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直面挑战与发展,为行业赋能,2021中国纺织行业两化融合大会召开

2021年6月25日    CNTMA

为深化新一代信息技术与制造业融合发展,进一步推进纺织行业两化深度融合,促进纺织行业转型升级与高质量发展,全面提升企业核心竞争能力,6月25日,“2021中国纺织行业两化融合大会暨纺织行业工业互联网平台赋能深度行(青岛站)”在山东青岛举行。

   大会现场,来自中国纺织工业联合会的领导有:中国纺织工业联合会党委书记兼秘书长高勇、原副会长许坤元、副会长夏令敏、原副会长杨纪朝、副秘书长兼外事办主任袁红萍;来自工业和信息化部的领导有:工业和信息化部原副部长杨学山、消费品工业司一级巡视员曹学军;来自青岛市的领导有:青岛市人民政府副市长耿涛、青岛市工业和信息化局副局长冯伟;来自地方协会的领导:山东省纺织服装行业协会执行会长刘建国、江苏省纺织工业协会会长韩平、河南省纺织行业协会常务会长袁建龙、安徽省纺织行业协会执行会长叶梁;来自海尔的负责人有:海尔智家副总裁李洋、卡奥斯纺织服装行业总经理王晓凤;以及来自其他纺织产业集群的领导、嘉宾和媒体记者共400余人。

      中国纺织工业联合会信息化部副主任殷强主持上午的大会。

高屋建瓴,

直面“挑战与发展”

    青岛市副市长耿涛在致辞中指出,我国纺织服装行业迎来了新挑战、新机遇,在两化融合思想指引下的新一代信息技术与制造业深度融合,为纺织服装产业带来的小单快反、个性化定制等新模式,成为消费升级下的潮流和趋势。纺织行业是青岛的传统优势产业,想要全面实现高质量发展,必须围绕供给侧结构性改革,借助两化融合,积极加快工业互联网转型升级,尽快补齐发展短板。

青岛当下正在举全市之力打造世界工业互联网之都,要激励依托纺织行业的产业基础,突出工业互联网的引领互动作用,支持中小企业上云,用平台打造一批传统产业的AI深度应用场景,推动企业开展机器换人、数字化车间、智能化工厂建设,加快实施全产业链工业互联网的改造,实现产业转型升级;通过科技研发创新驱动,推动传统产业向内涵式发展转变,通过品牌营销能力的提升,让更高水平的“青岛制造”走向全国、走向世界。

    工信部消费品工业司一级巡视员曹学军在致辞中表示,推进信息化与工业化深度融合,以信息化培育发展精度能力是构筑新阶段国家竞争新优势的战略选择,是制造强国、网络强国建设的重要推动力,是制造业转型升级、高质量发展的必由之路。纺织行业是最早开展两化融合探索的行业之一,以两化深度融合为切入点培育行业发展新功能,近30项技术标准列入工信部相关应用专项,多家企业列入工业互联网平台试点示范,棉纺、印染、化纤等数字化车间生产线得到推广,个性化定制、柔性化生产模式广泛开展。但纺织全行业两化融合仍处于初级阶段,工业互联网平台资源集聚与服务的深度和广度还需要进一步的提升,平台赋能行业发展尚在探索。

当前,两化深度融合正在向着集成创新、深化应用、引领变革发展。纺织行业要顺应新一轮科技革命和产业变革大势,立足新发展阶段,紧跟高质量发展要求,以质量效益为中心,深化互联网、大数据、人工智能在行业的创新应用,培育发展新动能、打造发展新生态、加快纺织行业的数字化转型。她建议,应重点关注和推动产业数字化基础建设,企业数字化转型,完善工业互联网平台建设和加强创新应用推广等方面,促进信息技术与纺织行业向更广范围、更深程度、更高水平融合发展,提升纺织行业的质量和综合竞争力。

