紡績情報(bào)化はチャンスを把握し、情報(bào)化に大きな役割を果たさなければならない。

紡績情報(bào)化2018年の回顧と2019年の展望

2018年末の中央経済工作會(huì)議では、中國の発展は依然として重要な戦略的機(jī)會(huì)期にあり、経済構(gòu)造の最適化とアップグレードを加速し、科學(xué)技術(shù)の革新能力を向上させ、改革開放を深化させ、グリーンの発展を加速させ、世界経済管理システムの変革に參與し、圧力を加速させて経済の高品質(zhì)発展の原動(dòng)力にすると指摘した。

中國の情報(bào)化の過程はすでに高品質(zhì)の発展の大きな流れに流れ込み、製造業(yè)のモデルチェンジ?アップは改革の重要な戦場である。

紡績工業(yè)は新工業(yè)革命戦略チャンスを把握し、情報(bào)化建設(shè)を加速し、業(yè)界の具體的な狀況を結(jié)び付け、情報(bào)化建設(shè)の深化改革における推進(jìn)作用を十分に発揮し、強(qiáng)國とネット強(qiáng)國の建設(shè)プロセスを加速し、紡績業(yè)界の高品質(zhì)発展を?qū)g現(xiàn)するために新たな貢獻(xiàn)をしなければならない。

2018年：複雑な狀況下で安定運(yùn)行を?qū)g現(xiàn)する

過去の2018年に、中國紡織業(yè)界は全體的に安定した運(yùn)行を?qū)g現(xiàn)し、発展態(tài)勢は予想に符合し、高品質(zhì)の発展趨勢はさらに顕在化した。

統(tǒng)計(jì)データによると、紡績業(yè)界の輸出と國內(nèi)販売の伸びは2017年より良く、投資、効果指標(biāo)を著実に回復(fù)させ、供給側(cè)の構(gòu)造調(diào)整を最適化し、マクロ環(huán)境と市場ニーズの適応性と柔軟性を絶えず向上させている。

中米貿(mào)易摩擦は継続的にエスカレートしているが、短期的には影響が限られており、紡績業(yè)界の安定した健康運(yùn)行の基礎(chǔ)は依然として存在している。

しかし、この複雑な情勢に直面して、どのように強(qiáng)い內(nèi)功をし、革新能力を高め、産業(yè)に対する貿(mào)易摩擦の負(fù)の影響を解消するためにモデルチェンジを加速し、我が國の紡織企業(yè)が直面する重要な課題となり、情報(bào)化建設(shè)を深化させることは不可欠な重要な措置である。

政府と業(yè)界が発展の方向を?qū)Г?/strong>

國務(wù)院の「インターネット＋先進(jìn)製造業(yè)」の工業(yè)インターネット発展に関する指導(dǎo)意見」の文書精神を徹底的に実行するために、工業(yè)とインターネットの深度融合を推進(jìn)し、高品質(zhì)発展を?qū)g現(xiàn)するために、國家工信部は2018年5月に「工業(yè)インターネット発展計(jì)畫（2018～2020年）」と「工業(yè)インターネット特別仕事グループ2018年業(yè)務(wù)計(jì)畫」を発表し、関連展開を行った。

知能製造は製造業(yè)の転換とアップグレードの突破口と重點(diǎn)分野であり、各級政府はそれを強(qiáng)製造業(yè)の牽引者として重點(diǎn)的に支持している。

國家工信部は毎年知能製造総合標(biāo)準(zhǔn)化と新モード応用特別項(xiàng)目を設(shè)立し、知能製造試行モデル企業(yè)を選出する。

2018年紡績業(yè)界には安徽華茂、桐昆グループ、新郷化繊など7つのプロジェクトが標(biāo)準(zhǔn)化と新モード特別項(xiàng)目に入選し、華紡株式、晉江華宇、青島環(huán)球など7つの企業(yè)がモデル企業(yè)に選ばれました。

紡績業(yè)界の高品質(zhì)発展を促進(jìn)するために、インターネット、ビッグデータ、人工知能と紡績工業(yè)の深さの融合を推進(jìn)し、工業(yè)インターネットの紡績業(yè)界における革新的な応用を加速させ、中國紡織工業(yè)連合會(huì)は2018年9月に大連市で「中國紡織業(yè)界二化融合大會(huì)」を開催し、テーマは「工業(yè)インターネットと知能製造」であり、「紡織業(yè)界のインターネット発展行動(dòng)計(jì)畫を推進(jìn)する（2018-2020）」を発表した。

