鄭小虎, 劉正好, 陳 峰, 張 潔, 汪俊亮

(1. 東華大學 人工智能研究院, 上海 201620; 2. 上海工業(yè)大數(shù)據(jù)與智能系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心, 上海 201620; 3. 東華大學 機械工程學院, 上海 201620; 4. 經(jīng)緯紡織機械股份有限公司, 北京 100176)

現(xiàn)階段我國紡織強國目標基本實現(xiàn),紡織產(chǎn)業(yè)的規(guī)模、完整性、制造水平均處國際領(lǐng)先水平,隨著中國紡織工業(yè)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的開始,紡織產(chǎn)業(yè)步入高質(zhì)量發(fā)展新階段,紡織工業(yè)智能制造從概念普及全面進入實踐生根階段。

《紡織行業(yè)“十四五”發(fā)展綱要》給出了今后一段時期行業(yè)發(fā)展的重點方向,智能制造成為紡織行業(yè)五大重點發(fā)展工程之一[1]。在疫情、成本等多重因素的影響下,復雜的發(fā)展形勢對紡織智能制造也提出了新的要求[2]。當前產(chǎn)業(yè)發(fā)展的人口紅利逐漸下降,全行業(yè)正逐步邁向數(shù)字、網(wǎng)絡(luò)、智能紅利時代,協(xié)同全產(chǎn)業(yè)鏈、動態(tài)調(diào)整資源,建設(shè)高質(zhì)量的紡織智能制造體系,自主掌握核心技術(shù)成為促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主流方向。

本文基于國內(nèi)外紡織工業(yè)智能發(fā)展現(xiàn)狀,就目前智能化發(fā)展領(lǐng)域的工業(yè)大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生、紡織工業(yè)機器人、機器視覺、智能排產(chǎn)調(diào)度等關(guān)鍵技術(shù)進行綜述,闡述了紡織領(lǐng)域全流程智能生產(chǎn)線、智能運維、智能檢測等典型應(yīng)用案例,提出了發(fā)展自主智能紡織智能制造系統(tǒng)、打造全產(chǎn)業(yè)鏈融合智能生態(tài)的思考建議,為推動紡織行業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)型升級和高質(zhì)量發(fā)展提供案例參考和技術(shù)指引。

1 紡織工業(yè)智能化發(fā)展現(xiàn)狀

從產(chǎn)業(yè)規(guī)?？?2021年我國紡織業(yè)占比已超全球50%,化纖產(chǎn)量占世界70%,貿(mào)易占全球三分之一[1];從產(chǎn)業(yè)完整性看,我國產(chǎn)業(yè)鏈最完整,產(chǎn)品品種最齊全;從制造水平看,我國纖維原料、紗線與織物、服裝與家紡用品的工藝制造和裝備水平大都已處在國際先進水平?！笆濉逼陂g紡織工業(yè)智能制造就緒率達10.4%,近十年我國貢獻了全球智能紡機領(lǐng)域?qū)＠暾埧偭康?0%以上[3]。

現(xiàn)階段我國紡織工業(yè)智能制造處于數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展并存的關(guān)鍵時期,智能穿戴、高性能工業(yè)用紡織品技術(shù)快速興起,面向航空航天、國防軍工等領(lǐng)域的戰(zhàn)略新材料需求逐步增長。智能紡織品設(shè)計、控制,特種織物復雜構(gòu)件自動成型、智能工廠等技術(shù)發(fā)展為紡織智能制造開辟了新的領(lǐng)域。紡織生產(chǎn)過程自動化程度不斷提升,企業(yè)信息管理系統(tǒng)集中部署,融合工業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新一代人工智能技術(shù)的紡織智能制造技術(shù)進一步落地應(yīng)用,引領(lǐng)中國紡織工業(yè)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革。圖1示出紡織工業(yè)智能化發(fā)展現(xiàn)狀。

圖1 紡織工業(yè)智能化發(fā)展現(xiàn)狀Fig. 1 Status quo of intelligent development of textile industry

1)數(shù)字化水平基礎(chǔ)扎實。國產(chǎn)紡織裝備生產(chǎn)過程基本實現(xiàn)自動化,關(guān)鍵工序?qū)崿F(xiàn)數(shù)控化,大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等先進技術(shù)逐步在紡織行業(yè)落地應(yīng)用。2022年我國紡織行業(yè)裝備數(shù)字化率達55.6%,數(shù)字化生產(chǎn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率達49%。服裝計算機輔助設(shè)計(CAD)、 企業(yè)資源計劃(ERP)等信息系統(tǒng)集中部署于紡織企業(yè)[4]。

