缝制行业智能制造的现状及未来发展趋势（一）
智能制造的核心就是:以物联网为基础，以数字化为中心，以信息物理系统CPS为手段。当前行业基于物联网、云计算、大数据分析的新运营体系已初具雏形，并正由单纯的工业机械制造向智能制造和整体解决方案及系列增值服务方向快速转变。根据目前缝制业的基础和发展现状，中国缝制机械行业要实现数字化、网络化、智能化制造，必须在物理模型、信息模型和能量模型三个维度上，实现装备的横向集成、信息的纵向集成及产品生命周期和企业价值链集成。在技术上实现用虚拟网络把不同的实体设备联系到一起，让工厂成为一个整体。通过虚拟网络，使产业链成为一个整体，与社会融为一体，从而完成缝制生产模式的根本转变，实现真正意义上的智能化、模块化、网络化、数字化。
二、缝制业智能制造发展现状及存在的问题
1.缝制机械智能制造发展现状
我国现代缝制机械工业起步于上世纪50年代初，兴起于80年代。经过30多年的发展，产业结构从一个相对落后的传统轻工消费品行业，发展成为集光、机、电技术为一体，为纺织服装、汽车建材、航空航天等领域提供全套缝制技术解决方案的先进装备制造业；产品结构历经了由脚踏式家用缝纫机向普通工业缝纫机，再向机电一体化智能缝制设备的两次重大转型升级；技术水平从简陋的手工装配到先进的装配生产线，机壳加工线、涂装线、数控加工设备、整机加工中心，再到物联网、3d缝制机器人，系统化、单元化和智能化产品不断涌现，完成了从传统制造业向先进装备制造的成功转型。
根据数据显示，智能制造仍是现阶段我国制造业的短板之一。国务院发展研究中心在2017年3月发布的一份研究报告称：中国制造业整体尚处于由工业2.0向工业3.0过渡的阶段。《2016—2020年中国智能制造行业深度调研及投资前景预测报告》称，大部分中国企业处于研发阶段，仅16%的企业进入智能制造应用阶段；从智能制造的经济效益来看，52%的企业智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业智能制造利润贡献率低于10%。
从CISMA2017展会上我们可以看到：以“智慧缝制技术与解决方案”为主题，融合了新一代信息通信技术与先进缝制技术，将分动力驱动、机械臂、视觉感知、数据互联、远程运维等新技术与传统缝制机械完美结合。随着信息技术与先进制造技术的高速发展，我国智能制造装备的发展深度和广度日益提升，以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成，智能化的设备将成为行业主流。数字化技术是制造业信息化的基础，它以计算机软件、外围设备、协议和网络为基础，用于支持产品生命周期的制造活动和企业的全局优化运作。这次展览会让我们看到随着数字化技术的日益进步，展品包含了缝前、缝中、缝后各类机器以及CAD/CAM设计系统、APS、GSD、MES、ERP等管理系统，完整地展现了缝制服装的整个链条。
智能化缝制设备已经成为工业缝纫机的发展趋势。以伺服、步进电动机作为主要动力来源，综合使用嵌入式系统技术、运动控制技术以及机电一体化技术是智能化缝制设备的一个特点。智能缝制设备嵌入式系统是一种专用的计算机应用系统，无论从硬件构成，还是软件处理方面，都体现出其独有的特点。从硬件构成上来看，它是典型的光机电一体化设备。从缝制机械机构、电动机、电机驱动器、光电传感器到运动控制器，以至于人机交互设备，系统硬件构成较为复杂。从软件构成上看，智能缝制设备嵌入式软件系统以控制缝制机构完成花样缝制为主要目的，嵌入式软件系统不仅与应用密切相关，而且涉及运动控制、设备驱动等多方面内容。
在这次CISMA2017展会上，为了适应缝制业智能制造的实践,机器人缝纫机及“机器人+人+自动化智能缝制设备”所组成加工模块到处可见,其中杜克普-阿德勒展视的以“机器人+人+自动化智能缝制设备”所组成动态加工模块,虽然它的机器人内载人工智能级别不是很高,自动缝制设备也没完全成为内载机器学习的智能机器,但它所组成动态加工模块更重要的是它还揭示着未来服装加工模式和产线的必然变革,这就是我们通常所说的21世纪制造业的生产线主要方式是模块化生产系统MPS(modularizedproducingsystem)。目前，我国在美国设立的天源公司生产线就是机器人和自动化智能缝纫机所组成的模块式加工生产线。
