数字经济驱动下长三角纺织服装产业数字化提升路径研究

缪顾贤，徐和平，冯定忠

（1.绍兴职业技术学院电子商务专业，浙江绍兴 312000；2.浙江现代纺织工业研究院，浙江绍兴 312030；3.浙江工业大学，浙江杭州 310014）

2016 年工信部发布《智能制造发展规划（2016—2020年）》，提出我国传统制造业重点领域在“十三五”期间基本实现数字化制造普及、智能化制造示范引领。2019年9月《长三角数字人才与制造业数字化转型研究报告》正式发布，该研究报告指出，当前我国已经步入由人工智能驱动的数字化转型新阶段，为制造业的深度数字化转型带来了重大机遇。随着长三角区域协同创新进程不断加深，数字经济已经成为长三角更高质量一体化和驱动制造业发展的新引擎。作为万亿产值之一的产业，纺织服装产业是长三角地区的传统优势产业，也是高新技术战略型新兴产业，正面临着高素质人才缺乏、技术装备落后、自主创新能力不足、企业信息化程度不高等问题。在新一轮数字经济革命中，纺织服装产业应以消费者为中心、数字化技术为驱动的全新产业生态进行重组优化。

1 数字化技术在纺织服装智能制造中的作用

智能制造是由软件控制数据流转来解决制造中的复杂问题，所以数字化是基础。数字化制造技术可以帮助纺织服装企业用结构化、虚拟化、可视化的方式进行创新设计、产品研发、生产工艺规划、质量验证和生产及供应链管理。数字化制造技术可以将人脑中的纺织服装工艺知识抽取出来并存储到工业云的知识库中，实现工艺的规范化和标准化。基于新一代智能制造的人-信息-物理系统（HCPS），可以建立客户、产品、工艺、车间、设备、流程等数字化模型。借助网络化和数字化辅助产品设计软件，能够完成产品的设计实验。借助AI 人工智能、云服务技术、网络协同制造技术、大数据技术等对客户信息、订单信息、生产过程工艺信息进行数据采集分析，可以帮助企业进行智能决策与质量控制，并通过网络协同供应链节点进而使企业快速生产出新产品，实现产品全生命周期的透明化管理。

2 长三角纺织服装产业数字化建设现状与问题

长三角地区是目前拥有18个中国纺织工业协会命名的服装特色城镇，产业规模和聚集程度处于国内领先地位。长三角在纺织服装制造流程中体现着产业链协同，上海聚集着大量的纺织服装设计人才，拥有较强的产品开发创新能力；而浙江、江苏作为纺织服装的主要生产地，拥有纺织服装生产的技术优势。2018年纺织服装行业首批智能制造示范企业中，江苏省入围9家，浙江省入围3家。目前，江苏省已建成省级示范智能车间52 家，江苏国望高科纤维有限公司、江苏大生集团有限公司入选国家智能制造项目企业，“红豆-纺织服装工业互联网平台”被工信部列为2018年工业互联网平台集成创新项目。纺织印染是浙江省第二大支柱产业，浙江省产能占到全国产能的50%以上，拥有全球最大的轻纺产品集散中心，由绍兴市政府、中国轻纺城集团公司纺织产业大数据中心和阿里云合力推进印染产业数字化，建起了全国首个“印染大脑”。目前，长三角纺织服装企业设备信息化、数字化、智能化改造投入较大，智能装备联网、过程监控管理透明化，纺纱和化纤原料生产车间无人化，逐渐形成数字化、智能化印染工厂，服装柔性化生产与个性化定制得到快速发展，电商平台大数据赋能产业链升级，实现对消费者需求的快速响应。

