中译语通：

差别化纺纱柔性智慧工厂

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应用成效

中译语通科技股份有限公司是一家大数据和人工智能高科技公司。在机器翻译、跨语言大数据、产业链科技、科研数据分析、数字城市和工业互联网等领域拥有自主研发的先进系统平台，能够为全球企业级用户提供全方位的大数据与人工智能场景化应用解决方案。目前公司在青岛、上海、西安、成都、昆明，以及美国硅谷设有六家子公司。

中译语通打造基于差别化纺纱的柔性智慧工厂解决方案，帮助差异化纺纱企业搭建以多品种小批次订单为驱动的柔性智慧工厂，目前主要落地于全国几大棉纺织产业集群，包括山东、河南、福建、江西等，为集群内多家差别化细分领域纺纱企业提供了生产管理、设备管理、质量管理、能耗管理、防错管理、绩效排班、仓储管理在内的全链路数字化服务，助力企业实现精益化管理、柔性化生产，赋能区域产业创新转型。具体成效如下：减少用工成本 15%，缩短订单交付周期 30%，降低订单延误率 60%，降低生产工艺出错率 95% ，降低生产质量问题 28%，减少设备异常停机时间 15%，提高机台利用率 20%，提高人员生产率 20%，降低数据汇总分析时间 60%。

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背景目的

“十四五”纺织产业将立足我国现代化发展新目标和“双循环”发展新格局，加快向价值链高端升级；产业结构调整的方向是向深加工、精加工方向发展，向高档次、高附加值、多用途、功能化发展，“科技含量”、“时尚风格”和“绿色环保”的消费需求日益增长，具有舒适、再生、环保、低碳多功能化的产品更受市场欢迎。针对差别化纺纱领域，产品面世周期长、流行风向变化快，倒逼市场向“小批量、多批次、多品种、快反应”转型，并且差异化纱线产品技术门槛高、工艺流程复杂，每一环节把控不好都可能导致“小单快反”的失效；另一方面，在以直播电商为代表的新零售时代，为了向消费者提供极致的购物体验，需对市场需求及时响应并能满足消费者的定制化需求，传统的工厂生产管理模式已经无法适应当前消费市场的新变化，转型势在必行。因此，数据驱动、柔性快反的智慧工厂建设势在必行。

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主要做法

通过打造差别化纺纱柔性智慧工厂，贯穿全业务场景，提供全流程数字化解决方案，应用于订单、物料、生产、设备、仓储等各个场景，助力企业降本增效，加速实现数字化转型。

差别化纺纱企业普遍面临以下核心痛点：

①订单进度不透明

企业订单数量大，且差别化产品工艺复杂、工序繁多，各生产工序之间数据不透明，生产进度难以掌控，容易导致订单延期。与此同时，由于订单进度信息不透明，企业内部各部门之间信息不互通，无法判断能否按期交单，从而影响后续订单签约，导致企业亏损，降低客户的好感度。

②产品质量难把控

对于多品种、小批次的差别化纺纱企业，订单品种过于复杂，对于原材料、半成品以及成品质量的把控难，仅靠工厂内部人工进行产品质量的把控，不仅效率低，而且容易存在纰漏，最终造成损失。

③生产排产难推进

工厂订单数量大、品种多，合理安排生产计划需要耗费大量员工精力，不仅需要考虑订单的交货周期、原材料储备、生产周期、设备产能等多方面问题，还要应对各类突发情况，及时更改排产计划。

④生产操作失误难避免

车间同时生产的品种有时用料相似，难以区分，常因人工操作失误导致用错原材料，未及时发现，导致成品作废，需要重新进行生产，延误生产工期，浪费产品原材料，扰乱生产秩序，给企业造成巨大损失。

