纺织产业链是非常长的一条产业链，如果需要细致回答，需要画一个非常庞大的一张图。大体可以分成三段：纤维、纱线、面料、服装

　　纤维层面涉及涤、锦、***、丙、维、***等化学纤维生产。棉、毛、丝、麻等天然纤维生产产业链、粘胶、莫代尔、莱赛尔等再生纤维素纤维生产产业链

　　这当中任何一个种纤维都可以细分出一条产业链，如涤纶会涉及 石油化工——PX（二甲苯）——PTA、MEG——涤纶切片——涤纶长丝或短纤。

　　纱线有涡流纺、气流纺、紧赛等纺纱方式、

　　织造有、梭织、针织、无纺等织造手段

　　以上三种手段的结合会出现大的面料类：毛衫、牛仔、家纺、内衣、裤袜、童装、女装、男装等各大类面料

　　除此之外还涉及相关的设备制造、配套的仓储物流等相关产业，以上只是大类的的分析，具体还是要看提问者想了解什么

　　hello 大家好，我们是首席数智官，研究产业数字化已经10年。

　　在长期的工作中，我们一直试图寻找「新品牌是如何借助数字化技术实现快速崛起」的答案。

　　为此，我们走访了大量知名企业，与上千位技术专家、创业者、前辈同行等一线精英们交流学习，看他们是如何利用数字化技术来创造新的商业机会，打造新的爆款产品。

　　我们希望把这些技术影响商业创新的案例分享给你们。

　　关注我，每天给你讲一个商业案例。

　　今天我们要给你讲的是：传统纺织产业的数智化升级。

　　时至今日，各行各业都开始达成这样一个共识：数智化，已成为所有产业发展、保持市场竞争能力的基础支撑。

　　它并非仅局限在互联网或高科技含量领域，而是正在向所有产业和所有环节渗透。

　　纺织服装作为传统产业「衣食住行」之首，曾经，数智化并不被重视。

　　但随着快时尚产业的飞速发展，以及市场「小单快反」模式的普及，开始倒逼纺织产业迫切转型。

　　数智化能够给传统纺织产业带来什么改变？为何传统纺织产业实现数智化是个大难题？这些问题都值得深入探讨。

　　服装产业链从上游原材料的种植生产，到下游的服装零售，可大致分为面料生产、布匹流通、成衣制造、服装品牌运营及零售等四大环节。

　　从产业链环节来看，数智化在服装零售环节已较为普及，因为更贴近用户与消费者，越来越多的线上交易平台逐渐成为趋势；

　　而上游的纺织环节，产业链长且分散，整体包含了「棉（原材料采购）、纺（把棉花变成棉纱）、织（把线织成坯布）、染（把坯布染整成面料）、布（成品布的采购与交易）」等诸多具体的生产交易工序。

　　因为其链条离消费者较远，在过去的几十年里都没有太大变化，生产模式相对固定。

　　但这并不意味着纺织产业没有需求。

　　小单快反的趋势倒逼上游提高生产效率、周转效率。「活纱死坯烂布头」。一旦跟不上市场速度，等待工厂的就只有损失。

　　纺织产业数智化升级的大幕已然拉开。而纺织产业的数智化痛点也非常明显，无非有二：

　　其一，站在企业的视角看，蕞突出的问题就是对人力与经验的过度依赖。

　　直到今天，纺织业依然保持着过去「师带徒」的生产模式，流程中的很多环节都需要依靠经验完成。

　　在某些情况下，一个经验丰富的工人，能够给工厂节省几十甚至上百万的成本损失。

　　例如有的工厂，过去一直高度依赖人工对生产环节管理。当生产环节中出现细纱断头、空锭发现不及时等问题，如果没有及时处理，就会影响生产效率，造成订单延迟，由此产生损失。