以缝制设备自动化为基础，推广应用CAT/CAD/CAM集成系统、吊挂及其它单件衣片自动输送系统、自动缝制单元、模板自动缝制系统、机械手或机器人参与衣片抓取传递和操作系统、以RFID技术为核心的柔性整烫系统、以RFID技术为核心的自动立体仓储物流配送系统及其WMS管理系统等；进行生产流程再造，加强系统连接和组合，消除技术孤岛，实现平台集成应用；有条件的企业运用感知传感器、感知物联网、各种服务网、人工智能等新技术，推动智能装备与人和产品的互联，为建设自动化、智能化制造车间打好基础。
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智能装备的组成及关键技术解析
智能制造是以智能技术为代表的技术为指导的先进制造，包括智能化、网络化、数字化和自动化为特征的先进制造技术的应用，涉及制造过程中的设计、工艺、装备（结构设计和优化、控制、软件、集成）和管理。
智能制造核心是制造，本质是先进制造，基础是数字化，趋势是（人工）智能，灵魂和难点是工艺，载体（外在表现形式）是智能装备，精神表现形式（内在表现形式）是软件。
智能装备的组成一个智能装备大概由感知系统、决策系统、运动控制系统和执行系统组成。
智能感知系统感知是智能的输入和起点，也是智能发挥作用的基础。感知系统模拟智能体的视觉、听觉、触觉等等。注意智能装备不是完全仿真人类的智能，而是参考人类的智能去解决实际问题，因此会有所拓展，会发展各种超越人类感知能力的传感器，比如超声、红外……目前感知系统是智能装备高速发展的一个方向，更新更高精度的传感器是研究学者和业界不懈的追求目标。智能装备常用的传感器有：视觉传感器（如摄像头）、距离传感器（如激光测距仪）、射频识别RFID传感器、声音传感器、触觉传感器等等。
机械执行系统装备的执行系统，也就是机械执行机构，是机械工具的进一步延伸。现阶段的装备机械执行系统，是包括产生特定运动的机构和驱动机构运动的电机、发动机、气动马达等驱动设备。
通过装备执行系统，可以进行高于人类的高精度、高稳定性的操作。
目前执行系统最需要突破的是各类能实现复杂功能的末端执行器，由于需要和大量的感知传感器配合交互，且期望尺寸较小，末端执行器的研制是集成商最关注的方向。
运动控制系统控制系统是智能发挥作用的桥梁。控制系统可以使执行系统按照给定的指令进行复杂的操作。使人类从繁琐的人机交互中脱离从来，极大的提高了效率和降低了出错的可能性。
控制系统为智能提供了基础，通过感知系统进行反馈控制为装备提供了初级的“智能”。
工业上用的精密控制，除了各种感知技术外，主要依靠计算机的计算、存储能力，在已知的抽象和逻辑（算法）下，为执行机构提供“智能”的指令。
智能决策系统决策系统使真正的智能。决策系统根据各种感知系统收集的信息，进行复杂的决策计算，优化出合理的指令，指挥控制系统来驱动执行系统，从而最终实现复杂的智能行为。智能决策系统是目前智能装备发展的瓶颈，目前工业领域事实上还没有好的通用解决方案。
智能装备的关键技术智能装备的关键技术非常多，涉及应用工艺、执行、传感、控制、集成各方面，每一方面都有广阔的研究空间，每一领域都有涉及软硬件的关键技术。
以本课题组涉及的关键技术为例，如下图所示，需要工艺研究、机械设计、控制系统、控制软件、视觉检测、测量、软件开发等各专业的知识。
智能装备对复合型人才的需求智能装备的研发，迫切需要懂工艺、机械、控制、软件的复合型人才。然而据《人民日报》在广州和深圳、青岛和潍坊、长沙和株洲等三省六市详细调查100家企业，真切地感受到了制造业企业面临人才的“三难”问题，我国的技术人才需求缺口正越来越大。
其中有一条就是：复合型人才匮乏。“懂工艺的不懂软件，懂软件的又不懂工艺。”
