Oerlikon Barmag： 數字化挑戰

目前，工業4.0已在全球許多公司嶄露頭角，并將持續存在。紡織行業也已進入數字化時代。微工廠僅用數小時即可生產定制服裝，這是基于網絡體系和數據分析進行成本優化與自我控制的生產形式。與此同時，也出現了減緩數字化進程方面的挑戰，如數據保護和數據安全。

1 革命還是進化？

令普華永道咨詢公司(PwC)的分析師們感到驚訝的是：2016年名為“工業4.0：建立數字企業”的研究項目表明，全球許多公司已經開始采用數字化技術。來自26個國家9種行業的2 000多家參與公司，已在2015年(調查年份)提升其數字化程度，并計劃在2020年到來前的5年內，使數字化程度平均增加33%～72%。為實現這一目標，這些企業計劃投資約5%的營業額，相當于每年投資9 070億美元。他們預計，作為回報，將可節省3.6%的成本且年銷售額平均增長2.9%。

2 巨大的數字化投資

數字化技術投資趨勢不僅存在于工業化國家，在新興經濟體和發展中國家也很常見。PwC研究發現，不同國家或地區的數字化投資目的不同。在德國、斯堪的納維亞半島和日本，主要是為了擴大運營效率和提高產品質量。美國企業主要是為開發新的數字商業模式并擴展數字化產品和服務范圍。中國則希望將勞動密集型生產轉變為自動化和數字化生產而獲益。

研究預測，企業面臨的挑戰首先在于對員工進行數字化培訓或招募專業員工，以及建立適當的內部組織和“數字文化”。這對使用數據分析來改進和優化規劃是必要的，也有利于充分發揮工業4.0的潛力。

3 紡織工業4.0的現狀

數字化在紡織行業內掀起一場革命。目前，客戶已經可以在線配置和訂購定制產品，并且交貨時間非常短。這種制造形式越來越有利于制造商盈利。未來生產和物流過程將普遍實現自動化和自我控制。然而，一些紡織品專家更愿意將這場革命視為演變，目前仍缺乏合格的人力、互惠的網絡和跨學科合作來實現這些愿景。當數字化覆蓋整個價值鏈時，并非所有工業4.0的信息連接都已到位，例如，可能在中國的縫紉工廠已到位，而埃塞俄比亞或匈牙利的工廠未到位。因此，紡織工業首先需要各具體部門有針對性的解決方案。

越來越多的先驅者證實了紡織工業4.0的可行性。阿迪達斯公司能在銷售點對客戶進行踏步分析后進行設計，在幾乎全自動化的工廠采用3D打印制造部分產品。經過培訓的人員可以在幾個小時內而不是幾個月完成這個過程。在德國紡織和纖維研究所(DITF)的贊助指導下，微工廠證實了可在半天內使用3D模擬模式制造毛衣和T恤，這對于任何大小批量的定制都可盈利。此案例體現了工業4.0解決方案所需知識和技術的融會貫通。3D打印模式更靈活、更以客戶為中心，遠不同于傳統的大規模生產。德國亞琛工業大學正在采用類似的模式，其紡織技術研究所的數字能力中心展示了如何在網絡化紡織工藝鏈和輔助系統等的基礎上成功實現數字化轉型。

圖1 Oerlikon Barmag的變形機采用數字聯網確保優質紗線順利生產

4 紡織工廠全網絡化進程

從消費者手里的產品開始追溯生產過程，最終到紡織機械制造商，他們也聚焦數字化，并且正在積極推動整個行業發展。應用于大規模生產的紡織機械制造商也關注數字化，未來的情景可能是紡織品生產、供應鏈、發貨都在全網絡化工業4.0工廠中自動控制。產品生產過程由嵌入式傳感器控制并監控，生產狀態或訂單狀態全程可被查閱，原材料自動重新排序，磨損維護被計劃為生產過程的一部分，誤差過程被識別、緩解或顯示。這可以降低成本，更靈活地轉換生產線，并且有助于減少停機時間和浪費。為此，機器制造部門必須提供相應的智能和網絡生產系統，能應用有線或無線連接進行通訊。這并非易事，因為這需要所有相關體系之間相互連接，且大量數據被實時整理、疏導和評估。

在德國歐瑞康巴馬格公司(隸屬瑞士歐瑞康集團人造纖維部)的工廠運營中心的過程監控下，紡織工廠全網絡化進程的第一步已實施。例如，可實現關鍵生產數據的整理且便于獲取。在2018年于中國上海舉辦的中國國際紡織機械展覽會(ITMA)暨亞洲展覽會上，歐瑞康巴馬格公司展示了基于機器數據設計開發的未來前景，如識別錯誤或偏差、提供診斷及支持和幫助使用人工智能。歐瑞康已推出微軟混合現實眼鏡(Microsoft HoloLens)的輔助系統，支持預測維修，并可通過旋轉系統實現360°虛擬巡視。

5 數字化需提升員工素質

數字化前景表明未來消費者能夠在更大程度上共同決定紡織產品制造。新的業務和生產模式正在出現，這也將使較小批量的產品獲得盈利。這將再次使高工資國家成為具有吸引力的制造場所。專家們并不認為智能化、自動化工廠能夠完全免除對人力的需求。人們將在新創造的職業背景下承擔其他任務。在數字化背景下，合格員工及其工作態度(積極或消極)將決定紡織行業如何迅速開啟其數字化未來。此外，數據保護和數據安全顯現出不少問題，可能會使工業4.0的革新進程減速。最終，許多事情能否成功還取決于紡織企業自身能力及其抓住數字化契機為自己和員工做好準備的能力。