紡織工業是我國傳統支柱產業、 重要民生產業和國際優 勢產業 ，在美化人民生活、 服務經濟發展、 實現共同富裕、 增強文化自信等方面發揮重要作用。 為貫徹落實《制造業數 字化轉型行動方案》， 以數字化轉型推動紡織工業增強綜合 實力和核心競爭力 ，推動行業高端化、 智能化、 綠色化、 融 合化發展 ，推進新型工業化建設 ，特制定本方案。

一 、 總體要求

以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導 ，深入貫 徹黨的二十大和二十屆二 中、 三中全會精神 ， 完整、 準確、 全面貫徹新發展理念 ，全面落實全國新型工業化推進大會部 署 ， 以融合發展為牽引 ， 強化軟硬協同 ，建立紡織工業技術 與信息技術融合應用的先進機制 ，推動產業的數字化、 網絡 化和智能化 ， 實現紡織工業數字化轉型。 到 2027 年 ， 數字 化轉型基礎支撐能力進一步提升 ， 新模式新業態持續涌現， 有力推動產業高質量發展。 規模以上紡織企業關鍵業務環節 全面數字化比例超過 70%，打造 150 個以上數字化轉型典型 場景、 60 個以上數字化轉型標桿企業、 30 個數字化轉型典 型集群/園區，培育推廣200 個以上示范作用強、易復制推廣 的數字化轉型典型解決方案。 到 2030 年 ， 新一代信息技術

賦能紡織工業數字化改造取得顯著成效 ，進一步推動企業生 產方式、 經營模式、 組織形式變革和創新 ， 實現紡織工業全 價值鏈躍升。

二 、 重點任務

（ 一）新一代信息技術賦能行動

1.研發關鍵核心新技術。 通過“揭榜掛帥”等方式 ， 攻關 一批基于大數據、 云計算等新一代信息技術的紡織數字化、 智能化關鍵技術。 突破坯布瑕疵檢驗、 染化料測配色及物流 專用設備等數據采集技術、 數據分析決策系統、 智能化加工 技術等 ，打通全流程數字化制造斷點。

2.推廣先進適用技術。 大力推進服裝家紡生產過程自動 化智能化 ，建立由縫制設備、 人工智能技術等構成的智能協 同縫制系統。 推廣紡織高效短流程設備、 專用自動化設備、 在線檢測設備的更新和技術改造 ，加強國產工業操作系統和 工業軟件應用。

3.釋放數據要素價值。 深化數據全生命周期管理 ， 實時  采集設備運行狀態、 能耗信息、 生產信息等數據 ， 實現對工  藝、 質量過程等深度感知。 構建紡織行業數據管理體系 ，分  類梳理行業數據，編制數據要素清單，形成行業基礎數據庫。 鼓勵地方、 龍頭企業建設區域級、 行業級數據共享平臺 ，整  合產業鏈重點數據 ，創新數據使用、 收益分配、 協同治理等  機制 ，促進數據資源高效對接、 跨域共享、 價值共創。

4.加快工業互聯網部署。 深化“5G+工業互聯網”融合應 用 ，探索工業互聯網標識在紡織行業全產業鏈的生產過程管 理、 質量追溯等方面的融合應用； 鼓勵建設服務于中小企業 的工業互聯網平臺 ， 為數據匯聚、 建模分析、 知識復用、 應 用創新提供載體支撐。 鼓勵企業實施工業網絡安全分類分級 管理 ，建立健全企業內部網絡安全管理制度 ，研究制定紡織 工業重要數據識別指南 ， 強化重要數據識別和申報、 數據安 全風險評估等工作 ，加強網絡和數據安全防護能力建設 ，提 升網絡和數據安全防護水平。

5.深化人工智能賦能應用。 引導企業在研發設計、 生產 制造、 經營管理、 運維服務等環節加大人工智能應用 ，加速 紡織專用算法與智能裝備的研發 ，開發符合紡織行業特點和 需求的人工智能技術和產品。 加大計算機視覺技術在織造環 節的應用 ，提升疵點檢測、 判斷和分類的準確率。 促進人工 智能技術與紡織行業知識融合 ，實現用戶需求圖案的快速創 造和顏色的精準識別 ，提高創意設計和快速打樣能力。 通過 人工智能技術分析工作流程數據 ，挖掘潛在規律 ，協助企業 優化生產工序 ，提升效率。

