纺织智能制造的若干关键技术

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纺织行业智能化纺织生产过程控制与管理创新方案

纺织行业智能化纺织生产过程控制与管理创新方案第一章智能化纺织生产概述 (2)1.1 纺织行业智能化发展背景 (2)1.2 智能化纺织生产的关键技术 (2)1.2.1 自动化控制系统 (3)1.2.2 信息技术 (3)1.2.3 人工智能 (3)1.2.4 网络技术 (3)第二章智能化原料处理 (3)2.1 原料质量检测与分类 (3)2.1.1 质量检测技术 (4)2.1.2 质量检测设备 (4)2.1.3 原料分类方法 (4)2.2 智能化原料配比与混纺 (4)2.2.1 原料配比方法 (4)2.2.2 智能化混纺技术 (4)2.2.3 智能化原料处理系统的优势 (4)第三章智能化纺纱过程控制 (5)3.1 纱线质量控制 (5)3.1.1 引言 (5)3.1.2 原料控制 (5)3.1.3 生产过程控制 (5)3.1.4 质量检测 (5)3.2 纺纱设备智能监控与优化 (5)3.2.1 引言 (5)3.2.2 设备监控 (6)3.2.3 设备优化 (6)第四章智能化织造过程控制 (6)4.1 织造设备智能化改造 (6)4.2 织物质量检测与控制 (7)第五章智能化印染过程控制 (7)5.1 印染工艺智能化优化 (7)5.2 印染设备智能监控与故障诊断 (8)第六章智能化后整理过程控制 (8)6.1 后整理工艺智能化改进 (8)6.2 后整理设备智能监控与优化 (9)第七章智能化仓储物流管理 (9)7.1 仓储管理系统智能化 (9)7.1.1 信息化建设 (9)7.1.2 智能化设备应用 (10)7.1.3 数据分析与决策支持 (10)7.2 物流配送智能化 (10)7.2.1 运输调度智能化 (10)7.2.2 配送环节智能化 (11)7.2.3 物流信息化平台建设 (11)第八章智能化生产数据分析与管理 (11)8.1 生产数据实时采集与分析 (11)8.1.1 数据采集 (11)8.1.2 数据分析 (12)8.2 生产调度与优化 (12)8.2.1 生产调度 (12)8.2.2 生产优化 (12)第九章智能化人力资源管理 (13)9.1 员工培训与技能提升 (13)9.1.1 培训体系构建 (13)9.1.2 培训方式创新 (13)9.1.3 培训效果评估 (13)9.2 人力资源优化配置 (14)9.2.1 人员结构优化 (14)9.2.2 人员激励与约束 (14)9.2.3 人才储备与培养 (14)第十章智能化纺织企业发展战略与规划 (14)10.1 智能化纺织企业发展战略 (14)10.2 企业智能化发展规划与实施步骤 (15)第一章智能化纺织生产概述1.1 纺织行业智能化发展背景全球经济的快速发展，纺织行业作为传统制造业的重要组成部分，面临着激烈的市场竞争和日益增长的成本压力。

纺织行业智能制造与服装智能制造技术解决方案

纺织行业智能制造与服装智能制造技术解决方案第一章纺织行业智能制造概述 (2)1.1 纺织智能制造发展背景 (2)1.2 纺织智能制造发展趋势 (2)第二章纺织智能制造关键技术 (3)2.1 自动化控制系统 (3)2.2 传感器技术 (3)2.3 数据分析与处理 (3)第三章纺织原料智能制造技术 (4)3.1 原料筛选与处理 (4)3.2 原料加工与制备 (4)第四章纺纱智能制造技术 (5)4.1 纱线制备 (5)4.2 纱线质量检测 (5)4.3 纱线包装与物流 (5)第五章织造智能制造技术 (6)5.1 织造工艺优化 (6)5.2 织造设备智能化 (6)5.3 织物质量检测 (6)第六章染整智能制造技术 (7)6.1 染色工艺优化 (7)6.2 染色设备智能化 (7)6.3 染色质量检测 (8)第七章纺织品智能制造技术 (8)7.1 成品制备 (8)7.2 成品质量检测 (9)7.3 成品包装与物流 (9)第八章服装智能制造概述 (10)8.1 服装智能制造发展背景 (10)8.2 服装智能制造发展趋势 (10)第九章服装智能制造关键技术 (11)9.1 设计与建模 (11)9.2 裁剪与缝制 (11)9.3 质量检测与物流 (11)第十章服装智能制造应用案例 (12)10.1 线上定制与智能制造 (12)10.2 大规模个性化定制 (12)10.3 智能制造在服装产业的应用 (13)第一章纺织行业智能制造概述1.1 纺织智能制造发展背景科技的不断进步，尤其是信息技术、网络通信技术、大数据和人工智能等现代信息技术的飞速发展，全球制造业正面临着前所未有的变革。

