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紡績業界の生産分野におけるAIの応用を推進する

2024/9/4 16:38:00 0

　　人工知能（AI）は産業構造と基礎を再構築し、生産力と生産関係を再構築している。スマート経済の発展は産業のモデルチェンジとグレードアップ、車線変更による追い越しを実現する重要なチャンスとなっている。

　　中国紡績業界は人工知能のチャンスを把握し、本質に回帰し、垂直分野の難関攻略を強化し、重点シーンの応用突破を実現し、豊富な応用生態を構築する必要がある、人工知能の風口を把握するには、適度な展望配置、断片化シーンを統合し、高品質データを沈殿させ、「AI+紡績」をしっかりと行い、設計、製造、マーケティング、ブランド建設を「ビッグデータ+ビッグコンピューティング+強力アルゴリズム」の上に構築する必要がある。

　　AIが現在および未来において紡績工業の発展にどのように参与し、全業界にエネルギーを供給するかを深く解析するために、我々は『「AI+紡績」が行動している』コラムを発表し、業界AIの発展と傾向を紹介し、産業の新質生産力の発展を推進する。

　　「3＋1」モデルをしっかりと行い、紡績業界の生産分野におけるAIの応用を推進する

中国紡績工業連合会情報化部主任殷強

　　ここ数年来、次世代情報技術の応用と発展に伴い、人工知能は紡績業界の生産分野に徐々に応用され、紡績業界の生産方式、発展モデルと産業生態に重大な影響を与えた。紡績業界の生産分野における人工知能の発展を加速させることは、紡績業界の質の高い発展を推進する重要な道である。本文は、人工知能応用を推進する鍵は「3+1」モデル（データ、計算力、シーンアルゴリズム+人材）の応用をしっかりと行うことであると考えている。

　　一、紡績業界の生産分野における人工知能の発展現状

　　紡績業界の生産分野における人工知能の応用はまだ初級段階にある。AIシステムは大量のデータ、計算力、アルゴリズムなどの資源サポートを必要とするため、現段階で紡績業界は少数の企業だけが試みを行っており、大部分の企業は依然として自動化、デジタル化、ネットワーク化改造を主としている。生産分野での応用は主に設計、プロセス最適化、品質検査、知能物流、製品デジタル化などの面で、持続的な改善と普及が必要である。

　　（一）綿紡績業界の生産分野における人工知能の応用現状

　　綿紡績業界の生産分野におけるAIの応用は依然として試みられており、主に異繊維選別機、布面の欠点検査などの設備及び製品品質のオンラインモニタリング、自動排産、知能配綿、エネルギー効率管理、知能物流などのシステムに応用されている。業界の人工知能応用の際立った企業のフィードバックによると、現在、企業の最先端生産ラインは全工程自動化、全プロセス品質監視管理、設備健康管理、エネルギー消費管理、作業場最適運営などの機能を備えており、通常生産ラインの生産効率より38%向上し、エネルギー利用率は21%向上し、労働力は80%節約し、万錠の労働力は10人前後である。

　　（二）捺染業界の生産分野における人工知能の応用現状

　　AIは捺染業界の生産分野で現在の応用シーンが少なく、少数の企業だけが知能検査布システム、AIパターンとスタイル設計を使用しようとしている。捺染布製品の検査に用いるインテリジェント検査布システム。機械視覚とAI技術を融合して応用し、AI深さ学習技術を用いて自動的に欠点検出モデルを生成し、捺染生地の欠点の知能化検査を実現する。しかし、現在、この技術はまだ成熟しておらず、応用効果はさらに最適化されておらず、業界での大規模な普及・応用はできていない。AIパターンとスタイルデザインは、主にプリント生地の花型デザインと生地開発に用いられる。デザイナーの創作構想を模倣し、設計作品を迅速に表現することができ、生地の花型設計の急速な発展を大いに推進し、消費者の個性化、カスタマイズ化に対する消費需要を満たした。