2)網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)迅速推廣。大量紡織企業(yè)構(gòu)建了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字化制造車間并建立了相應(yīng)的管理模式。工業(yè)云平臺、工業(yè)電子商務(wù)賦能企業(yè)管理,實現(xiàn)數(shù)字化管理、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個性化定制[5]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析二級服務(wù)節(jié)點和應(yīng)用服務(wù)平臺快速建設(shè),結(jié)合5G技術(shù),通過“數(shù)據(jù)+裝備”賦能紡織智能生產(chǎn)線,實現(xiàn)外部供應(yīng)鏈和內(nèi)部生產(chǎn)系統(tǒng)的智能化對接。

3)智能化制造水平提升。紡織生產(chǎn)工序間的自動連接、生產(chǎn)車間與工廠的智能化、生產(chǎn)與服務(wù)的智能化是紡織工業(yè)智能化改造的主要方向。機器視覺技術(shù)與紡織品檢測、紡織生產(chǎn)自動化領(lǐng)域相結(jié)合,智能接頭、智能縫紉、柔性機器人等紡織工業(yè)機器人得到廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)驅(qū)動的紡織裝備智能運維技術(shù)快速發(fā)展。

目前,我國紡織工業(yè)在裝備數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和車間智能化方面取得突破,在提質(zhì)增效和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化上取得了長足的進展,但面向紡織行業(yè)的智能制造系列標準體系尚待建立。以棉紡領(lǐng)域為例,全流程自動化生產(chǎn)仍然存在斷點,產(chǎn)品生產(chǎn)全過程質(zhì)量追溯有待加強,數(shù)據(jù)處理等軟件大多選用信息技術(shù)研發(fā)商開發(fā)的通用軟件,難以滿足紡紗企業(yè)精準化的專業(yè)需求。紡織領(lǐng)域的核心裝備和工業(yè)軟件的技術(shù)支撐能力尚未形成,距離真正意義上的“智能化”尚有較大差距[6],全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的紡織智能生態(tài)亟需建立。

2 紡織工業(yè)智能化的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 面向紡織生產(chǎn)全流程的大數(shù)據(jù)技術(shù)

隨著傳感器、數(shù)據(jù)采集裝置等具備感知能力的智能設(shè)備快速應(yīng)用,紡織制造數(shù)據(jù)具備了體量大、實時性強、多樣性廣的大數(shù)據(jù)特點。數(shù)據(jù)融合處理、關(guān)聯(lián)分析、性能預測和優(yōu)化決策等核心技術(shù)的不斷應(yīng)用,使大數(shù)據(jù)在紡織行業(yè)的價值得以體現(xiàn),有效提升了各類信息的綜合利用率,幫助紡織企業(yè)實現(xiàn)透明、精益、高效、智能化生產(chǎn)。

1)生產(chǎn)透明化。在物理層面對海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行實時采集,結(jié)合大數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)進行多級過濾清洗和分類建模;在信息層面借助大數(shù)據(jù)分析,實現(xiàn)對企業(yè)運行規(guī)律的透明化管控。2)生產(chǎn)精益化。全面監(jiān)控和管理生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù),針對其復雜耦合特性進行關(guān)聯(lián)分析,挖掘影響生產(chǎn)性能指標的關(guān)鍵參數(shù),實現(xiàn)精益化生產(chǎn)管控。3)生產(chǎn)智能化。以紡織裝備信息化為基礎(chǔ),通過性能預測方法分析生產(chǎn)動態(tài)特性與運行趨勢,挖掘預測制造參數(shù)與紡織車間性能的演化規(guī)律,實現(xiàn)紡織品制造過程中的生產(chǎn)性能精準預測[7]。4)生產(chǎn)高效化。在產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計、工藝智能規(guī)劃、產(chǎn)品質(zhì)量追溯、智能運維服務(wù)等場景,結(jié)合生產(chǎn)運行決策方法對關(guān)鍵制造性能進行動態(tài)調(diào)整,降低擾動條件的影響,實現(xiàn)智能優(yōu)化決策[8]。

