在位于浙江杭州的杰克智聯數字化服裝工廠，一卷卷面料“聽從”指令，從貼有二維碼的立體貨架中被篩選出列，進入智能裁剪房、智能縫制車間工序。
被裁剪成的大大小小的裁片全程“腳不沾地”，在智能吊掛系統的“護送”下，不一會兒就以成衣的形式陸續下線，隨后自動分款、分色、分碼、包裝入庫。
整個流程數據實時更新，不僅可以在巨幅的電子顯示屏上實時顯現，而且哪個環節慢了，哪個設備有問題，都一目了然......
在杰克科技股份有限公司（以下簡稱“杰克”）打造的這家智聯數字化服裝工廠，有著更高的自動化率、更強的品控要求、更先進的制衣工藝。
小到裁片，大到生產體系，科技給服裝產業帶來的創新，以及無限遐想和期待，已經不再是PPT里的“概念”，而是越來越多地走進了服裝產業鏈的各個環節，讓服裝行業實現了智能“蝶變”。
讓服裝生產線更聰明
在杰克，當服裝面料進入生產環節，無論是選料、搬運、傳輸等體力活，還是裁剪、縫制等技術活，一直到成品服裝的整理、包裝，都可以通過現代化生產車間中的智能化設備“一手包辦”。
在杰克創始人阮積祥看來，科技不僅是提高生產效率、提升產品質量的工具與保障，還是服裝行業實現高質量發展的必然選擇。
“比如在裁剪環節，杰克推出的多種硬件設備配備軟件系統，可以很好地解決瑕疵檢測及抓取問題，既能達到快速檢驗效果，提高裁片質量，又能降低人工檢驗的成本。”阮積祥說，“借助于杰克的全流程軟硬件解決方案，通過AI智能驗布機識別瑕疵，上布機可以自動將檢驗合格的布匹上到鋪布機上；配備智能投影定位系統的鋪布機可以自動記錄瑕疵信息，并通過打標機來定位瑕疵位置，在智能裁床的裁剪工序快速找出有瑕疵的裁片。無需人工逐張檢驗，合格的裁片就可以直接入庫到專門存放裁片的‘裁片超市’，供后道工序選用。”
“通過AI智能驗布機的使用，可以在原料端提前解決可能出現的品質問題。同時，通過物聯網等設備上的智能模塊，系統能最大限度地降低產品的不良率和返工率。”杰克智聯數字化服裝工廠負責人童寶雨說。
阮積祥還介紹，相較于傳統服裝生產流程，杰克智聯數字化服裝工廠將研發方向集中在“成套系統”和“智能數字化”兩方面。
走進杰克智聯數字化服裝工廠，大大小小的機器人是廠區里最忙碌的“工人”。它們根據指令從指定位置將物品沿設定線路運送到加工點位。
在縫制車間，將智能吊掛、縫紉機操作屏與管理系統集成，杰克實現了縫制設備的“物聯”與數據互通，不僅能夠全面把握設備上線率，精確計算拿、縫、掛等工序的工時，評估車工技能，提升產線的平衡率，還能夠實現工藝參數下發、鎖定設備參數、一鍵報修等功能，在保證產品品質的同時也提高了生產效率。在全部的生產流程中，傳統服裝流水線中對人工的依賴程度大大降低。
在東華大學教授、中國服裝智能制造聯盟專家組副組長聞力生看來，在服裝生產環節運用機器人，最難的是各種裁片的精準抓取與輸送、加工模塊的協同、工業手的折疊與鋪攤等問題。相較于傳統的工業機器人，在服裝生產流水線中的機器人，不僅具備了數據智能分析功能，而且具有感知能力、決策能力、業務能力、人機交互能力，可以在服裝智能制造中實現“無人”或“少人”的服裝智能制造工廠。 數字化打通“信息孤島”
生產周期長、物流成本高、庫存積壓，這是一直以來服裝企業面臨的普遍問題。與此同時，在快時尚風潮的影響下，大中型服裝企業的交付能力備受考驗，從大規模生產向小批量、定制化生產變革已是大勢所趨。
然而想要做到這一點，并不是一蹴而就的事，這需要服裝企業在整合全產業鏈的基礎上提升運行效率，從而做到快速響應。
“以往，服裝生產環節比如驗布、松布、裁剪、縫制、分揀、打包等，每個生產流程都是各干各的，數據和信息并不能做到實時分享，信息的互通還需要通過大量的人工來實現，很難在生產環節實現‘小單快返’。現在，我們以服裝設備工業物聯網平臺和應用軟件生態平臺為支撐，通過成套智聯和星鏈云聯兩套方案，打通了服裝工廠在面輔料倉、裁剪等7大場景的‘信息孤島’，幫助服裝企業提高生產效率，有助于產業鏈上下形成良好的生態格局。”童寶雨介紹道。
