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纺织业借智能制造华丽翻身

2019-08-25 点击:1518

  ?作者:DIGITIMES廖家宜

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缺工、少量多样、短交期等挑战,其中,纺织产业从夕阳产业成功转型,在全球供应链中扮演重要角色,产业的升级转型功不可没,推动智能制造的脚步正在加快。

  全球各地都面临产业转型的问题,其中,高龄少子化所带来的缺工问题一直被视为当前加速制造业往自动化、智能化发展的驱动力。事实上,制造业长期以来就有缺工问题,而这个现像在传产制造业尤为明显,台湾传产人才难寻,一方面因工作环境比不上高科技或服务业,另一方面则是因新人面临的复杂度增加,但经验传承与培训的速度跟不上以致人员流动率高。

  少量多样化的产线排程是大挑战

  而从市场需求来看,最大转折则莫过于制造业的生产趋势已从“少样多量”走向“少量多样”。

  顾客对产品的主导性增加,以需求导向的生产方式兴起,连带影响上游制造端,产业也被要求具备少量多样的制造能力,供应商所生产的样式往往多达数十甚至百种,像是摩托车制造商光阳工业,随着个人化需求大增,目前光阳的车款多达290种,但单一车款产量也从单月台降至5000台,特殊车款更仅有数十台。这也让传统以人工方式进行生产排程调度、质量检测越来越受到挑战,而如何让生产设备在有效沟通与协作下发挥最高产能,灵活、易于实时调整的制造系统便成关键。

  缺工、少量多样,以及短交期冲击现今的生产制造模式,产业往自动化、智能化发展是今后制造业必然的转型方向。但是不同产业的起跑线不尽相同,对于智能制造的发展进程也会有所落差,以中国制造现况来说,目前仍以高科技产业较接近所谓智能制造的生产模式。

  根据戴尔科技发布的数字转型调查报告中指出,科技业的数字化成熟度属于产业中的领先者,而传统制造业则是后段班。中国纺织产业发展已有数十年历史,具有成熟的上中下游生产体系,但对于劳力密集型、制程繁复、不确定变因多的纺织业而言,数字转型远比其他产业更难。

  生产制程数字化是关键

  首先是纺织产业仍有部分制程大样仰赖人力,而未能数字化。像是许多设备老旧,数字化程度不足,许多数据还是纸本形式需要人工填写,甚至检验布料的瑕疵也是靠肉眼。但专职于纺织制程技术开发的虞达表示,纺织业缺工问题严重,不论基层员工还是中高阶管理职都缺。

  纺织产业要走向智能制造,将生产制程数字化便是关键。例如宏远兴业便是一数字转型典范,目前已累积许多实际案例,像是宏远透过数字平台的建立,串连各部门包括设备状态、库存管理、客户订单等数据,并透过“数字大脑”分析订立出最佳化的生产策略。

  宏远兴业总经理叶清来举例,像是工厂进行排程,即便是资深员工也要花6个小时处理,但现在透过数字平台辅助,只要5分钟就可以建立出最佳化的排程。

  然而,面对纺织产业的长供应链,每一个环节都有非常复杂的制程工序,纺织所云林分部主任黄庆堂因此建议纺织业者,数字转型应锁定问题聚焦,先从小的生产环节开始搜集数据,再逐渐扩大至产线整合。

  此外,在消费市场求新求变下,全球品牌渠道现今都在推动短交期与大量定制化,纺织业所面临的生产冲击感触更深,过去纺织厂的订单10万码才接,但现在5,000码就得做,染整厂也从过去1天染1种颜色变为1天染数种颜色,像是有的布厂1年研发8000种布料,纺织业对库存备料的预测需求更甚。

  市场需求搜集预测能力是重点

  根据纺织业者透露,Nike已将未来消费主力锁定在7至21岁族群的“Z时代”(Generation Z),预计该消费族群的购买力将在2025年占Nike总营业额达60%,而该族群非常强调个性化,相对也考验纺织供应链弹性生产能力。

  因此,纺织业者也开始思考,如何比品牌商更快掌握市场趋势,让供需两端的连结更紧密,据悉,目前市场上已陆续有布厂或成衣业者,利用市场情报预测系统来预测未来消费者喜好趋势,更借此拓展潜在客户。

  而交期的压缩更是冲击上游生产,运动服饰即便不像快时尚业者如此逼人,但供应链的交期也仅剩30天,甚至亚马逊更不到30天,能够快速反应并同时达到质量控管,也是纺织业者今后的目标。像是ODM业者,就希望改善过去设计、打样要透过人工找布的操作流程,因此像是结合AI影像辨识所开发的数字对色系统,在目前市场中便很受到纺织业者青睐,相较过去设计、打样流程动辄数月,现在仅要数天就能完成。

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