我国作为世界纺织大国，纺织产业在国民经济中占有重要地位。

国家高度重视制造业的转型升级，纺织行业智能制造应运而生，成为推动纺织产业高质量发展的重要引擎。

纺织智能制造发展背景主要包括以下几个方面：（1）国家战略引导。

我国提出《中国制造2025》规划，明确将智能制造作为制造业转型升级的主攻方向，纺织行业作为制造业的重要组成部分，智能制造发展受到国家政策的扶持。

纺织行业智能生产技术手册

纺织行业智能生产技术手册智能化、自动化生产的风潮正在席卷全球的制造业，纺织行业也不例外。

随着人工成本的不断上涨，利用智能化技术来提高纺织品生产效率和质量已经成为了一个切实可行的选择。

本手册将介绍纺织行业智能生产技术的现状、发展趋势以及应用场景。

一、智能纺织生产技术概述纺织行业是最早使用机器生产的行业之一，自从最早的纺车发明以来，这一行业就开始走向自动化、智能化方向。

目前，纺织行业智能生产技术主要包括智能检测设备、智能控制设备、智能机器人等。

这些技术的引入和发展，有效地提升了生产效率和质量，同时也减少了劳动力资源的浪费和环境污染的风险。

值得注意的是，智能纺织生产技术的广泛应用使生产线更具弹性和适应性，纺织企业能够更快地响应市场需求，提高市场反应速度。

二、智能化纺织生产技术的发展趋势智能化和自动化的趋势将主导未来的纺织行业。

关键的技术趋势包括数字化、网络化、自动化和机器学习。

数字化及网络化技术的引入可以实现纺织品生产全过程的透明化和管理，对于监测生产过程、降低劳动力成本和缩短生产周期都大有裨益。

而自动化和机器学习技术的应用将实现生产自动化以及预判和诊断生产过程中出现的可能的问题，减少错误产生和提高生产效率。

这些技术在未来，将持续革新和改进纺织行业生产流程，将纺织行业越来越智能化。

三、智能纺织技术的应用场景智能纺织技术的应用场景涵盖广泛。

下面，我们就来列举一些纺织行业的智能化应用实例：1. 智能化织造技术：在织造过程中，对纱线的强度和拉伸率进行监控，将可以早期发现生产线上的问题。

这将有助于防止产生纱线损坏，进而避免大面积的生产中断。

2. 智能化、自动化切割及缝纫技术：实现高精度、高效的计算准确的裁剪方案，并最终实现自动裁剪和缝合。

3. 智能化防护服生产技术：对于高档的防护服材料，通过加入智能传感器，可以监测燃烧温度、致伤能力、高温等级和热大疵点。

进而，识别可能的问题预测织物的实际穿着寿命。

4. 智能化织物染色：通过色彩识别仪器提高染色质量，实现高效、精确、高自动化的织物染工艺。

纺织行业智能制造纺纱与织造方案

纺织行业智能制造纺纱与织造方案第一章智能纺纱概述 (2)1.1 纺纱智能制造的发展背景 (2)1.2 智能纺纱的关键技术 (3)第二章智能纺纱系统设计 (3)2.1 系统架构设计 (4)2.2 设备选型与配置 (4)2.3 控制系统设计 (4)第三章智能纺纱生产过程管理 (5)3.1 生产计划管理 (5)3.2 生产调度管理 (6)3.3 质量控制与优化 (6)第四章智能织造概述 (7)4.1 织造智能制造的发展趋势 (7)4.2 智能织造的关键技术 (7)第五章智能织造系统设计 (7)5.1 系统架构设计 (7)5.2 设备选型与配置 (8)5.3 控制系统设计 (8)第六章智能织造生产过程管理 (9)6.1 生产计划管理 (9)6.1.1 生产计划编制 (9)6.1.2 生产计划执行 (9)6.1.3 生产计划评估与优化 (9)6.2 生产调度管理 (9)6.2.1 资源分配 (9)6.2.2 生产进度监控 (9)6.2.3 生产调度决策 (10)6.3 质量控制与优化 (10)6.3.1 质量检测 (10)6.3.2 质量分析与改进 (10)6.3.3 质量优化 (10)第七章智能纺纱与织造的集成 (10)7.1 集成策略与方案 (10)7.1.1 集成策略 (10)7.1.2 集成方案 (10)7.2 系统互联互通技术 (11)7.2.1 网络通信技术 (11)7.2.2 数据交换与解析技术 (11)7.2.3 互操作性与兼容性技术 (11)7.3 集成后的生产优势 (11)7.3.1 提高生产效率 (11)7.3.2 降低生产成本 (11)7.3.3 提升产品质量 (11)7.3.4 增强企业竞争力 (12)第八章智能纺纱与织造的节能降耗 (12)8.1 节能措施与技术 (12)8.1.1 优化设备选型与配置 (12)8.1.2 提高设备运行效率 (12)8.1.3 加强能源管理 (12)8.2 降耗措施与技术 (12)8.2.1 优化原料选择与处理 (12)8.2.2 提高生产效率 (12)8.2.3 降低废弃物产生 (13)8.3 节能降耗效果分析 (13)8.3.1 节能效果分析 (13)8.3.2 降耗效果分析 (13)第九章智能纺纱与织造的安全与环保 (13)9.1 安全生产管理 (13)9.1.1 安全生产责任制 (13)9.1.2 安全风险识别与评估 (13)9.1.3 安全教育与培训 (13)9.1.4 应急预案与救援 (14)9.2 环保措施与技术 (14)9.2.1 污染防治措施 (14)9.2.2 节能减排技术 (14)9.2.3 清洁生产 (14)9.2.4 环保设施建设 (14)9.3 安全与环保效果评估 (14)9.3.1 安全生产效果评估 (14)9.3.2 环保效果评估 (14)9.3.3 安全与环保协同效应评估 (14)第十章智能纺纱与织造的未来发展趋势 (14)10.1 行业发展前景 (15)10.2 技术创新方向 (15)10.3 市场需求分析 (15)第一章智能纺纱概述1.1 纺纱智能制造的发展背景我国经济的快速发展，纺织行业作为国民经济的重要组成部分，其生产效率和产品质量的提升日益受到重视。

纺织行业智能制造与纺织品设计方案

纺织行业智能制造与纺织品设计方案第一章纺织行业智能制造概述 (2)1.1 智能制造的发展背景 (2)1.2 纺织行业智能制造的重要性 (2)1.3 纺织行业智能制造的关键技术 (2)第二章纺织原料制备智能化 (3)2.1 原料筛选与处理智能化 (3)2.1.1 原料品种识别 (3)2.1.2 原料质量检测 (3)2.1.3 原料处理智能化 (3)2.2 原料混合与配色智能化 (3)2.2.1 原料混合智能化 (4)2.2.2 配色智能化 (4)2.3 原料质量检测与监控 (4)2.3.1 在线监测 (4)2.3.2 数据分析 (4)2.3.3 质量追溯 (4)第三章纺纱智能化 (4)3.1 纺纱工艺智能化 (4)3.2 纺纱设备智能化 (5)3.3 纱线质量检测与监控 (5)第四章织造智能化 (5)4.1 织造工艺智能化 (6)4.2 织造设备智能化 (6)4.3 织物质量检测与监控 (6)第五章染色与整理智能化 (7)5.1 染色工艺智能化 (7)5.2 整理工艺智能化 (7)5.3 染色与整理设备智能化 (7)第六章纺织品设计方案概述 (8)6.1 设计理念的更新与发展 (8)6.2 设计流程的优化 (8)6.3 设计工具的智能化 (9)第七章纺织品设计智能化 (9)7.1 设计元素智能化 (9)7.2 设计创意智能化 (10)7.3 设计效果评估智能化 (10)第八章智能制造在纺织品设计中的应用 (10)8.1 智能设计系统 (10)8.2 智能生产系统 (11)8.3 智能供应链管理 (11)第九章纺织行业智能制造的实施策略 (11)9.1 技术创新与研发 (11)9.2 产业链协同发展 (12)9.3 政策支持与推广 (12)第十章纺织行业智能制造的未来展望 (12)10.1 智能制造发展趋势 (12)10.2 纺织行业智能制造的机遇与挑战 (13)10.3 纺织行业智能制造的可持续发展路径 (13)第一章纺织行业智能制造概述1.1 智能制造的发展背景全球工业4.0的推进，智能制造已成为我国制造业转型升级的关键途径。