紡織大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用模式如圖2所示。紡織裝備運行數(shù)據(jù)結(jié)合工藝互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)平臺,實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析、相關(guān)應(yīng)用開發(fā)和工業(yè)數(shù)據(jù)分析決策。紡織全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)字主線、數(shù)據(jù)倉庫、分析算法、人工智能(AI)組件形成紡織工業(yè)大數(shù)據(jù)空間。大量數(shù)據(jù)經(jīng)過組織,為智能排產(chǎn)、產(chǎn)品性能相關(guān)性分析(DoE)、 紡織品質(zhì)量統(tǒng)計分析等提供支撐,實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同化生產(chǎn)。

圖2 紡織大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式Fig. 2 Textile big data application mode

行業(yè)內(nèi)涌現(xiàn)出了大量關(guān)注紡織行業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)研究的團隊,張潔等提出了包括一個基礎(chǔ)、一個核心和三大集成的紡織智能制造平臺體系架構(gòu),闡述了橫向集成、縱向集成與端到端集成智能制造工作,并對應(yīng)用場景進行了詳細闡述[9]。杭州阿里云、北京用友軟件、杭州優(yōu)時等公司為紡織企業(yè)提供了企業(yè)云和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、企業(yè)平臺體系和服務(wù)建設(shè)、企業(yè)智能系統(tǒng)和應(yīng)用建設(shè)以及工藝、能源優(yōu)化提升建設(shè)。作者所在團隊開發(fā)的環(huán)錠紡紗大數(shù)據(jù)平臺采用“邊緣層-數(shù)據(jù)層-應(yīng)用層”架構(gòu),邊緣層實現(xiàn)紡紗車間數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)層實現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)對齊與抽取,應(yīng)用層實現(xiàn)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的紡紗業(yè)務(wù)應(yīng)用[10]。

由于大量紡織企業(yè)規(guī)模體量受限,目前普遍存在缺乏充分應(yīng)用信息技術(shù)的問題,造成產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)無法互聯(lián)互通,形成數(shù)據(jù)孤島,大數(shù)據(jù)技術(shù)難以落地,因此認為,大數(shù)據(jù)技術(shù)的有效運用需要以全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的紡織智能生態(tài)為基礎(chǔ),利用行業(yè)內(nèi)海量信息支持解決企業(yè)共性問題。

2.2 紡織工業(yè)數(shù)字孿生技術(shù)

數(shù)字孿生技術(shù)作為推動數(shù)字化、智能化升級的重要方式,已廣泛應(yīng)用于智慧城市、智能制造和智能駕駛等領(lǐng)域。在紡織領(lǐng)域,信息物理系統(tǒng)(CPS)、數(shù)字孿生技術(shù)在紡織智能工廠快速融合,賦能產(chǎn)品、裝備優(yōu)化設(shè)計和工廠生產(chǎn)全流程。

2.2.1 基于數(shù)字孿生技術(shù)的智能服裝設(shè)計

由圖3所示的基于數(shù)字孿生的服裝設(shè)計技術(shù)可以看出智能服裝設(shè)計技術(shù)快速發(fā)展。數(shù)字化服裝結(jié)構(gòu)設(shè)計技術(shù)結(jié)合高精度三維人體模型,基于逆向設(shè)計技術(shù)融入服裝定制生產(chǎn),實現(xiàn)可視化三維服裝造型與二維平面的互相轉(zhuǎn)化,改變了傳統(tǒng)的服裝設(shè)計方式[11]。智能服裝設(shè)計系統(tǒng)能夠自動生成虛擬三維服裝模型,再將服裝曲面展開得到二維紙樣;或先設(shè)計二維設(shè)計樣板,再對布片進行縫合得到樣衣,最后進行紙樣調(diào)整,同時針對服裝設(shè)計參數(shù)和三維造型建立關(guān)系模型,為服裝設(shè)計提供改進設(shè)計參考[12-13]。

圖3 基于數(shù)字孿生的服裝設(shè)計技術(shù)Fig. 3 Clothing design technology based on digital-twins

虛擬試衣實現(xiàn)了服裝的在線便捷試穿,基于三維可視化技術(shù)的立體試穿是目前發(fā)展的主要方向。針對此類問題,現(xiàn)有研究中:一是借助體感攝像設(shè)備,結(jié)合人體動態(tài)特征建立三維服裝骨骼點分層模型實現(xiàn)虛擬試穿[14];二是基于模塊化設(shè)計,通過對服裝平面設(shè)計樣板的轉(zhuǎn)化,實現(xiàn)二維平面向三維空間重構(gòu)的虛擬試衣[15-16];三是將逆向技術(shù)與三維可視化技術(shù)相結(jié)合,基于高精度數(shù)據(jù)建模的人體模型,實現(xiàn)虛擬試衣[17]。