（ 二 ）新模式新業態創新應用行動

6.發展大規模個性化定制。 支持企業借助工業互聯網平  臺，應用人機交互、虛擬交互等方式獲取客戶的個性化需求， 推廣協同設計、 云設計等方式 ，增強用戶在產品全生命周期

中的參與度 ， 實現量身定做。 構建服裝服飾產品圖案、 民族 特色專屬紋樣、 素材、 版型等數據庫 ，加強與文化創意、 動 漫 IP 等跨領域設計元素融合 ， 滿足多樣化市場消費需求。

7.提升柔性化生產能力。 推動產線柔性升級改造和一次 成型加工技術發展 ，提高小批量、 多品種、 個性化、 大規模 定制化加工能力。 支持企業建立全鏈路的數字化智能中樞， 發展大數據驅動的智能制造新模式 ，打造群聚式供應鏈 ，縮 短產品生產周期。 支持細分領域龍頭企業打造共享車間/工 廠，探索“平臺+共享”制造模式，形成小批量、差異化的柔性 生產能力。

8.拓展服務化延伸模式。 推動服裝家紡企業加快從單純 出售產品向出售“產品+服務”轉變，加強生產數據和消費數據 對接 ，構建面料、 款式、 版型、 人體模型等多模態數據庫， 提升服裝服飾等產品流行趨勢預測能力 ，聚焦全產業鏈條開 展增值服務。 支持企業構建用戶畫像和需求預測模型 ，形成 基于數字決策的市場需求快速響應模式。 推動數字虛擬技術 應用 ， 開發 3D 數字化虛擬展演平臺 ， 豐富產品體驗方式 ， 拓展產品宣傳推廣渠道。

9.強化全過程數字化管理。 鼓勵紡織企業構建全流程數 字化生態系統 ，加大智能設備投入 ， 實時監控設備運行狀態 和生產參數 ， 實現各環節全流程數字化、 智能化管理。 支持 紡織企業建設數字供應鏈管理體系 ，實現供應鏈上下游企業

之間的信息共享和協同作業 ，快速響應市場變化 ， 降低運營 成本。

（ 三 ）產業高質量發展行動

10.推動高端化躍升。通過工藝流程的數字化改造，提高 碳纖維、 芳綸、 超高分子量聚乙烯纖維、 聚酰亞胺纖維、 連 續玄武巖纖維等高性能纖維的生產與應用水平 ，提升高性能 纖維質量一致性和批次穩定性。 推動智能可穿戴產品發展， 加大對集無線能量采集、信息感知與傳輸等功能于一體的新 型智能纖維的研究 ，探索新型智能纖維在服裝中的應用 ，利 用新型智能纖維與“人體耦合”實現可視化傳感交互。

11.加快智能化升級。提升企業數字化集成應用水平，加 快建設數字化、 智能化生產線與生產車間。 進一步推廣機器 人、 智能物流系統、 智能檢測裝備等 ，加大化纖、 織造、 紡 紗企業全流程智能車間/工廠建設。持續實施紡織服裝智能制 造進園區，提升集群/園區數字化管理和企業數字化應用的水 平。 引導龍頭企業開發基于現場數據集成整合的生產制造智 能化應用 ， 實現生產方式向智能化制造轉變。

12.加速綠色化轉型。推動紡織全產業鏈生產裝備、用能 單元和工藝技術綠色升級改造 ，提升清潔能源使用占比和資 源循環再利用水平 ，減少能耗與碳排放。 推動紡織企業和園 區加強數字化能碳管控 ， 開展重點用能環節在線監測、 運行 優化與系統平衡。 基于數字化管理手段 ， 實現產品碳足跡全

