纺织智能制造系列公司 3家纺企揭榜！2023年度智能制造系统解决方案揭榜挂帅项目公示名单发布|工业云|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

3家纺企揭榜！2023年度智能制造系统解决方案揭榜挂帅项目公示名单发布

日前，工业和信息化部公布2023年度智能制造系统解决方案揭榜挂帅项目公示名单，共有162个项目入围，其中涉及纺织行业的杭州中服科创研究院有限公司揭榜的“服装产品全生命周期数字化解决方案”、中电望辰科技有限公司揭榜的“基于机器视觉的降落伞伞衣缝纫检测系统”、西安德高印染自动化工程有限公司揭榜的“基于数字孪生及云平台的印染设备数字化智能化升级方案” 入围。

智能制造系统解决方案揭榜任务面向包括纺织在内的25个重点行业智能制造典型场景和智能工厂建设需求，聚焦基础制造能力升级、重点生产环节优化、关键要素资源保障等3个方面，提出21个智能制造系统解决方案攻关方向。发掘培育一批掌握关键核心技术、具备较强自主可控供给能力的优势单位，推进工艺、装备、软件、网络技术的深度融合，突破一批先进适用、可大规模复制推广的智能制造系统解决方案，提升专业化、标准化的智能制造集成服务能力。“服装产品全生命周期数字化解决方案”项目揭榜任务是研制服装设计研发一体化平台，集成服装工厂智能装备 10000 台，形成服装智能工厂应用 APP10 个以上，研制周期缩短 20%。“基于机器视觉的降落伞伞衣缝纫检测系统” 项目揭榜任务是研制机器视觉的在线智能检测平台，降低检测流程工作量 70%，提高检测效率识别时间 3000us，产品不良率下降 8%。“基于数字孪生及云平台的印染设备数字化智能化升级方案” 项目揭榜任务是研制基于三维数字工厂的印染生产管控系统平台，孪生体模型准确度不低于 90%，数据感知准确率不低于 90%，生产效率提升 20%。工信部要求，揭榜单位应按照申报书提出的攻关目标和指标要求，在公布后2年内完成全部任务。

3家纺企入选2023年度智能制造系统解决方案揭榜挂帅项目

2023年度智能制造系统解决方案揭榜挂帅工作由工业和信息化部和市场监管总局共同组织遴选并公布，面向重点行业领域智能工厂和智慧供应链建设需求，聚焦21个智能制造系统解决方案攻关方向，发掘培育一批掌握关键核心技术、具备较强自主可控供给能力的优势单位，推进工艺、装备、软件、网络技术的深度融合，突破一批先进适用、可大规模复制推广的智能制造系统解决方案，提升专业化、标准化的智能制造集成服务能力。

1月24日，工业和信息化部公布了2023年度智能制造系统解决方案揭榜挂帅项目名单，该名单遴选出161个智能制造系统解决方案揭榜挂帅项目。其中，涉及纺织行业的项目有3项，具体包括：服装产品全生命周期数字化解决方案（揭榜单位：杭州中服科创研究院有限公司），基于机器视觉的降落伞伞衣缝纫检测系统（揭榜单位：中电望辰科技有限公司），基于数字孪生及云平台的印染设备数字化智能化升级方案（揭榜单位：西安德高印染自动化工程有限公司）。

