数字化转型助力纺织企业高质量发展研究*

王俊，方烨

（福州外语外贸学院，福建 福州 350202）

0 引言

党的二十大报告提出高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，并对贯彻新发展理念、构建新发展格局、推动高质量发展作出战略部署[1]。新时代下，数字经济呈现蓬勃发展的态势，为扎实推进高质量发展提供了重要的战略机遇[2]。2023年政府工作报告针对促进数字中国建设，推动数字经济和实体经济深度融合作出重要部署，提出加快传统产业数字化转型，着力提升高端化、智能化、绿色化水平[3]。数字经济蓬勃发展，企业数字化转型已成为大势所趋。

高跃考察了数字化转型对企业高质量发展的影响效应，研究结论表明，数字化转型有助于提升企业发展质量[4]。数字化转型是企业利用数字技术重塑价值创造方式的过程，即通过信息、计算、沟通和连接技术，重构业务流程、组织结构和商业模式，以适应高度变化的数字环境，保持产品和服务的竞争优势[5]。在当前的商业环境中，数字化转型已经成为企业保持竞争力和实现可持续发展的关键因素之一。

对于纺织企业来说，数字化转型尤为重要。纺织产业作为传统制造业的代表之一，长期以来面临着低附加值、环境污染和劳动力成本上升等问题，数字化转型可以为纺织企业提升生产效率、促进产品创新、优化供应链管理、拓展市场与精准营销，促进纺织企业实现高质量发展。

1 数字化转型在纺织企业高质量发展中的关键作用

1.1 效率提升与生产优化

1.1.1 智能制造与自动化流程

数字化转型推动了智能制造的实现。采用工业物联网技术，纺织企业可以实现设备之间的互联互通，并与其他系统和平台进行数据交换，这使企业能够实现生产流程的自动化控制、优化调度和资源管理。通过智能制造，企业可以实现更高水平的效率和质量控制，减少人为干预和错误。数字化转型还为纺织企业引入自动化设备和机器人技术提供了机会。自动化设备可以执行重复性任务，减少人力投入，并提高生产速度和一致性。机器人技术可被用于处理和操作纺织材料、协同生产流程或执行其他繁重和精细的任务。通过自动化设备和机器人技术，企业可以实现生产的自动化，提高生产效率和质量。

1.1.2 数据分析与预测

数字化转型为纺织企业提供了丰富的数据来源和强大的分析工具，帮助企业进行数据分析与预测。

第一，数字化转型使得纺织企业能够从各种来源收集到大量的数据，包括生产数据、供应链数据、市场趋势数据等。这些数据可以通过传感器、设备连接、物联网等技术实时采集并整合到一个统一的数据平台中。数据的完整性和准确性对于后续的分析和预测至关重要。

第二，数字化转型赋予了纺织企业强大的数据分析能力。企业可以使用各种数据分析工具和技术，如统计分析、机器学习、人工智能等对收集到的数据进行深入挖掘和分析。这些工具和技术可以帮助企业发现数据背后的模式、规律和趋势，并提供有价值的见解和洞察。

第三，基于数据分析的结果，纺织企业可以建立预测模型和算法，用于预测市场需求、产品销售量、供应链状况等。这些模型和算法可以利用历史数据和相关因素进行训练，并根据当前的情况和变化进行实时预测。通过预测，企业可以更好地制定生产计划、优化库存管理以及做出合理的决策。

第四，数字化转型使得纺织企业能够实时监控生产过程中的各项指标和变量，并及时获得反馈。这种实时监控和反馈可以帮助企业发现异常情况、预测潜在问题，并及时采取相应的措施。例如，通过传感器监测设备状态和工艺参数，企业可以提前预知可能的故障并进行维修，避免停机时间和生产损失。

此外，数字化转型还为纺织企业提供了数据可视化和报告的能力。通过数据可视化工具和仪表板，企业可以将分析结果以图表、图形或其他形式直观地展示出来，使得数据更易于理解和解释。同时，通过生成定期报告，企业可以持续跟踪和评估数据分析和预测的效果，并做出相应的调整和改进。