在杰克智聯數字化服裝工廠的每臺縫紉機旁邊，都配備了一臺平板電腦。“數據都是通過這臺機器上傳的。”童寶雨介紹道，“在客戶下單中獲取到的訂單變化、樣式變化等信息，都會以指令形式實時傳送到這臺終端上。縫紉機不再只會縫衣服，還會‘生產數字’，能實現人、機、料的三位一體數字化智能管理模式。”
“杰克智屏解決方案基于縫紉機、吊掛設備的底層數據打通，并結合杰克MES（生產信息化管理系統）等軟件，配置簡潔智屏系統操作，讓生產數據一屏呈現，實現設備層、傳輸層、云平臺以及軟件的實時互通，為服裝企業信息系統有效提供數據采集和處理。”杰克股份全球戰略客戶部中國區總經理金呂燕介紹道。
實際上，杰克的成套智聯解決方案自去年開始就已經逐步走進大中型服裝生產企業中。
青島瑞華集團是服裝企業數字化轉型的“急先鋒”，通過精益化、自動化、信息化的改造，實現了生產全流程的數據打通，整體生產效率提高20%，其柔性生產模式的轉型可以把最小訂單量從過去的1萬件降低到1件，產品生產周期由原來20天減少到7天。杰克的智能裁剪房、智能吊掛、物聯網模板機和自動化縫制單元、自動化物流等軟硬件系統在其中發揮了重要作用。
深度融合打造智能工廠
智能制造是時代的浪潮，也是服裝行業發展的方向。在此背景下，我國服裝行業從“中國制造”向“中國智造”的轉型是必然趨勢。
在行業前沿“領跑”，通過成套智聯解決方案的落地應用場景的全方位展示，杰克已經為服裝行業描繪了一幅多場景互通互聯的服裝智造藍圖。
不過，在聞力生看來，服裝制造業的縫前、縫制段、整理整燙和倉儲物流配送等環節，較好實現數字化、網絡化和部分智能自動化的是自動裁剪和倉儲物流配送環節，但縫制和整理整燙環節的數字化、智能化、自動化程度依然相對較低。
在不久前于杭州舉辦的2022年中國服裝科技大會上，工業和信息化部消費品工業司紡織處副處長縱瑞龍也指出了這一點。他強調：“服裝智能制造技術要重點關注縫制環節和大規模定制，以及服裝功能性技術推動產業鏈上下游協同創新，加大新材料、新工藝在服裝上的應用。”
早在2016年，工業和信息化部就對智能制造給出了如下定義：智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。
對此，聞力生認為，對于制造企業來說，要轉型智能制造工廠，首先要將新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，這意味著智能制造工廠需要建立在所有生產車間數字化基礎上；其次，所有業務必須智能化，只有實現了智能設計、智能生產、智能管理、智能服務等業務，才有可能建成具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應的智能制造工廠。
“服裝智能制造系統的復雜性不僅來自于相關技術的發展，還來自于服裝產品本身、客戶需求以及供應鏈的變化等。”聞力生說，制造業的復雜性已經不是傳統的信息技術所能解決的。隨著制造系統復雜性不斷提高，信息技術的響應能力也要不斷提高，智能制造的復雜性需要智能云端架構的信息系統來解決。
“在數字化轉型過程中，所有縫制設備首先要完成數字孿生，打好智能制造底座基礎；所有縫制設備要成為AI的載體，使縫制設備具有機器感知、機器學習、機器思維、機器行為的功能；服裝產品制造模式轉變為模塊式制造，這樣有利于實現智能化；以‘人+智能縫制+智能機器人’構建模塊式加工工位及固定的模塊式縫制加工流水線；在固定的模塊式縫制加工流水線實踐基礎上，逐步實踐自學習、自決策、自適應、自執行、動態的模塊式縫制加工流水線，實現真正意義上的智能工廠和智能生產。”聞力生說，“這是真正實現服裝智能縫制工廠的步驟。”