   中国纺织工业联合会党委书记兼秘书长高勇在致辞中提出,在刚刚过去的“十三五”时期,纺织工业基本完成了建设纺织强国的目标;同时在应对去年爆发的新冠疫情时也做出了重要的贡献,中国提供了全世界70%以卫生防护用品。在建设纺织强国过程中,两化融合发挥了巨大的作用。“十三五”时期,行业两化融合水平实现15.9%的跃升。中国工程院曾对我国26个制造业与全球制造业强国进行比对分析,结果表明中国纺织业在处于世界先进水平的五个行业中名列第一,已形成全球最为完备的产业体系,生产制造能力与国际贸易规模长期居于世界首位,智能化、绿色环保、科技创新等方面早已世界领先。

进入“十四五”,纺织工业进入了建设纺织强国的新征程,要实现高质量发展,需推动加快纺织工业智能化建设。前不久发布的《纺织行业“十四五”发展纲要》,明确了“十四五”时期行业在整个国民经济中的定位,即:国民经济与社会发展的支柱产业、解决民生与美化生活的基础产业、国际合作与融合发展的优势产业;提出了2035年行业的远景目标,即2035年我国基本实现社会主义现代化国家时,我国纺织工业要成为世界纺织科技的主要驱动者、全球时尚的重要引领者、可持续发展的有力推进者。

他强调,“十四五”期间,除需要加快推广信息化智能化水平,还要提升广大中小企业尤其是产业集群中的中小微企业的两化融合水平,为全行业下一步提升自动化打下良好的基础。在这个新的历史时期,共同推进行业深度调整和数字化转型,为推动行业的高质量发展,做出应有的贡献。

两化深度融合,

加快纺织业高质量发展

   中国纺织工业联合会副会长夏令敏在《加快两化融合发展,推进纺织行业数字化转型》的主题报告中,首先回顾了2020纺织行业的贡献与成绩。他表示,在错综复杂的国内外环境中,纺织行业创造国际化新优势产业的地位进一步巩固,综合竞争力进一步增强。“十三五”期间,纺织行业持续推进两化深度融合,鼓励发展以新一代信息技术为核心的技术、应用与管理模式创新,取得了长足的进步,为行业发展提供了重要的技术支撑。

首先行业两化融合发展水平显著提升,数字化基础进一步夯实;其次工业电子商务应用加速普及,网络化水平快速提升;第三,智能生产线、智能车间建设进程加快,智能化发展取得进展;第四,积极推进制造强国和网络强国建设,工业互联网蓬勃发展。面向纺织服装全行业提供数字化转型公共服务的行业级的工业互联网平台也正在建设当中;第五,互联网与纺织工业加速融合,新模式、新业态不断涌现;第六,企业上云用云步伐加快,大中小型企业协同发展生态正在形成。

他同时指出,纺织行业同其他制造业一样,在两化融合发展过程中仍然存在着数字化、网络化关键基础能力仍显不足;专业人才短缺、资金投入不足;工业互联网与行业融合尚浅,关键技术研究相对不足;企业对数字化转型的认识不足等问题。

他也强调,“十四五”时期,纺织行业必须抓住新一轮的产业变革机遇,加强统筹规划,突出创新驱动,大力推进以互联网、大数据、人工智能等为代表的新一代信息技术与纺织工业深度融合,推动行业向数据驱动、平台支撑、智能主导方向发展。为确保发展目标的实现和重点任务的实施,纺织行业必须积极作为,为两化深度融合发展营造良好环境;推动交流合作与人才培养;努力改善中小企业融资环境;完善行业公共服务与知识产权保护,加快纺织行业数字化、网络化、智能化进程,不断推进产业高质量发展,铸就纺织行业新的辉煌。


   工业和信息化部原副部长杨学山在《两化融合三化并举,加快纺织业高质量发展》报告中指出,“两化融合”是抓制造业发展的根本。“十四五”期间,行业实现高质量发展要有新思路,要用系统的观点去分析解决问题,而要实现纺织工业高质量发展目标,就离不开两化融合与“机械化”、“自动化”、“智能化”三化并举。他指出,在手工制造到智能制造的转变过程中,从技术方面来看,是信息技术和工业技术融合的过程;从工艺角度来看,是机械化到自动化再到智能化的过程。