　　（三）人工知能のアパレル業界生産分野への応用現状

　　AIのアパレル業界の生産分野への応用は徐々に深くなり、過去、伝統的なアパレル製造はバッチ数量化生産と伝統的な管理モデルを主とし、現在の市場ルートの多様性と消費者の需要の変化などを満たす面で大きな向上空間を持ち、知能化はアパレル業界の生産効率と迅速な反応を高める生産能力を変え、生成式AIの応用は注文スタイル設計、自動版型プロセス処理、自動計画出産前、生産プロセススケジューリングの全プロセスの効率向上と深い協同を実現でき、消費者の更新反復の消費需要をより効率的、より正確に迅速に満たすことができる。コンサルティング会社は2026年までに、技術製品の80%以上が何らかの形のAI技術を統合すると予測している。アパレルの知能製造分野では、生成式AI技術がアパレル生産の各段階に全面的に深く介入し、設計研究開発、生産とサプライチェーン管理、正確なマーケティングと持続可能な発展などの分野をより高いレベルの自動化と知能化を実現させた。2035年までに、生成式AIの推進の下で、製造業のデジタル化率は85%を突破するだろう。2055年までに、中国の生成式AI技術は各業界に対するデジタル化の転換を基本的に実現し、デジタル化率は100%に達するだろう。

　　二、紡績業界の生産分野における人工知能の応用の典型的な場面

　　（一）配綿デジタル化

　　綿を配合することは綿紡績企業の非常に重要な工程である。原綿の性能に現れる多様性と差異性のため、配綿作業は原綿の在庫状況、物理性能、品質連続性と安定性を理解しなければならず、計算量が多く、間違いが出やすい。綿の配合作業が直面する問題はますます複雑になっている。多くの企業は綿配合師の経験に頼って完成し、綿配合の高効率、正確さを実現することは難しい。企業用綿のコストに直接影響する。AI+デジタル配綿デジタル技術を利用したシステム配綿は作業効率を大幅に向上させ、人為的経験による品質変動を減少させ、有効に接合前後の平均等級差変動を減少させ、配綿コストを減少させると同時に、製品の品質安定性を保障する。ある企業のデータによると、システム自動化により綿を配合した後、同種の製品では、綿の等級を平均0.5級程度下げることができ、綿を配合する前後の平均等級差を0.1級下げることができる。しかし、製品の品質変動に影響を与えるさまざまな要素にはデータモデルを構築する必要があり、綿モデルのほか、プロセス基準と追跡記録、紡績専門部品の損失データの追跡、温湿度環境情報の追跡、従業員の状態の追跡などを構築する必要があり、知恵の綿配合を実現するには長い時間の研究と蓄積が必要である。

　　（二）紡績協同製造

　　紡績企業の人工巡検効率が低く、紡績糸の品質制御が受動的で、管理上は比較的粗放で、工数募集が難しく、支持プラットフォームが不足しているなどの問題に直面し、紡績工場の小ロット多品種、顧客ニーズの多様化の特徴に基づいて、無錫IoT革新センターは紡績工業相互ネットワーク協同製造管理革新プラットフォームを開発し、紡績業界の痛い点の問題を解決し、自己研究の「磁気電気」+「光電」センサー、インゴットの運動状態をリアルタイムで監視し、糸切れなどの問題を選別し、粗糸の停止・供給を適時に自動化して停止・供給動作を誘発し、粗糸の浪費及びローラーの巻き付け問題を減少させ、知能小型車は迅速に車止め作業業を誘導し、巡回検査の効率を高め、全フロー設備データを収集し、ビッグデータプラットフォームを配置し、全方位監視とデータ分析を実現する。紡績糸のデジタル化賦能は企業生産のリーン化、管理の透明化、意思決定のデジタル化に役立ち、企業のコスト削減と品質向上のために効果を高めることができる。

