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纺织企业“数智化+柔性生产”模式下的生产效率与质量管理研究

2025-07-02 79 上传者：管理员

摘要：文章提出一套适用于纺织企业“数智化+柔性生产”模式的效率提升评价指标体系，用以全面评价企业生产管理中的效率提升效果，借助构建包含周期、质量、成本、柔性、信息化、安全与环保等七个维度的综合评价体系，本文探讨了各项指标对生产效率的作用以及其在实际生产中的应用意义。

关键词：
效率提升
数智化
柔性生产
生产效率
质量管理
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伴随全球市场竞争愈发激烈以及消费者需求渐趋多样,纺织企业面临着生产效率跟质量管理的双重挑战,传统的生产模式已无法匹配日益复杂的市场环境和快速变化的消费者需求｡为应对这些挑战,大批企业开始投身“数智化+柔性生产”模式,以信息化技术的应用和生产柔性的扩充来达成,实现生产过程的高效管理与灵活应对｡

1、柔性生产与数智化融合的核心特征

1.1小批量快更迭生产

在纺织行业内,市场需求既多样又个性,这就需要生产模式不断适应改变,传统批量生产模式已无法契合这种快速变化的市场环境,柔性生产采用“小批量､快更迭”的途径,能高效响应市场的各类需求,保证迅速完成交付,避免了大批量生产当中可能出现的库存积压以及资源浪费｡这种生产模式的核心要点是“工人小组化”和模块化生产线的安排[1],采用将生产线分割为小的作业单元的方式,且把工人组织成一个个小组,可在较短时间内完成工作任务的更替,减少了换型操作中的停机时长｡在家纺产品(如四件套)的生产中,柔性生产模式能够满足消费者对个性化设计和材质的需求｡通过模块化设计和智能调度系统,企业可以快速调整生产线,实现小批量､定制化生产,减少库存积压并提高交付效率｡依靠数智化的支撑,小批量快更迭的生产模式实现了进一步优化｡数智化技术通过对生产数据的实时收集与分析,让生产线能够依据市场需求及时作出调整;依靠智能调度系统,企业能按照订单的紧急程度､生产进度合理安排资源,确保以最短时间完成产品的生产与交付｡

1.2全产业链数据贯通

要实现柔性生产与数智化融合,全产业链数据贯通是重要保障,在传统纺织产品的生产阶段,各环节的信息大多存在断开或滞后情形,造成生产进度难以迅速掌控,甚至造成生产计划与实际操作的不匹配,借助数据的贯通,生产的每一个环节均能实时进行信息共享,由此提高了供应链协同效率与透明度｡在柔性生产框架下,企业通过物联网技术､传感器与数据采集系统,将原材料采购､生产､仓储､物流等环节的数据实时传输并集中管理[2],这种信息流的全面贯通,既帮助企业减少了因信息滞后导致的资源浪费,也使生产过程的调度变得更加精准｡

1.3智能制造技术渗透

柔性生产和数智化融合里,智能制造技术起到关键的推动作用,经由引入工业机器人､自动导引车(AGV)､数控设备等智能化技术,生产线的柔性以及自动化水平得到了极大提升,智能设备的大范围普及应用,还降低了对人工操作的依赖,而且提升了生产精度以及效率,推动生产模式往更智能化的方向前行｡处于这一过程之际,工业机器人起到了关键作用,经由灵活的编程与自动化控制,机器人可迅速适应不同产品的生产要求,以此提高了生产线的生产效率与产品质量水平,自动导引车(AGV)作为物流系统里的一部分,可高效地开展物料运输相关事务,减少了人工搬运过程中的时间和成本支出,推动整体生产效率上升｡通过应用数字孪生技术,生产过程得到进一步优化｡数字孪生技术借助虚拟模型再现生产环境,准许企业在虚拟空间进行工艺验证与优化,从而规避了传统生产方式中的试产环节｡企业可通过模拟不同生产方案,精准预测各生产步骤的成效,进而减少生产流程中的试错行为与资源浪费｡

2、能源与材料优化

2.1染缸动态调度

处于纺织生产的阶段中,染色工艺能源消耗一般在生产成本中占了较大比例,为实现染缸的高效使用,采用智能化调度系统进行染缸的动态调度,以实时监控染缸工作状态为途径,结合生产需求产生的变动,系统可动态调整染缸开停的时间､染色顺序还有染色温度等参数,可避免资源出现不必要的损耗｡若某染缸的使用频率呈现较低状态时,系统会自动去改变生产计划,让染缸的使用效率最大化,染缸的动态调度是重要的节能之策,表1展示了不同染缸的调度策略及其节能效果｡

表1染缸动态调度系统

2.2工艺反演设计

工艺反演设计通过逆向推导最优生产工艺,尤其在材料和工艺选择方面,能够有效控制成本｡以精毛纺纱线生产为例,基于神经网络的反向预测模型可根据最终产品的质量要求,反向推导出最适合的生产参数｡通过对不同工艺参数间关系建模,企业能够精准调整纺纱速度､捻度等各项工艺条件,从而优化生产过程中的材料使用和工艺效果｡这种方法不仅有助于企业精确控制生产成本,还能在确保产品质量的同时,减少不必要的资源浪费｡