杨学山表示,推进两化融合、三化并举,需要解决市场、利润、就业、供应链安全、创新、绿色等问题,进一步提升企业、行业的核心竞争力。从行业看,推进两化融合、三化并举或数字化转型、智能制造、工业互联网等概念与方法应着力解决纺织工业面临的关键问题、着力实现“十四五”和2035年发展目标;从企业看,要正确理解使能器与使能对象之间的关系。

他强调,推进“两化融合、三化并举”工作,要以制造业内在规律为基础,利用数字红利,但也要注意其自身发展特点和规律。比如,必须用信息网络,但要注意梅特卡夫定律一般不适用;必须用好算法和算力,但摩尔定律一般不适用,经常会出现多代技术同堂的情况;生产物质产品,物质或能源构件是必要条件,但边际成本一般不可能趋近于零。鉴于这些特点,纺织工业在推进两化融合工作时,要增加更为重要的评价标准。要从行业角度、市场需求等多维度考虑,如果没有达到行业发展目标,企业核心竞争力和可持续发展能力的指标没有达到,那就要对项目推行进行一票否决,不能盲目跟风。

促进工业互联网发展

加强试点示范项目

 

   为了加快纺织行业工业互联网的创新发展,促使工业互联网平台建设,进一步和纺织企业的应用场景相结合,本次大会上进行了“纺织行业工业互联网平台赋能深度行”活动的启动仪式,旨在深入企业实地走访,解决企业数字化、网络化、智能化建设中遇到的实际问题。

     中国纺织工业联合会副秘书长袁红萍宣读“纺织行业工业互联网平台示范项目”名单

 

    工业数据分类分级是工信部的重点工作,去年工信部确定了包括纺织行业在内的八个重点行业,开展工业数据分类分级试行工作。根据工信部文件的要求,9家应用试点企业通过工业数据分类分级工作,为企业数字化转型和数据治理奠定了坚实基础,借助本次大会之机,工业和信息化部技术发展司与中国纺织工业联合会联合向这9家企业授予“工业数据分类分级应用试点企业”称号。

 

      为了加速推进全国省级纺织服装大数据中心的建设,中国纺织服装大数据中心(江苏中心)和中国纺织服装大数据中心(河南中心)同期在会上揭牌。中国纺织服装大数据中心是由中国纺织工业联合会主办,中国纺织工业联合会信息化部负责组织实施,中纺网络信息技术有限责任公司作为主要承建单位的全国纺织行业数据汇聚、共享、应用平台。其以数据中心为平台,以数据工坊为商业模式,以纺织产业集群为土壤,以大数据服务和产业提升为重点,为行业、政府、产业集群和企业提供服务。

   为使大数据中心获得更好的发展,不断完善平台服务体系,为大数据中心的发展不断注入新的活力,会上,中纺网络信息技术有限责任公司与海尔集团下属公司云织工业互联网有限公司进行了战略合作伙伴签约仪式。

   “纺织服装行业数字化转型解决方案应用推广公共服务平台”是中国纺织工业联合会承担的工信部创新发展工程项目,平台对纺织企业数字化水平进行科学全面的评估,并通过资源整合的方式为纺织企业提供具有针对性的解决方案,帮助企业解决数字化转型过程中的难题。


中国纺织工业联合会信息化部主任翟燕驹对平台进行了介绍。工信部与中国纺联的领导和联合体单位共同进行了平台的启用仪式。


立足市场,

发挥工业互联网价值

   5G是“新基建”的核心引领技术,是全新的基础设施。工业互联网是智能制造发展的基础,也是工业智能化的重要支撑,是最大价值的网络。对于5G在工业互联网中的应用,北京邮电大学教授孙松林指出,5G不仅仅面向人,更多的是面向物、面向机器、面向软件应用。5G将利用高速率进一步加深移动互联网应用,同时利用海量接入和高可靠低时延加深物联网/工业互联网的产业认知,进而带动产业升级。“在充满挑战的时代加速数字化转型,需要重新思考业务模型,而不是简单地向现有模型中增加技术。”孙松林讲道。

