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服装企业智能制造的实践

2024-02-14 18:48| 来源: 网络整理| 查看: 265

0 引言

我国是服装制造大国, 为了转型升级于服装制造强国, 在“中国制造2025”发展战略指引下, 以实践服装企业智能制造作为转型升级和实现服装制造强国的目标.虽然服装智能制造是由传统制造、现代化制造向智能制造发展的必然[1], 但在当下不少企业认为进行企业的自动化、信息化基础建设就是智能制造, 这是对智能制造的误读和误解.本文在理清服装企业智能制造总体架构及其内容和特征基础上, 提出了从多方面实践服装企业智能制造的技术内容.

1 服装企业智能制造总体架构

常用智能制造定义有两个:一个是1994年“智能制造系统国际合作研究计划JIRPIMS”提出的“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动, 并将这种智能活动与智能机器有机融合, 将整个制造过程从产品订单、设计、生产、市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”[2]; 另一种说法是在我国2017年3月发布的“信息物理系统CPS白皮书”和基于德国工业4.0的智能制造企业而言的, “在信息物理系统CPS的支持下, 要构建智能制造、智能经营、智能设计、智能产品、智能决策五大系统, 并在一系列标准支持下, 在所有信息安全的保障下能有效地进行纵向、横向和端到端的集成.”, 这两种说法实质是一致的, 后面一种定义更为直观.服装企业要实践的智能制造总体架构如图 1所示.

图 1 智能工厂架构 Fig.1 Intelligence factory architecture 图选项 1.1 服装企业智能制造的重点内容

(1) 建设信息物理系统CPS 信息物理系统CPS[3]是实践智能制造的最主要支撑, 它通过物联网、服务网将制造业企业设施、设备、组织、人互通互联, 集计算机、通讯系统、感知系统为一体, 实现对企业物理世界安全、可靠、实时、协同感知和控制[4].

(2) 创建智能设计系统 一要应用服装CAT/CAD/CAE/CAPP/CAM/PDM技术, 在设计知识库、专家系统的支持下进行产品创新设计; 二要在虚拟现实环境下设计出数字化样衣, 对其衣服结构、款式、功能等进行模拟仿真, 优化设计, 体验验证; 三是该智能设计系统要同时支持并行设计、协同设计; 四是在工艺知识库的支持下进行工艺设计、工艺过程模拟仿真, 最大限度缩短产品设计、试制周期, 快速响应客户需求, 提高产品设计的创新能力.

(3) 创新智能产品系统 智能产品系统建设主要是开展智能可穿戴类技术及产品的研制, 通过新技术、新材料、各类传感器及大数据的应用, 提高产品的科技含量, 提升其文化内涵.例如要使服装具有智能功能, 在制造中主要有以下三种实现途径:一是开发智能纤维, 织成智能面料, 做成服装; 二是通过新型染色或后整理加工的方法, 使普通织物具有智能特性, 再做成服装; 三是将普通服装与外加电子智能元器件相结合, 应用互联网技术使之智能化.

(4) 建立智能经营管理系统 在物联网和服务网支持下做好供应链管理SCM和客户关系管理CRM, 使得任何客户的需求、变动以及设计的变化, 在整个供应链的网络中快速及时响应并智能化管理[5].做好制造服务全过程的管理, 并着眼于产品全生命周期的管理PLM, 从用户要求设计制造售后服务直至回收利用全过程的管理和服务; 在上述基础上, 做好企业ERP和制造执行系统MES以及CRM/SCM/PLM的有效集成, 使企业的数据依据、生产、销售和决策都更加智慧科学.

(5) 建立完善的智能制造系统 智能制造是一种面向服务, 根据客户个性化需求和情境感知, 在“人—机—物”共同决策下作出智能制造的响应, 在产品制造全生命周期过程中为客户提供定制化的、按需使用的、主动的、透明的、可信的制造服务.所以完善的智能制造系统应该包括:智能设备(即智能机器)、智能物流、智能控制、智能调度、智能执行等制造一体化, 管控一体化.

(6) 创建大数据智能分析平台 在智能工厂中每个机台上都安装有很多传感器, 不断地采集数据, 并对数据进行分析, 从而优化生产线, 降低成本.因此, 建设服装智能制造企业大数据分析平台[6-7]是不可少的, 用它来管理企业的各类业务数据, 解决企业内部的数据流的共享和信息交互, 并利用云计算技术打造多种互联互通的云基础设计, 整合数据、网络、应用和服务等信息要素, 从云到端为企业提供高效、安全、灵活的大数据服务.

1.2 服装企业智能制造的特征

(1) 因为服装企业智能制造其加工设备是智能机器, 因此在加工过程中具有自主性、自律性、自适应性.