纺织行业在智能制造和环保生产方面的方案

纺织行业在智能制造和环保生产方面的方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义 (2)1.2 智能制造的发展趋势 (2)第二章纺织行业智能制造现状分析 (3)2.1 纺织行业智能制造的现状 (3)2.2 纺织行业智能制造的挑战与机遇 (4)2.2.1 挑战 (4)2.2.2 机遇 (4)第三章智能制造关键技术 (5)3.1 自动化控制系统 (5)3.2 信息化管理系统 (5)3.3 人工智能技术 (5)第四章智能制造设备与解决方案 (6)4.1 智能纺纱设备 (6)4.1.1 智能纺纱 (6)4.1.2 智能纺纱生产线 (6)4.2 智能织造设备 (6)4.2.1 智能织机 (6)4.2.2 智能络筒机 (7)4.3 智能印染设备 (7)4.3.1 智能印花机 (7)4.3.2 智能染色机 (7)第五章环保生产概述 (7)5.1 环保生产的定义与意义 (7)5.2 纺织行业环保生产的发展趋势 (8)第六章纺织行业环保生产现状分析 (8)6.1 纺织行业环保生产的现状 (8)6.2 纺织行业环保生产的问题与挑战 (9)第七章环保生产关键技术 (9)7.1 节能减排技术 (9)7.2 清洁生产技术 (10)7.3 废水处理技术 (10)第八章环保生产设备与解决方案 (11)8.1 节能型设备 (11)8.2 清洁生产设备 (11)8.3 废水处理设备 (11)第九章纺织行业智能制造与环保生产融合 (12)9.1 智能制造与环保生产的互动关系 (12)9.1.1 智能制造对环保生产的影响 (12)9.1.2 环保生产对智能制造的推动作用 (12)9.2 智能制造与环保生产融合的路径 (12)9.2.1 技术创新 (12)9.2.2 管理优化 (12)9.2.3 政策引导 (12)9.3 案例分析 (12)9.3.1 案例一：某纺织企业智能制造与环保生产融合实践 (12)9.3.2 案例二：某地区纺织产业智能制造与环保生产融合模式 (12)第十章政策与产业协同发展 (13)10.1 政策支持与引导 (13)10.2 产业链协同发展 (13)10.3 未来发展趋势与建议 (13)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义智能制造是指利用信息技术、网络技术、自动化技术、大数据、云计算等现代科技手段，对生产过程进行智能化改造，实现生产设备、生产系统、生产管理的高度集成与优化。