   卡奥斯纺织服装行业副总经理、云织工业互联网有限公司副总经理王子君在大会现场介绍了海织云厂、店、家全场景工业互联网平台的探索实践路途。区别于传统的工业互联网平台,海织云打破了服装行业传统的单向货物流转模式,以用户体验为中心,通过全场景、全节点的大规模定制解决方案,重塑纺织服装行业价值链和生态链,实现厂、店、家的多方共赢,构建共创共赢的生态体系。

技术交流,

推进两化深度融合


在万物互联、万物智联的趋势中,企业自身的战略、业务和组织需被重新审视。纺织行业正处于全面建设纺织强国的战略机遇期和实现更高质量发展的重要窗口期,各大企业纷纷朝着数字经济时代集成创新的生态体系努力进阶。本次大会,多家业内企业带来了他们的经验与大家分享。

    中国纺织行业工业互联网联盟副秘书长王正光主持了下午的技术交流环节。

   北京航天智造科技发展有限公司总经理纪丰伟做关于《发挥工业互联网价值,提升纺织产业链韧性》的经验交流。他表示:要释放工业互联网的价值,需要横向构建网络化协同生产方式,也就是要解决高效对接、可信环境以及交易安全三个关键问题。他以2020年初新冠疫情突然爆发时期医用防护物资由缺乏到供应全世界为例,从多角度展示了“网络化协同”解决方案应用的效果。

    舒普智能技术股份有限公司副总经理毛分忠做《服装产业数字化转型》报告。SUPREME是特种工业缝纫机研发与制造的高新技术企业,以领先的伺服电机驱动控制,一体化微电控系统,传感检测技术、声、光、电、视觉识别、WIFI等智能化创新技术为主导,及时将高科技转变为可满足客户实际需求的定制化产品,改变时尚行业的传统生产模式。其“智”造服务范围包括智能化工厂、人机配合线体,行业特种机,“无”人化线体,“云智造”平台等。

   上海致景信息科技有限公司高级产品总监刘运春就《科技纺织,美好未来-携手共建纺织产业数字化生态》进行了分享交流。致景科技是一家国内领先的纺织产业互联网企业,致力于打通纺织服装行业的信息流、物流和资金流,帮助行业实现协同化、柔性化、智能化的升级。其服务板块包括:云版房、百布、全布、致景金条,智慧仓,覆盖了信息流、资金流和物流系统。

   中国纺联信息化部两化融合推进处副处长刘斌分享了《信息化建设赋能纺织企业数智化转型》经验。他表示,企业信息化建设主要经历信息数字化、生产流程数字化、业务数字化、管理智能化四个发展阶段。他通过多个案例的分享,介绍了企业主要从销售、采购、生产三个方面来实现整体的智能化管理提升。

   海尔衣联网研究院执行总监刘权锋做题为《加速“碳中和”打造纺织服装行业绿色产业链》的分享。纺织工业是地球上排放温室气体量最大的工业之一,中国每年消耗的纺织纤维达3500万吨,每年产生的废旧纺织品可达2600万吨,回收利用率不足15%,每使用1kg废旧纺织物,就可降低3.6kg二氧化碳排放量,节约水6000L,减少使用0.3kg化肥和0.2kg农药。海尔衣联网积极参与碳中和国际标准合作,将打造全球引领的纺织服装碳中和产业园区,促进产业升级。

    恒申集团化纤板块信息部总监肖卫民做《工业互联网+智能制造助力恒申高质量发展》演讲,通过多个案例强调了恒申“数智化”建设是以ERP(企业资源计划)整合企业内外部资源,推动管理数字化发展;以ESP(智能制造)推动机器智能建设,为企业高效生产赋能;以ESS(智慧行销)推动数字化营销发展,链接纺织上下游客户需求。

 


会后,与会代表参观了海尔工业智能研究院,实地了解了数字化、信息化如何改变人民的生活。

 


 

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