數(shù)字化服裝結(jié)構(gòu)設(shè)計技術(shù)在極大程度上提升設(shè)計效率的同時,滿足了快速個性化定制的需求;虛擬試衣技術(shù)解決了傳統(tǒng)紡織品線上銷售無法試穿的困境,為紡織品銷售帶來了新的機遇,因此,推進輕量、高效的三維人體測量技術(shù)和裝備的研發(fā)與應(yīng)用,加強服裝三維可視化及模擬技術(shù)的精準性和實用化,進一步降低技術(shù)成本是智能服裝設(shè)計技術(shù)未來的發(fā)展方向。

2.2.2 基于數(shù)字孿生技術(shù)的智能紡織工廠

基于CPS構(gòu)建的智能裝備的數(shù)字孿生體,匯聚形成了在虛擬空間中在線運行的紡織工廠,有效提升企業(yè)信息化水平和工廠管理效率[18-19]。針對各類紡織品,全生命周期仿真預測是重點;針對紡織裝備,建立設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控、故障診斷和預防性維護模型是重點;針對紡織車間運維管理,集成數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(Scada)、ERP、高級計劃與排程系統(tǒng)(APS)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)等工業(yè)軟件實現(xiàn)制造過程監(jiān)控、資源管理、計劃調(diào)度、節(jié)能降耗是重點[20]。

針對數(shù)字孿生技術(shù)在紡織領(lǐng)域的具體應(yīng)用,作者所在團隊提出了基于數(shù)字孿生技術(shù)的紡紗智能工廠參考模型(見圖4)、裝備互聯(lián)互通信息模型、工藝流程信息模型及智能紡紗單元架構(gòu)[21]。針對紗線紡制過程,武臣等提出將數(shù)字孿生技術(shù)與數(shù)控紗線技術(shù)相結(jié)合,對紡紗過程進行虛擬仿真,提出數(shù)據(jù)融合模式,實現(xiàn)柔性智能紡紗[22]。徐慧等構(gòu)建了一種基于數(shù)字孿生的化纖長絲落卷作業(yè)優(yōu)化系統(tǒng),建立實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的落卷作業(yè)數(shù)字孿生模型,實現(xiàn)車間三維可視化精準管控[23]。亞東(常州)科技有限公司在2021年建設(shè)了全國首家紡織行業(yè)數(shù)字孿生工廠,有效解決企業(yè)全生產(chǎn)流程因數(shù)據(jù)孤立造成的成本高、能耗高現(xiàn)象。

圖4 基于數(shù)字孿生技術(shù)的紡紗智能工廠參考模型Fig. 4 Spinning smart factory reference model based on digital-twin technology

數(shù)字孿生技術(shù)實現(xiàn)了紡織企業(yè)從智能化產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)到可視化運維的能效提升。但由于紡織細分領(lǐng)域種類龐雜,同時缺乏相關(guān)行業(yè)技術(shù)標準,絕大多數(shù)紡織企業(yè)仍處在應(yīng)用通用工業(yè)軟件的階段,距離數(shù)字孿生與紡織生產(chǎn)全流程的融合仍有差距。作者認為在實現(xiàn)數(shù)字孿生與紡織智能工廠的深度融合進程中,針對應(yīng)用場景中的每個環(huán)節(jié)建立高保真度的物理模型是難點,基于5G技術(shù)實現(xiàn)高實時性的數(shù)據(jù)交互是重點。

2.3 紡織工業(yè)機器人技術(shù)

結(jié)合紡織行業(yè)生產(chǎn)多工序、連續(xù)化、多機臺、專業(yè)化、協(xié)作化的特點,面向紡織產(chǎn)業(yè)的工業(yè)機器人快速落地。以紡紗領(lǐng)域為例:工業(yè)機器人實現(xiàn)全過程智能化自動流水作業(yè),紡紗物料轉(zhuǎn)運機器人、全數(shù)控粗紗機提升前紡工序智能化水平;細紗自動落紗機器人取代傳統(tǒng)的人工拔管、插管工作,優(yōu)化細紗集體落紗裝置;絡(luò)筒機智能投紗系統(tǒng)、筒紗自動包裝系統(tǒng)有效提高了生產(chǎn)線后道工序的自動化水平;紗線整理打包入庫機器人生產(chǎn)線實現(xiàn)整套產(chǎn)品流水線無人作業(yè)[24-25]。