智能制造技术在纺织机械制造中的应用及发展趋势

智能制造技术在纺织机械制造中的应用及发展趋势近年来，随着科技的不断发展，智能制造技术逐渐成为纺织机械制造中的重要一环。

本文将系统分析智能制造技术在纺织机械制造中的应用以及未来的发展趋势并探讨其对纺织机械生产的影响。

一、智能制造技术在纺织机械制造中的应用1. 机器视觉技术机器视觉技术利用计算机和图像传感器等设备对物体进行三维建模，为纺织机械的开发和生产提供了方便快捷的手段。

例如，在现代织布机的开发中，机器视觉技术可以进行快速的识别和纠正纬向偏差，从而提高了织造效率。

2. 机器人技术机器人技术可以实现自动化生产，提高生产效率。

现在的智能化生产线中，机器人负责程序爬行、操作以及生产过程中的数据采集等多种任务，从而实现了纺织机械生产智能化、自动化。

3. 互联网+模式互联网+模式在纺织机械制造中的最大优势是可以实现与客户之间的快速沟通和交流。

通过建立客户数据库和智能化信息管理系统，纺织机械的设计和生产质量被大幅提升。

二、智能制造技术在纺织机械制造中的发展趋势1. 信息技术的融合信息技术的不断融合将会推动纺织机械的智能化生产。

随着互联网的不断发展，人工智能、机器人和传感器等技术逐渐融合变得更加智能化、专业化、自动化。

2. 软硬件集成未来，软硬件集成将会成为智能制造技术的新方向。

利用工业物联网技术和云计算架构，可以实现信息交互和数据共享。

这样，可以实现机器、人和环境之间的无缝连接，从而提高纺织机械的生产效率和质量。

3. 手机APP监控纺织机械状态智能生产线可以通过手机APP来监控生产线状态、预测设备故障并及时维修，从而减少生产线停机和损失。

三、智能制造技术带来的影响1. 生产效率大幅提高智能制造技术可以实现自动化控制和无人化生产，从而大大提高了生产效率，减少了人力和物力的浪费。

2. 生产质量稳定、一致通过人工智能、计算机视觉技术等多种手段，可以实现产品精度、质量稳定，缩短生产周期，并且减少了不必要的二次加工和成本。

家用纺织品的智能化生产与创新技术

家用纺织品的智能化生产与创新技术家用纺织品作为日常生活的重要组成部分，其质量和设计直接关系到人们的生活品质。

随着科技的不断进步，智能化生产和创新技术在家用纺织品领域的应用越来越广泛。

本文将详细探讨家用纺织品智能化生产的意义、创新技术的应用以及这些技术对行业发展产生的影响。

家用纺织品的智能化生产家用纺织品的智能化生产指的是利用高科技手段，如、机器人技术、互联网、物联网等，实现家用纺织品生产过程的自动化、数字化和智能化。

这种生产方式不仅可以提高生产效率，降低生产成本，还能确保产品质量的稳定性。

在家用纺织品的智能化生产过程中，机器人技术起到了关键作用。

机器人可以完成从原材料准备、染色、织造、裁剪、缝制到成品包装等各个环节的生产任务。

此外，通过互联网和物联网技术的应用，生产设备可以实现远程监控和控制，生产数据可以实时收集和分析，从而实现生产过程的智能化管理。

家用纺织品的创新技术家用纺织品的创新技术主要体现在材料、设计和功能三个方面。

首先，在材料方面，新型纺织材料如有机硅、Tencel、 Modal等被广泛应用于家用纺织品。

这些材料具有优异的吸湿排汗、保暖、透气等性能，能够满足消费者对舒适性、健康和环保的需求。

其次，在设计方面，家用纺织品的设计越来越注重个性化和差异化。

利用计算机辅助设计（CAD）技术，设计师可以轻松实现复杂的图案和色彩搭配，满足消费者对美观性的需求。

最后，在功能方面，家用纺织品的功能越来越多样化。

例如，通过纳米技术，纺织品可以具有防菌、防螨、防紫外线等功能；利用智能纺织技术，纺织品可以实现温度调节、湿度调节等功能，为消费者带来更加智能化的生活体验。

家用纺织品的智能化生产和创新技术在很大程度上推动了行业的发展。

消费者可以期待在未来，家用纺织品将更加美观、舒适、健康和智能化，为日常生活带来更多便利和乐趣。

智能纺织品的市场应用与挑战智能纺织品的市场应用智能纺织品在家用纺织品领域中的应用越来越广泛，尤其在床品、毛巾、衣物等产品中。

纺织工程中的智能化生产技术

纺织工程中的智能化生产技术在当今科技飞速发展的时代，纺织工程领域也迎来了智能化生产技术的变革。

这一变革不仅极大地提高了生产效率和产品质量，还为纺织行业带来了新的发展机遇和挑战。

智能化生产技术在纺织工程中的应用，首先体现在自动化的纺织机械设备上。

过去，纺织生产线上的许多操作都依赖人工，不仅劳动强度大，而且效率低下，容易出现人为失误。

而如今，先进的自动化纺织设备能够实现从纺纱、织布到印染、整理等各个环节的自动化操作。

例如，自动化纺纱机能够精确控制纱线的细度和强度，提高纺纱的质量和一致性；自动织布机可以根据预设的图案和规格，快速而准确地织出高质量的布匹。

这些自动化设备的应用，大大减少了人力成本，提高了生产效率，同时也降低了产品的次品率。

智能化的质量检测系统也是纺织工程中的一项重要技术。

传统的质量检测往往依靠人工肉眼观察和抽样检测，这种方法不仅效率低，而且容易出现漏检和误检。

而智能化的质量检测系统则采用了先进的传感器技术和图像识别技术，能够对纺织品进行实时、全面的检测。

通过对纺织品的颜色、纹理、瑕疵等方面进行精确分析，及时发现质量问题，并自动进行标记和分类。

这不仅提高了检测的准确性和效率，还为后续的质量控制和改进提供了有力的依据。

在纺织生产的流程优化方面，智能化技术同样发挥着重要作用。

通过大数据分析和智能算法，企业可以对生产过程中的各个环节进行深入分析，找出潜在的问题和瓶颈，从而优化生产流程，提高资源利用率。

例如，通过对生产设备的运行数据进行分析，可以提前预测设备的故障，及时进行维护和保养，避免因设备故障而导致的生产中断；通过对原材料的采购和库存数据进行分析，可以合理安排采购计划，降低库存成本。

智能化的供应链管理也是纺织工程智能化生产的重要组成部分。

借助物联网技术，企业可以实现对原材料、在制品和成品的实时跟踪和监控，从而提高供应链的透明度和可控性。

同时，通过智能预测和优化算法，企业可以更准确地预测市场需求，合理安排生产和配送计划，减少库存积压和缺货现象的发生，提高客户满意度。

纺织行业智能制造与印花技术方案

纺织行业智能制造与印花技术方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义 (2)1.2 纺织行业智能制造的发展趋势 (2)1.2.1 生产过程自动化 (2)1.2.2 产品质量在线监测与控制 (2)1.2.3 个性化定制与柔性生产 (3)1.2.4 绿色制造与环保技术 (3)1.2.5 产业链协同与智能化管理 (3)1.2.6 人工智能与大数据技术的应用 (3)第二章纺织智能制造关键技术 (3)2.1 纺织机器视觉技术 (3)2.2 传感与控制技术 (4)2.3 数据处理与分析技术 (4)第三章印花技术概述 (4)3.1 印花技术的发展历程 (4)3.2 印花技术的分类与特点 (5)第四章数字化印花技术 (6)4.1 数字印花原理与设备 (6)4.2 数字印花工艺流程 (6)4.3 数字印花技术的应用领域 (7)第五章智能印花控制系统 (7)5.1 印花机智能控制系统构成 (7)5.2 智能控制系统的功能与特点 (7)5.3 智能控制系统的应用案例 (8)第六章智能仓储与物流 (8)6.1 智能仓储系统构成 (8)6.1.1 仓储管理系统（WMS） (8)6.1.2 自动化设备 (8)6.1.3 信息系统 (8)6.1.4 安全监控系统 (8)6.2 智能物流系统设计 (9)6.2.1 高效性 (9)6.2.2 灵活性 (9)6.2.3 安全性 (9)6.2.4 可持续性 (9)6.2.5 系统架构设计 (9)6.2.6 作业流程优化 (9)6.2.7 信息集成 (9)6.3 智能仓储与物流在纺织行业的应用 (9)6.3.1 提高生产效率 (9)6.3.2 降低库存成本 (9)6.3.3 提升产品质量 (9)6.3.4 增强企业竞争力 (10)第七章纺织智能制造系统集成 (10)7.1 系统集成的基本概念 (10)7.2 纺织智能制造系统架构 (10)7.3 系统集成案例分析 (10)第八章纺织智能制造安全与环保 (11)8.1 安全生产在智能制造中的重要性 (11)8.2 纺织智能制造环保措施 (12)8.3 安全与环保技术的应用 (12)第九章纺织智能制造人才培养与产业发展 (12)9.1 人才培养策略 (12)9.2 产业发展趋势 (13)9.3 产业政策与市场分析 (13)第十章智能制造与印花技术的未来展望 (13)10.1 智能制造技术发展趋势 (13)10.2 印花技术未来发展方向 (14)10.3 行业发展前景与挑战 (14)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义智能制造是指利用信息技术、网络技术、自动化技术、人工智能等现代技术，对制造过程进行智能化改造，实现生产设备、生产过程、产品质量、生产管理等全方位智能化的一种新型制造模式。