但也存在一定的问题：（1）系统集成与数据标准化问题。各应用系统之间的数据没有进行集成，形成数据孤岛和重复录入；外部资源不能完全对接企业的内部系统，包括产业链上下游企业。需要将这些资源进行外部整合，实现信息与数据共享。数据标准、数据源不统一。（2）产业链缺乏有效协同和集成创新。缺乏纺织面料到服装成品整个生命周期的全监控，保证产品全生命周期的可追溯管理；缺乏产品品质管理与供应链过程透明化、计划与达成可视化；业务流程没有统一，不同业务流程之间的衔接存在比较多的问题。（3）企业领导缺乏数字化思维，目标设定模糊不清。多数企业特别是中小企业不知道如何进行数字化转型，不能敏锐地感受外部环境的变化，不能及时从上到下推动企业进行数字化变革，往往导致错失市场机会。（4）数字化人才的缺乏成为企业数字化转型的瓶颈。企业内部人员的知识结构不合理，很多技术人才缺乏云计算、大数据、人工智能等知识的储备和应用经验，不能很好地将数字化技术与纺织服装业务进行有效融合。

3 长三角纺织服装产业数字化提升路径

3.1 搭建纺织服装产业工业互联网平台

加快纺织服装工业互联网平台建设，推动企业网络化、数字化、智能化转型。只有培育纺织服装行业级、企业级工业互联网平台，才能实施底层网络化、智能化改造，打造全透明数字车间、互联互通工厂，形成网络化协同设计、智能化生产管理、个性化定制和服务化延伸等应用。[1]工业互联网平台通过数据采集、分析和学习，形成智能决策与控制应用。纺织服装产业数字化不仅实现了基于产业链的网络化协同制造，还使数字化技术贯穿于产品全生命周期，逐步打造柔性、个性化智能制造平台。以新一代智能制造的人-信息-物理系统平台为核心打造纺织服装产业链协同智能制造平台体系，形成生态链、横向、纵向、价值链的4大集成。有效整合与打通纺织服装上下游供应链节点企业，构建以产业链核心企业为主导的互联网平台应用体系，实现整个供应链资源的优化配置与协同共享。同时推进云服务在企业研发设计、生产、企业运营管理、销售流通等领域的应用。产业链协同智能制造平台体系如图1所示。

图1 产业链协同智能制造平台体系

在纺织服装工业互联网结合物联网、软件技术全面互联智能制造设备的基础上，通过智能设备间泛在物联网链接最终将人机连接[2-3]。HCPS平台通过对机器的控制实现人与机器之间的交互，除了具有收集、分析、决策和控制的功能外，还具备自我学习认知的功能，能促进知识库不断积累与完善，从而使人机交互系统形成完整的工作闭环。4 大集成、生态链集成通过工业云服务平台实现了制造企业、工业设计服务商、信息方案集成服务商、设备原料供应商、物流服务商、金融服务、行业专家等优质资源的集成。把各层次智能设备、智能车间与业务场景纵向集成，通过数据传感器把信息传递到HCPS 平台中，实现不同业务场景的智能决策与控制应用。横向集成包括企业内部部门与外部企业间的集成，进而组织完成产品智能制造的全部任务。企业间的横向集成旨在提高上下游企业网络协同制造水平，实现产业链上下游的信息共享。企业内部的横向集成旨在通过软件系统实现不同部门之间的业务协同。价值链集成旨在进行产品全生命周期的价值管理，包括产品设计、生产制造、产品储运、市场销售、采购、组织管理、技术开发等增值活动。

3.2 促进数字化技术在纺织服装智能制造全过程的应用

新一代纺织服装智能制造体系需要实现数字化技术在产品制造全过程中的应用，提升产品全生命周期中的智能化、数字化水平，有力地促进纺织服装行业在产品设计、组织管理、生产制造、市场营销、服务等各个环节的数字化建设。数字化技术来源于研发设计，包括CAD、CPDM、CAPP、CAM、3D 等仿真设计工具的应用，还来源于业务流程管理，包括ERP、MES、SCM、WMS、CRM 等企业生产管理工具的使用。纺织服装产品生命周期较短，影响商品交期的主要环节是前期设计沟通和后期生产制造。要协调管理整个供应链使其快速反应，首先要实行信息流管理和产业链透明化，将人体数据、设计数据、生产数据、销售数据、成本数据、物流数据等信息以数字化方式流转，实现纺织服装时尚的生产消费全方位数字化融合与全过程应用，如图2所示。

