1 智能纺纱的发展
回顾纺纱技术的发展史，环锭纺作为工艺流程最成熟、使用最多的纺纱技术，自1828年诞生以来，不断进行着技术变革，直至20世纪末纺纱成纱机理的革命进入了一个停滞的时期。进入21世纪，部分制造业已经随着世界工业技术发展带来的革命技术实现了生产方式的自动化，并逐渐跨入智能工厂时代。纺织产业需要汲取其他工业新技术的灵感，实现新的突破，纺纱技术正朝着连续化、信息化、生产过程数字化的方向不断探索、普及、发展。
从棉纺行业变化的角度看智能纺纱的发展，应用数字化技术已成为纺纱行业发展的方向。目前总体上我国棉纺行业依旧属于劳动密集型的传统制造业，面临着与其他发展中国家相比人口红利逐渐消失、生产要素成本不断提高，与技术实力更高一筹的发达国家再工业化同台竞技的双重压力。第七次全国人口普查数据显示，2020年我国16岁~59岁劳动年龄人口总规模比2010年减少了4 000多万人，劳动年龄人口数量和比例双双下降，人口老龄化逐步加速。同时，劳动年龄人口素质显著提高。劳动力结构的变化表明棉纺行业车间智能化、无人化将是亟待实现的场景。在《中国制造2025》中，纺织业作为被重点推进智能化改造的传统行业，企业间纺纱设备自动化、连续化、信息化程度参差不齐，实现智能化的基础薄弱，企业需要切实可行的智能化路径指导性建议。
2.1 纺纱装备的智能化现状及趋势
纺纱行业完整成熟的产品体系，使得数字技术的应用落地更容易被激发出增长潜力。纺纱工序具有多工序、长流程的特点，为了实现纺纱装备的智能化必须先完成纺纱流程的连续化，这种连续化包含两个部分，一是单工序的内部连续化，二是多工序间的物流运输连续化。
对于单工序的内部连续化，比如精梳系统，精梳自动输送和换卷系统重点实现了精梳工序的内部连续化，缓解了精梳生产的压力；粗纱、细纱和络筒是纺纱工序中用工占比最多、劳动强度最大的工序，自动落纱技术能够减少一半用工，但由于不同企业的装备和工序特点不同，自动落纱系统的改造进度存在差异，粗纱机自动落纱的配套改造远远落后于细纱工序；对于细纱单工序内的断头问题，品特裕华纺织科技有限公司和经纬纺织机械股份有限公司联合展出了国内首台细纱自动接头机，不过该技术的可靠性和稳定性问题有待实操验证，同时也面临着市场化的难题。对于多工序间的物流运输的连续化，前纺已经实现了清梳工序生产连续化；后纺粗细联、细络联、络筒与打包，通过轨道连接、电子系统控制的方式实现了生产连续化；由于梳棉和并条产量不匹配、喂入方式差异，梳棉、并条和粗纱工序间物料运输连续化依然存在断点，使得纺纱全流程还没有实现完全的物料运输一体化。影响连续化的关键工序自动化研究还处在“卡脖子”困境，需新技术打开局面。
相对于纺纱装备的硬件系统，纺纱工艺及供应链管理属于有序高效的软件系统，二者在智能纺纱上相辅相成。针对梳并工序的连续问题，目前可以做到采用AGV小车自动运输，基于多重信息的组合已实现条筒仓储的优化管理；对于成品筒纱，基于多重机械手已实现其自动输送、包装和存储，青岛双清智能科技公司的系列包装机已实现每小时1.2 t~1.8 t的打包产量，用工仅1人；通过在线检测可以实现筒纱按质量分类，可根据生产过程中出现的由于设备状况、原料批次等导致的质量参差情况，分等级处理筒纱，很好地实现了产品的精细化管理；智能立体仓储系统，在生产信息基础上融入了客户信息、订单信息，在按质量仓储的基础上实现了按需出库，逐渐超越连续化，迈向数字化。
