大数据在纱线实验室的应用

徐 东

(陕西长岭纺织机电科技有限公司，陕西 宝鸡 721013)

•科学管理

大数据在纱线实验室的应用

徐 东

(陕西长岭纺织机电科技有限公司，陕西 宝鸡 721013)

为提高纺纱成品质量，针对人工统计、分析数据产生的人为误差造成产品质量不稳定等弊端，介绍大数据引入实验室分析的优点；以纱线实验室为突破口，从大数据的应用背景、应用环境、大数据模型的建立和数据应用几个方面，挖掘纱线质量检测仪器的最大功效，并实现大数据在整个纱线生产中的应用。指出：在实验室应用大数据分析，可以使纺纱工艺参数调整的效果在数据信息库中得到量化；大数据平台在纺织企业的应用，可以长期有效地对影响质量的各环节、要素进行掌握，避免因沟通原因造成生产质量波动，保证生产正常稳定地进行。

大数据；检测仪器；纱线实验室；数据采集；质量控制

0 引言

纺织行业是工信部正式列入智能制造重大工程计划的重要行业之一，是工业4.0革命的重要组成部分。工业4.0主要体现在设备的智能化、网络化和集成化，实现实体世界与虚拟网络融合互联。而大数据技术，则是采用新处理模式从各种类型的数据中，快速获取有价值的信息，从而实现深度理解、洞察发现与精准决策，逐步成熟的大数据应用已经成为工业4.0的标配技术之一。

1 纺织行业现状

我国纺织行业在新一轮工业革命中面临着机械设备复杂多样、产品利润稀薄、产品质量有待提高等显著问题[1]。现阶段，规模以上纺织企业基本步入工业2.0，即劳动密集型的流水线工业生产模式；而相对较少的、具备先进管理理念的纺织企业则走在通往或跨过工业3.0的道路上，因此纺织工业急需一个切实有效的变革突破点。纱线作为纺织行业的基础物料，其质量是纺织成品质量的基础。目前国内大中型纺织厂都有纱线实验室，但仅仅配备完善的专项检测仪器不足以系统全面地解决问题，应该挖掘质量检测仪器的最大功效，建立大数据纱线实验室则是一个非常有效的技术手段。

2 应用环境的建立

随着网络技术的发展应用，信息自动化已成为衡量纺织企业现代化管理水平的重要指标[2]。其意义在于通过一系列的通信技术，快速全面地收集、整理、加工、存储和使用信息，使内部人员高效地协同工作，改变以往复杂、低效的手工方式，以数据为可行性依据，为科学管理和决策服务，从而达到提高生产效率、降低生产成本的目的。如图1所示，利用网络技术通过硬件和软件的配合，实现纱线实验室大数据的平台搭建。基于同样原理还能将其作为纺织企业大数据平台建设的一个样本进行推广。

硬件方面，纱线实验室大数据平台可以包含单纱强力测试仪、毛羽仪、纱疵分级仪、条干均匀度测试仪等。这些纺织检测仪器基本都采用主流的计算机控制硬件，可以很方便地使用其标准以太网口，企业只需要添加路由器、数据服务器等网路设备，以无线或有线的方式通过路由装置交换数据，以数据服务器为中心，以实验室检测仪器为底层数据源，以办公PC为信息输出窗口，完成纱线实验室大数据平台硬件的搭建。其中，数据服务器管理控制计算机资源共享及信息传输；实验室检测仪器与办公室PC位于数据服务器两端，所有的内部信息统一经过数据服务器进行管理流通。

软件方面，目前较为规范的纺织企业均建立了自身的质量报表和汇总台账，这是开展大数据平台应用最有利的基础。现在只需要通过搭建好的网络平台，将人工数据填写改由计算机采集，无需重建工作流程，无需担心人为造成的产品质量不稳定等问题。将数据分析交由计算机快速处理，将大幅提高管理效率。在信息化迅速发展的今天，已经有相当多的相关管理软件可以迅速实现大量数据的统计和分析，包括很多检测仪器的供应商也都开发有对应的软件系统；纺织企业还可以提出更符合企业自身生产状况的需求，再经由检测仪器的供应商来实现，既便捷又实用。软件的应用是需要逐步开发和完善的，但数据的收集工作是长期的，若现在就开始这项工作，企业可随时应用收集的数据。

