纺织技术 | 智能纺纱创新热点问题的探讨（中）

（紧接上期）

4.2 纺机及纺器智能型创新企业（篇幅受限，略举有代表性的企业）

4.2.1 纺机第一纵队：头部企业代表

（1）经纬纺机

经纬集团作为国内纺机行业的龙头，其智能产品和核心技术代表了国产纺机的最高水准。“经纬智能”研制的“全流程智能化棉纺成套设备及系统”已经成功运用智能化工厂，其中JWF1590/JWF1576平台细纱机：最高锭速达26100转/分（国内纪录），平均稳定锭速25500转/分，千锭时断头数控制在15根左右，落纱留头率达到99.7%以上，达到目前国际高端智能细纱机速度最高水平。旗下青岛宏大与德、意、日同台竞争的智能化高端升级产品VCRO PLUS自动络筒机配置筒纱纱疵精准吸取系统，回丝率降低25%，能耗节省15%。可兼容多品种生产，具备自动换批、自动配管等功能，筒纱定长精度控制在±0.5%以内。

（2）赛特环球

赛特环球是国家制造业单项冠军示范企业（粗纱机领域）、国家重点专精特新"小巨人"企业，并设有中国纺机行业粗细联合粗纱机系统研发中心、筒纱智能包装物流系统研发中心，主要产品有HCP2025智能粗纱机（全球首创双向传动结构，最长480锭），研发的专用AGV机器人，采用SLAM导航，实现纺纱工厂地面清洁、夹包、叉车、条筒搬运等需求，拓展“络包库联”智能化领域，缓解纺织企业招工难的问题。

（3）天门纺机

国内并条机领域的领军企业，天门纺机作为“并条专家”，开创"智并联"与"并条产线联动"时代。技术突破：开创并条产线联动新时代，摆脱传统单机模式束缚，实现并条前后工序设备的集中控制与数据互通。新一代机型单机出条速度最高达到1200米/分，配备智能在线监测系统，纺某些品种速度长期可稳定在800米/分及以上，达到国际领先水平。

（4）同和纺机

同和纺机在2023年上海纺机展上推出的TH698全电子牵伸细纱机，现场纺纱锭速已达到26500转/分钟，而且高锭速低能耗，吨纱可以节能3～5%左右。

（5）贝斯特纺机

贝斯特纺机推出新一代BS56系列特长智能细纱机，配备2448锭，把做精细纱机作为贝斯特人共同的理想。

4.2.2 第二纵队：科技型纺机、纺器企业

第二纵队具备科技型特点，规模不大，但承担着纺纱企业大量设备现代化改造任务，解决生产短板问题，是纺纱智能化改造初级阶段的功臣，堪称中小纺企的重要支撑。多数为科技型企业，“专精特新”小巨人、创新能力强，研发的项目针对性强，投入不多，却能显著减少纺纱厂用工需求，例如专注智能上纱系统改造的江阴凯业、安徽松宝、深圳微埃等，专注细纱机智能自动络纱的盐城海马、南通金驰等，智能制造器材的有南通金轮、河南白鲨、浙江浩铭、重庆金猫、福建佳宇、无锡二橡胶、江阴华方等企业。笔者在相关文章中均有表述，在此不再赘述，重点强调两家针布企业。

金属针布是梳棉机心脏，在高产高质的纺纱要求下，高端针布曾经被国外老牌纺器公司垄断，国内金轮（国企）、白鲨（民企）两家针布企业通过智能化科技攻关取得了瞩目的成果，与国际同行巨头同台竞技，部分产品性能已经超越国际同行。

金轮针布以新建国家级5G全连接工厂为标志，其“金属针布冲淬智能制造5G车间”入选了工信部《2024年5G工厂名录》，通过5G技术实现了生产全过程的自动化、智能化和绿色化，是全球唯一能生产全系列纺织梳理器材的企业。太锐克双齿锡林针布搭载微米级硬质合金涂层，寿命延长30%以上，适配产量达70 kg/h以上的超高产梳棉机。

白鲨针布：侧重于对现有生产线进行智能化、数字化改造，核心是提升单机效率和全流程协同。境泉系列以双复合涂层技术为核心标志，追求极致的耐磨与长寿，使用周期延长30%～50%。