　　「在劳动力成本供应充足时，这些并不是问题。但如今用工成本攀升、招工难等，都越发暴露着依赖人工的弊端。」致景科技副总裁管瑞峰直言。

　　其二，站在整个产业链的视角，「产能不匹配」的问题也随着市场的快速变化而越发凸显。

　　在此前没有推进数字化进程时，纺织产业的产能其实并不清晰。由于担心客户来源不够等问题，纺织行业的平均开机率不到60%，空余出来是为了能够等待其他外接订单的匹配。

　　而数智化之后，企业就能够对整个生产流程实现可视可控，实现订单生产的透明化。

　　且随着越来越多的工厂数智化，大家围绕工业互联网平台形成连接，得以让其产能和需求得以精准匹配，也将开机率大幅提升。

　　虽然数智化能够解决纺织产业的种种痛点，但过去这却是一条少有人走的路，大多数企业还处于观望状态。「不想转、不敢转、不会转」的现象普遍存在。

　　就像大量夫妻店存在于零售行业一样，国内的纺织行业基本也是由遍布各地的中小工厂组成，并且同质化竞争严重，利润低。所以过去很少有纺织工厂主动进行转型升级。

　　推进数智化升级相当于自我革命，难度确实很大，蕞核心的原因其实是企业主的思想。

　　「一些中小工厂主的想法还很传统，更希望我们给他直接带来订单，而不是节省成本。这种想法本质上还是过去粗放增长时代的思维。但如今时代已经改变。」管瑞峰直言。

　　但如今，已有不少纺织印染工厂先知先觉，开始探索数智化之路。

　　位于苏州的「鑫海盛天」印染厂，过去的印染配方制作就是全靠师傅个人经验，不仅费时费力还容易出错。

　　而在数智化改造后，大幅提高工厂生产效率。以前打样时间需要3-5天，现在急单打样只需24小时。

　　做出改变的不只是鑫海盛天。位于山东德州夏津县的棉纱加工厂「新时兴纺织」，也对工厂进行了数智化改造。

　　工厂可以对机台的状态、故障、停机、工艺参数进行实时监控，同时也能看到机器故障的具体明细，避免了无意义的机械重复工作，高效对设备进行维护，保证生产标准过程，工厂的异常停机时间降低了35%。

　　「现在，我们通过手机可以随时随地查看每天的停机报表，将每天的停机总时间，按照落纱、异常、机修、保全等原因分类统计，直观的分析耗时过长的环节，进而减少车间不规范的停机，提高机台的产量达标率。」新时兴纺织总经理时传恭说。

　　鑫海盛天与新时兴纺织，只是千千万万纺织厂、印染厂探索数智升级的缩影。但从他们数智化升级背后，都发现了一个共同的名字：飞梭智纺。

　　「飞梭智纺」是致景科技旗下，专门为纺纱织染厂提供的纺织工业互联网数字化系统。

　　飞梭智纺结合SaaS与AIoT技术，通过给纺纱厂、织布厂、染整厂中的相关设备安装传感器，企业就能够通过手机App、小程序、网页、PC等多种方式，在系统中实时管理工厂产能，及时发现设备问题，实现订单生产流程的可视可控。

　　在首席数智官看来，飞梭智纺有3个特性值得注意：

　　1.技术性——助推降本增效。从鑫海盛天等案例不难发现，基于飞梭智纺数智化改造的工厂，对比改造之前，生产与经营效率都有明显的提升。

　　2.普适性——纱织染全链条覆盖。目前，飞梭智纺已经实现纺织产业链上游纺纱、织布、染整等环节的覆盖，工厂可通过系统直接进行下单、采购等业务联动，真正实现产业链效率优化。

　　3.普惠性——改造成本低。飞梭智纺对工厂的数智化改造成本较低，仅需要在设备上加装传感器，半天就能部署完成。

　　基于上述3个特点，飞梭智纺在2020年正式上线后快速在纺织产业链中渗透，目前全国已有超过60万台织布机都在使用，同时还有众多染整厂和纺纱厂也在使用。

　　毋庸置疑，随着越来越多的纺织工厂的探索，纺织产业数智化升级的大幕已然拉开。

　　但单个工厂的数智化升级只是头部阶段，把产业链上极具分散的工厂链接起来，才是整个行业的未来发展方向。

　　在致景科技副总裁管瑞峰看来，优化产业链的方式，不仅是改变了大家传统思维模式，更多的是通过产业链串联起更多中小企业，让他们在「数智化」改革的过程中，不会成为一座「孤岛」。

　　只是知易行难，要想真正推进数智化在低利润、高度分散且竞争的纺织产业中全面落地绝非易事。

　　迎难而上，走一条难而正确的路，是致景科技在纺织产业数智化升级过程中的选择。

　　事实上，基于飞梭智纺，致景科技建立「全布」工业互联网平台，在数智化基础上不断为产业链上游提供从生产到经营的360度全方位服务，比如供应链集中采购、订单智能分配、科技金融赋能等，推动产业链的高效协同。

　　不止如此，致景科技还在中游、下游都不断进行革新，实现全产业链的链接与覆盖。

　　例如布料采购环节，致景科技推出了百布「对布机器人」，通过运用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术，提供服装面料识别、匹配推荐等服务，让客户能够通过该设备快速准确查找所需面料。

　　而「易菲」——服装制造数字化系统，则聚焦成衣制造环节，打通订单、生产、交付等各个环节信息孤岛，通过对生产各流程进行全程实时控制和跟踪，助力服装生产企业数智化转型，实现降本增效与柔性化生产。

　　在首席数智官看来，纺织行业上游的数智化，是打通服装全产业链数智化升级的蕞后一环。这其中蕴含着巨大的市场商业价值。

　　2021年，我国整个传统服装市场规模约为2.24万亿元，再创历史新高。也就是说，道阻且长的纺织产业链数智化，未来前景广阔。

　　当然，随着数智化的不断落地，技术场景应用也在不断拓展，从生成各种数字表单和报告的初级阶段，到将业务数据、工艺数据和设备数据等有机联合，纺织行业的数智化生态正在逐步搭建。而致景科技探索数智化升级的路径还将继续。

　　管瑞峰表示，接下来，致景科技将深耕产业赛道，通过AI、人工智能等方式，覆盖全产业链，为客户提供从订单、管理、经营等一站式全流程服务。

　　「升级只是头部步，我们希望通过构建一个完整的数智化基石对产业链各环节形成链接，进而助推整个产业链数智化升级。」管瑞峰说。

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