除以上两个方面，如果要将纱线实验室的检测仪器及其数据应用发挥到极致，还应考虑进行质量全覆盖，即尽可能的将测试样本进行产品全覆盖，按车间或工艺流程，甚至具体到每台纺纱机器进行抽样检测。

3 大数据模型的建立

纱线实验室涉及纱线质量的各个要素，如纱线强度、条干水平、毛羽分布、疵点分级等。这些测试结果之前大多采用的处理方式是：数据经过不同测试仪器的打印，汇总到相应人员手中，再由人工进行相应的分析、对比[3]，指导前端配棉以及后续织造工序的进行——在这个过程中难免出现人工误差等问题。而在大数据平台环境下，服务器自动从各测试仪器提取数据，按照既定规则结合纺织企业的实际生产状态建立数据模型。

长岭纺织机电科技有限公司纱线实验室仪器的数据模型，可依据车间、仪器、用户需求等来建立、完善并显示指标；数据模型内部的分析标准，如门限值、阈值等可随时进行调整。

4 数据的应用

建立数据模型后，首先需要关注的问题就是，在这样的环境中需要收集哪些数据信息并加以利用。

4.1 管理应用

管理层面可以将此平台应用到人员和测试仪器的运转效率考核中。首先，计算每台测试仪器每天的理论运转时间，即实验室人员规定的上班时间或者仪器通电时间；然后，采集仪器每次测试开始时间和结束时间，计算每台测试仪器的实际使用效率。一方面可以考核实验室人员的工作强度，判断是否需要增加人员；另一方面可以反映仪器的工作负荷，判断是否需要增加仪器，相信大数据模式下的纱线实验室在管理决策中将会发挥重大作用。

4.2 纱线数据分析

纺纱是一个多工序、多流程、流水式作业过程，每个环节的问题都将在最终的产品质量中得到反映[4]。一般而言，纺织厂的质量波动多数与设备的维护和管理不到位有关。作为拥有先进检测仪器的实验室，应当且有能力发现并预警这些故障，从而及时掌握每个工序环节的运转情况，形成良性循环。如纱线条干检测时绘制的波谱图形，可通过计算机分析是否存在机械波以及导致其产生的传动齿轮位置。再如，无论工艺改进[5]或是配棉方案的优化，甚至纺织专件的应用，通过一段时间对检测数据收集，完全能在计算机中绘制出质量趋势图，从而判断改进方案的效果。表1是纱线强力、条干等检测指标在纱线实验室大数据平台下的数据收集，用户可以此为依据订制分析。

表1 单纱强力仪、条干仪测试数据

测试日期纱线品种/tex平均强力/cN强力CV/%平均伸长/%CV/%毛羽指数H细节粗节棉结个·km⁃101⁃09CJ11．7(50S)筒纱TS2557．55．111．813．392265701⁃0914．6(40S)筒纱2518．84．711．993．370225101⁃1014．6(40S)管纱TS2617．14．511．894．080112701⁃10CJ9．7(60S)管纱2319．55．012．293．420255001⁃10CJ9．7(60S)管纱2369．35．111．582．670143301⁃11CJ9．7(60S)管纱2319．85．211．964．220122901⁃11CJ9．7(60S)管纱2378．15．312．004．020123401⁃11CJ9．7(60S)管纱2369．15．513．143．092556001⁃11CJ9．7(60S)管纱2298．64．811．652．63282801⁃1214．6(40S)管纱TS2607．94．611．812．381184401⁃12CJ14．6(40S)管纱2398．04．412．673．8052720301⁃13CJ9．7(60S)管纱23110．05．012．603．881288901⁃13CJ9．7(60S)管纱2348．24．812．473．850227801⁃14CJ9．7(60S)管纱2348．54．912．313．8602389

4.3 质量控制

在以往的工作流程中，工艺员需要熟知检测仪器基本情况，并经常观察各类数据指标的变化，再配以数理统计手段进行质量波动分析，寻找可能存在的质量隐患。而基于大数据的平台，计算机能够根据限定的报警阀值(如表2所示)，实时发现质量问题，第一时间提醒相关人员进行处理，避免问题扩大或持续。