图2 数字化技术在纺织服装智能制造全过程的应用

（1）数字化设计。通过数据采集分析、3D仿真技术、产业链协同实现设计可视化和个性化定制目标。通过收集市场消费数据进行大数据分析，预测消费市场需求变化。借助服装3D可视化软件及模拟技术快速建模，提高设计精准性和实用性。通过集成3D 人体扫描、定制CAD 系统、工艺及生产系统等手段解决个性化定制。借助CAD/CPDM/CAPP/CAM 等网络化和数字化辅助产品设计软件，采集人体数据、产品设计、生产工艺等信息建立数字化产品模型，实现产品设计与工艺的虚拟仿真。通过绿色设计帮助企业从产品全生命周期源头进行产品设计和规划，解决纺织品废弃材料回收再利用问题。通过纺织工业云平台，共享线上云服务：设计软件、人体模型、测量感知、服装款式、材料、面料花型、设计师等数据库资源。

（2）数字化管理。运用价值流分析对产品研发设计、生产组织、销售、服务等业务流程进行价值梳理与重新定义，同时进行经营指标、作业流程的标准化，利用监控技术与物联网技术加强信息管理。借助ERP/APS/MES 等生产制造信息化系统采集关于企业在生产经营活动中的各资源要素（机器设备、人员、物料、环境、测量、方法）信息和供应链各组成要素（供应商、采购、生产、仓库、物流、销售等）信息，形成企业数据库，然后再通过统筹系统及时进行识别、记录、分析、运算，可实时掌握并监控企业各方面的运行状况。将数据及时、有效、准确、透明地呈现给企业管理者，让企业管理者有了判断和决策的依据。

（3）数字化制造。数字化制造的基础是数字化车间/工厂，通过数字化流水线实现工艺、生产、质量、设备、能耗等智能管理和优化。以纺织服装产品生命周期数据作为基础，借助APS/MES/QMS 等智能生产系统对整个生产制造过程进行计划排产、评估和优化操作。通过生产现场的专用设备（PDA 智能手机、LED生产看板、条码采集器、PLC、传感器等）对纺织面料从上线到服装成品入库的生产制造过程进行实时数据监控和反馈。同时，控制包括人员、仓库物料、设施设备、工艺、品质、流程指令在内的所有生产资料，实现纺织服装制造过程中的生产调度、智能监控、质量控制、效能优化等。智能仓配应用智能化设备与软件（如RFID、条形码、WMS 等）进行库存数据采集，库位精确管理，精益配送，实现整个物流的智能化。

（4）数字化营销。在信息泛滥、媒介碎片、渠道多元的数字生态下，用户流量红利已消失殆尽，获新客、增流量变得难上加难，品牌该如何布局数字媒体，借力电商、新零售驱动业务增长？通过电商平台大数据采集分析用户需求，引导用户全程参与产品研发设计，更好地实现客户价值主张、体验度与个性化要求。将市场线上与线下打通，基于大数据实现4P 精准化营销，包括产品、渠道、价格、促销。通过客户数据分析，数字化渠道运营，4P 精准化营销、社群管理，借助SCRM 进行有效的社会关系管理，提升客户的体验度与满意度。

（5）数字化服务。随着纺织服装材质、工艺、技术的不断革新，掌握核心技术优势的企业存在价值溢出效应，纺织服装产业价值链的增值潜力开始向输出服务方向转移。因此，促进纺织服装业与互联网加速融合，利用“互联网+”云服务平台使服务产业链不断集聚壮大，发展供应链管理服务，可以为客户量身定制个性化解决方案，为中小纺织服装企业提供互联网+智能设计+柔性制造+数字营销的集成服务。加快纺织服装业向服务化转型，有利于促进企业由单纯的产品生产销售转而向中小企业提供系统解决方案及全生命周期管理方案。