3、效率优化的技术路径

3.1智能调度系统

多目标优化算法(如改进遗传退火算法)｡在纺织生产中,订单需求､生产能力､交货期等因素相互制约,传统的单一目标调中的多重需求｡多目标优化算法,尤其是改进的遗传退火算法,通过结合遗传算法的全局搜索能力与退火算法的局部精细调整,能够有效平衡生产过程中的多个目标｡这种方法不仅提高了计算效率,还在约束条件下找到最优解,从而在短时间内生成一个综合考虑交货期､资源利用率和生产成本的调度方案｡通过优化算法的持续演化,企业能够实时调整生产计划,确保生产资源得到最合理的配置,最大限度地提高生产效率和整体效益｡在家纺产品(如四件套)的生产中,智能调度系统可以优化裁剪､缝制和印染等工序的资源配置,确保各工序高效衔接,提高整体生产效率｡为了应对现代纺织生产中的多重目标,采用改进遗传退火算法来优化生产调度｡

基于工业互联网的APS系统｡处于多品种小批量的生产环境里,由于订单频繁变动和资源配置紧张,生产调度变得极为复杂,高级计划排程系统(APS)凭借工业互联网架构的支撑作用,可有效整合诸多生产资源,准确采集实时需求数据,该系统能依据市场变化动态调整订单优先级,还可实现对生产计划的优化,实现不同工序和资源的协同运作,基于工业互联网搭建的APS系统可打破信息孤立的局面,实现供应链上下游､内部各生产环节的数据共享,于是能大幅提高生产计划响应的速度及精准度｡

3.2质量预测与追溯

数据融合模型(分块线性回归+卡尔曼滤波)｡处于纺织生产的流程里,质量控制往往面临着大量多维度数据造成的挑战,关键在于怎样从这些数据里精准预测并优化质量,数据聚合模型,尤其是分块线性回归和卡尔曼滤波相结合,为质量预测提供了有效的应对方案,分块线性回归可识别生产过程里变量间的线性关系,而卡尔曼滤波借助预测与状态估计机制,校正误差并抑制系统杂音,进一步增进预测的精准程度,该模型可对纤维强度､色差､织物密度等关键质量指标开展实时预测,经过提前辨认潜在的质量难题,企业可在生产的初步阶段进行调整,进而减少不合格品的产生,降低返工成本｡RFID与区块链技术结合的追溯体系｡在纺织品的生产阶段,原材料及工艺的变动直接影响最终产品的质量｡为实现产品质量可追溯,采用RFID与区块链技术相结合的方式,可以搭建全程可追溯的质量管理体系｡在每个生产环节中,RFID技术可实现物品实时标识及数据采集;区块链技术借助去中心化的分布式账本,使信息具备不可篡改和公开透明的特性｡在家纺产品(如四件套)的生产中,通过数据融合模型和RFID-区块链技术,可实现生产全流程的质量追溯,确保产品符合标准,提高消费者信任度｡该体系可追踪从原材料采购到成品交付的全过程,保障每一批次的质量均可追溯至最初源头,同时实时掌握生产状态｡这不仅增添了消费者对产品质量的信任,也为企业提供了可靠的质量数据支持,让因质量问题产生的纠纷和成本得以降低｡

3.3供应链协同创新

云服务平台模式｡对中小型纺织企业而言,面对复杂的市场需求加上有限的资源现状,自行其是往往很难应对迅速变化的市场环境,经由构建基于云服务的协同平台,可实现生产环节资源的共同分享与优化调配,该平台凭借云端的中央订单处理系统,把来自各个不同企业的订单整合起来,消除了传统供应链中的信息隔阂,同行企业之间可实现生产能力共享,彼此优化资源互补;上下游企业可达成信息的彼此流通,从原材料采买至成品交付,整个供应链的运转更为高效｡在家纺产品(如四件套)的生产中,云服务平台可以实现原材料采购､印染､缝制等环节的高效协同,提高供应链响应速度并降低成本｡跨组织资源共享机制｡伴随市场需求走向多样化和定制化格局,单一企业独自承担所有生产任务的难度显著增加｡跨组织资源共享机制为纺织企业构建了互利共赢的合作模式｡在家纺产品(如四件套)的生产中,该机制可实现生产设备､技术和人力资源的共享,从而提高资源利用率并降低投资成本｡依托统一的资源共享平台,企业能在需求高峰时调用外部生产设施､技术以及人力资源,解决单一企业产能不足的问题,跨组织资源共享不仅限于生产设备和原材料的借用｡

4、结论

纺织企业“数智化+柔性生产”模式的关键是借助技术融合来重构生产逻辑,就成本而言,凭借数据驱动削减如库存､能耗､返工之类的冗余环节,让全流程达成精益化水平,在效率端借助智能算法及协同网络,提升资源利用率和市场响应速度,未来要进一步打破行业数据壁垒,搭建跨企业的协同平台,且要探索AIoT(人工智能物联网)在工艺自适应优化中的深度运用｡

参考文献:

[1]苗晓季.森马服饰轻资产运营模式及效果研究[D].青岛:青岛科技大学,2022.

[2]李文刚,谢凝.多品种､小批量生产模式优化的探讨与分析[J].科学技术创新,2019(33):194-195.

文章来源:徐建平.纺织企业“数智化+柔性生产”模式下的生产效率与质量管理研究[J].中国品牌与防伪,2025,(07):136-138.