解决方案：

纺织行业要转型，信息化、数据化、智能化是必由之路。第一步就是让机器对话，解决‘聋、哑、盲’的问题。利用雅典娜数据采集盒子，将设备连接起来，实现数据共享；解决了设备信息的互通问题，就可以逐步解决工厂内存在的诸多问题。

1、通过跟单管理模块，将工厂订单生产的全过程串联起来，实时跟踪订单生产进度，实现订单的高效协同，有效解决企业各部门之间信息断层问题。同时，客户也可以自主登录平台，查看订单的生产进度，让客户放心，提升客户满意度。

2、通过质量管理模块，辅助人工进行原材料、半成品、成品的质量检测，用信息化手段高效地完成质检环节，保证最终出售的成品质量，降低客户投诉率，提升品牌形象。

3、通过高级排产模块，帮助纺织企业进行智能化排产。根据订单情况、设备运行情况、交货日期、工艺流程、现场变化等多方界面因素实时优化排产计划，完成智能化改机、改纺等工艺管理操作，减少人工操作工作量。

4、通过防错管理模块，自动识别工艺流程中的人工操作失误，及时纠错。通过读写设备、RFID芯片等先进技术进行相关原材料的识别，保证工艺流程的正确进行，按期交单，降低企业损失。

实施成效：

缩短了30%的订单交付周期，降低了其32%的成品质量问题，降低66%订单延期率，极大的提高了客户的满意度。同时，提高22%的机台利用率，减少了员工50%的维保工作量。

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特色亮点

差别化纺纱柔性智慧工厂通过人机料法环全面融合、生产运营全链路数字化管控，助力工厂实现柔性敏捷生产，加快智能化转型升级。具体创新经验如下：

1、领导驾驶舱，关键指标一目了然 为企业管理层提供一个可以直观展示工厂生产运营综合状况的平台，通过领导驾驶舱界面，不同层级的管理者可以第一时间了解自己关注的关键指标，辅助生产经营决策。

2、五屏联动，全场景互联，灵活高效 大屏：全面监控，精准决策；电脑：日常办公，数据分析；手机：一机在手，工厂全管；PAD：移动办公，高效便捷；智能手表：及时响应，快速处理。

3、一部手机管工厂，工厂生产情况随时掌握 只需一部手机，相关管理者即可掌握工厂全部生产信息，随时随地、第一时间了解生产情况，包括订单、产量、能耗、成本、用工、设备、仓库等，真正实现“一部手机管工厂”，并为生产经营决策提供详细数据信息，赋能工厂降本增效。

4、关键工序智能防错，减少损失 差别化纺纱企业品种多、工艺流程复杂，容易存在人工操作失误，造成重大损失，采用AI图像识别、RFID芯片识别，实时监控、及时警报，实现关键工序智能防错（原材料防错、并条-粗纱防错、粗纱-细纱防错），有效规避企业损失。

5、计划排程，订单追踪，成本效益最大化 大多数工厂并没有达到实际状况的最佳运行状态，尤其差别化功能性细分领域，是多品种、小批次、定制化的生产模式，通过智能排产，关联企业订单、物料、设备等自动生成最佳生产计划，并通过数字化实时管控，及时反馈生产进度以及生产过程中出现的一切异常情况，准确估算产能与库存，合理快速的调配生产物料、设备及人员等，确保交货时间，提升企业信誉。

6、灵活排班调班，绩效自动计算 支持手机排班调班，支持自定义班制，支持日历式自定义排班人员、按日期/人员/机台查看排班，绩效跟产量自动匹配，绩效自动计算，员工手机端查询确认，支持报表导出。

7、以Hadoop大数据平台为底层技术，为未来扩展提供技术支撑 平台建设之初即引入其他系统未能实现的大数据技术，高起点的平台建设，通过大数据模型、边缘计算、机器学习方法，对生产、质量、成本指标进行智能化管理，与设备运转状态、工艺、故障、维保、备件等所有相关因素共同分析，对相关影响因素精细管理，精准控制。

· E小萌 ·

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