3.3 推进纺织服装产学研在数字化领域的推广应用

在纺织服装产业数字化领域加快推进全方位、多形式、宽领域的产学研深度合作模式，推进数字化纺织服装设计技术、数字化纺织服装检测技术、数字化纺织服装制造技术、数字化纺织服装管理技术、数字化纺织服装营销技术的研究与推广应用[4]。浙江省全力推进与国内外大学名校开展产学研合作，推进以民营企业为主导的企业研究院和产业创新研究院建设，引进中科院浙江数字内容研究院、中纺院江南分院等高校研究院15家。积极推进企业与高校院所联合开展科技研发项目，2006年由浙江理工大学、浙江大学等院校与企业合作建立了浙江省现代纺织工业研究院；2019年由绍兴市政府、阿里巴巴、浙江工业大学合作建立了浙江工业互联网研究院。依托浙江高校与行业企业的优势资源，围绕人才培养，培育一批既精通行业业务技能，又熟悉信息技术的“数字工匠”；同时加快新技术研发，如开展人脸识别、图像识别、VR等在纺织设计和制造中的基础研究和推广[5]，通过工业互联网+先进制造的纺织工业云，建立纺织研发计算机辅助设计平台。江苏省充分发挥纺织服装产业的制造优势、企业优势，以产学研上下游协同创新模式建成了4家国家技术创新示范企业、9家国家级企业技术中心、138家省级企业技术中心。企业可通过两条路径建设数字化团队，一是引入外部专业顾问协助建立数字化团队，二是外聘高级数字化人才成立数字化小组实施转型突破。

3.4 建立纺织服装产业数字化转型评价指标体系

纺织服装企业数字化转型如何进行量化评价？企业要实现数字化转型，第一层是智能决策，实现决策模式创新；第二层是智能研发与管理，实现运营模式创新；第三层是智能生产，实现生产模式创新；第四层是智能产品与服务，实现产品服务创新；第五层是数据挖掘与分析，实现盈利模式创新。可以从整体数字化转型、领导力转型、全方位体验转型、信息与数据转型、运营模式转型、工作资源转型等方面展开评价。整体数字化转型可分为产品服务创新率、客户价值主张、数据的资本化、流程服务有效性、劳动力供给等。领导力转型可分为数字化意识、生态链建设、产品服务创新率、风险承担能力等。全方位体验转型可分为客户价值主张、客户净推荐值、客户体验度、个性化满足等。信息与数据转型分为数据采集、数据集成、数据分析、数据资本化等。运营模式转型可分为数字化资产比重、IT技术应用、业务流程应用、流程服务有效性等。工作资源转型分为劳动力供给、员工净推荐值、员工技术素养、创新激励机制等。纺织服装产业数字化转型评价指标如图3 所示，通过这些评价指标让企业找到差距和努力方向。

图3 纺织服装产业数字化转型评价指标

4 结束语

纺织服装产业作为长三角地区的传统支柱产业，在新一轮数字经济革命中面临着许多新的问题与挑战，数字化技术可以驱动纺织服装产业生态进行新的重组优化，最终实现数字化与智能化转型。搭建纺织服装产业工业互联网平台，促进数字化技术在纺织服装智能制造全过程的应用；推进纺织服装产学研深度合作，有利于数字人才的培养与数字化技术的推广应用；建立纺织服装产业数字化转型评价指标体系，让企业找到评判依据与自身差距。对于纺织服装企业数字化转型来说，企业需基于数字化业务场景应用进行流程再造，以关注客户价值主张和满意度为目标，对企业现有的业务流程按照数字化与信息化要求进行再设计。企业组织架构需调整为数据驱动的扁平化、协同化组织，形成信息高效流转、快速响应、创新激发的组织新架构。纺织服装产业数字化技术的应用研究有利于促进纺织服装企业的数字化转型升级，并为长三角纺织服装产业发展战略和政策的制定提供理论与实践参考。