“紡織裝備成套性強、結構復雜、關鍵零部件多。而基礎零部件和元器件是紡織裝備的基本單元，其質量對裝備的精度、性能、可靠性起著決定性作用。但目前我國與國際先進工業水平在材料、工藝、元器件等工業基礎方面存有差距?！?strong>中國工程院院士、東華大學教授孫以澤在近日召開的紡織基礎零部件高質量發展（化纖專用基礎件）論壇上說。

中國工程院戰略咨詢中心制造業研究室主任屈賢明表示，根據中國工程院對26類制造業主要產業存在短板的分析，在當前及今后的一段時間內，產業基礎的薄弱環節聚焦于基礎零部件/元器件（包括高端芯片和傳感器）、基礎材料、基礎檢測檢驗設備和平臺、基礎制造工藝和裝備、基礎工業軟件，統稱“五基”。并提出四條推進“五基”發展的路徑，包括“鏈式”推進；“一攬子”推進；以培養一大批“專精特新”巨人企業，甚至是“隱形世界冠軍”為主要抓手；建設平臺，形成持續創新能力。

在介紹復合涂層的機械表面改性強化技術時，武漢紡織大學二級教授、俄羅斯自然科學院院士梅順齊表示，目前武漢紡織大學在紡織裝備領域擁有多個平臺，包括湖北省數字化紡織裝備重點實驗室、湖北省加捻技術研究中心、湖北省高端紡織裝備先進制造學科引智基地、湖北省高端紡織裝備先進制造關鍵技術國際科技合作基地、科技部/教育部高端紡織裝備先進制造學科創新引智基地(111基地）、教育部先進制造與紡織裝備教師團隊（2023）、紡織行業加捻成形技術與裝備重點實驗室、紡織清潔生產國家工程實驗室等。

“企業應加強對工況-性能要求分析、失效形式分析，探索適宜的表面強化方法，優化涂層組方、工藝參數，達到改善摩擦磨損、耐腐蝕性，提升表面硬度、改善潤滑性能、提高產品的熱穩定性。”梅順齊說。

就轉型升級過程中引起企業普遍重視的試驗檢測能力建設問題，東華大學機械工程學院副教授馮培表示，人工智能技術和信息處理技術的快速發展，為智能檢測技術提供了強有力的條件。微電子和微型計算機技術的發展為檢測過程自動化、測量結果智能化處理和檢測儀器功能的仿人化等提供了技術支持。

馮培說：“智能檢測就是能夠智能判斷及信息處理，智能檢測技術就是將人工智能技術和方法應用于數據檢測。智能檢測技術是實現產品質量控制檢驗的重要手段，有助于更好地監測系統安全經濟運行。機器學習則是實現智能化的關鍵，其最大的特點是利用數據而不是指令來進行各種工作，本質是數據科學。依托智能檢測可實現化纖長絲卷裝外觀質量檢測的12種瑕疵特征快速準確提取，并可使系統實時在線檢測正確檢出率≥99.2%。”

作為下游企業，新鳳鳴集團股份有限公司研發經理崔利表示，當前包括組件自動化組裝、噴絲板、異形孔環保清洗助劑開發技術、熔體直紡柔性添加功能粉體關鍵技術與產業化、外觀檢測后自動打結以及FDY/DTY在線質量評判等技術為紡機企業普遍關注。紡機企業在研發中應多了解客戶需求，生產出滿足市場需求的產品。

就化纖裝備未來發展趨勢，崔利表示，企業應關注化纖全流程碳感知網絡構建，設備監測、評估和預知性維修場景以及智能制造。

恒天重工股份有限公司副總經理李新奇表示，隨著中國化纖產業的發展，化纖專用基礎件已基本實現國產化替代，但許多基礎件相較于世界先進水平仍有很大提升空間，也是目前影響裝備整體性能的重要因素，值得給予更多關注。

對于產業未來發展，孫以澤提出了五點建議：加強科技攻關，構建行業發展新優勢；加強轉型升級，增強國際競爭力； 加強標準體系建設，引領行業規范發展；加強核心技術聯合攻關，促進協同創新；加強學科融合，破解創新發展難題。

文章來源：中國紡織報