1.2 创新能力提升与产品升级

1.2.1 设计创新与定制化生产

数字化转型使得纺织企业可以使用先进的数字化设计工具和软件。这些工具包括计算机辅助设计（CAD）软件、三维建模工具、虚拟样衣展示等，可以帮助企业更高效地进行产品设计和创新。通过数字化设计工具，企业可以实现快速原型制作、灵活设计修改和实时可视化展示，从而加快设计迭代周期，降低设计成本，并提高产品质量和创新性。数字化转型还为纺织企业提供了虚拟仿真和样衣试穿的能力。通过虚拟仿真技术，企业可以在实际生产之前对产品进行虚拟测试和优化。例如，通过将产品模型与人体模型结合，可以模拟样衣的试穿效果并进行调整。这种虚拟试穿可以帮助企业减少实物样品的制作和试验成本，同时加快产品开发的速度。

数字化转型推动了纺织企业与客户之间的更紧密互动。通过数字化平台和工具，企业可以与客户进行直接沟通和交流，了解客户的需求和喜好。这使得企业能够提供个性化的定制化产品和服务。企业可以利用客户反馈和数据分析，不断改进产品设计和生产流程，满足客户的特殊需求，并实现定制化生产。数字化转型为纺织企业提供了大量的数据来源，包括市场趋势、客户偏好、销售数据等。通过对这些数据的分析和挖掘，企业可以获得有关设计创新和定制化生产的洞察和趋势。这些数据驱动的洞察可以帮助企业发现市场机会、推出新产品和服务，并为客户提供个性化的定制体验。

1.2.2 供应链极致管理

现有技术在假轴车辆判别方面存在一定的不足，假轴车辆的通行记录中没有明显标明该车辆肯定是假轴车辆，因此缺少验证集数据，很难对试验结果进行直接验证。为验证试验方法的合理性，采用间接方法对试验结果进行验证：以1127轴型的第2个轴组数据为分析对象，结合离群点数据，从某省高速公路历史通行记录中获取不同车牌货车的通行记录数据，选择相关字段进行汇总(见表2)。根据总重数据分布情况，选择20 000 kg作为载重状态(轻载/重载)的分界参考点。根据各轴型规定的限重情况，1型轴限重8 t，2型轴限重10 t，7型轴限重22 t，可计算出车辆在真实轴型下的总重和超重情况。

数字化转型为纺织企业实现供应链极致管理提供了丰富的机会和优势。

第一，数字化转型使得纺织企业能够实时获取和监控供应链中各个环节的数据。通过数据采集与整合，企业可以将供应链中的关键数据以可视化的形式展示出来，包括库存水平、供应商绩效、生产进度等。这样，企业可以更准确地把握供应链的状态和变化，并及时作出决策和调整。数字化转型推动了供应链中各个环节的自动化协同与集成。

第二，通过数字化平台和工具，企业可以实现供应链各个参与方之间的信息共享和即时通信。例如，企业可以通过供应商管理系统与供应商进行紧密合作、协同计划和订单管理，确保供应链的高效运转和顺畅交付。

第三，数字化转型为纺织企业提供了强大的数据分析和预测能力。企业可以利用数据分析工具和技术，对供应链中的数据进行深入挖掘和分析。通过历史数据和相关因素的模型训练，企业可以预测供应链中的需求波动、库存水平和交付时间等关键指标。这样，企业可以更好地制定供应计划、优化库存管理，并减少供应链风险。

第四，数字化转型使得纺织企业能够实现智能仓储和物流管理。通过物联网技术、传感器和自动化设备，企业可以实时监控仓库存货、运输状态以及交付进度等信息。这种实时监控和反馈可以帮助企业提高库存管理效率、降低物流成本，并确保及时交付和顾客满意度。

第五，数字化转型还为纺织企业提供了预测和优化调整供应链的能力。通过数据分析和预测模型，企业可以预测供应链中可能出现的问题和瓶颈并及时采取相应的调整措施。例如，通过预测市场需求变化，企业可以提前调整生产计划和订单管理，以避免过剩或缺货的情况。