在印染、化纖、針織、服裝等領(lǐng)域,智能印花機器人實現(xiàn)印花網(wǎng)版選擇、色漿舀取、刮印、余料回收等一系列作業(yè)流程智能控制;化纖飄絲智能巡檢機器人結(jié)合5G技術(shù),實現(xiàn)實時精準檢測;智能自動縫紉機器人、三維全成形無縫編織機器人已運用于衣物和鞋類的縫紉生產(chǎn)。美國SoftWear公司研發(fā)的Sewbot自動縫紉機器人基于高校準精度的機器視覺和實時分析技術(shù)驅(qū)動機器人調(diào)整織物位置,引導布料精準穿過縫紉機,精準度達到亞毫米等級,完成裁縫移動和處理織物操作。

適配紡織柔性體制造的工業(yè)機器人相關(guān)技術(shù)成為研究熱點,以柔性夾具、治具為核心的軟體機器人解決了紡織品在自動化上下料過程中面臨的易損、抓取困難的問題[26-27];SRT軟體機器人的末端執(zhí)行器采用硅膠材質(zhì),柔性夾爪使用氣動驅(qū)動[28];面料取放機器人利用多軸機器人和柔性夾爪裝置,實現(xiàn)從橢圓印花機臺板取布至烘箱鏈床自動化生產(chǎn),應(yīng)用于棉紡、化纖等生產(chǎn)的自動化上下料[29]。

行業(yè)內(nèi)眾多企業(yè)以工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ),集成面向紡織行業(yè)的工業(yè)機器人,打造擁有全套數(shù)字化智能化紡織裝備的智能工廠[30-31]。以浙江新鳳鳴集團股份有限公司、武漢裕大華集團股份有限公司、山東康平納集團有限公司、中國恒天集團有限公司為代表的紡織企業(yè)突破了多機器人協(xié)同控制、生產(chǎn)線集成管控等多項關(guān)鍵技術(shù),在紡紗、印染、服裝、化纖工業(yè)領(lǐng)域建成了一大批具有自主知識產(chǎn)權(quán)的紡織服裝機器人與智能裝備系統(tǒng),帶動數(shù)字制造發(fā)展[32-35]。

紡織工業(yè)機器人作為替代人工完成典型紡織加工的自動化裝備,成為智能生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié)?，F(xiàn)階段下,應(yīng)用于工序間的物料搬運環(huán)節(jié)的運輸機器人占紡織生產(chǎn)相當數(shù)量,針對環(huán)錠紡棉條接頭、細紗接頭等特定工序的關(guān)鍵技術(shù)仍待進一步發(fā)展,應(yīng)用成本仍需下降。作者認為實現(xiàn)紡織機器人機械結(jié)構(gòu)模塊化配置,發(fā)展多傳感器融合的紡織工藝機器人系統(tǒng),進一步提升紡織機器人自主能力和生產(chǎn)效率成為發(fā)展趨勢。

2.4 基于深度學習的機器視覺技術(shù)

隨著新一代人工智能技術(shù)在視覺領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展,基于深度學習算法的機器視覺技術(shù)在紡織設(shè)備智能化控制、紡織品質(zhì)量智能檢測場景發(fā)揮作用(見圖5)[36]。機器視覺技術(shù)運用于棉花異纖清除機,高速采集棉花圖像,結(jié)合相關(guān)異纖識別模塊提升識別、清除率;以絡(luò)筒機智能投紗系統(tǒng)為例,機器人視覺定位方法實現(xiàn)管紗入庫后自動識別并整理大小頭、自動找頭、識別多品種[24]。筒紗自動打包機器人在裝袋工序?qū)ν布嗊M行自動識別定位,避免紗線損傷。

圖5 機器視覺技術(shù)在紡織領(lǐng)域的應(yīng)用Fig. 5 Application of machine vision in textile sector

紡織品質(zhì)量檢測方面,國內(nèi)外基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的紡織品缺陷檢測、纖維種類鑒別、纖維含量分析等技術(shù)快速發(fā)展,并運用于織物疵點檢測、染色色差檢測、化纖飄絲檢測、筒紗絲餅外觀檢測等實際生產(chǎn)環(huán)節(jié)[37]。

