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行业领域

新材料技术

需求背景

化学纤维是用天然高分子化合物或人工合成的高分子化合物为原料，经过制备纺丝原液、纺丝和后处理等工序制得的具有纺织性能的纤维。属于形态方面的有：纤度(见支数）、截面形状、长度、卷曲和折皱、光泽；属于机械性质方面的有：断裂强度和继裂伸长度、弹性模量、耐疲劳性、耐磨性；属于物理方面的有：耐热性、耐光性、导电性、难燃或抗燃性、比重；属于化学方面的有：纤维和水、酸、碱、有机溶剂以及微生物等的作用性能。各种化学纤维分子结构和织态结构不同，反映化学纤维各方面性质的参数也不相同。

需解决的主要技术难题

1、数据采集及跟踪：目前生产制造过程的数据都存储在巴马格自动化设备中，无法实现数据自动采集和统计分析。生产全流程中的品质检验过程，大量的数据记录在线下，造成数据遗失或失真。急需建立工厂全生产要素全生命周期的实时数据跟踪和大数据智能分析决策系统，实现工厂实时生产优化。

2、工业互联网建设：在智能制造方面，目前无法大面积的从自动化设备中进行数据采集；在网络协同方面，目前只实现了企业内部的协同，无法实现跨设备、信息数据互通；在数字管理方面，目前部分数据依赖人工维护更新，无法做到实时动态分析。

3、机器视觉：目前物化检验、外观检验主要采用人工判定，数据也需人工手动录入，数据无法沉淀和追溯跟踪。急需建立AI机器视觉系统完成产品的质量检测工作，实现产品的智能化检测和数据收集分析。

期望实现的主要技术目标

1、数据采集及跟踪：实时采集生产数据至信息系统，实现生产过程数字化管理，质量可追溯，通过后台数据分析，及时进行质量预警，提高生产质量。

2、工业互联网建设：引入生产设备数据采集技术，与生产终端实现设备测控数据快速接入，实现企业生产设备的智能监测与分析，提升产品质量和效率。在工控安全方面实现生产工控安全，生产数据采集、集成于工业互联网平台上实现业务数据与生产数据打通应用。

3、机器视觉：采用AI机器视觉系统，通过机器设备进行自动检测，并形成质量数据，在应用大数据分析方式形成质检成果，实现机器换人，利用机器完成产品的质量检测工作。

处理进度