行业动态

正中国服装智能制造技术创新战略联盟在北京成立2016年5月9日,"中国服装智能制造技术创新战略联盟"在北京成立。中国纺织工业联合会会长王天凯,工业和信息化部消费品工业司司长高延敏,中国纺织工业联合会副会长、中国服装协会会长孙瑞哲,工业和信息化部消费品工业司副司长曹学军,中国纺织     

孙瑞哲:中国服装产业的智能化与定制化发展

<正>为促进服装定制发展,推动制造强国建设,2017年6月15~16日,中国服装协会联合浙江省经信委、绍兴市柯桥区政府共同举办了以"定制融汇·智能制造"为主题的"中国服装定制高峰论坛"。中国纺织工业联合会会长、中国服装协会会长孙瑞哲,国家工业和信息化部消费品工业司司长高延敏,中国纺织工业联合会副会长、中国服装协会常务副会长陈大鹏,中国服装协会专职副会长杨金纯,国家工业,     

“纺织之光”科教基金会考察常州纺织服装职业技术学院教育教学成果

6月24日,纺织之光科教基金会工作人员赴常州纺织服装职业技术学院考察其教育教学成果。常州纺织服装职业技术学院的“纺织专业共建共享创新实训基地建设模式的探索和实践”项目和“基于创新能力培养的高职英语研讨式教学模式推广与应用研究”均荣获2012年中国纺织工业联合会“纺织之光”教育教学成果一等奖。     

2019年中国纺织工业智能制造大会在武汉召开

正10月10日,2019年中国纺织工业智能制造大会在武汉召开,会议以"中国纺织智能制造——创未来领时代"为主题,总结回顾了近年来纺织智能制造工作取得的成绩,探讨未来的发展方向。会议由中国纺织工业联合会主办,恒天集团、武汉裕大华纺织服装集团有限公司协办,并得到了无锡万宝纺织机电有限公司、武汉纺织大学的支持。大会还组织开展了纺织行业工信部智能制造专项、中国纺织工业联合会纺织智能制造试点示范企业及优秀集成商的宣传展示。中国纺织工业联合会党委书记兼秘书长高勇,中国工程院院士蒋士成、俞建勇,中国纺织工业联合会纪委     

南通丝乡丝绸公司服装定制智能生产系统通过专家鉴定

<正>近日,中国纺织工业联合会在海安县组织召开了由南通丝乡丝绸有限公司和苏州大学纺织与服装工程学院联合研发的"面向中小型企业的服装定制智能生产系统"项目鉴定会。鉴定委员会由中国纺织工业联合会科技发展部副主任徐新荣主持,复旦大学、天津工业大学、浙江理工大学、东华大学、江南大学、南通大学以及中国服装协会等7名专家、教授组成。     

服装智能制造能力成熟度的影响因素

为解决当前服装智能化转型的困扰,对比分析主要智能制造成熟度模型的评估内容及其指标划分,结合国内有代表性的服装智能制造企业的生产现状,从服装智能设计、智能生产、智能仓储与物流、智能经营、智能决策5个维度提出了服装智能制造能力成熟度的多维度影响因素,从智能制造的技术层面和管理内容提出各维度的一级和二级影响因素,并给出具体解释,为建立服装智能制造能力成熟度模型提供基础,并为服装企业制定智能制造转型方案提供了思路。     

虎门湾区新篇

风起扬帆正当时,砥砺前行书写湾区时尚新篇。从日前举行的第25届中国(虎门)国际服装交易会(以下简称"服交会")暨虎门时装周上,记者获悉,在虎门与中国纺织工业联合会去年签署"共建世界级纺织服装产业集群先行区"协议后,今年已有了实质性进展:中国纺织工业联合会旗下四大公共服务平台项目—中国服装协会大湾区科创培训基地、中国纺织...     

服装生产企业智能制造技术研究及应用

文章旨在探讨服装生产企业智能制造技术的研究及应用。首先介绍了智能制造技术的概念和发展历程,详细阐述了服装生产企业中智能制造技术的具体应用场景和优势,包括数字化、智能化、柔性化和协同化等方面,然后分析了智能制造技术在服装生产企业中面临的挑战和问题,并提出了相应的解决方案,最后对未来服装生产企业智能制造技术的发展趋势进行了展望。     

服装企业智能制造的实践

智能制造是服装制造业由传统制造向现代化制造发展的必然.依据服装企业智能制造总体架构、主要内容及特征,提出实现我国服装企业智能制造必须抓"三衣两裤"示范企业和分三个阶段来进行.为实施我国服装企业智能制造,在总结第一阶段服装企业在信息化和自动化进展基础上,提出第二和第三阶段在研发和应用机器人、研发和应用智能机器、研发和应用模块式生产系统、研发和应用云计算云制造服务平台等六个方面来实践智能制造.     