4.2.3 第三纵队：智能电子及软件技术企业

引进国际智能化技术与软件，通过技术创新解决纺纱过程中的质量顽疾，例如异纤清除与纱疵切除，重点推进辅机智能自动化、关键智能元器件与软件的攻关。如大家熟知的双清智能、智目智能、汇川科技、凯锐电子、长岭机电等。其中，异纤分拣机，采用多光谱成像、AI算法和高速喷气装置，能精准清除杂质，帮客户提升纱线品质。我国部分科技型企业研发的新一代智能型除异纤设备可实现一线二机、包漂包染，吨纱利润率提升一倍，性价比极高。

智能化总体水平：核心技术国产化加速：像经纬纺机的智能细纱机、青岛宏大的自动络筒机等产品，性能已接近国际水平，打破了进口垄断。设备稳定性：智能主机无故障运行10000小时左右（国际12000小时）；AI应用深度：质量检测（异纤识别率99.5%）居前，全流程工艺参数自优化（准确率98%）；绿色技术：光伏+储能（绿电占比60%），世界领先。性价比具有显著优势。

5、纺企的痛点与短板

5.1 数字化转型中市场出现的尴尬

作为纺织行业的晴雨表，绍兴纺织市场正经历着智能化转型带来的生死挑战。数字化转型过程中的波动，势必影响上游纱线的生产节奏与盈利水平。近年来三个问题较为突出，一是技术卡脖子。高端纺织AI设计软件被欧美垄断，AI质检、数字孪生等系统年均维护成本占总投资的8%～10%，一套系统年费达数十万元。同样，像提高打样配色效率和精准性的色纺纱电脑测配色软件应用至今尚未突破；二是工人转型阵痛。同时掌握AI算法与纺织工艺的人才缺口达70%，从事纺织行业二三十年的老师傅，如今被迫学习编程操作，而智能化改造后的工厂在裁员30%后，却招不到熟悉物联网技术的年轻工人；三是国际围追堵截。越南以三分之一的成本抢走订单，孟加拉工厂连夜复制绍兴企业的专利技术，特别是欧盟新规壁垒，智能纺织品碳足迹超标直接退货。由此可见，传统纺织厂智能化转型的时间窗口正在逐步收窄。

5.2 投入资金匮乏

纺纱企业尤其内地棉纺企业近几年受到原料市场不稳的冲击，基本上处于微利甚至亏损的状态，资金短缺是中小纺企智能化改造的主要障碍。有人会说，无锡一棉智能化改造、裕大华智能工厂以及江苏大生集团碳中和智慧纺纱工厂生产车间是国家重点政策扶植单位，大量中小纺企自顾不暇，只能望洋兴叹，心有余而力不足。智能化改造使企业成本构成有所增加，例如某典型智能纺纱企业生产成本构成中，原材料占比从58%升至65%，折旧占比从8%升至15%，人工占比虽从25%降至12%，但总成本仍增加11%。

5.3 智能化改造中障碍

纺纱企业的智能化改造过程中，差异化生产企业（尤其是色纺纱企业）改造的难度，远高于本白纱企业，即使选用最好的智能化设备，其万锭用工仍然明显偏高，智能数字化转型障碍较大。主要痛点有四个：

一是需求侧出现了个性化、小单化、去中心化（品牌逐渐淡化）的趋势。比如某企业引进10万锭智能生产线后，因生产模式无法匹配市场“小单快反”的需求，产能利用率长期低于60%，订单缺口达到35%；

二是消费者对柔性供应能力、去中间化和快反供应链能力的要求与日俱增；

三是传统大规模单一产品生产模式正遭受前所未有的冲击。

四是人工智能成本问题。智能设备投入较大，中小企业面临资金压力，对成本敏感。投资回报存在不确定性，企业担心转型效果，试错成本高。

象色纺及差异化生产与管理精细繁杂，品种与机台数量大大高于常规产品，AI技术需与纺织工艺深度融合，解决如颜色管理端到端的标准化等问题，人工智能落地成本更高，例如针对前纺单机台的质量、产量、能耗监测传感器以及其他功能传感器，纺纱工序需要为每个纱锭单独配置传感器，数十万锭传感器让很多制造及生产企业望而却步。

