更是凤毛麟角。吸引外部数字化人才困难，因为纺织行业工作环境相对艰苦，薪酬待遇在高科技领域缺乏竞争力。同时，企业对员工进行数字化技能培训面临诸多困难，如培训师资不足、培训内容与实际生产结合不紧密等，员工对数字化技术接受和掌握程度有限，难以适应数字化转型带来的工作方式变革，制约企业数字化转型深入推进。

（二）解决方法

分阶段实施设备数字化改造与租赁模式探索：企业根据自身资金状况和生产需求，制定分阶段设备数字化改造计划。优先选择对生产效率和质量影响较大的关键设备进行改造，如织布机、印染设备等。在改造过程中，与设备供应商协商合作，探索设备租赁、分期付款等创新商业模式，降低一次性资金投入压力。同时，加强设备改造项目管理，合理安排改造时间，尽量减少对正常生产的影响，确保设备改造顺利完成并尽快发挥效益。

构建智能化生产管控系统与质量大数据平台：建立覆盖纺织生产全流程的智能化生产管控系统，通过在关键工序和设备上安装传感器和智能仪表，实时采集生产数据，包括纱线张力、织物密度、印染颜色参数等。利用物联网技术实现数据实时传输，基于大数据分析和人工智能算法建立生产过程优化模型，根据实时数据自动调整工艺参数，实现生产流程动态优化。同时，构建质量大数据平台，收集整理原材料检验、生产过程质量检测、成品检验等数据，运用数据分析技术挖掘质量数据内在规律，建立质量预测模型，提前发现质量问题并进行预警。引入自动化质量检测设备，如基于机器视觉的布匹瑕疵检测系统，提高检测精度和效率，降低人工成本。

打造纺织行业供应链协同平台与数据共享机制：由行业协会或龙头企业牵头，联合纺织产业链上下游企业共同打造供应链协同平台。制定统一的数据标准和接口规范，促进企业信息系统互联互通。在平台上实现原材料供应信息、生产进度、库存水平、物流配送等信息实时共享，提高供应链透明度和协同效率。建立基于大数据分析的供应链预测模型，帮助企业准确预测市场需求，优化采购计划和生产计划，降低库存成本。同时，加强上下游企业之间合作信任机制建设，通过签订长期合作协议、建立质量互认体系等方式，促进供应链稳定协同发展。

加强数字化人才培养与员工激励机制创新：企业制定系统的数字化人才培养计划，与高校、职业院校合作开设纺织数字化相关专业课程。

文章内容来自网络，如有侵权，联系删除、联系电话：023-85238885