纱线质量是评判生产的首要标准，纺纱生产线的品控压力巨大。传统棉纺车间依靠实验室的离线检测保证半制品、成品纱质量的稳定性，现在一些监测装置，比如并条自调匀整系统、细纱单锭检测装置、络筒电子清纱器，这些智能化设备不仅能够控制质量，还能辅助更快发现质量问题，及时止损。目前监测系统还没有完全覆盖纺纱全流程的质量控制，而智能化的工艺管理需要实现全流程的质量实时监测，通过监测环境温湿度、设备电流脉冲变化、回转部件速度、须条直径变化、环锭纺纱段气圈形态变化等，采用多传感器多维监测和控制，以实现全流程质量控制的目标。目前存在监测装置从发现异常到处理故障有一定时间滞后的问题，因此在智能化的工艺管理过程中，需要实现实时控制和预测性维护，这就需要对所采集的数据进行有效分析，通过积累大量数据经验，训练数据分析模型，必要时结合理论模型对训练结果进行修正，追溯生产过程中的工艺故障、设备故障、原料缺陷，进一步监测纺纱状态的变化，预测各类故障、优化工艺、控制质量，建立无断点纺纱工艺过程控制系统。
个性化定制服务、精准营销、产品全生命周期管理、客户参与设计等现代企业运营方式对制造业提出了“快速响应”的要求。面对着市场提出的“小批量，多品种”生产模式的考验，传统纺纱生产线工艺切换依靠人工调整，甚至通过大量试验才能确定生产工艺的模式，难以适应快速变化的市场需求，因而在实现工艺智能化的基础上，更大的挑战是生产线与供应链的协同管理。要具备快速调整生产工艺、快速响应市场需求的能力，柔性制造是纺纱企业管理模式智能化改造的主要趋势。
智能化的最终目标是形成一个万物互联的信息物理系统，连续化、信息化、数字化是智能化的基础，棉纺企业在发展智能化时应该对自身具备的基础条件有一个清醒的认识。首先，连续化是将整条生产线串联起来，无断点，目前我们还没有完全实现从成条到成纱的全流程连续。其次，信息化、数字化是纺纱智能化的基础，三者之间存在递进的关系，信息化主要依靠一些通信技术、控制技术实现业务流程在计算机上的固化，使纺纱设备能够大规模统一作业，各部门协同作业。而数字化是信息化的延续，可以将信息化阶段积累的数据通过分析转化为知识，需要建立数据中台以对数据进行存储、清洗、分析、判断等操作，从信息化到数字化是将数据变为知识的过程。如何将这些知识串联起来，帮助甚至代替人们做出管理和决策是智能化要解决的问题。智能化系统必须具有自学习能力、再创造能力，取代人做出管理和决策，从数字化到智能化就是一个将知识串联起来并用于产业链赋能的过程。
智能纺纱信息物理系统就是工业4.0信息集成概念的显化模型。比如细纱工序可以形成自学习自调节的小系统，扩展到一个车间、每一个工序都能够实现单工序连续化，所有工序之间也是不断点连接的，这就初步形成了一个智能纺纱企业，这个智能纺纱企业相当于一个数据岛，整个集团、甚至全行业所有企业都有一个自己的数据岛或数据群岛，通过纺纱生产的价值链将这些数据岛进行链接，形成行业的云平台。基于这个互联的网络，企业可以从任何一个点寻找与之相关的装备工艺信息，进行优化整理、扩充合作。显然云平台的搭建不是一蹴而就的，其中蕴含着错综复杂的关联关系和信息分类问题，并且对于市场化的企业发展来说，会涉及商业秘密，但是集团内部、企业内部完全可以建立这样的云平台，对于企业自身的管理决策和可持续发展也是有利的。
目前我国大部分棉纺企业仍处于工业3.0的发展阶段，部分企业配备了自动化的纺纱设备，个别自动化程度高的企业实现了局部流程的智能调度、仓储管理，在企业管理模块使用ERP系统升级传统业务流程。智能化改造必须在具备连续化、数字化基础的企业开展，对于我国大部分棉纺企业来说并不具备这样的基础和能力，为此我们需要提出智能化改造的具体路径。
智能化改造路径框架如图1所示。以细纱工序为例，从底层的原料和设备到顶层的智能管理是一个信息物理系统，在基础的纺纱设备上配备相应的监测装置，进行生产过程多维数据采集，将采集到的设备状态、环境情况、产品质量数据向上传递，对这些来源不同、形式各异的非结构化数据进行融合分析，利用模式识别、搜索策略、案例推理等方法实现生产的智能管理，如设备的预测性运维、智能调度、生产管理和决策。
