〖光明网〗数字化转型成为纺织产业高质量发展的“必答题”

纺织工业是我国传统支柱产业、重要民生产业和国际优势产业，在美化人民生活、服务经济发展、提升生活品质、增强文化自信等方面发挥重要作用。当前，纺织工业正面临全球产业链重构、绿色低碳竞争加剧等多重挑战，传统生产和服务模式存在效率低、能耗高、协同弱、服务慢等结构性矛盾，亟需通过数字化手段重塑产业生态。6月17日，工信部、教育部、人社部等6部门联合印发《纺织工业数字化转型实施方案》（下文简称“《实施方案》”），聚焦4大方面提出具体工作任务，推动产业的数字化、网络化和智能化，为纺织产业数字化转型绘制了清晰的“数智蓝图”。

《实施方案》明确了两个阶段的发展目标：到2027年，数字化转型基础支撑能力进一步提升，新模式新业态持续涌现，有力推动产业高质量发展。规模以上纺织企业关键业务环节全面数字化比例超过70%，打造150个以上数字化转型典型场景、60个以上数字化转型标杆企业、30个数字化转型典型集群/园区，培育推广200个以上示范作用强、易复制推广的数字化转型典型解决方案。到2030年，新一代信息技术赋能纺织工业数字化改造取得显著成效，进一步推动企业生产方式、经营模式、组织形式变革和创新，实现纺织工业全价值链跃升。

新一代信息技术赋能

在研发关键核心新技术方面，通过“揭榜挂帅”等方式，攻关一批基于大数据、云计算等新一代信息技术的纺织数字化、智能化关键技术。在释放数据要素价值方面，构建纺织行业数据管理体系，分类梳理行业数据，编制数据要素清单，形成行业基础数据库。在加快工业互联网部署方面，鼓励建设服务于中小企业的工业互联网平台，为数据汇聚、建模分析、知识复用、应用创新提供载体支撑。

AI正在重塑千行万业，纺织行业也在积极推进深化人工智能赋能应用。提出引导企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节加大人工智能应用，加速纺织专用算法与智能装备的研发，开发符合纺织行业特点和需求的人工智能技术和产品。加大计算机视觉技术在织造环节的应用，提升疵点检测、判断和分类的准确率。促进人工智能技术与纺织行业知识融合，实现用户需求图案的快速创造和颜色的精准识别，提高创意设计和快速打样能力。通过人工智能技术分析工作流程数据，挖掘潜在规律，协助企业优化生产工序，提升效率。

人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术是推动纺织工业数字化转型的核心力量。通过这些技术的应用，纺织企业能够实现生产流程的智能化、自动化，提高生产效率和产品质量。同时，新一代信息技术还能助力企业精准把握市场需求，优化供应链管理，降低运营成本。更重要的是，这些技术应用能够催生纺织工业的新模式新业态，为行业带来全新的发展机遇。

新模式新业态创新

中国纺织工业联合会会长孙瑞哲认为，通过智能制造满足“小批量、多品种、个性化、定制化”需求，已成为纺织行业重要趋势。培育壮大多样化消费新业态新模式，推动纺织工业从单一制造向“制造+服务”转型，满足多样化市场需求，拓展行业增长空间，为消费升级注入新活力。

通过发展大规模个性化定制来满足多样化市场需求，支持企业借助工业互联网平台，应用人机交互、虚拟交互等方式获取客户的个性化需求，推广协同设计、云设计等方式，实现量身定做。构建服装服饰产品图案、民族特色专属纹样、素材、版型等数据库。通过提升柔性化生产能力来应对快节奏市场变化，推动生产线柔性升级改造，发展大数据驱动的智能制造新模式，支持细分领域龙头企业打造共享车间/工厂，探索“平台+共享”制造模式。通过拓展服务化延伸模式来推动制造业向服务业转型。从单纯出售产品转向“产品+服务”，支持企业构建用户画像和需求预测模型，形成基于数字决策的市场需求快速响应模式。开发3D数字化虚拟展演平台，丰富产品体验方式和宣传渠道。通过强化全过程数字化管理来实现供应链高效协同。构建全流程数字化生态系统，实现各环节全流程数字化、智能化管理。支持建设数字供应链管理体系，实现供应链上下游信息共享和协同作业。

产业高质量发展

为了应对全球产业链重构与绿色低碳竞争加剧，提升行业核心竞争力和全球影响力，推动纺织工业从传统制造向高附加值、可持续、开放协同的高质量发展方向迈进是必然选择。

通过工艺流程的数字化改造，提高高性能纤维生产与应用水平，推动智能可穿戴产品发展，推动材料与产品高端化跃升。通过提升企业数字化集成应用水平，推进智能产线/车间/工厂建设；实施纺织服装智能制造进园区，引导龙头企业开发生产制造智能化应用，实现生产方式向智能化制造转变，进而加快纺织制造全流程的智能化升级。通过提升清洁能源占比与资源循环水平，减少能耗与碳排放，加强数字化能碳管控，实现产品碳足迹全生命周期管理，加速纺织全产业链的绿色化转型。通过构建纺织行业大模型，推动“数据+模型”深度分析和业务资源协同。引导中小企业数字化“微改造”，加强“数字育种”技术的交流对接。增进与服务行业的数据交换，加强数据资产管理，建立数字化转型培训和人才培养机制，实现纺织行业与多领域的融合化发展。

数字化转型典型应用场景

通过场景化技术融合，聚焦纺织工业流程复杂、工艺参数多、人工依赖度高、供应链协同难度大等特点，系统梳理研发设计、计划调度、车间物流、质量管控、供应链管理等重要环节，纺织工业数字化转型典型应用场景主要包含工艺设计、印染车间智能排产、物料精准配送、服装个性设计等六大关键场景，形成了“一场景一策略”的差异化解决方案体系。典型应用场景案例为纺织行业企业数字化转型实践提供了参考和借鉴价值。

工艺设计聚焦构建知识库、智能配色系统，实现染化料自动配送与工艺参数动态优化。印染车间智能排产通过系统联动，结合动态排程算法提升小批量订单响应能力。物料精准配送依托智能吊挂传输和自动导向车AGV协同，打通裁剪、缝制、制衣、仓储全流程，实现“不落地生产”。服装个性设计借助AI趋势预测与3D虚拟试衣加速个性化设计迭代。产品质量追溯通过构建质量大模型、应用机器视觉与知识图谱等实现坯布瑕疵智能分级与质量追溯。供应链协同管理基于云端平台贯通上下游数据，实现订单、库存、物流实时共享与智能调度。

我国纺织行业已具备坚实的数字化转型基础。中国纺织信息中心党委书记阎岩介绍，我国纺织机械自主化率超75%，高端装备关键基础件国产化率超50%，纺织行业数字化设备联网率约为50%，纺织行业重点工业企业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率分别达63.7%、82.3%，化纤、棉纺等领域龙头企业智能工厂达到世界领先水平。2024年，纺织企业入列5G工厂名录数量达30家，嘉麟杰、波司登、海澜之家等6家企业更是荣登首批卓越级智能工厂榜单，彰显了纺织行业在数字化领域的强劲实力与创新活力。

人工智能、数字孪生、机器人等新一代信息技术的应用正推动纺织行业加速数字化、智能化转型升级。作为新质生产力的核心内容，数字化转型重塑底层逻辑、改变价值范式，已成为纺织产业高质量发展的“必答题”。

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