　　（三）インテリジェント紡糸検査

　　紡糸人工検査に存在する検査時間が長く、検査効率が低く、疲労しやすく、作業が難しい問題に直面して、福建恒申グループは外観視覚検査システムを通じて製品の外観検査の難題を解決し、製品の合格率と効率を高め、機械視覚設備を用いて人の目の完成検査、測定と判断を代替し、製品の毛糸、絆糸、網糸、成形不良、油汚れ、紙管破損などの一体化外観検査、検査時間は前に車48錠の糸餅を人工的に検査するのに5分かかり、1錠あたり2.5秒に上昇し、車全体でわずか2分で検査を完了し、効率は2.5倍上昇し、正確率は人工の96%から99%に上昇した。

　　（四）瑕疵検出

　　製織企業の人工的な検査募集難、検査漏れ率が高く、原料の浪費が多いという問題に直面し、特に編みレースの花型の交換が頻繁で、傷の種類が多く、生地が弾力性のある検査難点の問題に直面し、東龍紡績はAI傷検出技術を応用し、迅速かつ効率的にレースの傷を検出し、生産効率を効果的に高めた。生産機台に対して技術改造（カメライメージング及び管理システム、画像収集及び前処理システムの追加）を行い、5 Gネットワークを配置し、生地アルゴリズム、異常識別などのモデルを開発し、AI訓練などのクラウドサービスを運用し、製織過程の検出、生地欠陥の検出、捺染布欠陥の検出、完成品布欠陥の検出などを実現する。

　　検査効果と人件費の面で、AI+インテリジェント瑕疵検査はいずれも大きな優位性を持っており、品質合格率と製品競争力を効果的に高め、原料の浪費と欠損率を減らし、人件費を節約することができる。同時に、東龍針紡績は福州長楽区に位置し、多くの紡績工場を持ち、しかもレース工芸術製造に従事するメーカーも多く、瑕疵検査技術の応用は、複製性が強く、投入コストが高くなく、他の企業に迅速な複製普及の役割を果たしている。

　　（五）知恵捺染

　　捺染企業が生産過程において普遍的に存在する運行効率が低く、エネルギー消費が高く、管理方式が粗放であるなどの痛い点に直面し、そして現在の市場の小ロット、多品種の変化傾向と結びつけて、杭州天富会社は捺染智造システムの研究開発に成功した。システムは全面的に布を染め、糸を染め、綿を染めてから服を染め、さらにプリントと染色を一体化する全過程をカバーし、生産過程の全面的なデジタル化管理を実現した。

　　統合化されたERP管理システムを構築することにより、企業の計画排出、品質制御、設備管理などの核心業務における能力を強化し、業務プロセスの最適化と情報のリアルタイム共有を実現した。MESシステムを構築し、定型機などの重要設備のリアルタイム監視と精密化管理を実現した。染料シリンダなどの設備のエネルギー消費データを収集し、エネルギー消費に対して精密な計量と審査を行う。エネルギーの浪費を減らすために的確な措置をとる。

　　（六）アパレル生産のインテリジェント化

　　アパレル業界は市場化の程度が高く、中小・零細企業が比較的に大きく、労働集約型などの特徴を持つ工業部門の一つとして、近年、総合コストが高く、市場競争が激化し、デジタル化・インテリジェント化の転換が早急に向上するなどの挑戦に直面している。AI技術はアパレルの設計、生産、サプライチェーン、販売の全プロセスに参与しており、大別するとデジタル人分身、研究開発技術管理、計画生産管理、設備物連、知能生産管理、視覚品質検査管理決定の5つの分野に分けることができる。

　　統合生成式AIを通じて、生産運営管理過程において精確で柔軟な分析意思決定機能を発揮し、企業のビッグデータの理解と運用能力を増進し、管理層から実行層までの各段階の知能化を促進することができる。また、生成式AIは従来の非構造化データに依存していたワークフローを変更し、部門の情報障壁を打ち破り、情報伝達をより効率的、透明にし、操作の円滑性を確保した。リアルタイムで生産運営データを検索し、放送し、管理層の正確で迅速な意思決定を提供し、データの可視化表現を実現し、意思決定の効率とシステムの友好的な相互作用体験を向上させる。