目前高校的专业划分条块分割比较明显，比如软件往往划归计算机学院，机械和工艺属于机电学院，控制属于电子信息工程学院。而退一步，即使机电学院，往往机械和工艺属于机械制造及自动化专业，控制属于机电工程专业。这种传统专业划分的现状为智能装备研发人才的培养带来极大的困难。而缺乏复合型专业老师，即使一窝蜂上了所谓智能制造专业，也不过是新瓶装旧酒。
大数据的四大特征及四项关键技术
几年前，一部被中国网友戏称为“白宫甄嬛传”的美国政治悬疑剧《纸牌屋》火遍网络，其制作方是一家类似于优酷的美国在线视频播放平台Netflix。可以说，该剧每一步都是由平台所拥有的大数据引导的——从数千万观众的客观喜好大数据中分析出“拍什么、谁来拍、谁来演、怎样播、何时播”等一切有用信息，并依此一步步制作出热播剧集。《纸牌屋》的成功让全世界的文化产业界意识到了大数据的魔力，也让其他产业纷纷瞄准大数据这座隐形的金矿。
2020年的新冠肺炎疫情爆发及其后的疫情反复让我国各地民众亲身体验了“行程码+健康码”等大数据的价值和威力。在疫情防控常态化的形势下，大数据充当了健康出行的保护神，也为科学防控、复工复产、民生保障等提供了有力支撑。
大数据的四大特征
大数据的定义多而杂，不同企业、行业等都从自身角度来定义大数据，意思都差不多，就一句话，大数据由巨型数据集组成，这些数据集规模超出了常用软件在可接受时间下的收集、管理、处理和使用能力。
虽然大数据的定义没有统一，但是国际知名咨询公司IDC定义的大数据四个特征却受到业界的广泛接受，也就是4V特征——数据量大（Volume）、数据种类多(Vari⁃ety)、数据价值密度低（Value） 以及数据产生和处理速度快（Velocity）。
第一，数据量大（Volume）。传感器、物联网、工业互联网、车联网、手机、平板电脑等等,无一不是数据来源或者承载的方式。当今的数字时代，人们日常生活（微信、QQ、上网搜索与购物等）都在产生着数量庞大的数据。
大数据不再以GB或TB为单位来衡量，而是以PB（1000个T）、EB（100万个T）或ZB（10亿个T）为计量单位，从TB跃升到PB、EB乃至ZB级别。顾名思义，这就是大数据的首要特征。
第二，数据种类多（Variety）。大数据不仅体现在量的急剧增长，数据类型亦是多样，可分为结构化、半结构化和非结构化数据。结构化数据存储在多年来一直主导着IT应用的关系型数据库中；半结构化数据包括电子邮件、文字处理文件以及大量的网络新闻等，以内容为基础，这也是谷歌和百度存在的理由；而非结构化数据随着社交网络、移动计算和传感器等新技术应用不断产生，广泛存在于社交网络、物联网、电子商务之中。
有报告称，全世界结构化数据和非结构化数据的增长率分别是32%、63%，网络日志、音视频、图片、地理位置信息等非结构化数据量占比达到80%左右，并在逐步提升。然而，产生人类智慧的大数据往往就是这些非结构化数据。
第三，数据价值密度低（Value）。大数据的重点不在于其数据量的增长，而是在信息爆炸时代对数据价值的再挖掘，如何挖掘出大数据的有效信息，才是至关重要。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。虽然价值密度低是日益凸显的一个大数据特性，但是对大数据进行研究、分析挖掘仍然是具有深刻意义的，大数据的价值依然是不可估量的。毕竟，价值是推动一切技术（包括大数据技术）研究和发展的内生决定性动力。
第四，数据产生和处理速度快（Veloci⁃ty）。美国互联网数据中心指出,企业数据正在以55%的速度逐年增长，互联网数据每年将增长50%，每两年便将翻一番。IBM研究表明，整个人类文明所获得的全部数据中，90%是过去两年内产生的。要求数据处理速度快也是大数据区别于传统数据挖掘技术的本质特征。有学者提出了与之相关的“一秒定律”，意思就是在这一秒有用的数据，下一秒可能就失效。数据价值除了与数据规模相关，还与数据处理速度成正比关系，也就是，数据处理速度越快、越及时，其发挥的效能就越大、价值越大。
大数据的四项关键技术