知能製造が好ましい進(jìn)展を遂げた。

知能製造は近年の紡織情報(bào)化の主攻方向であり、一部の業(yè)界の先頭兵企業(yè)は大きな力を入れて、一連の喜ばしい発展を遂げました。

安徽華茂15萬錠の環(huán)錠紡糸知能製造プロジェクトはすでに全面的に建設(shè)され、生産されています。先進(jìn)的な櫛聯(lián)、太細(xì)絡(luò)聯(lián)、自動(dòng)包裝などのシステム設(shè)備を含み、ERP、MESなどの情報(bào)化システムを通じて、全流れの品質(zhì)をオンライン監(jiān)視し、お客様の遠(yuǎn)隔オンライン監(jiān)視注文の詳細(xì)、知能配綿と品質(zhì)予測、列単の最適化、EMSエネルギー管理など多くの機(jī)能を利用して、品質(zhì)の優(yōu)れた、使用量の少ない、二化工場に邁進(jìn)しています。

九牧王のズボンの知能製造プロジェクトはズボンの生産管理モデルを革新して、知能生産現(xiàn)場を作り上げました。

自動(dòng)縫製ユニットと伝統(tǒng)工蕓の共同設(shè)計(jì)と応用により、縫製自動(dòng)ユニットを主とするモジュール化加工モードを作成しました。フレキシブル生産條件に適応したAGV快速応答システムを採用し、MESと協(xié)調(diào)して運(yùn)行します。スマートサプライチェーン排産システムGPTを採用して、SAP、GST、PMとの有効な集積を?qū)g現(xiàn)し、生産計(jì)畫と生産計(jì)畫の生成を完成しました。

福建百宏のポリエステル長糸知能製造現(xiàn)場プロジェクトは検収を通して、製品の研究開発、生産制御、品質(zhì)管理、エネルギー消費(fèi)管理、物流販売の全行程のデジタルシミュレーション最適化と追跡を?qū)g現(xiàn)しました。

その知能物流と倉庫システムは紡糸自動(dòng)落下、自動(dòng)包裝、自動(dòng)化立體倉庫、輸送システムなどから構(gòu)成されています。自動(dòng)的に識別、追跡、分類、保存及び管理できます。

人工知能技術(shù)はしだいに応用される

人工知能技術(shù)は紡績業(yè)界のいくつかの分野で局部的な応用があり、一定の基礎(chǔ)を形成しています。

特にこの二年間、スマートオンライン検査などの分野で一連の開発と応用が行われ、注目されています。

晉江華宇は天津工業(yè)大學(xué)と協(xié)力して、機(jī)械視覚技術(shù)を応用して、片面織布とのオンライン検査システムを開発しました。

視覚感知システムを採用して、斷紗プロセスを整えてリアルタイムに監(jiān)視し、快速警報(bào)と自動(dòng)停止を?qū)g現(xiàn)する。多視覚センシングと運(yùn)動(dòng)視覚センシングに基づいて、織物の全幅高速同期採集を?qū)g現(xiàn)する。周波數(shù)指紋特徴の対比アルゴリズムを通じて、欠點(diǎn)の存在と位置付けを素早く判斷し、他の編集企業(yè)で応用を普及させる。

福建百宏は東華大學(xué)と協(xié)力して、機(jī)械視覚技術(shù)を長い糸巻の外観検査に応用して、測定パラメータを適応的に調(diào)整できるオンライン検査システムを開発しました。學(xué)習(xí)機(jī)能を備えた瑕疵の特徴倉庫を創(chuàng)立して、長い糸巻裝及び紙管の全表面畫像の自己分區(qū)と瑕疵の特徴適応マッチング技術(shù)を克服しました。

このシステムはモジュール化、組込みの特徴があり、企業(yè)の既存のフィラメント生産ラインとの相互接続、調(diào)整制御及び検査データの監(jiān)視と追跡を?qū)g現(xiàn)しています。

次世代の情報(bào)技術(shù)はオフラインの服屋さんに入ります。

電子商取引の急速な発展に伴い、アパレル生産企業(yè)の情報(bào)化レベルの向上を推進(jìn)し、次世代情報(bào)技術(shù)をライン下のアパレル専門店に持ち込んでいる。