國內(nèi)外企業(yè)和學者針對機器視覺技術(shù)與紡織工業(yè)的融合進行了大量的研究。瑞士烏斯特公司研發(fā)了包括織物質(zhì)量監(jiān)控、保證系統(tǒng)、織物色差優(yōu)化系統(tǒng)在內(nèi)的一系列機下驗布技術(shù)[38];ZHAO等提出了一種基于多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實時織物疵點檢測方法[39];JING等提出基于改進的多分辨率馬爾可夫隨機場(MRMRF)分割算法實現(xiàn)對紗線毛羽的精確分割[40];晏琳等采用Faster RCNN目標檢測與Res-Net101卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法,實現(xiàn)坯布生產(chǎn)過程中的疵點檢測[41];張緩緩等提出了一種基于改進的加權(quán)中值濾波與K-means聚類算法相結(jié)合的方法,實現(xiàn)對方格、點型等紋理織物的疵點快速檢測[42]。

未來機器視覺技術(shù)將成為賦能裝備自主決策運行的重要手段。在紡織品檢測領(lǐng)域,現(xiàn)有的線下檢測技術(shù)實現(xiàn)了質(zhì)量數(shù)據(jù)的反饋和質(zhì)量追溯,而在設(shè)備生產(chǎn)過程中完成實時檢測并實時反饋的機上智能檢測技術(shù)有較大發(fā)展空間。

2.5 基于機器學習的智能排產(chǎn)調(diào)度技術(shù)

紡織品生產(chǎn)具有工藝流程長、裝備數(shù)量眾多、車間布局復雜、混線生產(chǎn)的特點。以織造車間為例,調(diào)度規(guī)模普遍在300臺織機、1 000個織軸以上;高端環(huán)錠紡紗工藝則需要同時考慮加工設(shè)備資源與自動引導運輸車(AGV)的協(xié)同調(diào)度問題,數(shù)據(jù)規(guī)模繁雜,求解空間極大,傳統(tǒng)的數(shù)學優(yōu)化方法已然不再適用[43]?；跈C器學習的智能排產(chǎn)調(diào)度技術(shù)將有效提升紡織企業(yè)的生產(chǎn)效率。

紡紗領(lǐng)域,周亞勤等針對針織面料生產(chǎn)智能管控需求,建立了生產(chǎn)計劃與調(diào)度通用數(shù)據(jù)模型[44];作者所在團隊基于模擬退火算法,提出了紡紗車間協(xié)同調(diào)度模型及調(diào)度方案[45];織造領(lǐng)域,蔡飛飛采用改進遺傳算法,提出了經(jīng)編車間生產(chǎn)調(diào)度方法[46];沈春婭等基于改進型NSGAⅡ 算法,提出了織造車間多目標大規(guī)模動態(tài)調(diào)度方案[47];杜利珍等基于改進模擬退火算法,提出了針織生產(chǎn)線的協(xié)同調(diào)度方案[48];印染領(lǐng)域,胡小榮等面向全自動筒子紗印染線天軌機器人調(diào)度問題,基于蟻群算法提出了調(diào)度優(yōu)化策略[49];賀俊杰等基于多智能體強化學習,提出了一種紡織面料染色車間動態(tài)調(diào)度方法[50]。

隨著紡織行業(yè)數(shù)字化、智能化程度的不斷發(fā)展,作者認為基于數(shù)字孿生技術(shù)實現(xiàn)車間全生產(chǎn)要素的全息建模,結(jié)合射頻識別技術(shù)(RFID),驅(qū)動實時化、可視化的智能調(diào)度,賦能APS系統(tǒng)高效運轉(zhuǎn)是未來的發(fā)展方向。

3 紡織工業(yè)智能化應(yīng)用典型案例

3.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動的高速卷繞機智能運維系統(tǒng)

面向化纖裝備智能運維領(lǐng)域的相關(guān)需求,作者所在團隊開發(fā)的高速卷繞機智能運維系統(tǒng)借助云邊端技術(shù),完成卷繞機運行數(shù)據(jù)的自動采集和存儲分析,實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的設(shè)備智能故障診斷和剩余壽命預測,有效提高了企業(yè)連續(xù)生產(chǎn)的能力。在云端部署的診斷和壽命預測模型通過設(shè)備實時運行數(shù)據(jù),分析當前設(shè)備故障情況以及剩余壽命,并將結(jié)果存儲到數(shù)據(jù)庫中。通過調(diào)用數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù),在系統(tǒng)的前端顯示界面顯示車間運行狀態(tài),其中包括各臺設(shè)備的當前轉(zhuǎn)速、剩余加工時間、故障情況、剩余壽命預測結(jié)果和維修信息[51-52]。