大数据技术是IT领域新一代的技术与架构，是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据本质也是数据，其关键技术依然不外乎这四大项：大数据采集和预处理；大数据存储与管理；大数据分析和挖掘；大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据安全等）。
一、大数据采集和预处理技术？
大数据技术的意义确实不在于掌握规模庞大的数据信息，而在于对这些数据进行智能处理，从中分析和挖掘出有价值的信息，但前提是得拥有大量的数据。
采集是大数据价值挖掘最重要的一环，一般通过传感器、通信网络、智能识别系统及软硬件资源接入系统，实现对各种类型海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换等。为了快速分析处理，大数据预处理技术要对多种类型的数据进行抽取、清洗、转换等操作，将这些复杂的数据转化为有效的、单一的或者便于处理的数据类型。
就算是大数据服务企业也很难就“哪些数据未来将成为资产”这个问题给出确切的答案。但可以肯定的是，谁掌握了足够的数据，谁就有可能掌握未来，现在的数据采集就是将来的流动资产积累。
二、大数据存储与管理技术？
数据有多种分类方法，有结构化、半结构化、非结构化；也有元数据、主数据、业务数据；还可以分为GIS、视频、文本、语音、业务交易类各种数据。传统的关系型数据库已经无法满足数据多样性的存储要求。除了关系型数据库，还有两种存储类型，一种是以HDFS为代表的可以直接应用于非结构化文件存储的分布式存储系统，另一种是NoSQL数据库，可以存储半结构化和非结构化数据。大数据存储与管理就是要用这些存储技术把采集到的数据存储起来，并进行管理和调用。
在一般的大数据存储层，关系型数据库、NoSQL数据库和分布式存储系统三种存储方式都可能存在，业务应用根据实际的情况选择不同的存储模式。为了提高业务的存储和读取便捷性，存储层可能封装成为一套统一访问的数据服务（Data as a Ser⁃vice,DaaS）。DaaS可以实现业务应用和存储基础设施的彻底解耦，用户并不需要关心底层存储细节，只关心数据的存取。
三、大数据分析和挖掘技术？
大数据分析和挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。大数据分析和挖掘涉及的技术方法很多：根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、关联规则发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等；根据挖掘方法可分为机器学习、统计方法、神经网络等。其中，机器学习又可细分为归纳学习、遗传算法等；统计方法可细分为回归分析、聚类分析、探索性分析等；神经网络可细分为前馈网络、反馈网络等。
面对不同的分析或预测需求，所需要的分析挖掘算法和模型是完全不同的。上面提到的各种技术方法只是一个处理问题的思路，面对真正的应用场景时，都得按需求来调整这些算法和模型。
四、大数据展现和应用技术?
大数据的使用对象远远不只是程序员和专业工程师，如何将大数据技术的分析成果展现给普通用户或者公司决策者，这就要看数据展现的可视化技术了，它是目前解释大数据最有效的手段之一。在数据可视化中，数据结果以简单形象的可视化、图形化、智能化的形式呈现给用户供其分析使用。常见的大数据可视化技术有标签云、历史流、空间信息流等。
我国的大数据应用广泛存在于商业智能、政府决策和公共服务等重点领域，疫情防控、反电信诈骗、智能交通、环境监测等日常生活场景都有大数据的功劳。
大数据时代对我们驾驭数据的能力提出了新挑战，也为获得更全面、睿智的洞察力提供了空间和潜力。大数据领域已经涌现出了大量新技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。随着大数据等新兴技术的发展和应用，我国“十四五”规划提出的碳达峰碳中和、数字化转型、数字经济等一系列战略目标将获得更大的技术支撑。