纺织工程中的智能制造技术研究

纺织工程中的智能制造技术研究在当今科技飞速发展的时代，智能制造技术正逐渐渗透到各个工业领域，纺织工程也不例外。

智能制造技术为纺织行业带来了前所未有的机遇和挑战，推动着纺织产业的转型升级和创新发展。

一、智能制造技术在纺织工程中的应用背景传统的纺织生产方式往往依赖大量的人力劳动，生产效率低下，产品质量不稳定，而且难以满足市场对个性化、多样化产品的需求。

随着市场竞争的加剧和消费者需求的不断变化，纺织企业迫切需要提高生产效率、降低成本、提升产品质量和创新能力，以适应快速变化的市场环境。

智能制造技术的出现为解决这些问题提供了有效的途径。

二、智能制造技术在纺织工程中的关键技术1、自动化生产设备自动化生产设备是智能制造的基础，包括自动化纺纱机、织布机、印染设备等。

这些设备能够实现生产过程的自动化控制，减少人工干预，提高生产效率和产品质量的稳定性。

2、工业机器人在纺织生产中，工业机器人可以用于搬运、装卸、包装等环节，不仅提高了生产效率，还降低了劳动强度和人工成本。

3、传感器技术通过在纺织设备上安装各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、压力传感器等，可以实时监测生产过程中的各种参数，为生产过程的优化控制提供数据支持。

4、数据采集与分析技术利用数据采集系统收集生产过程中的大量数据，并通过数据分析技术对这些数据进行挖掘和分析，找出生产过程中的潜在问题和优化空间，为生产决策提供依据。

5、智能控制系统智能控制系统能够根据生产过程中的实时数据和预设的控制策略，对生产设备进行自动调节和优化控制，实现生产过程的智能化管理。

三、智能制造技术在纺织工程中的应用案例1、某纺织企业引入自动化纺纱生产线该企业通过引进先进的自动化纺纱设备，实现了纺纱过程的全自动化控制。

生产效率大幅提高，纱线质量的稳定性得到显著提升，同时降低了人工成本和劳动强度。

2、智能印染工厂某印染企业建设了智能印染工厂，通过传感器技术和数据采集分析系统，实现了对印染过程中温度、湿度、染料浓度等参数的精确控制，减少了色差和疵点，提高了产品质量和生产效率。

纺织行业智能制造生产方案

纺织行业智能制造生产方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义 (2)1.2 纺织行业智能制造的意义 (3)1.3 智能制造发展趋势 (3)第二章智能制造系统架构 (4)2.1 系统总体架构 (4)2.2 系统功能模块划分 (4)2.3 系统集成与协同 (5)第三章设备智能化升级 (5)3.1 设备改造策略 (5)3.2 智能传感器应用 (6)3.3 设备远程监控与维护 (6)第四章生产过程智能化 (6)4.1 生产调度与优化 (6)4.1.1 调度策略智能化 (6)4.1.2 优化生产流程 (7)4.1.3 设备维护与预测性维修 (7)4.2 生产数据实时采集与监控 (7)4.2.1 数据采集 (7)4.2.2 数据处理与分析 (7)4.2.3 数据可视化 (7)4.3 质量在线检测与控制 (7)4.3.1 在线检测技术 (7)4.3.2 质量控制策略 (7)4.3.3 质量追溯与改进 (7)第五章智能物流系统 (7)5.1 物流自动化设备 (7)5.2 物流信息管理系统 (8)5.3 物流数据分析与优化 (8)第六章智能制造大数据应用 (9)6.1 数据采集与存储 (9)6.2 数据挖掘与分析 (9)6.3 大数据驱动的决策支持 (10)第七章人工智能技术在纺织行业的应用 (10)7.1 机器视觉检测 (10)7.2 智能优化算法 (10)7.3 智能故障诊断与预测 (11)第八章网络安全与数据保护 (11)8.1 工业控制系统安全 (11)8.1.1 安全风险分析 (11)8.1.2 安全措施 (11)8.2 数据加密与保护 (11)8.2.1 数据加密技术 (12)8.2.2 数据备份与恢复 (12)8.2.3 数据访问控制 (12)8.3 网络安全防护策略 (12)8.3.1 防火墙与入侵检测 (12)8.3.2 网络安全审计 (12)8.3.3 安全培训与意识提升 (12)8.3.4 应急响应与处置 (12)第九章智能制造项目管理与实施 (12)9.1 项目规划与管理 (13)9.1.1 项目目标与任务 (13)9.1.2 项目组织结构 (13)9.1.3 项目进度管理 (13)9.1.4 项目风险管理 (13)9.2 项目实施与验收 (13)9.2.1 项目实施流程 (13)9.2.2 项目验收标准 (13)9.2.3 项目验收流程 (13)9.3 项目后评估与优化 (14)9.3.1 项目后评估指标 (14)9.3.2 项目后评估方法 (14)9.3.3 项目优化措施 (14)第十章智能制造产业发展政策与建议 (14)10.1 国家政策与行业标准 (14)10.1.1 国家政策概述 (14)10.1.2 行业标准制定 (14)10.2 纺织行业智能制造发展战略 (14)10.2.1 发展目标 (14)10.2.2 发展路径 (15)10.3 企业智能制造实践案例与建议 (15)10.3.1 实践案例 (15)10.3.2 建议 (15)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义智能制造是指利用信息技术、网络技术、自动化技术、人工智能等先进技术，对传统制造业进行深度融合与创新，实现制造过程的高度自动化、智能化和绿色化。

