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5G+“未來工廠”奏響“服紡”新篇章

發布時間:2023-03-24  閱讀數:26706

5G+“未來工廠”奏響“服紡”新篇章


視頻來源:中國聯通視頻號

隨著“5G”時代的到來,紡織服裝供應鏈各機構、企業、組織間的固有籓籬和傳統疆界將被新時代的信息化技術逐步打破,我們應該如何迎接這一輪新的行業發展機遇?通過擁抱5G時代,進一步提升紡織服裝行業兩化融合的深度和廣度,打造紡織服裝行業國際競爭新優勢,強勁“數實融合”新引擎。雅戈爾服裝制造有限公司與中國聯通合作,開展了“5G+數字孿生”項目建設,實現了生產單元模擬場景的應用,為新一代信息技術與傳統紡織服裝行業的融合提供了參考樣本。

5G+“未來工廠”開創服裝智造先河

2018年,雅戈爾與中國聯通合作投產建設智能工廠,成為浙江省首批5G+“未來工廠”,爭創中國服裝智能制造標桿企業。

走進寧波雅戈爾服裝城內的智能制造5G工廠,數據運營中心的顯示屏上,各類訂單數據實時更新、一覽無遺,發揮著“產業大腦”的作用。同時,雅戈爾“未來工廠”開創服裝智造先河,實現多品種、小批量、個性化、定制式的柔性化生產,不僅生產效率大幅提升,更能靈活應對來自上下游市場的變化,在服裝產業鏈、供應鏈中擁有強大的核心競爭力,成為品牌發展強大的后盾。

圖片

數字化轉型為企業發展提供內在需要和根本方向

在數字化技術創新大潮中,紡織服裝行業迎來產業升級新契機的同時,也引發了業務的不協調矛盾。供應鏈從長生產周期的訂貨模式向小單快反模式轉變勢在必行。

“曾經,雅戈爾產線完全依靠人工讓布料流轉于各工序之間,后期的西服和西褲無法實現自動匹配,需要人工分揀。除此之外,園區內還存在數據采集能力不足,整體物流倉儲效率比較低的情況。”雅戈爾相關負責人介紹說:“我們也曾自己試圖改變,有線網絡布局成本高、改造施工及后期運維成本大一直是服裝制造行業的痛點。若放棄使用有線網絡,將導致服裝工廠內網絡布局不完善給工廠運行帶來一定困擾。5G面世前,我們不僅嘗試使用有線網絡連接的方式,也嘗試了WiFi。但效果都不好,有線網絡線纜排布操作不便,且容易形成布線雜亂問題,存在安全隱患;WiFi信號時延高,抗干擾性較弱,且存在信號覆蓋死角與盲區,數據采集的效果并不理想。其次,以數據采集為例,以往,雅戈爾服裝城園區內的水、電、汽表的數據采集工作均以人工抄寫的形式開展,園區內儀表數量眾多,人工抄表耗時耗力,導致數據統計周期延長,改變勢在必行。”

中國聯通工業互聯網創新團隊提供的5G+全連接工廠的數字化轉型方案與雅戈爾不謀而合。在充分調研雅戈爾的設備、生產、信息化系統、物料、能耗等各方面運營情況后,中國聯通建議雅戈爾在原有的自動化生產、信息化系統基礎上,以5G和邊緣計算技術為依托,以全連接平臺進一步實現人、機器設備、物料、能耗、質量檢測的全面連接,實現生產要素的實時監控,數據自動采集,為制造執行系統提供全面的數據支撐;通過數據分析,實現生產多維度統計和歷史數據分析,為領導決策提供強有力的數據支撐;通過5G+MEC,實現多地生產數據的協同聯動;通過大數據、人工智能技術,讓設備擁有智慧,從而極大的提升生產效率、提高產品質量。

智能制造提升品牌價值

隨著信息技術與傳統紡織服裝工業的深度融合,新興的互聯網科技正不斷助推傳統產業的轉型升級。同時,也成為提升企業品牌價值的重要因素。

在5G網絡與邊緣計算的支持下,賦能柔性化生產,服裝制造3D數字孿生系統高效運轉,實現異地生產管理一體化管控。雅戈爾在寧波、吉林琿春、云南瑞麗建成三地統一管理、生產聯動的5G多園區專網,實現客戶訂單與生產效能的快速匹配。西裝高級定制的成品反應速度從原來的15天最快縮減到5-7天,同時批量訂單生產周期縮短了35%,單工位生產效率提高25%。

5G的到來,低時延、大帶寬的特點給工廠內實現物聯網布局,打造智能生產車間提供了便利。“5G最大的特點是大帶寬、低時延、廣覆蓋,能夠有效解決網絡延遲的問題,給未來部署園區網絡提供了新思路、新選擇。對于雅戈爾而言,數據的實時采集更便捷高效了。

智能制造,是現今紡織服裝業的引擎,也是雅戈爾全產業鏈高質量發展的優勢所在。有了這樣的標桿示范,目前業內多家知名服裝企業,也在嘗試與聯通合作融入5G等新興技術,進行數字化升級。

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中國聯通深入貫徹黨的二十大精神,錨定數字經濟主航道,以“強基固本、守正創新、融合開放”新戰略為指引,踐行“數字信息基礎設施運營服務國家隊、網絡強國數字中國智慧社會建設主力軍、數字技術融合創新排頭兵”新定位,加速傳統產業向數字化、網絡化、智能化方向轉型升級。發揮“一個聯通,一體化能力聚合,一體化運營服務”優勢,依托服裝軍團深耕服裝紡織垂直行業,推進數字技術融合創新。

科技惠民、數字融合、智慧賦能,服裝軍團在紡織服裝行業經濟發展建設上不遺余力持續推進,引領中國紡織服裝業走向國際化。

來源:新華網  視頻來源:中國聯通


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