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人力与机器并行 纺织产业从中下游供应链积极投入智能制造

纺织业中、下游由于劳力密集,对于智能制造需求高。廖家宜摄

简单区分纺织产业供应链大致可分为最上游的纤维、中游的纺纱、织布、染整,以及下游的制衣与零售。愈上游的制造商基本仰赖机器设备生产,着重于生产自动化,而中、下游的制造商目前则多以人力为主、机器为辅,越是劳力密集的纺织业,其产品客制化程度越高,因此更需要透过智能制造管理制程,也让推动智能制造成为纺织业中、下游厂商一致推动的目标。

纺织业喊智能制造,但目前仍面临几项棘手问题。纺织产业研究所博士叶明宪以中游染整业者举例,目前染整业实际面临的生产痛点如一次对色率复杂、全球订单竞争加剧,而观察目前业界现况,根据业者所述,现在交期几乎都压缩到过去的三分之二,订单交期缩短也迫使业者需转向敏捷生产。

而纺织业的另一大问题则是人员老化补充缓慢,造成经验传承不易。除此之外,且由于多数纺织厂新旧设备并存,除了造成信息集成的不易,数种类型机台各自独立,搜集的信息却无法整并交叉使用,也造成复杂又庞大的资料难以应用等问题,而此问题也让相关解决方案业者在协助纺织业导入AI时,若无法过滤有效信息,且对制程不了解,便很容易成资料前处理阶段耗费太多成本与时间。

现阶段纺织业者积极透过资料科学与AI应用加速智能制造。在自动化部分已可做到如自动磅料、溶解与输送,在智能化方面目前则已运用如染色质量预测、利用AI排马克、根据染整成功曲线达到自我比对的异常侦测等。除了生产制程应用AI外,纺织业现多也引进设备管理智能化,如预防性维修掌握设备运转健康也是产业应用重点。除此之外,业界也看好近年纺织产业预计将出现如染料兼容性判断、水洗牢度预测等的实际应用出现。

而另一方面,随环保议题兴起,全球制造业提倡智能制造的同时,也开始关注能源最佳化使用。电子产业被视为一高耗能制造业,而纺织业也不遑多让,时装产业1年可消耗800亿吨水量,更是全球18%的废水污染源,特别是染整业,染好1公斤的布就要消耗约300公斤的水,染整厂所耗费的水、电及蒸气等能源几乎占公司成本1成,因此能耗问题也将成为纺织产业转型智慧制造需特别关注的议题。

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