纺织行业智能制造与工业40技术方案

纺织行业智能制造与工业40技术方案第1章智能制造与工业4.0概述 (3)1.1 纺织行业发展现状与趋势 (3)1.2 智能制造与工业4.0的基本概念 (4)第2章纺织行业智能制造关键技术与设备 (5)2.1 自动化生产线技术 (5)2.1.1 高速纺纱技术 (5)2.1.2 自动络筒机 (5)2.1.3 自动穿经机 (5)2.2 信息化管理系统 (5)2.2.1 企业资源规划（ERP） (5)2.2.2 制造执行系统（MES） (5)2.2.3 产品生命周期管理（PLM） (5)2.3 传感器与物联网技术 (6)2.3.1 传感器技术 (6)2.3.2 物联网技术 (6)2.3.3 云计算与大数据分析 (6)第3章工业互联网平台在纺织行业的应用 (6)3.1 工业互联网平台架构与功能 (6)3.1.1 架构概述 (6)3.1.2 功能特点 (6)3.2 纺织行业工业互联网平台实践案例 (6)3.2.1 案例一：某纺织企业生产管理系统 (7)3.2.2 案例二：某纺织产业集群协同创新平台 (7)3.3 平台在纺织产业链中的作用 (7)3.3.1 提高产业链协同效率 (7)3.3.2 促进产业升级 (7)3.3.3 提升企业竞争力 (7)3.3.4 促进创新与发展 (7)第4章大数据与人工智能在纺织行业的应用 (7)4.1 大数据技术在纺织行业的应用 (7)4.1.1 生产过程数据分析 (7)4.1.2 市场趋势预测 (7)4.1.3 供应链管理优化 (7)4.2 人工智能技术在纺织行业的应用 (8)4.2.1 智能制造 (8)4.2.2 质量检测与控制 (8)4.2.3 设计与研发 (8)4.3 智能决策与优化 (8)4.3.1 生产计划与调度 (8)4.3.2 能耗优化 (8)4.3.3 设备维护与管理 (8)4.3.5 环保与可持续发展 (8)第5章纺织行业智能工厂设计与规划 (9)5.1 智能工厂总体布局 (9)5.1.1 生产流程布局 (9)5.1.2 物流运输布局 (9)5.1.3 信息化建设布局 (9)5.2 智能制造单元与产线设计 (9)5.2.1 智能制造单元设计 (9)5.2.2 智能产线设计 (10)5.3 数字化车间与工厂 (10)5.3.1 数字化车间 (10)5.3.2 数字化工厂 (10)第6章纺织行业智能生产过程控制 (10)6.1 生产计划与调度 (10)6.1.1 概述 (11)6.1.2 生产计划编制 (11)6.1.3 生产调度策略 (11)6.2 生产过程监控与优化 (11)6.2.1 设备状态监测 (11)6.2.2 生产过程优化 (11)6.2.3 能耗管理 (11)6.3 质量管理与控制 (11)6.3.1 质量检测 (11)6.3.2 质量分析与改进 (11)6.3.3 质量追溯与召回 (11)第7章纺织行业智能物流与仓储 (12)7.1 智能物流系统设计 (12)7.1.1 系统概述 (12)7.1.2 系统架构 (12)7.1.3 物流信息平台 (12)7.1.4 智能仓储 (12)7.1.5 智能配送 (12)7.2 仓储自动化技术与设备 (12)7.2.1 货架自动化 (12)7.2.2 搬运 (12)7.2.3 智能叉车 (12)7.2.4 自动包装与装卸 (13)7.3 供应链协同与优化 (13)7.3.1 供应链协同管理 (13)7.3.2 货物流转路径优化 (13)7.3.3 供应链风险管理 (13)7.3.4 供应链可视化 (13)第8章纺织行业绿色制造与节能减排 (13)8.1.1 生态纺织品设计 (13)8.1.2 清洁生产技术 (13)8.1.3 闭环生产模式 (14)8.2 节能减排措施与评估 (14)8.2.1 节能措施 (14)8.2.2 减排措施 (14)8.2.3 节能减排评估 (14)8.3 环保型纺织材料研发与应用 (14)8.3.1 环保型纤维研发 (14)8.3.2 环保型纺织品应用 (14)8.3.3 环保型染整技术 (15)第9章纺织行业人才培养与科技创新 (15)9.1 行业人才需求与培养策略 (15)9.1.1 人才需求分析 (15)9.1.2 培养策略 (15)9.2 技术创新与研发 (15)9.2.1 技术创新方向 (15)9.2.2 研发策略 (15)9.3 产学研合作模式摸索 (16)9.3.1 校企合作 (16)9.3.2 科研院所合作 (16)9.3.3 国际合作 (16)第10章纺织行业智能制造未来发展展望 (16)10.1 国内外发展动态与趋势 (16)10.1.1 国际发展动态 (16)10.1.2 国内发展动态 (16)10.2 智能制造在纺织行业的应用前景 (17)10.2.1 生产过程智能化 (17)10.2.2 产品智能化 (17)10.2.3 管理智能化 (17)10.2.4 服务智能化 (17)10.3 持续创新与产业升级路径探讨 (17)10.3.1 加强技术创新 (17)10.3.2 促进产业协同 (17)10.3.3 培养人才 (17)10.3.4 深化国际合作 (17)第1章智能制造与工业4.0概述1.1 纺织行业发展现状与趋势纺织行业作为我国传统支柱产业之一，面临着国际市场竞争加剧、劳动力成本上升等多重挑战。

纺织机械行业智能制造的关键技术研究

纺织机械行业智能制造的关键技术研究纺织机械行业是传统的制造业之一，近年来随着技术的进步和产业的发展，智能制造逐渐成为纺织机械行业的发展方向。

智能制造是利用信息技术和网络技术来实现制造过程的数字化、网络化和智能化，提高生产效率、质量和灵活性。

本文将重点探讨纺织机械行业智能制造的关键技术。

一、传感器技术传感器是智能制造的基础，它能够将实物世界中的信息转化为电信号，这些信息可以用于监测、控制和管理。

在纺织机械行业中，传感器可以用于检测纺纱、织造、印染等各个环节的参数，如温度、湿度、速度、张力等。

传感器的应用可以实时监测设备状态，及时发现故障，降低维护成本和生产停机时间。

二、智能控制技术智能控制技术是实现纺织机械自动化的关键。

传统的纺织机械控制主要依靠人工操作，存在生产效率低、质量不稳定等问题。

而智能控制技术通过采集和处理传感器数据，可以实现设备的自动运行和调整。

例如，通过检测织机织物的密度、纬线的张力等参数，智能控制系统可以实时调整机器参数，保证织物质量的稳定性。

三、物联网技术纺织生产过程通常需要多台设备协同工作，物联网技术可以实现设备之间的互联互通。

通过物联网技术，设备可以共享数据和信息，实现实时监测和远程控制。

例如，通过将纺织机械与企业内部的生产管理系统进行连接，可以实现生产计划的动态调整和设备状态的实时监测。

此外，物联网技术还可以实现设备的预测性维护，提高设备的可靠性和使用寿命。

四、人工智能技术人工智能技术可以为纺织机械行业提供更高级的智能化解决方案。

通过机器学习和深度学习等技术，可以对纺织机械进行智能优化和自适应控制。

例如，通过分析大量的生产数据，可以构建出纺织机械的智能模型，预测设备故障和生产异常，提前采取措施避免生产事故。

此外，人工智能技术还可以帮助优化生产流程和设备布局，提高生产效率和产品质量。

五、云计算技术纺织机械行业智能制造需要处理大量的数据和信息，而云计算技术可以提供高效的数据存储和处理能力。

纺织工程中的智能制造技术

纺织工程中的智能制造技术在当今科技飞速发展的时代，智能制造技术正以前所未有的速度和深度改变着各个行业，纺织工程也不例外。

智能制造技术的融入为纺织行业带来了更高的生产效率、更优的产品质量以及更强的市场竞争力。

一、智能制造技术在纺织工程中的应用现状（一）自动化生产设备的广泛应用纺织生产线上，自动化的纺纱机、织布机、印染设备等大大提高了生产效率。

这些设备能够精准地控制生产过程中的各项参数，如纱线的张力、织物的密度、印染的颜色等，减少了人工操作带来的误差。

（二）数字化设计与模拟借助计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助制造（CAM）技术，设计师可以更快速地完成纺织品的花样设计和结构设计，并通过模拟软件在虚拟环境中进行生产过程的模拟，提前发现并解决可能出现的问题。