生命周期管理 ，組織紡織重點領域碳達峰相關研究 ，鼓勵開 展紡織重點產品碳足跡核算。

13.深化融合化發展。支持龍頭企業開展跨行業合作，推  動紡織行業經驗轉化為工業機理 ，建立紡織行業大模型 ，逐  步實現基于“數據+模型”的深度分析和業務資源協同。推動數 字技術在紡織中小企業的應用，引導中小企業實施數字化“微 改造”。加強與“數字育種”技術的交流對接，提升天然纖維原 料供給水平。增進與商業零售、旅游等服務行業的數據交換， 強化產銷數據互動。 支持企業開展數據資產價值評估 ，加強  數據資產管理 ，建立數字化轉型培訓和人才培養機制 ，為員  工提供學習機會和實踐平臺。

（ 四 ）夯實支撐基礎行動

14.強化標準引領。 建立紡織行業數字化轉型標準體系， 加快制定數字化轉型參考架構、 成熟度、 服務商能力分類分 級評價等系列標準。 建立化纖、 紡紗、 織造、 染整、 非織造 等領域統一的數據標準體系架構 ，研制重點設備數據字典標 準 ， 統一數據格式規范、 數據交換及接口規范。 支持龍頭企 業牽頭制定并推動應用行業數字化轉型相關標準 ，積極開展 技術標準國際合作。

15.加強質量支撐。開展《制造業企業質量管理能力評估 規范》行業標準貫標行動 ，推進質量管理數字化。 提升企業 研發設計、 生產制造、 質量保障、 供應鏈等質量管理重點環

節的數字化集成應用 ， 引導企業強化質量意識和質量觀念。 鼓勵行業新材料等中試平臺建設 ，從產業鏈源頭加強質量支 撐。 開發紡織專用傳感器、 智能檢測裝備、 質量控制與執行 系統 ， 實現新一代信息技術與全面質量管理融合應用。

16.選樹典型標桿。 支持紡織行業數字化轉型典型集群/ 園區創建 ， 開展紡織數字化轉型標桿企業培育工作 ，加大政 策引導和資金扶持 ，鼓勵標桿企業發揮示范引領作用 ，積極 探索數字化轉型新路徑。 編制工業互聯網與紡織行業融合應 用參考指南 ， 明確紡織行業工業互聯網數字化轉型場景清 單、 路線圖和資源池。 遴選智能仿真測款、 坯布瑕疵檢驗、 個性化定制、 敏捷供應鏈、 數字營銷等典型應用場景和生產 環節 ，推廣一批技術先進、 成效顯著、 可復制的典型案例。

17.培育創新載體。重點支持中西部紡織行業數字化轉型 創新載體建設 ，提供技術咨詢、 方案設計、 項目實施等一站 式服務 ， 因地制宜為企業提供高效適用服務支持 ，推動行業 均衡發展。 鼓勵行業協會、 龍頭企業、 地方政府因地制宜建 設數字化轉型公共服務平臺； 鼓勵各地區根據企業發展現 狀 ，建立制造業數字化轉型綜合信息服務平臺 ，分類分級建 立紡織行業大中小企業數字化轉型“檔案”。

18.壯大服務隊伍。聚焦研發設計、質量管控、生產制造、 網絡和數據安全防護、 運維服務等關鍵環節 ，培育一批既深  耕行業又懂數字化的制造業數字化轉型促進中心 ，推動服務

商產品性能的測評和應用驗證 ， 形成優質解決方案推廣目 錄。 制定服務商分類分級評價規范 ， 引導服務商提升全流程 服務供給水平。 構建紡織企業數字化轉型評估指標體系 ，鼓 勵企業廣泛開展自評估 ，按需精準對接解決方案服務商。

三 、 保障措施

（一）完善工作機制。各地要建立和完善行業主管部門、 行業協會、 科研院所、 龍頭企業等多方參與、 協同推進的工  作機制 ，統籌協調紡織行業數字化轉型工作推進實施中的重  大問題、 重點工作、 重要事項。

（ 二 ）強化政策引導。 加大紡織行業設備更新和技術改 造支持力度 ，將符合條件的數字化改造項目納入支持范圍。 鼓勵各地結合實際制定細化工作方案 ， 強化政策配套保障， 加強部門間協同 ，整合行業資源 ，積極營造良好的數字化轉 型環境 ，加強基礎設施建設、 提高政務服務效率 ， 為紡織企 業提供政策、 技術、 人才等方面支持。