这些项目的揭榜具体任务和技术创新点如下：

项目名称：服装产品全生命周期数字化解决方案

揭榜单位：杭州中服科创研究院有限公司

揭榜任务：研制服装设计研发一体化平台，集成服装工厂智能装备10000台，形成服装智能工厂应用APP10个以上，研制周期缩短20%。

“服装产品全生命周期数字化解决方案”项目暨橙织服装工业互联网平台，由隶属中国服装协会的中国服装科创研究院自主研发是一个面向行业级的数字化公共服务平台。项目构建了服装产业链图谱，依托于数据采集、建模、安全管理及应用体系，实现产业要素的监测、智能分析与精准对接。这一体系旨在为政府、产业和企业提供数字化支撑和数据服务。项目已建立服装大数据资源库，提供数字化款式库、版型库、工艺库等共享资源，解决行业中的标准陈旧、知识资源分散、确权和追溯难等问题。采用最新云计算技术，开发了适应于互联网商业环境和“云+端”模式的新一代系统。该系统通过网络、平台、安全三大功能体系构建，打通了设备资产、生产系统、管理系统和供应链，实现了以数据为核心的服装数字化应用优化闭环。项目开发和集成服装行业工业App，计划发布橙织小工单，一款针对服装中小企业的数字生产管理平台，该平台将MES、PDM、APS、WMS、IESD等传统工业App融合为功能模块，提供轻量化、标准化服务，降低中小企业数字化门槛。该项目不仅使企业运营提质增效，而且通过产能牵引，实现产业链价值提升。其目标是打造一个以订单为牵引的集中式数据共享与数字化服务平台。

项目名称：基于机器视觉的降落伞伞衣缝纫检测系统

揭榜单位：中电望辰科技有限公司

揭榜任务：研制基于机器视觉的在线智能检测平台，拉低检测流程工作量70%，提高检测效率识别时间3000μs, 产品不良率下降8%。

“基于机器视觉的降落伞伞衣缝纫检测系统”项目通过降落伞伞衣缝纫质量实时检测单元建设，实现加工质量参数实时图像采集，系统采用人工智能深度学习的图像处理技术方法，通过采集样本数据，对待检测对象和缺陷进行标注，用深度学习网络算法，拟定合理的训练参数进行训练，并用推理模型进行分类和识别，将图片格式数据的识别提取为可读存的电子数据参数，并代替人眼作出测量和判断，实现对降落伞缝纫质量进行检测，完成降落伞伞衣缝纫形式、缝纫长度、线迹密度、缝纫线类型和缺陷类型的检测分析。实现对不合格或有缺陷的质量问题进行分析与预警；实现质量数据的实时存储记录，包括采集的图片和读取的电子数据，系统有动态数据库处理技术，可实时查询缝纫质量数据信息；实现质量检测系统与MES生产系统数据互联和自动对接，将合格的质量数据上传到MES生产系统内相应工序的质量表格内。提升检测效率，保持与加工能力平衡，初步实现降落伞加工过程质量数字化实时监测。

项目名称：基于数字孪生及云平台的印染设备数字化智能化升级方案

揭榜单位：西安德高印染自动化工程有限公司

揭榜任务：研制基于三维数字工厂的印染生产管控系统平台，孪生体模型准确度不低于90%，数据感知准确率不低于90%，生产效率提升20%。

“基于数字孪生及云平台的印染设备数字化智能化升级方案”项目以设备三维数字孪生为主要技术手段，以构建适合智能生产的设备数字孪生主体为主要研究内容，在面向智能生产的硬件设备数字化升级改造等方面展开技术攻关。在总体解决方案的基础上，前期研发了印染行业全要素业务模型及生产过程模型，研发的云平台具有强大的可扩充性、可重构性，针对不同的企业只需经过数据修改，快速搭建针对企业实际的要素模型。平台具备集印染设备管理、能耗管理、设备维护管理、生产管理、半成品管理、质量管理、订单管理等功能模块，可根据企业实际快速定制相关模块，并可支持快速增加模块的功能。本方案以设备三维数字孪生为主要技术手段，以构建适合智能生产的设备数字孪生体为主要研究内容，在以下几个方面展开技术功关：面向智能生产的硬件设备数字化升级改造，全要素、多维度、多尺度业务实体、过程建模技术，融合三维数字孪生体的全生命周期印染生产管控平台技术，多源信息三维模型组装技术，生产过程多源异构数据感知及交互技术，数据实时采集、上传技术，研究不同量级数据采集、上传的方案，设备三维建模二次开发技术。该方案可有效解决系统扩展性不够、应用推广不力等痛点问题，帮助老旧企业设备升级，助推数字化改造，提高生产装备数字化水平，对促进传统企业的竞争力具有现实意义。