（三）生产过程的实时监控与数据采集在纺织工厂中，安装了大量的传感器和监控设备，实时采集生产过程中的数据，如温度、湿度、机器运行速度等。

这些数据被传输到中央控制系统，以便管理人员及时了解生产状况，做出相应的调整和决策。

（四）智能物流与仓储管理通过使用自动化的物流设备和仓储管理系统，实现了原材料和成品的快速、准确搬运和存储，提高了物流效率，降低了库存成本。

二、智能制造技术为纺织工程带来的优势（一）提高生产效率自动化设备的运行速度快、精度高，能够不间断地工作，大大缩短了生产周期。

同时，数字化设计和模拟减少了产品开发的时间，使得新产品能够更快地推向市场。

（二）提升产品质量精准的生产控制和实时的质量监测能够确保产品的一致性和稳定性，减少次品的产生。

而且，智能技术可以对生产过程中的数据进行分析，找出影响质量的关键因素，从而有针对性地进行改进。

（三）降低成本自动化生产减少了对人工的依赖，降低了人力成本。

同时，智能物流和仓储管理降低了库存成本，优化的生产流程减少了原材料的浪费。

（四）增强企业的灵活性和适应性通过实时数据的分析和决策支持，企业能够快速响应市场需求的变化，调整生产计划和产品结构，满足客户个性化的需求。

纺织行业的智能制造技术探讨

纺织行业的智能制造技术探讨在当今的工业领域中，智能制造技术正以前所未有的速度重塑着各个行业的生产方式和运营模式，纺织行业也不例外。

随着科技的不断进步和市场需求的日益多样化，传统的纺织生产模式逐渐显露出效率低下、质量不稳定等问题。

智能制造技术的引入，为纺织行业带来了新的机遇和挑战，成为了推动纺织行业转型升级、提升竞争力的关键力量。

一、纺织行业智能制造技术的背景与发展趋势过去几十年，纺织行业主要依赖人工操作和传统机械设备，生产过程相对粗放，难以满足市场对高品质、个性化产品的需求。

近年来，随着全球制造业向智能化、自动化方向发展，纺织行业也面临着巨大的变革压力。

智能制造技术在纺织行业的发展趋势主要体现在以下几个方面：1、生产设备的智能化：越来越多的纺织设备具备了自我诊断、自我调整和远程监控的功能，大大提高了设备的运行效率和稳定性。

2、生产过程的数字化：通过数字化技术，实现从原料采购到产品销售的全流程数据采集和分析，为生产决策提供有力支持。

3、个性化定制：借助智能制造技术，满足消费者对纺织品个性化、多样化的需求，实现小批量、多品种的生产模式。

二、纺织行业智能制造的关键技术1、自动化纺织设备自动化织机、纺纱机等设备的出现，大大提高了生产效率，减少了人工干预。

例如，先进的喷气织机能够实现高速、高精度的织造，并且可以自动调整工艺参数，以适应不同品种和规格的织物生产。

2、工业机器人在纺织生产的一些环节，如搬运、包装等，工业机器人发挥着重要作用。

它们能够精准地完成重复性高、劳动强度大的工作，提高生产效率，同时降低人工成本和劳动风险。

3、物联网技术通过在设备、原材料和产品上安装传感器，实现生产过程中数据的实时采集和传输。

这些数据包括设备运行状态、生产进度、产品质量等，为生产管理和优化提供了依据。

4、大数据与云计算采集到的海量生产数据，需要借助大数据分析技术进行处理和挖掘，以发现潜在的问题和优化空间。

云计算则为数据存储和计算提供了强大的支持，使得企业能够灵活地扩展计算资源，满足业务需求。

纺织行业智能制造技术创新与应用方案

纺织行业智能制造技术创新与应用方案第一章绪论 (2)1.1 行业背景 (2)1.2 智能制造概述 (2)第二章纺织行业智能制造技术概述 (3)2.1 纺织行业智能制造技术发展现状 (3)2.2 纺织行业智能制造技术发展趋势 (3)第三章智能纺纱技术创新与应用 (4)3.1 智能纺纱技术原理 (4)3.2 智能纺纱技术创新 (4)3.3 智能纺纱技术应用案例 (5)第四章智能织造技术创新与应用 (5)4.1 智能织造技术原理 (5)4.2 智能织造技术创新 (5)4.3 智能织造技术应用案例 (6)第五章智能印染技术创新与应用 (6)5.1 智能印染技术原理 (6)5.2 智能印染技术创新 (7)5.3 智能印染技术应用案例 (7)第六章智能服装设计与制造技术创新与应用 (7)6.1 智能服装设计技术原理 (7)6.2 智能服装制造技术创新 (8)6.3 智能服装设计与制造技术应用案例 (8)第七章纺织行业大数据与云计算应用 (8)7.1 大数据与云计算在纺织行业的应用 (8)7.1.1 数据采集与处理 (8)7.1.2 生产过程优化 (9)7.1.3 产品质量提升 (9)7.1.4 供应链管理 (9)7.2 纺织行业大数据与云计算技术创新 (9)7.2.1 数据分析方法创新 (9)7.2.2 云计算技术优化 (9)7.2.3 行业应用解决方案 (9)7.3 纺织行业大数据与云计算应用案例 (9)7.3.1 某纺织企业生产管理系统 (9)7.3.2 某纺织企业供应链管理系统 (10)7.3.3 某纺织企业产品质量监测系统 (10)第八章纺织行业物联网应用 (10)8.1 物联网在纺织行业的应用 (10)8.2 纺织行业物联网技术创新 (10)8.3 纺织行业物联网应用案例 (11)第九章纺织行业智能制造系统集成 (11)9.1 纺织行业智能制造系统集成概述 (11)9.2 纺织行业智能制造系统集成创新 (11)9.2.1 设备智能化创新 (11)9.2.2 生产过程智能化创新 (11)9.2.3 供应链智能化创新 (12)9.2.4 企业管理智能化创新 (12)9.3 纺织行业智能制造系统集成应用案例 (12)9.3.1 某纺织企业智能制造系统集成案例 (12)9.3.2 另一纺织企业智能制造系统集成案例 (12)第十章纺织行业智能制造技术发展趋势与展望 (12)10.1 纺织行业智能制造技术发展趋势 (12)10.1.1 信息化与智能化深度融合 (12)10.1.2 精细化管理 (13)10.1.3 绿色制造 (13)10.1.4 定制化生产 (13)10.2 纺织行业智能制造技术发展挑战 (13)10.2.1 技术创新不足 (13)10.2.2 产业链协同不足 (13)10.2.3 人才短缺 (13)10.3 纺织行业智能制造技术发展展望 (13)10.3.1 智能制造产业链不断完善 (13)10.3.2 企业竞争力提升 (14)10.3.3 市场需求持续增长 (14)10.3.4 行业标准逐步完善 (14)第一章绪论1.1 行业背景纺织行业作为我国国民经济的重要支柱产业，具有悠久的历史和深厚的产业基础。