（ 三 ）加大金融支持。 發揮國家產融合作平臺作用 ， 強 化融資服務對接 ， 向金融機構推薦有融資需求的紡織行業數 字化轉型重點項目。 鼓勵金融機構為紡織等傳統行業數字化 轉型提供信貸支持 ，鼓勵融資擔保公司提供增信支持 ，加大 對紡織企業數字化轉型的金融支持力度。 推進符合條件的紡 織企業上市融資 ， 支持符合條件的紡織企業發行債券融資。

（ 四 ）促進交流合作。 加強政府部門、 行業協會、 各行

業企業等交流合作 ，共享資源信息、 協同拓展市場 ， 強化紡 織產業鏈供應鏈上下游對接 ，提升紡織行業數字化轉型的效 率和效果。 依托相關多雙邊機制深化與共建“一帶一路”國家 合作 ，拓展企業數字化轉型國際合作領域。

（ 五 ）深化研究評價。 鼓勵行業協會、 研究機構加強紡 織行業數字化轉型水平監測 ，探索在行業主管部門指導下發 布紡織行業數字化轉型水平發展指數 ，開展區域紡織數字化 發展潛力研究和評價。 鼓勵科研院所等第三方機構提供紡織 行業數字化轉型規劃、 系統集成技術支持等專業數字化轉型 服務。

（ 六 ）加強人才培養。 行業主管部門進一步摸清紡織行 業數字化轉型人才需求缺口和培訓規模層次需要 ，會同有關 部門鼓勵相關普通高校、 職業學校與科研院所、 行業企業聯 合編寫紡織行業數字化轉型相關教材 ， 開發推廣優質課程， 開展數字化轉型人才培訓 ，推進數字化設計、 數字化管理、 數字化營銷等紡織行業復合型人才培養。 依托現代產業學院 等 ，加強復合應用型人才培養。 支持建設國家卓越工程師實 踐基地 ，培養適應紡織產業高端化、 智能化、 綠色化、 融合 化發展要求的卓越工程師。

附： 紡織工業數字化轉型典型應用場景

附

紡織工業數字化轉型典型應用場景

聚焦紡織行業特點 ， 系統梳理研發設計、 計劃調度、 車 間物流、 質量管控、 供應鏈管理等重要環節 ，通過典型場景 的應用示例為企業數字化轉型提供借鑒參考。

一 、 工藝設計

痛點： 印染工藝流程長，涉及多種染料、助劑等原材料， 涉及多個工序和復雜的化學反應 ， 配方管理復雜 ，控制參數  眾多 ，染化料助劑的配送、 工藝參數的設定和調節精度要求  高 ，造成工藝控制的實時性、 穩定性和準確性差 ， 糾錯實時  性精度差。

改造目標： 工藝流程智能化管控。

實現方式和需要的條件： 基于工業互聯網技術 ， 開發數 據網關 ，利用高精度數字傳感器采集染液各項可直接測量的 工藝指標 ，建立全流程生產過程工藝參數監測數據鏈和自積 累工藝知識庫 ， 實現印染全流程設備等生產要素的互聯互 通。 應用染化料助劑自動配送平臺、 基于數據驅動的織物染 色智能配色等系統 ，對工藝配方、 領料單、 稱量、 印花色彩 控制等所有環節進行監控管理 ，提高染化料助劑配送精度。 建立織物圖像庫 ，基于多特征融合技術 ，開發織物圖像檢索 系統 ，快速確定織物圖像工藝參數 ，并實時同步至自動排程

系統 ， 與在產訂單實現最優化管理。

二 、 印染車間智能排產

痛點： 部分紡織染整訂單呈現出小批量、 多批次、 交期  急的特點?？蛻粝聠魏?，由生產計劃部門在一天內多次編排， 人工手寫形成生產流程卡 ， 統一懸掛在墻壁看板上。 生產輪  次無法動態更新 ， 染色進度無法及時跟進 ，調度指令不能快  速精準下達到車間，導致排產效率低、效果差、缺乏整體性。