5.4 政策依赖的惰性

新疆地区是我国新兴的主要纺纱生产基地，近些年国家给予的政策红利，显著提升了纺企的竞争力，吨纱成本与沿海相差2000元左右。在设备投资上更是给与优惠政策，但有些企业把政策当做理所当然，未能充分利用政策优势，最终造成严重亏损。沿海部分纺企被淘汰的教训值得吸取，政策只能助一臂之力，必须明确新疆纺织企业的升级路径，并完善全球市场竞争策略。

5.5 智能转型中的关键缺陷

在推行AI智能化技术的过程中，投入百万搭建的AI系统为何会在车间停滞不前？经分析发现，存在三个关键问题。在剖析企业智能化实践中，发现有三个关键缺陷不容忽视：

第一数据基础不牢。技术落地的首道难关就是基础数据，数据价值释放仍面临供给端“散点化”“孤岛化”、评估端“模糊化”、流通端“机制缺失”等多重制约。许多企业低估了数据准备的复杂性，尤其老旧设备的数据采集难，格式混乱，车间网络不稳定，这都会导致关键信息的缺失或者有延迟；

第二是跨界人才缺失。表现在技术与业务存在鸿沟，IT团队工程师缺乏对具体工艺的深入了解，产线的深厚经验又难以转化为有效的数据语言。急需既懂制造工艺，又通晓AI应用的复合型人才作为桥梁；

第三是价值走向模糊，投入与产出脱节。AI项目若是脱离核心业务，目标容易沦为面子工程。例如优先部署人脸考勤，岗位业务考核，而非解决产线瓶颈。

总之，行业需兼顾安全、效率与公平，探索构建可信数据空间。

5.6 智能纺纱企业亏损的深层原因

智能纺纱投资的初衷是获取更高收益，但绝非包赚不赔，由于管理体系与智能化生产不匹配，反而导致亏损，具体表现为：

（1）产能规划失误：新疆某纺企一期50万锭项目投产后，未能有效对接下游织造需求，导致产能利用率不足60%；部分企业盲目追求“万锭用工低于15人”的行业标杆，忽视订单波动性，设备投资回报周期从5年延长至8年。

（2）盲目跟风高端智能化：投入大量资金生产高支高密纱线，但忽略了下游客户（如服装品牌）对性价比、功能性的实际需求。例如某智能纺纱企业，曾投入2亿元打造“全智能高端纱线生产线”，但因产品价格远超市场接受度，导致产能利用率不足30%，年亏损超5000万元。

（3）风险管理滞后：市场需求萎缩是导致纺织企业亏损的原因。面对原材料价格波动，仅少数企业采用期货套保工具，采购棉花后，未预判价格下跌，导致库存跌价损失。有的中小纺企忽视“技术适配性”，或者过度追求“高大上”的算法（如大模型、数字孪生），强行上数字孪生系统，却未解决核心痛点。某企因数据基础薄弱，投资回报周期超5年（正常一般先上基础MES，再逐步升级）。

（4）跨部门协作不畅：数据孤岛导致决策失误，销售端未及时反馈客户交期变更，生产端已全面完成产能投入，造成半成品积压，导致排产计划与订单需求脱节，形成“生产数据闭环，市场数据空白”的局面。例如山东某纺企，智能设备可将细纱不良率降低15%，但因未跟踪下游服装品牌的流行趋势，生产的纯棉纱线滞销，库存积压超2000吨。

（5）组织架构与考核机制未能适应智能化转型需求：多数企业仍沿用“生产-销售-采购”线性架构，未建立跨部门数据平台。绩效考核侧重“产量”“成本”等传统指标，忽视“订单响应速度”“客户满意度”等柔性指标，导致资源协同效率低下。

总体来看，智能化改造中的短板及问题是智能创新发展过程中可以克服的，建议纺纱企业在推进AI前优先评估这五个维度的准备度，确保技术真正服务于整体的提升。总之，数据质量决定AI能否启动，人才桥梁决定AI能否用对，价值锚点决定AI是否值得。

（未完待续）

作者：缪定蜀（苏州市纺织工程学会）

编辑：中国纱线网，转载请注明出处

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