1.3 市场拓展与精准营销

1.3.1 市场数据收集与分析

1.3.2 数字营销

数字化转型赋予了纺织企业强大的数字营销工具和渠道。企业可以利用搜索引擎优化、社交媒体营销、电子商务平台等方式，将产品和品牌推广给更广泛的目标客户群体。通过精准的定位和个性化的内容传播，企业可以提高市场曝光度、增加品牌知名度，并吸引潜在客户的关注和购买意愿。通过数据分析和预测模型，企业可以评估不同营销策略的效果，并根据实时数据进行相应的调整和优化。这种数据驱动的决策让企业能够更准确地了解市场反馈、改进营销活动，并提高投资回报率。此外，通过数字化转型，纺织企业可以实现个性化营销和客户互动。企业可以基于客户的历史购买记录、偏好和行为数据，向客户提供个性化的产品推荐、优惠和服务。同时，通过使用智能客服系统、社交媒体互动等方式，企业可以与客户建立更紧密的关系，加强客户黏性和忠诚度。

2 数字化转型在纺织企业实施中的关键问题与建议

2.1 人才培养与组织变革

数字化转型需要有一支具备数字技术和管理能力的团队来推动和支持。开展内部培训计划，提高员工的数字技术和数据分析能力，鼓励知识分享和跨团队合作，促进员工之间的学习和交流。招聘具有数字化转型经验和专业知识的人才，可以从外部引进专业团队或顾问来提供指导和支持。激励员工主动参与创新研究和实践，在企业内部树立鼓励尝试和失败的文化氛围，以推动数字化转型的创新发展。

数字化转型涉及组织结构和员工行为方式的变革，让企业更具适应变化和创新的能力。确保公司高层对数字化转型的支持和领导，明确转型的目标和愿景，领导层应提供资源和激励，鼓励员工参与转型，并展示出积极的变革态度。开展充分的内部沟通，让员工理解为什么需要进行数字化转型以及转型的好处，邀请员工参与决策过程和项目实施，增加员工的参与感和归属感。重新评估企业的组织结构，打破传统的层级管理模式，建立更加灵活和适应变化的扁平化组织结构，促进信息流通和跨部门合作。建立监测和评估机制，以了解组织变革的进展和效果，根据反馈结果进行调整和优化，持续改进组织变革的过程。

2.2 技术选择与投资决策

在选择技术方案之前，企业需要充分了解自身的业务需求和目标，评估当前的业务痛点和挑战，并确定数字化转型能够解决的问题，这将有助于明确所需的功能和特性，并为技术选择提供指导。

进行市场调研，了解不同的数字化解决方案和技术提供商，评估各种技术方案的优缺点、适用性和可扩展性，考虑现有系统基础设施的兼容性和集成性，以确保新技术可以顺利与现有系统协同工作。与技术合作伙伴或咨询机构合作，获取专业意见和建议，他们可以帮助企业评估技术方案，提供具体的实施方案，并支持实施过程中的培训和支持。在做出技术投资决策之前，需要评估方案的成本效益和投资回报，考虑技术实施的总体费用、维护支出和预期的收益，进行ROI（投资回报率）分析，评估数字化转型对企业的长期增长和竞争优势的影响。

2.3 数据安全与隐私保护

对企业的数据进行分类，区分其敏感性和重要性，并进行风险评估，确定哪些数据需要额外的保护和控制。只允许授权人员访问特定的数据，使用身份验证、访问权限管理和审计跟踪等技术手段来确保数据的安全性。对敏感数据进行加密，以防止未经授权的访问，使用强大的加密算法来保护数据的机密性。建立定期的数据备份和灾备计划，以确保数据的可用性和完整性，测试和验证数据恢复过程，以确保备份数据的可靠性。遵守适用的法律法规和行业标准，例如GDPR、CCPA等，制定数据隐私政策和相关流程，明确员工和供应商对数据隐私的责任和义务。加强员工的数据安全和隐私意识培养，教育员工有关数据保护的最佳实践和政策，通过定期培训和沟通活动提高员工对数据安全重要性的认识。审查并确保第三方供应商符合数据安全和隐私保护要求，签订合同明确数据保护责任，并进行定期的审核和评估。建立漏洞管理流程，及时修补系统和应用程序中的安全漏洞，使用网络入侵检测系统、日志分析等技术手段来监测和检测潜在的安全威胁。定期进行安全审计和合规性检查，评估数据安全和隐私保护措施的有效性，及时纠正发现的问题，并持续改进安全控制措施。

3 结论

纺织企业数字化转型将使其在效率、质量、定制化和可持续发展等方面实现巨大的突破。纺织企业数字化转型在未来将面临广阔的发展机遇，它将推动企业向智能制造、物联网和数据驱动决策方向迈进，为纺织企业创造更多增长和发展的可能性。