改造目標： 排產全面可視化與實時優化。

實現方式和需要的條件： 應用高級計劃與排程系統 （ APS ）， 通過企業資源計劃（ ERP ）系統和生產執行系統 （ MES ）對生產任務指揮調度實現可視化 ，實時展示排產情 況、 各生產流程進度信息和質量分析信息等。 應用生產執行 系統對前道機臺、 染缸、 定型機實時采集并分析數據 ， 結合 企業資源計劃系統的生產數據與各機臺自身的產能、 布種和 顏色 ，模擬出計劃單 ，將生產任務分配給合適的生產線或機 器 ，在生產訂單進車間前自動排好計劃排程并在生產過程中 不斷自動優化。

三 、 物料精準配送

痛點： 傳統的服裝加工流程中 ， 完成一道工序后 ， 需要 不停的人工搬運、 傳遞、 計數、 捆扎等 ， 容易造成效率低、 統計出錯率高 ，存在褶皺、 破損等質量問題。 另外 ， 物料配 送路線和次數不穩定 ， 導致生產需求預測不準確 ，庫存積壓

或缺貨。

改造目標： 智能吊掛傳輸與自動導向車（AGV）協同搬 運。

實現方式和需要的條件：打造基于生產執行系統（ MES ） 的吊掛傳輸，部署打通企業管理解決方案（ SAP）、計算機輔  助設計（CAD）、 生產執行系統（ MES ）、 自動裁床、 吊掛、 分揀系統 ， 實現從面輔料入庫、 裁床數據對接、 集中掛片、  吊掛傳輸縫制、 匯流后道整燙、 搬運入庫等一系列工藝流程  數字化的互聯互通，以及傳輸與搬運的協同作業，實現個定、 團定、 大貨混流柔性不落地生產模式。 借助 5G 等技術 ，提  升物流效率和準確率 ， 實現裁剪、 縫制、 制衣、 倉儲等各服  裝生產環節的無縫銜接。

四 、 服裝個性設計

痛點： 傳統服裝設計往往采用手工繪圖的方式 ，缺乏對 數字化技術手段的運用 ，紙板消耗大 ，服裝設計理念和手段 單一 ， 需要耗費大量的時間和精力 ，設計效率低下 ， 由于消 費者對服裝的個性化要求越來越高 ， 降低了流行性設計的可 預測性 ，設計成果難以滿足市場需求。

改造目標： 產品數字化設計。

實現方式和需要的條件： 應用大數據、 圖像識別、 人工 智能等技術 ，采用流行趨勢預測模型和機器學習算法 ，針對 色彩、 面輔料、 單品、 圖案、 細節、 廓形、 企劃、 搭配等全

方位多角度做趨勢預測 ，構建標準素材庫 ，應用計算機輔助 設計（ CAD ）、 3D 虛擬試衣、 3D 打印等技術 ， 實現快速 、 精準、 高效的設計。 利用數字制圖技術快速地起草和調整設 計圖紙。 利用 3D 量體技術、 元宇宙技術、 人工智能生成內 容（AIGC）， 進行設計仿真、 評估和優化。 應用 3D 渲染增 強設計產品在數字環境中的展示效果 ， 捕捉復雜的設計細 節、 布料特性、 紋理和色彩。

五 、產品質量追溯

痛點： 化纖生產過程涉及的原輔料較多、 生產流程長、 工藝復雜 ， 與質量相關的環節較多 ， 要經歷化分、 物檢、 剝 絲打結和織襪染判等 ， 當質量出現波動時 ，傳統方式需要依 賴人工經驗對分布式控制系統（ DCS ）參數、 工藝參數等進 行調整 ，且具備一定的遲滯性和不確定性。 產品質量事后追 溯較難實現 ， 高時延性為質量管理帶來極大難度。

改造目標： 質量數字化管理。

實現方式和需要的條件：基于知識圖譜，通過關聯設備、 工藝、 維修經驗等構建化纖質量大模型 ，解決質量波動異常  時實時調整、 事后追溯的難題。 應用智能傳感器實時監測生  產過程中關鍵質量參數 ， 如纖維長度、 紗線均勻度、 布料密  度等 ，確保每個環節的產品質量達到標準。 基于自動導向車  （AGV）技術 ，開發智能物料跟蹤及倉儲系統 ，實現從原料  到成品的智能調度及全程可追溯。 通過在產品上應用射頻識