质量监控是一项长期的系统工程，随着纺纱品种增加和生产数据不断积累，加之客户需求的日趋个性化，纺织企业必然需要多样的质量分析格式。如果继续以人工方法进行，势必会逐渐触及瓶颈——应用大数据技术，一切将迎刃而解。只需长期自动收集数据信息，任何统计分析方法均可以在软件中定制实现。一定规模的纺纱企业，都有生产流水线，计算机通过长期的实验室数据收集，不但可以分析每个车间的质量变化趋势，还可以对比不同车间的指标数据，检查同种配棉方案在不同生产线中的表现，从而反映不同车间生产设备或者工艺管理的差异，以便及时进行调整。

5 结语

纺纱企业的竞争力与其产品质量密切相关，要不断提高或稳定成纱质量，其工艺参数应当根据原

表2 某车间细纱质量台账

项目条干CV/%CVb/%细节粗节棉结(+140%)棉结(+200%)个·km⁃1单强CV/%断裂伸长率E/%强度/(cN·tex⁃1)单强/cN最小强力/cN回潮率/%标准≤15．0≤2．5≤55≤60≤550≤110≤10．5≥120≥961014．741．59576242310811．64．024．6120．595．05．81114．711．2280543709811．04．925．8126．393．15．61214．531．8767513891099．44．324．5120．294．95．91314．832．97576040510210．64．324．3119．398．25．81414．950．99957639710810．44．023．1113．085．36．01514．921．94737334510412．34．824．2118．482．66．01614．841．79606141410312．34．824．2118．482．66．31714．981．70847333710511．04．324．0117．592．86．3…月平均14．811．76726438510511．14．424．3119．290．66．0 注：斜体数字屏幕显示为红色，是计算机限定的报警阀值。

料、品种和外部条件的变化随时进行调整。引入大数据应用，使调整的依据在实验室数据信息库中得到量化；可以长期、有效地对影响质量的各个环节、要素进行系统地掌握，避免各部门、岗位因沟通原因造成生产质量波动，保证连续生产正常稳定。

纺纱质量管理是系统工作，抓住其中的关键环节，建立长效的数据收集和分析机制，并进一步拓展，使之成为纺织工业变革的突破口，将大数据的概念逐步、有序地推广到纺织工业的各个环节，逐步实现信息共享，最终产品质量一定会得到明显提高。

[1] 姚穆.中国棉纺织产业面临的机遇与挑战[J].棉纺织技术，2011，39(2):35-37.

[2] 黄斌.棉纺织企业信息化应用整体架构探讨[J].棉纺织技术，2012，40(10):1-4.

[3] 郭鹏辉，冯晓峰.单纱强力仪测试速度对纱线强力指标的影响[J].纺织器材，2011，38(5):51-53.

[4] 姚穆，周锦芳，黄淑珍，等.纺织材料学[M].北京：中国纺织出版社，1990：293-320.

[5] 王婵娟,曹小华,卜杰.采用高效工艺生产细号纱[J].纺织器材，2013，40(3):33-34.

The Application of Mega Data in Yarn Laboratory

XU Dong

(Shaanxi Changling Textile Electromechanical Technology Co.,Ltd.,Baoji 721013,China)

To improve the quality of the finished spun product,considering human error in data statistics and analysis resulting in instability of product quality,introduction is made to the advantages of mega data analysis in laboratory work.Sampling laboratory yarn as a breakthrough,the most potentials of the yarn quality testing instrument are found from the application background,environment,data model and data application and the application of mega data in the production of yarn is gained.It is pointed out that the application of mega data analysis in the laboratory makes the adjustment of spinning process parameters in quantitative mode in the database. Application of the data platform in textile industry controls processes and factors effectively in the long run,which are closely invovled with yarn quality,consequently avoiding quality fluctuation due to poor conmmunication and ensuring normal and stable production.

mega data;testing instrument;yarn laboratory;data collection;quality control

2016-05-25

徐 东(1981—)，男，四川乐山人，工程师，主要从事信息化技术在纺织企业的开发与应用研究。

TS101.91+2

C

1001-9634(2016)06-0058-04