(2) 因为服装企业智能制造是“智能机器人+人+智能机器”三位一体的扁平的而不是固定的信息物理系统组成的加工模块, 因此能实现比传统固定流水线加工更高效率、高品质、高柔性和省人的作业方式.

(3) 服装企业智能制造是信息物理系统模块之间从产品设计研发、加工生产、市场营销、市场物流、市场客户以及供应链及协同企业之间, 在多网融合支撑下做到企业大数据的全自动的流动, 完成实践企业纵向及横向及端到端的集成.

(4) 专家经验、电脑模糊计算以及神经网络单元组成的智能机器人应是自主型机器人, 能替代服装定制大师的某些手工经验作业.

(5) 在虚拟和增强现实(VR/AR)技术推动下, 定制的虚拟仿真服装产品在产品加工过程中可满足客户需求的动态体验和修改, 也就是说智能制造的超柔性远远大于现在的设计端定制模式.

(6) 因为智能加工设备具有自主学习功能, 所以在运行中具有自诊断、自维护、自保障功能.

2 服装企业智能制造的实践 2.1 服装企业智能制造要分阶段抓示范实践

为了有效实现服装企业智能制造, 在未来十年左右, 根据我国服装行业现状和国内外智能制造发展环境, 我国服装行业实践智能制造[8]将分3个阶段进行:第一阶段用1~3年, 实现服装流程自动化制造; 第二阶段用2~3年, 实现部分智能自动化制造; 第三阶段用3~5年, 实现服装智能制造工厂.

我国全社会有大大小小的服装企业12.8万个, 不可能在十年左右实现智能制造, 因此必须在行业内抓好服装智能制造示范企业, 以点带面推动全行业的发展.鉴于服装品类繁多, 拟以“三衣两裤”(三衣为西服、衬衫、T恤(文化衫); 两裤为西裤、牛仔裤)为抓手, 先实践这些服装企业的智能制造.

2.2 第一阶段实现流程自动化的进展

一年多来由于缝制设备企业贴近服装企业客户端, 根据服装企业对自动化的需求, 推出了众多系列自动化缝制设备, 在中国服装智能制造联盟所抓的“三衣两裤”智能制造示范企业中这些设备得到了普遍的应用.

(1) 在服装企业缝前工段  服装专用3D-CAT/CAD/CAM系统的集成控制和运行以及自动人体测量、自动铺布、自动排版、自动裁剪系统一体化, 更高级的已经做到缝前工段面料不落地的自动生产, 推出这些设备的企业有上海长远和鹰、法国力克、合肥奥瑞、台州杰克、杭州爱科等, 总的来说缝前工段流程自动化程度较高.

(2) 在服装企业缝制工段  以“智能吊挂(或箱式)输送+自动平/包缝纫机+自动缝制专用机+自动缝制单元或自动缝制模板机”为主的流程自动化得到了普及应用, 推出这些设备企业有上工申贝、北京大豪、上海长远和鹰、上海威士、上海富山、美机EUROMAC、川田、祖克、大森、中缝重工、汉邦、INA、ETON、欧泰克等.特别指出的是目前只有采用智能吊挂和自动缝制单元所组成的服装生产流水线能够达到生产减人增效高品质的目标, 例如生产衬衫的流水线用设备, 见图 2~3.

图 2 吊挂生产系统 Fig.2 Hanging product system 图选项 图 3 自动缝制单元 Fig.3 Automatic unit of sewing machine 图选项

众所周知, 设备企业现在已经开发出衬衫贴袋自动缝制单元, 门襟自动缝制单元, 钉扣及锁眼自动缝制单元, 大小袖义自动缝制单元, 衬衫领缝自动缝制单元, 袖口自动缝制单元, 后肩复势缝自动缝制单元等十个自动机种.在衬衫加工流水线上, 随着自动缝制单元使用数量增加, 生产效率不断增加, 如果所有10个衬衫自动缝制单元全部进入生产流水线, 衬衫生产效率人均班产可从原来的18件/人·班增加至32~38件/人·班.

(3) 在服装企业缝制后工段  以各大类服装专用自动系列整烫机, 自动立体整烫机, 隧道整烫机, 以RFID技术为核心的自动柔性整烫线, 自动整烫折叠包装机等都得到广泛的应用.以RFID技术为核心技术的全自动立体仓储物流配送系统及其管理系统WMS不但在示范企业得到应用, 就是在其它一些企业也得到了广泛应用, 同样缝制后工段流程自动化程度也较高[9-10].