纺织行业智能制造与质量控制技术方案

纺织行业智能制造与质量控制技术方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义 (2)1.2 纺织行业智能制造的意义 (2)1.3 国内外纺织行业智能制造现状 (3)第二章纺织行业智能制造关键技术 (3)2.1 纺织生产过程中的自动化技术 (4)2.2 信息化技术在纺织行业的应用 (4)2.3 人工智能在纺织行业的应用 (4)第三章智能制造系统架构 (5)3.1 系统架构设计原则 (5)3.2 系统硬件架构 (5)3.3 系统软件架构 (6)第四章纺织生产过程智能监控 (6)4.1 生产过程数据采集 (6)4.2 生产过程监控与分析 (7)4.3 生产过程故障诊断与预测 (8)第五章纺织产品质量控制技术 (8)5.1 质量控制基本概念 (8)5.2 质量控制技术方法 (8)5.3 质量控制技术在纺织行业的应用 (9)第六章智能检测与评价 (9)6.1 检测技术的分类 (9)6.2 检测技术的应用 (9)6.3 评价体系构建 (10)第七章智能优化与调度 (10)7.1 生产调度基本原理 (10)7.2 智能优化算法 (11)7.3 调度系统设计与实现 (11)第八章纺织行业大数据应用 (12)8.1 大数据概述 (12)8.2 大数据技术在纺织行业的应用 (12)8.2.1 生产环节 (12)8.2.2 供应链管理 (13)8.2.3 产品设计 (13)8.3 大数据驱动的纺织行业智能制造 (13)8.3.1 智能生产 (13)8.3.2 智能管理 (13)8.3.3 智能决策 (13)第九章纺织行业智能制造系统集成 (13)9.1 系统集成概述 (13)9.2 系统集成技术 (14)9.2.1 设备集成技术 (14)9.2.2 生产线集成技术 (14)9.2.3 控制系统集成技术 (14)9.2.4 管理系统集成技术 (14)9.3 系统集成实施策略 (14)9.3.1 项目规划 (14)9.3.2 技术选型 (15)9.3.3 人员培训 (15)9.3.4 系统调试与优化 (15)9.3.5 运维管理 (15)第十章纺织行业智能制造发展趋势 (15)10.1 智能制造技术发展趋势 (15)10.2 纺织行业智能制造市场前景 (15)10.3 纺织行业智能制造政策与产业环境 (16)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义智能制造是指利用先进的信息技术、网络通信技术、自动化技术、大数据技术等，对生产过程进行智能化改造和优化，实现生产自动化、信息化、数字化和智能化的一种新型制造模式。

纺织智能制造及其装备若干关键技术的探讨

纺织智能制造及其装备若干关键技术的探讨梅顺齐;胡贵攀;王建伟;陈振;徐巧【摘要】For the purpose of providing theoretical reference of design and development for textile intelligent manufacturing equipment, promoting the technical development and progress of intelligent textile manufacturing industry, the connotation of intelligent manufacturing and its key technologies are analyzed and combed, the current textile intelligent manufacturing situation and existing problems are analyzed, and the involved key technologies, development direction, and theoretical basis of textile intelligent manufacturing equipment system are discussed emphasically. The analysis indicates that, setting up the multidisciplinary analysis model is the intelligentization foundation for the textile intelligent manufacturing equipment system. Therefore, modeling theory framework for textile intelligent manufacturing equipment system has been established, the contents of which includes as follows:multidisciplinary modeling method with multi-field coupling, dynamic characteristics of process equipment system, working mechanism of equipment with textile material, and intelligent control method. It is indicated that research on these theoretical basis problems can provide theoretical and technical support for development and application of the textile intelligent manufacturing equipment system.%为给纺织智能制造装备的设计开发提供理论参考和技术支持,促进纺织智能制造技术的发展和行业的技术进步,对智能制造的内涵及其关键技术进行分析和梳理,对纺织智能制造的现状及存在的问题进行分析;重点探讨纺织智能制造装备涉及的关键技术、发展方向、理论基础.经分析得出,建立纺织智能制造装备的多领域分析模型是实现智能化的基础,建立了纺织智能制造装备分析建模的理论框架,内容主要包括:多场耦合与多领域建模方法、纺织工艺装备动态特性、纺织材料工艺作用机理、纺织工艺装备智能控制方法等,深入研究这些基础问题,将可为纺织智能制造及其装备的设计与实践提供理论和技术支持.【期刊名称】《纺织学报》【年(卷),期】2017(038)010【总页数】6页(P166-171)【关键词】纺织装备;智能制造;智能化;多领域建模;大数据【作者】梅顺齐;胡贵攀;王建伟;陈振;徐巧【作者单位】武汉纺织大学机械工程与自动化学院,湖北武汉 430073;湖北省数字化纺织装备重点实验室,湖北武汉 430073;武汉纺织大学机械工程与自动化学院,湖北武汉 430073;湖北工程学院,湖北孝感 432000;武汉纺织大学机械工程与自动化学院,湖北武汉 430073;武汉纺织大学机械工程与自动化学院,湖北武汉430073;湖北省数字化纺织装备重点实验室,湖北武汉 430073;武汉纺织大学机械工程与自动化学院,湖北武汉 430073;湖北省数字化纺织装备重点实验室,湖北武汉 430073【正文语种】中文【中图分类】TS103智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，纺织业的智能制造是实现行业技术升级、变革产业发展模式与转变经济增长方式的有效途径，是近年来政府和行业大力推进的一项系统工程[1-2]。