紡績情報化はチャンスを把握し、情報化に大きな役割を果たさなければならない。

紡績情報化2018年の回顧と2019年の展望

2018年末の中央経済工作會議では、中國の発展は依然として重要な戦略的機會期にあり、経済構造の最適化とアップグレードを加速し、科學技術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発展の原動力にすると指摘した。

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

紡績工業は新工業革命戦略チャンスを把握し、情報化建設を加速し、業界の具體的な狀況を結び付け、情報化建設の深化改革における推進作用を十分に発揮し、強國とネット強國の建設プロセスを加速し、紡績業界の高品質発展を実現するために新たな貢獻をしなければならない。

2018年：複雑な狀況下で安定運行を実現する

過去の2018年に、中國紡織業界は全體的に安定した運行を実現し、発展態勢は予想に符合し、高品質の発展趨勢はさらに顕在化した。

統計データによると、紡績業界の輸出と國內販売の伸びは2017年より良く、投資、効果指標を著実に回復させ、供給側の構造調整を最適化し、マクロ環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、紡績業界の安定した健康運行の基礎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、どのように強い內功をし、革新能力を高め、産業に対する貿易摩擦の負の影響を解消するためにモデルチェンジを加速し、我が國の紡織企業が直面する重要な課題となり、情報化建設を深化させることは不可欠な重要な措置である。

政府と業界が発展の方向を導く。

國務院の「インターネット＋先進製造業」の工業インターネット発展に関する指導意見」の文書精神を徹底的に実行するために、工業とインターネットの深度融合を推進し、高品質発展を実現するために、國家工信部は2018年5月に「工業インターネット発展計畫（2018～2020年）」と「工業インターネット特別仕事グループ2018年業務計畫」を発表し、関連展開を行った。

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

國家工信部は毎年知能製造総合標準化と新モード応用特別項目を設立し、知能製造試行モデル企業を選出する。

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

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

知能製造が好ましい進展を遂げた。

知能製造は近年の紡織情報化の主攻方向であり、一部の業界の先頭兵企業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15萬錠の環錠紡糸知能製造プロジェクトはすでに全面的に建設され、生産されています。先進的な櫛聯、太細絡聯、自動包裝などのシステム設備を含み、ERP、MESなどの情報化システムを通じて、全流れの品質をオンライン監視し、お客様の遠隔オンライン監視注文の詳細、知能配綿と品質予測、列単の最適化、EMSエネルギー管理など多くの機能を利用して、品質の優れた、使用量の少ない、二化工場に邁進しています。

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、知能生産現場を作り上げました。

自動縫製ユニットと伝統工蕓の共同設計と応用により、縫製自動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と協調して運行します。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との有効な集積を実現し、生産計畫と生産計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、品質管理、エネルギー消費管理、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実現しました。

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

人工知能技術はしだいに応用される

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

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大學と協力して、機械視覚技術を応用して、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視し、快速警報と自動停止を実現する。多視覚センシングと運動視覚センシングに基づいて、織物の全幅高速同期採集を実現する。周波數指紋特徴の対比アルゴリズムを通じて、欠點の存在と位置付けを素早く判斷し、他の編集企業で応用を普及させる。

福建百宏は東華大學と協力して、機械視覚技術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整できるオンライン検査システムを開発しました。學習機能を備えた瑕疵の特徴倉庫を創立して、長い糸巻裝及び紙管の全表面畫像の自己分區と瑕疵の特徴適応マッチング技術を克服しました。

このシステムはモジュール化、組込みの特徴があり、企業の既存のフィラメント生産ラインとの相互接続、調整制御及び検査データの監視と追跡を実現しています。

次世代の情報技術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、アパレル生産企業の情報化レベルの向上を推進し、次世代情報技術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、試著鏡の販売機能と呼び出し機能を実現しました。

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の高効率自動化生産ラインを運行した後、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自動化生産、天車輸送及び立體倉庫保管などの環節を通じて、錦綸が巻かれてから連絡筒、運送、検査、包裝の全流れが自動化されました。

立體知能倉庫技術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計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は協力して色紡糸デジタル化設計開発システムを開発し、色紡糸デジタル化色設計、ソフトパンチと配色システムプラットフォームと産業化応用模範基地を建設しました。

プロジェクトは、色紡糸のデジタル化された色合成設計方法を作成し、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算などの機能を実現し、色紡績企業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を全面的に建設するための重要な年である。

中國紡織工業は重要な戦略的チャンス期を迎えました。同時に、國內外の市場環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。

紡績業界の運行圧力は2018年より増加し、輸出情勢の不確定性が強くなり、業界が高品質の発展を推進する內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、紡績工業は情報化建設を更に加速し、改革の深化における推進作用を十分に発揮し、強國とネット強國の建設プロセスを加速する。

重點分野の情報化建設の加速推進

2019年は紡績工業を推進し、大國から強國への転換過程でラストスパートをかけた年であり、重點分野の情報化建設を加速することは必然的な選択である。

工業インターネット、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技術は各分野に更に浸透し、知能製造は點から面へと加速し、紡績業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、デジタル化作業場の建設はスマート化學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れ、大規模なカスタマイズ、ネット化の共同製造、リモートの運営、大衆の創造などの新モード、新業態は次第に業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し、點から面へ発展する。

知能製造は紡織工業の転換とアップグレードの突破口と重點であり、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であり、近年、製品の數が増加し、技術レベルが著しく向上している。

次の段階は主に専門化機能を強化し、點から面へと応用を深め、紡績企業の知能製造、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成部分と各環節を結ぶきずなであり、生産ライン全體の自動化、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、いくつかの一環は知能化の機能を持って、未來の數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。

現在の成功しているパイロットモデル企業の経験を十分に総括し、國家の関連政策指導のもと、基礎條件の良い重點細分業界で、需要の切実な基幹企業を選択し、知能化生産ライン、ネットワーク協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案を展開し、細分化業界での普及を重視し、生産ラインと設計システム、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、デジタル化作業場を推し進め、知能化學工場と先進的な製造工場への発展、先進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し、紡績知能製造の核心技術である。

その中には生産過程の特徴抽出、生産プロセスの最適化、生産計畫の調整、設備の生産アルゴリズム、生産過程の最適化制御、品質巡回検査と管理、生産作業と運搬の知能化接続、設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、品質巡回検査、生産物流運搬などの面で、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、自動化、ネットワーク化技術が十分に活用されていますが、知識取得、知識倉庫建設、深度學習、最適化政策決定などの知能化機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、最適化などの機能の開発に力を入れ、今後數年間で重點的に向上する方向です。

これは堅固な理論研究の基礎の上で、紡績業界の実際的な応用に焦點を合わせて、盲目的に他の業界の成功経路をそのまま適用してはいけません。生産実踐環節の突破口を探して、早く産業化を実現して、経済効果と社會効果を得て、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。科學的な態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。

自動化、デジタル化、ネット化を基礎にして、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。