总的说来, 在第一阶段的“三衣两裤”智能制造示范企业达到的在单机自动化基础上实现生产流程自动化的要求进行得很好, 在生产流程中自动机的使用率已达到75%~80%, 现在正装西服除了上袖之外, 其他所有缝制均可由自动缝制模板机完成; 休闲西服除了止口缝之外, 其他所有缝制均可由自动缝制模板机完成; 西裤除了裤腰缝之外, 其他所有缝制均可由自动缝制单元来完成等.因此, 我们有理由在第一阶段流程自动化基础上迈向第二和第三阶段, 即迈向部分智能自动化制造和智能化制造.

3 第二和第三阶段对服装企业智能制造的实践

实践服装企业智能制造就是要开发具有“人+机器人+智能机器”的流程生产线或智能制造工厂.2016年10月, 美国西雅图青年Jonathan.Zornow创建了SEWBO创业公司, 推出了名为SEWBO机器人为主的无人制衣工厂, 用来生产文化衫, 见图 4; 2017年7月19日, 中国投资企业天源美国公司与佐治亚理工大学在阿肯色州小石城签署合作协议, 研发端到端的自动化智能化T恤生产线.该生产线只需一名工人操作, 平均22 s即可生产一件T恤, 制造成本大幅下降, 这些都是当下最先进的服装智能制造工厂.

图 4 服装自动化工厂 Fig.4 Garments automatic factory 图选项

为了实现我国服装企业智能制造, 有待从以下6个方面进行努力实践.

3.1 研发和应用机器人或机械手参与智能制造

所谓机器人(ROBOT)就是自动执行工作的机器装置.它既可接受人类指挥, 又可运行预先编排的程序, 也可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动[11].机器人按智能程度可分为:一般机器人、智能机器人、自主型智能机器人.一般机器人是指不具有智能, 只具有一般编程能力和操作功能的机器人; 智能机器人是指至少要具备感觉要素、思考要素、运动要素等三个要素的机器人; 自主型智能机器人是指机器人无需人的干预, 能够在各种环境下自动完成各项拟人任务.自主型机器人的本体上具有感知、处理、决策、执行等模块, 可以就像一个自主的人一样独立地活动和处理问题, 所以自主型智能机器人是最高端的需要进一步研发的新一代机器人.机器人是智能制造的重要基础, 它主要用来协助或取代人类工作, 在工厂或车间它的主要服务形式是产品搬运服务; 代替人的操作, 解放劳动力; 在“人+机器人+智能机器”三位一体组成的智能车间及工厂中, 可以解放人的脑力.

自20世纪中叶即1954年, 第一台可编程机器人(机械手)和1959年第一台工业机器人问世以来, 机器人的研究取得了丰硕的成果, 并在制造业、农业、建筑业、医学、军事等领域得以广泛应用.

在服装行业, 德国KUKA机器人公司于1964年发明了缝制塔夫绸服装的第一台机器人缝纫机; 2004年日本进行以机器人参与的“成衣加工自动化”研究课题, 同年我国从德国KSL公司进口裤子缝纫机器人; 2012年美国进行“机器人裁缝”研发计划, 日本则发明女性机器人模特, 德国在这一年则推出3D双针锁式线迹缝纫机器人; 2013年我国纷纷成立缝制机器人公司, 同时上海申贝公司收购德国KSL公司, 这标志我国3D缝制机器人开始商业化, 目前已有不少服装企业将机器人用于裁剪和缝制等.

服装企业智能制造中所使用的机器人, 不管是承担衣料运输也好, 操作衣料缝制也好, 都有一个机器人如何抓取衣片和精准输送的问题, 不解决好这个问题, 机器人参与智能制造只能是一句空话.机器人如何抓取和输送衣片是一个世界性难题, 现在我国很多缝制设备企业在研发和攻克这个难关, 抓取从原理上讲有面料工艺固化法、真空吸附法、静电吸附法、机械微钳法、仿真人机器人手法等.图 4机器人抓取和输送是用面料工艺固化法和真空吸附法来完成的.

3.2 服装加工设备数字化、智能化,使之成为“智能机器”

要实现加工设备为“智能机器”一般分三步:第一步实现加工设备数字化, 以利在制造过程中数据流动自动化.第二步实现加工设备与设备之间物联网的连接[10].服装加工用缝制设备一般通过使用RFID标签和读写器把它们与互联网连接起来, 实现缝制设备与缝制设备、人与缝制设备之间实时的信息交换和通讯.例如西安标准公司最近创新的“模块化智能缝纫机”通过上网实现了缝制参数从机器到云端,机器到机器之间的相互交换传递和通讯.第三步实现加工设备的智能化, 使之成为“智能机器”.所谓“智能机器”就是让机器具有人工智能, 能进行智能活动.人工智能的智能系统根据其特征也可分为:①初级智能系统:具有状态感知—自动决策—立刻执行; ②恒定智能系统:具有状态感知—实时分析—自主决策—精准执行; ③开放智能系统:具有状态感知—实时分析—自主决策—精准执行—学习提升.