ビアスはRFIDを採用した衣料品店の管理ソフトを開発し、その衣料品専門店の自動(dòng)データ収集、知能購買、棚卸決算及び安全盜難防止に応用して、衣料品専門店の試著室、試著鏡の販売機(jī)能と呼び出し機(jī)能を?qū)g現(xiàn)しました。

ソフトウェアシステムで収集データを分析し、ロット決算、快速エリア棚卸、お客様のセルフサービスとコンピュータのスマートな組み合わせサービスを行い、店舗管理効率とサービス水準(zhǔn)を向上させます。

生産と物流倉庫システムの集積は重視されている。

福建省景豊は錦綸6の高効率自動(dòng)化生産ラインを運(yùn)行した後、インテリジェント化物流倉庫システムと一體化しました。錦綸6自動(dòng)化生産、天車輸送及び立體倉庫保管などの環(huán)節(jié)を通じて、錦綸が巻かれてから連絡(luò)筒、運(yùn)送、検査、包裝の全流れが自動(dòng)化されました。

立體知能倉庫技術(shù)は倉庫の高さを増加することによって容積を増加させ、同じ敷地面積で倉庫の有効容積を數(shù)倍に増やすことができます。倉庫知能識別システムは自動(dòng)的に製品ロット、入庫日と保管周期を追跡して識別できます。

色紡製品のデジタル化設(shè)計(jì)の開発はある程度突破しました。

華維色紡績と浙江理工大學(xué)は協(xié)力して色紡糸デジタル化設(shè)計(jì)開発システムを開発し、色紡糸デジタル化色設(shè)計(jì)、ソフトパンチと配色システムプラットフォームと産業(yè)化応用模範(fàn)基地を建設(shè)しました。

プロジェクトは、色紡糸のデジタル化された色合成設(shè)計(jì)方法を作成し、色紡糸の色組成解析と高速精確な配色技術(shù)を開発し、色紡糸シミュレーションの多効果展示のソフトパンチとコスト計(jì)算などの機(jī)能を?qū)g現(xiàn)し、色紡績企業(yè)の製品向上に重要な意義を持っています。

2019年：生産効率の向上とリスク防止能力の向上に力を入れる。

2019年はわが國が小康社會(huì)を全面的に建設(shè)するための重要な年である。

中國紡織工業(yè)は重要な戦略的チャンス期を迎えました。同時(shí)に、國內(nèi)外の市場環(huán)境が複雑で変化が多く、需要の伸びが減速傾向にあり、各種のリスク要因も増加しています。

紡績業(yè)界の運(yùn)行圧力は2018年より増加し、輸出情勢の不確定性が強(qiáng)くなり、業(yè)界が高品質(zhì)の発展を推進(jìn)する內(nèi)在需要がより切実になり、生産効率の向上とリスク防止能力の向上に力を入れなければならない。

未來、紡績工業(yè)は情報(bào)化建設(shè)を更に加速し、改革の深化における推進(jìn)作用を十分に発揮し、強(qiáng)國とネット強(qiáng)國の建設(shè)プロセスを加速する。

重點(diǎn)分野の情報(bào)化建設(shè)の加速推進(jìn)

2019年は紡績工業(yè)を推進(jìn)し、大國から強(qiáng)國への転換過程でラストスパートをかけた年であり、重點(diǎn)分野の情報(bào)化建設(shè)を加速することは必然的な選択である。

工業(yè)インターネット、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、モノネットワークなどの次世代情報(bào)技術(shù)は各分野に更に浸透し、知能製造は點(diǎn)から面へと加速し、紡績業(yè)界の二化融合全體のレベルはさらに向上した。

具體的な表現(xiàn)はデジタル化、ネットワーク化、インテリジェント化生産の普及と革新が絶えず加速し、デジタル化作業(yè)場の建設(shè)はスマート化學(xué)工場に向かって発展しています。インターネットの融合と革新応用が絶えず現(xiàn)れ、大規(guī)模なカスタマイズ、ネット化の共同製造、リモートの運(yùn)営、大衆(zhòng)の創(chuàng)造などの新モード、新業(yè)態(tài)は次第に業(yè)界の成長の新エネルギーになります。