　　三、紡績業界の生産分野における人工知能の応用に存在する問題と重要な要素

　　（一）紡績業界の生産分野における人工知能の応用に存在する問題

　　近年、AIは紡績業界の生産分野で初歩的な応用を得て、紡績業界にかつてない発展のチャンスと挑戦をもたらしたが、人工知能の生産分野での応用をさらによくする中で依然として多くの挑戦と問題に直面している。

　　企業レベルでは、ほとんどの企業はデジタル化の転換段階にあり、デジタル化、設備のインテリジェント化を管理する基礎が弱い。同時に人材不足、資金難など多方面の苦境により、人工知能の応用実現にはまだ大きな差がある。業界レベルでは、データは紡績業界内部で分散して保持され、有効な国境を越えたデータ共有と蓄積が不足し、業界生産分野の重要なデータに対して広く認可されたデータ基準と注釈プロトコルが不足し、システム化、大規模なデータ収集メカニズムが不足し、AIモデルの訓練効果と精度を制限し、業界におけるAIのさらなる応用を制限した。

　　（二）紡績業界の生産分野における人工知能の発展の重要な要素

　　AIの発展が直面している課題と問題に基づいて、業界の特徴を結合して、AIの発展の重要な要素を捉えてこそ、人工知能の業界内での普及と応用をしっかりと行うことができる。企業のデータ収集、統合と処理能力を高め、AI応用の基礎を固めるべきである、AI生産分野の典型的な応用場面を識別し、紡績生産製造の特定の需要と論理の革新アルゴリズムを結合し、業界内の良質な資源と協力し、共同で推進すべきである、クラウドコンピューティング資源の共有を通じて計算力の使用を最適化し、計算力共有モデルを探索し、共同でコストを負担しなければならない。AI、紡績業務を理解する人材を多方面で共同で育成し、人材育成のルートを提供しなければならない。同時に、デジタル双子技術の応用と発展は、紡績業界におけるAIの応用を持続的に推進している。デジタル双子に基づくスマート工場は徐々に応用を試み、全生産要素の収集と計画スケジューリング、生産管理などの面で重要な役割を果たしている。そのため、データをしっかりと中心に置くことが基礎であり、アルゴリズムが鍵であり、計算力は保障であり、人材は支えであるというモデルは、企業の能力、利益という本質から出発して、持続的に深く業界内で普及と応用を行うべきである。

　　四、紡績業界の生産分野における人工知能の応用を加速する提案

　　近年、人工知能は紡績業界における応用効果が現れ始め、引き続きこの良好な発展の勢いを維持し、典型的な応用シーン、重要な技術、人材育成などの面で持続的に推進しなければならない。

　　（一）紡績業界の生産分野における典型的な応用場面の深化

　　紡績業界の生産分野の生産最適化、インテリジェント検査、サプライチェーン管理、インテリジェント倉庫物流、製品追跡、インテリジェントマーケティングなどの先進技術方案の研究と応用を加速し、インテリジェント設計、生産、管理を一体化した紡績インテリジェント工場を育成し、業界内で大規模な複製普及を行い、人工インテリジェントベンチマーク企業の模範的なリード作用を発揮する。

　　（二）一連の重要なコア技術の突破を加速する

　　紡績業界のトップ企業、良質なサービス業者、科学研究院に頼って人工知能の重要な共通技術研究及び知能部品、装備、システムの研究開発を推進している。紡績業界の知恵配綿、知恵染色などのソリューションの応用に適用し、知能制御と最適化、データ収集と分析、故障診断とメンテナンスなどの一連の核心技術の突破を加速し、紡績業界の人工知能ハードウェアとソフトウェアの基礎を打ち固める。

　　（三）複合型人材育成の強化

　　業界協会の役割を十分に発揮させ、産、学、研、各方面の資源を統合し、紡績業界の人工知能「複合型人材」育成システムの構築を推進する。在職学習研修通路を構築し、自主発展力のある企業人材の階段を構築する。関連産業連盟、科学研究機関、サービスプロバイダの役割を積極的に導入し、発揮し、各種特別テーマ訓練を組織して開催する。