3.2 “邊緣-云”協(xié)同面料疵點檢測系統(tǒng)

作者所在團隊開發(fā)的基于機器視覺的面料疵點檢測系統(tǒng)(見圖6),針對動態(tài)環(huán)境下的檢測模型的自適應(yīng)要求,設(shè)計缺陷檢測模型遷移學習方法,通過“邊緣-云”協(xié)同模型優(yōu)化復雜產(chǎn)品疵點檢測效率與準確性,面料疵點檢測APP上云部署,實現(xiàn)對素色坯布、規(guī)律格紋面料、復雜背景面料破洞、缺經(jīng)、污漬等缺陷的檢測識別[53-54]。

圖6 基于機器視覺的面料疵點檢測系統(tǒng)Fig. 6 Fabric defect detection system based on machine vision

3.3 新鳳鳴集團生產(chǎn)線5G智能化升級

在紡織智能工廠建設(shè)方面,以新鳳鳴集團聯(lián)合中國移動建設(shè)的滌綸長絲生產(chǎn)車間5G智能化升級為例(見圖7),基于5G、產(chǎn)品標識解析技術(shù)實現(xiàn)生產(chǎn)全鏈條的智能化?；?G網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時上傳,經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析,為企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)化、智能診斷等功能;基于5G網(wǎng)絡(luò)控制的IGV(智能導引運輸車)小車結(jié)合自動駕駛實現(xiàn)了超低延遲、靈活調(diào)度的智能作業(yè);同時提升了聯(lián)網(wǎng)工業(yè)機器人數(shù)量,實現(xiàn)5G+8K高清實時場地巡檢監(jiān)控;5G智能巡檢機器人采用激光SLAM算法、輔助視覺分析算法,自主規(guī)劃路線,高清攝像頭快速采集數(shù)據(jù),后臺智能分析算法定位絲線飄絲、飄雜問題引起的產(chǎn)品缺陷,提升優(yōu)品率。

圖7 新鳳鳴集團5G智能化生產(chǎn)方案Fig. 7 Xin Fengming group 5G intelligent monitoring robot

3.4 武漢裕大華10萬錠智能紡紗生產(chǎn)線

武漢裕大華10萬錠全流程智能紡紗生產(chǎn)示范線是國內(nèi)第1條實現(xiàn)清梳聯(lián)到粗細絡(luò)聯(lián)全流程自動化的紡紗生產(chǎn)線,解決了環(huán)錠紡紗部分工序間不連續(xù)問題,自動化率達95%以上。首次實際應(yīng)用國產(chǎn)化最新成套智能紡紗裝備、配棉排包機器人、精梳機自動喂棉卷機器人、AGV/軌道式物流輸送系統(tǒng)、智能回花/回絲收付系統(tǒng),升級了數(shù)字化生產(chǎn)運營管控系統(tǒng),建成了集智能物流、智能回花收付、倉儲管理以及企業(yè)資源管理系統(tǒng)于一體的智能紡紗生產(chǎn)運營管控系統(tǒng),實現(xiàn)信息系統(tǒng)與工藝裝備、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的緊密集成。圖8示出 裕大華集團智能紡紗管理系統(tǒng)。

圖8 裕大華集團智能紡紗管理系統(tǒng)Fig. 8 Yu Dahua Group intelligent spinning management system

裕大華智能紡紗管理系統(tǒng)以設(shè)備生產(chǎn)運行狀態(tài)為基礎(chǔ)實現(xiàn)智能化分析,通過圖形化方式實時顯示機臺運行狀態(tài)、紗線狀態(tài)及報警信息,全面掌握工廠運行情況。系統(tǒng)以物流、調(diào)度、質(zhì)量追溯為基礎(chǔ)實現(xiàn)協(xié)同化生產(chǎn),基于ERP管理系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)采集和分析,對物資采購、訂單需求、企業(yè)能耗進行監(jiān)控,實現(xiàn)自動排產(chǎn)及邊緣計算[55]。

