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    新しい常態の下で紡織工業の発展環境と情勢は深刻な変化が起こっている。

    2015/12/17 21:20:00 40

    新常態、紡績工業、市場相場

    年末になると、「第12次5カ年」はすでに収監段階に入り、「第13次5カ年」が間もなく始まり、新たな常態で紡績工業の発展環境と情勢が深刻に変化しています。特に「中國製造2025」戦略と「インターネット+」行動計畫は、新しい時期の紡織工業の革新発展に対してより高い要求を提出しました。

    モデルチェンジアップの肝心な時期に、業界も「中國製造2025」行動綱領の実施を加速し、デジタル化、ネット化、インテリジェント化の新技術成果の業界における普及と応用を加速し、知能製造応用レベルを高め、二化の深度融合によって、我が國の紡績業界の総合競爭力を高め、紡績産業の転換とアップグレードの発展を促進しています。

    12月15日、中國紡織工業連合會が主催する全國紡績業界二化融合推進大會及び「紡績の光」重點科學技術成果の現場普及活動が江蘇省南通市で開催された。

      


    會議は政府、業界、企業レベルから二化融合の実施路線、発展構想を紹介し、近年の紡績業界の知能製造などの面での二化融合重點技術成果を展示、普及、交流しました。

    中國紡織工業連合會の夏令敏副會長、江蘇省紡織工業協會の謝明會長、工信部情報化とソフトウェアサービス業の王建偉処長、中紡聯副秘書長、科學技術発展部の彭燕麗主任、中紡聯副秘書長、紡績の光科學技術教育基金副理事長の葉志民氏、中紡織聯情報統計部の翟燕駒副主任、中紡織聯関連専門協會の指導者、情報化分野の専門家會議及び紡織専門家會議に參加しました。

    會議の間、代表たちは江蘇大生集団のデジタル紡績工場を見學しました。

      


    「第13次5か年」にいくつかの模範工場を建設する

    「第12次5か年」をまとめた際、紡績業界の融合の表現は、インターネットと紡織工業の融合が加速しており、服裝の大規模カスタマイズ、電子商取引応用、公共情報サービス、精確マーケティング、製品品質の遡及などの方面の情報技術応用が顕著な効果を収めており、デジタル化、ネットワーク化、インテリジェント生産製造も一連の基礎成果と応用事例が現れていると指摘した。

    「第13次5カ年」の時期に紡績業の2化が融合して仕事をしている重點について、夏令敏氏は「第1世代情報技術の紡績業界での応用水準をさらに向上させたい」と話しています。

    第二に、綿紡績業界の情報化?改造を展開し、パイロットの仕事経験を向上させ、成果と経験を全業界に普及させ、引き続き知能製造を中心とするモデル業務を深く展開し、若干の知能製造ライン、模範工場と模範工場を建設する。

    第三に、紡績の光基金會の支持のもと、二化融合技術の成果と応用の普及力を強化する。

    第四に、業界情報化基準の研究?制定を強化することである。

    第五に、業界の構築に力を入れなければならない。公共情報サービス?プラットフォーム

    王建偉は紡績業を高く評価し、二化融合の仕事を展開しています。彼は紡績業の二化融合の試行が他の業界の先頭に立ったと言いました。次に、工業情報部は引き続き政府、業界協會、企業の協力原則に基づいて、位置づけを明確にしてウィンウィンを実現します。

    王建偉氏は、工信部は二化の融合作業の統括協調を強化し、技術革新體系を健全化し、國際協力を強力に推進し、人材育成を重視し、財政の二化融合に対する支持力を強化すると指摘しました。

    2013年から工業信用部は紡績業界を情報化?改造?昇格パイロット業界として展開し、綿紡績業界で「オンライン生産監視に基づく企業管理統合モデルと普及」プロジェクトを実施している。

    根拠翟燕駒紹介して、全部で二組の13軒の綿紡織企業が試験に參加して、一連の重要なプロジェクトの成果を得て、これによって業界の二化の融合レベルの全體的な向上を促進しました。

    オンライン生産監視水準の向上と集積応用によって、企業の経営管理が大幅に向上した。

    翟燕駒は、紡績企業知能製造の実現の鍵は管理?管理?集積にあり、次は綿紡績業界の試行成果と経験を全紡績業界に普及させ、異なるサブ業界に対して相応の模範システムを構築する。

    中國紡績聯は綿紡績業界で率先して情報化改造の試行作業を行い、政府部門の指導、業界協會の組織、企業の參加による成功推進モデルを模索した。また、業界の公共情報サービス能力が強化された。

    前述の江蘇大生は二化融合を通じて紡績全プロセスの知能化の背後にある経緯Eシステムの支持によって、経緯軟信科技有限公司開発部経理の章國政は綿紡織設備のデータ収集を中心に、製品品質データ、環境データ、人員データを集積し、ERPシステムと生産プロセス制御システムとのシームレスな接続を実現し、オーダーフローを核心とする「インテリジェントスケジューリング」を実現し、生産計畫の最適化を実現しました。


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