破解人才发展困局 推动产业升级步伐——2012全国纺织科技人才战略发展大会新闻发布会在京召开

今年6月,由中国科学技术协会、中国纺织工业联合会指导,中国纺织工程学会、中国纺织服装教育学会等主办,浙江纺织服装职业技术学院承办的"2012中国纺织科技人才战略发展大会"将在浙江省宁波市举行。作为本次活动的开幕大戏,"2012中国纺织科技人才战略发展大会新闻发布会暨     

服装智能制造的发展趋势

为进一步了解服装智能制造的发展现状和存在的问题,预测未来服装智能制造的趋势。对服装智能制造的定义和现状进行了系统的分析,得到中国服装行业转型必然由传统手工化变为智能自动化,实现机器换人,工厂智能自动化生产和服装智能云计算设计的结论。     

数字经济驱动下长三角纺织服装产业数字化提升路径研究

随着国家数字经济战略的实施,纺织服装产业开始以数字化、智能化为主攻方向,以推动纺织服装企业数字化转型升级。基于中国智能制造标准化与工业PaaS平台模型,深入分析数字化技术在纺织服装智能制造中的作用。针对长三角纺织服装产业数字化建设现状进行深入调研与问题分析,在此基础上提出纺织服装产业数字化提升路径,包括搭建纺织服装产业工业互联网平台,促进数字化技术在纺织服装智能制造全过程的应用,推进纺织服装产学研在数字化领域的推广应用,建立纺织服装产业数字化转型评价指标体系,以此促进数字化技术与智能制造技术在纺织服装产业中的两化融合。     

智能制造对服装定制和设计的影响

智能制造从4个方面对制造业进行了升级,分别是网络化和信息化的设计研发、自动化和智能化的生产制造、信息化和网络化的管理控制以及电子化、网络化的营销宣传。服装行业从研发设计到销售端全面智能升级,未来服装企业发展平台化和定制化是大势所趋。服装定制的智能制造的路径是从工具入手,获得内容,建立平台,构建生态圈,目前主要是智能技术的应用。并分析了智能制造对服装体验、智能服装设计以及服装定制的影响。     

浏览·标准

正中纺联印发《建设指南》加快纺织行业智能制造标准体系建设日前,中国纺织工业联合会(以下简称中纺联)印发了《纺织行业智能制造标准体系建设指南(2018年版)》(以下简称《建设指南》),大力推进纺织智能制造标准化工作。《建设指南》要求,要进一步研究完善纺织智能制造     

“互联网+纺织”如何促进纺织业变革?

中国纺织工业联合会副会长夏令敏就“互联网+纺织”发展及其对纺织产业的影响谈了如下看法; “互联网+纺织”创造产业新生态,促进纺织行业变革.从产业形态看,互联网与纺织服装业加速融合,互联网技术深度应用于纺织服装产业链各个环节,智能制造加快发展;从创新模式看,创新载体由单个企业向跨领域、多主体的创新网络转变,产业创新联盟将加快形成;从组织形态看,纺织服装企业生产小型化、智能化、专业化特征日益突出.     

中小企服装定制智能系统通过鉴定

近日,中国纺织工业联合会相关部门组织专家组到江苏海安,对南通丝乡丝绸有限公司和苏州大学纺织与服装工程学院产学研合作项目“面向中小型企业的服装定制智能生产系统”项目进行鉴定,验收组认为项目达到国内领先水平,一致同意通过验收。该系统获国家专利,具有完全知识产权,为国内首创。     

人工智能在服装智能制造中的应用

在"人工智能+服装产业"范式下,论述人工智能的形成与发展、主要技术、人工智能产业链的技术与计算机应用、人工智能在服装企业智能制造中应用的全覆盖。认为,在未来几年内,人工智能将成为企业与客户之间的主要交互界面,以人工智能动态自适应智能制造为平台端,模块式智能制造单元为制造端,实现与客户需求端的动态交互,提高客户的满意度,达到真正意义上的服装智能制造。     

“纺织之光”重点科技成果现场推广活动 智能制造关键技术

正2015年12月15日,"纺织之光"重点科学技术成果"智能制造关键技术"现场推广会在江苏南通成功举办,会议对纺织行业在智能制造等方面的两化融合重点技术成果进行了展示、推广和交流。由中国纺织工业联合会主办,中纺网络信息技术有限责任公司承办,江苏大生集团有限公司协办的全国纺织行业两化融合推进大会也在同期举行。中国纺织工业联合会副会长夏令敏,江苏省纺织工业协会会长谢明,工业和信息化部信息化和软件服务业司两化     

智能制造技术在纺织服装行业中的应用

智能制造技术作为2025年中国制造战略计划的重大工程之一,已经成为纺织服装行业实现现代化智能制造转型的重要抓手,也一定会成为纺织服装行业向前发展的重要推力。目前,一些实力较强的纺织服装类企业已经开始向智能化制造转型,大部分中小型纺织服装类企业还处于摸索阶段,为此,从智能制造的概念开始,结合成功转型智能化制造纺织服装类企业的案例,分析纺织服装行业智能制造模式的构建问题以及实施智能化制造后给企业带来的竞争优势。     

基于大数据技术的服装智能制造创新模式

为进一步提高服装行业的智能化水平,在对目前服装行业面临的智能制造建设任务分析的基础上,探讨大数据技术在数字经济时代助力服装行业转型升级实现智能化过程中所发挥的关键作用。通过梳理大数据技术在服装流行趋势智能预测、数字化设计、智慧工厂生产、个性化营销4个方面的现有研究,提出由大数据技术驱动的服装智能制造创新模式,探讨从预测、设计、生产到销售整个闭环的智能化制造流程,以及基于大数据技术的服装智能制造发展趋势。