4 紡織工業(yè)智能化展望

我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出到2030年人工智能理論、技術(shù)應(yīng)用達到世界領(lǐng)先水平[56]。目前,我國部分紡織智能制造關(guān)鍵技術(shù)仍未掌握,核心裝備和核心工業(yè)軟件仍待攻關(guān),紡織智能制造人才培養(yǎng)和公共研發(fā)平臺需要進一步加強,擺脫對國外技術(shù)的依賴。

4.1 發(fā)展新一代紡織智能制造系統(tǒng)

建設(shè)自主智能紡織制造系統(tǒng)、走獨立自主的智能紡織道路是今后的發(fā)展趨勢。圖9示出對紡織工業(yè)智能化發(fā)展方向的構(gòu)想。

圖9 紡織工業(yè)智能化發(fā)展展望Fig. 9 Prospects for intelligent development of textile industry

1)以突破紡織智能工藝為基礎(chǔ),發(fā)展紡織行業(yè)個性化定制技術(shù)及解決方案,加快中小企業(yè)的智能升級;開展紡織智能制造共性技術(shù)研發(fā),發(fā)展適配紡織柔性體制造的工業(yè)機器人技術(shù);建立紡織生產(chǎn)人機協(xié)同智能工藝軟件和綠色工藝系統(tǒng)。

2)以紡織智能裝備為發(fā)展重點,發(fā)展紡織設(shè)備預防性維護技術(shù),優(yōu)化生產(chǎn)線周期維護策略;發(fā)展紡織裝備運行自主決策和智能優(yōu)化技術(shù),驅(qū)動紡織工藝參數(shù)在原料、溫濕度環(huán)境、裝備性能等參數(shù)動態(tài)變化下的自主調(diào)控。

3)以實現(xiàn)裝備智能協(xié)同為核心,發(fā)展紡織智能裝備、AGV系統(tǒng)等多智能體間的協(xié)同,實現(xiàn)多工序間的群體智能優(yōu)化;形成充分考慮各設(shè)備協(xié)同的自主綜合調(diào)度模式,解決紡織制造中所面臨的多產(chǎn)品混線生產(chǎn)問題。

4.2 打造全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的紡織智能生態(tài)

美日等發(fā)達國家探索建立了以美國制造業(yè)拓展伙伴計劃(MEP)為代表的全國產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同模式,在紡織領(lǐng)域,我國亟需打造全產(chǎn)業(yè)鏈融合的智能生態(tài)。

1)建設(shè)紡織智能工廠示范生產(chǎn)模式,形成智能工廠從智能設(shè)備、互聯(lián)互通、信息融合、制造執(zhí)行到運營分析的縱向集成和全生命周期橫向集成,提升智能化水平。

2)發(fā)展紡織工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù),以行業(yè)龍頭企業(yè)為核心,構(gòu)建全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)空間,發(fā)展定制化協(xié)同設(shè)計、資源協(xié)同配置、生產(chǎn)協(xié)同管理的協(xié)同制造系統(tǒng),帶動中小企業(yè)智能化改造,將智能工廠內(nèi)涵外延并逐步發(fā)展為智慧產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)。

3)構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同快速響應(yīng)服務(wù)體系,以計劃訂單信息為基礎(chǔ),構(gòu)建貫穿紡織上下游供應(yīng)鏈體系,實現(xiàn)集聚區(qū)企業(yè)間的協(xié)同制造,實現(xiàn)設(shè)計-產(chǎn)-供-銷一體化,提高快速響應(yīng)服務(wù)能力,實現(xiàn)紡織行業(yè)多集群協(xié)同發(fā)展。

5 結(jié)束語

隨著社會經(jīng)濟領(lǐng)域?qū)徔椘沸枨蟮脑黾?紡織行業(yè)快速發(fā)展,生產(chǎn)規(guī)模逐步擴大,智能制造產(chǎn)業(yè)升級是紡織行業(yè)可持續(xù)性發(fā)展的必然要求。紡織制造關(guān)鍵技術(shù)突破傳統(tǒng)限制,典型實例不斷涌現(xiàn),數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平快速提升。未來,在紡織行業(yè)“十四五”發(fā)展過程中,要重點建設(shè)智能運維和傳感相集成的紡織工業(yè)制造系統(tǒng),打造全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的紡織智能生態(tài),推動高質(zhì)量紡織制造體系建設(shè)邁上新臺階。