知能製造を積極的に推進(jìn)し、點(diǎn)から面へ発展する。

知能製造は紡織工業(yè)の転換とアップグレードの突破口と重點(diǎn)であり、裝備、生産過程、物流、管理、サービスのインテリジェント化などの多方面の內(nèi)容を含み、一部の方面はすでに突破されました。

裝備のデジタル化、ネットワーク化、インテリジェント化の重要性は言うまでもないが、オンラインモニタリングと管理システムはリアルタイムで設(shè)備からデータを収集することが、インテリジェント製造に不可欠な基礎(chǔ)であり、近年、製品の數(shù)が増加し、技術(shù)レベルが著しく向上している。

次の段階は主に専門化機(jī)能を強(qiáng)化し、點(diǎn)から面へと応用を深め、紡績企業(yè)の知能製造、グリーン製造及び精密管理に対するニーズに適応する。

生産物流情報(bào)化システムは紡糸、化繊などの全流れの知能化生産ラインの構(gòu)成部分と各環(huán)節(jié)を結(jié)ぶきずなであり、生産ライン全體の自動(dòng)化、インテリジェント化レベルを高めることができます。ここ數(shù)年來、多くの成功事例があり、過小評価できない応用の見通しがあります。

自動(dòng)化の程度はもっと高くて、製品のシリーズは更にそろっていて、応用のモードは更に多様化して、いくつかの一環(huán)は知能化の機(jī)能を持って、未來の數(shù)年の発展の方向です。

全體の生産過程の知能化は知能製造の核心であり、試行モデルを選択し育成することは有効な道である。

現(xiàn)在の成功しているパイロットモデル企業(yè)の経験を十分に総括し、國家の関連政策指導(dǎo)のもと、基礎(chǔ)條件の良い重點(diǎn)細(xì)分業(yè)界で、需要の切実な基幹企業(yè)を選択し、知能化生産ライン、ネットワーク協(xié)同製造などのテーマをめぐって、異なるモデルと異なる技術(shù)案を展開し、細(xì)分化業(yè)界での普及を重視し、生産ラインと設(shè)計(jì)システム、MES、ERPの集積を重視し、生産ラインの全體的な効果を十分に発揮し、デジタル化作業(yè)場を推し進(jìn)め、知能化學(xué)工場と先進(jìn)的な製造工場への発展、先進(jìn)的なレベルを徐々に向上させる。

人工知能は知能製造に名実相伴う。

人工知能技術(shù)の応用と発展を速めることは、未來を牽引する戦略的技術(shù)となり、紡績の各分野の知能化レベルを向上させ、さらに一連の深い変革をもたらすことになります。

人工知能技術(shù)は知能製造における新しいモデル、新しい方法、新しいシステムの発展を促進(jìn)し、紡績知能製造の核心技術(shù)である。

その中には生産過程の特徴抽出、生産プロセスの最適化、生産計(jì)畫の調(diào)整、設(shè)備の生産アルゴリズム、生産過程の最適化制御、品質(zhì)巡回検査と管理、生産作業(yè)と運(yùn)搬の知能化接続、設(shè)備の故障の位置付けと診斷などの多方面が含まれています。

製品の特徴識別、品質(zhì)巡回検査、生産物流運(yùn)搬などの面で、一連の喜ばしい成果を収めました。

近年の紡績知能製造プロジェクトでは、自動(dòng)化、ネットワーク化技術(shù)が十分に活用されていますが、知識取得、知識倉庫建設(shè)、深度學(xué)習(xí)、最適化政策決定などの知能化機(jī)能はまだ不足しています。

製造システムのインテリジェント化を目指し、最適化などの機(jī)能の開発に力を入れ、今後數(shù)年間で重點(diǎn)的に向上する方向です。

これは堅(jiān)固な理論研究の基礎(chǔ)の上で、紡績業(yè)界の実際的な応用に焦點(diǎn)を合わせて、盲目的に他の業(yè)界の成功経路をそのまま適用してはいけません。生産実踐環(huán)節(jié)の突破口を探して、早く産業(yè)化を?qū)g現(xiàn)して、経済効果と社會(huì)効果を得て、論文と実験室のレベルだけにとどまることができません。科學(xué)的な態(tài)度で著実な応用を展開して、人工知能の成果を客観的に評価して、何もインテリジェント化のラベルを貼ることができません。

自動(dòng)化、デジタル化、ネット化を基礎(chǔ)にして、知能化レベルを高めてこそ、知能製造の名実相伴うものができる。