目前研究人工智能技术共有九大领域,即芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉与图象、技术平台、智能无人机、智能机器人及自动驾驶技术[11-13].实现“智能机器”技术目前包括机器学习和机器视觉两个重要方面.机器学习可以利用人工神经网络系统等算法来分析数据,从中学习、测定、预测现实世界某些事, 而这些做法不再是过去手动编码带有特定指令设定的软件程序来完成某个特殊任务, 而是使用大量的数据和算法来“训练”机器, 赋予它学习如何执行任务的能力.例如鲍麦克斯、美机等企业推出的SIRI语音控制系统, 在操作缝制机器时只要对智能软件说话交互即可, 不必再象过去通过按键和菜单来完成.

机器视觉是利用相机、摄像机等传感器, 配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能[8].近年来我国服装行业所创新的皮革疵点识别、自动排版、自动切割一体机就很好地应用了机器视觉.

3.3 系统级CPS、SOS级CPS的践行

2017年3月, 我国发布信息物理系统CPS白皮书, 在书中工信部对CPS的定位是:信息物理系统CPS是支撑工业化和信息化深度融合的一套综合技术体系.信息物理系统CPS能够从单元级、系统级到系统之系统级(SOS)不断深化, 从而实现生产制造范式的重构.

所谓单元级CPS是具有不可分割性的信息物理系统最小单元.目前的智能机器就是信息物理系统最小单元, 它具有“感知-分析-决策-执行”的数据闭环.信息物理系统的多个最小单元(单元级)通过工业网络实现多个单元级CPS的互联、互通和互操作, 就是系统级CPS, 也就是现在要打造的服装智能生产线、智能车间、智能工厂.多个系统级CPS的有机组合就是系统之系统级CPS(即SoS级), 它具有“一硬、一软、一网、一平台”四大要素.SoS级CPS基于大数据平台, 实现了跨系统、跨平台的互联、互通和互操作; 基于大数据平台, 形成一个开放、协同、共赢的智能产业新生态.例如GE的Prdix、PTC的Worx、海尔的COSMD等已经这样实现了.

3.4 创新服装增材制造实现社会化智能生产

2011年6月美国总统奥巴马宣布一项新政:回归“社会化制造”以取得美国在世界制造业领先地位, 而社会化制造其中重要的产业之一就是3D打印机产业.美国人早在21世纪初就提出服装是可用3D打印机打印出来, 不过真正的实现不在美国而在荷兰, 荷兰设计师Iris van Herpen在2013年的巴黎时装展会上展出由3D打印机打印出来的锦纶服装, 但此时的服装没有飘逸感, 不适宜穿着, 见图 5.但到2016年他在上海展出了由3D打印机打印出来的飘逸时装, 见图 6.我国服装行业至今尚未研发出服装3D打印机, 为了实现智能生产, 3D打印服装增材制造技术一定要为我国实现智能制造而攻克下来.

图 5 3D打印机(右)打印出来的锦纶服装(左) Fig.5 3D printer and printed garments 图选项 图 6 3D打印出来的时装 Fig.6 Printed fashionable dress of 3D printer 图选项 3.5 实践由机器人和智能机器组成的模块化生产系统

模块化生产系统MPS(modularized producing system)是在20世纪60年代刚性生产制造系统, 80年代柔性生产制造系统和90年代计算机集成制造系统(CIMS)基础上发展起来的, 主要是为了适应服装市场消费需求的变化和服装个性批量定制的要求, 因此它是21世纪生产线的主要方式.模块化生产系统[14-15]包括产品模块化、产品生产过程模块化和产品供应模块化.生产过程模块化是指服装加工流程中工位的加工设备模块化, 各模块化之间由机器人负责衣料的传送, 因此这种加工方式比吊挂传输加工方式更节约劳动力, 可以打造无人加工流水生产线,见图 7.

图 7 模块式工位 Fig.7 Modularized producing system 图选项 4 结束语

近年来,为适应全球智能制造业的需求,世界著名公司纷纷推出工业云和智造服务平台.除此之外,还有从事人工智能的公司,如语音识别、智能机器人,机器视觉、深度学习等.这些对服装智能制造的发展密切相关.我国服装行业实践“三衣两裤”的智能制造示范企业, 是国家工信部消费品司、中国服装协会、中国缝制机械协会等领导下进行的服装企业转型升级的战略性项目.这个项目目标任务明确,组织机制健全,跨行创新优势明显, 通过不断努力, 一定会在国家“十三五”、“十四五”计划期间顺利进行, 一定会在服装行业出现更多的服装智能工厂.



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