具备完备功能的纱线生产工艺和供需管理系统，能够帮助企业完成生产工艺的自动生成及供应链的统筹规划，进而实现对于市场的快速响应和企业的成本优化。对于一个纺纱企业来说，存在对内和对外两条管理路线。
对内为生产管理，目前企业面对的主要难题是提高管理效率，使生产管理能够适应“小批量，多品种”的市场需求。为此，每个企业可以根据自己的历史订单积累建立产品案例库，启用智能工艺推荐算法，每当有新的订单或者产品开发需求时，先将产品描述、原料指标输入算法，算法在案例库中搜寻匹配相似的历史订单，输出初步的生产方案；再根据实际情况对算法输出方案进行修正，通过设置的工艺参数预测纱线产品的质量，判定修正方案所指导的纱线产品质量合格后，自动生成新的工艺单下发至生产部门，新的工艺单作为一个案例存入案例库，纺纱生产工艺和供需管理系统流程图如图2所示。纱线生产管理系统配合数字化的生产设备，能够自动识别订单、自动生成工艺单、自动调整设备参数应对要求各异的新订单。
对外管理具体分为供应商管理和客户管理。关于供应商管理，产品单一的企业，原料需求特点是数量庞大，企业更注重原料的一致性，如果对接的原料供应商比较单一，就需要找到能够保证持续供应的商家；对于产品种类较多的企业，供应与排产的步调协调性直接决定企业运转效率。因此，专门的供应管理模块可以整理供应商的信息，在原料投产之前进行供应链评估来保证棉纺企业自身利益。关于客户管理，迄今行业内缺少对于不同用途纱线的细化标准，易出现“质量过剩”的问题。例如14.5 tex棉纱，行业内普遍采用国家标准或参考USTER公报，用到家纺、牛仔外套或者衬衫等不同产品时，对于纱线质量的要求有所差异，不是各项指标都必须达到标准，完全达标反而造成了资源的浪费。客户管理的作用在于，企业可以根据不同客户的不同需求，生产与其标准相匹配的产品，反馈到生产工艺，进行精益化的生产管理，从而实现成本优化。关于纺纱生产工艺和供需管理系统的案例，每个企业都可以将历史订单、产品工艺单、供应商信息集中，建立企业的工艺库、原料库、客户库、资源库，无论是自动化程度较高的企业还是设备和管理都较为传统的企业，都可以即刻建立。棉纺企业首先实现经验的知识化，为智能化做好基础工作，其次通过算法利用数据知识实现自主判断和决策，最终配合自动化设备将算法得出的决策指令传达到设备，实现生产的柔性管理。
3.2 细纱工序断头接头路径优化系统
细纱断头接头路径优化系统能够帮助细纱车间减少用工和降低成本。细纱工序用工占整个纺部的60%，细纱挡车工80%的时间用于巡回接头，细纱断头问题是困扰细纱生产效率提升的关键因素，可以通过优化挡车工接头路径的方法来降低断头的损失。细纱传统的接头方式是S形巡回，挡车工按照自己管理的车弄进行周期性的S形巡回接头，而优化系统可根据目标有选择性地进行接头，类似于送外卖任务规划，面对管辖区域内同时出现的断头，可以通过路径优化找到更快完成接头的路线，简化模型如图3所示。经计算，算法优化的接头路径比传统S形巡回路径可以提升6.7%的接头速率。实际上，本课题组采集某棉纺企业车间真实断头数据，经过加入初始规则的遗传算法进行路径优化，对于不同的断头分布拓扑结构，相比于传统S形巡回接头，优化路径巡回接头速率可提升15%~60%。断头问题不能简单地视为一个路径规划问题，实际生产中造成细纱断头的原因不同，断头的后果有很多种，断头存在不同分类，例如笛管堵塞造成区域性断头、个别坏锭造成重复断头、弱捻对于最终产品影响更为严重，如果优化系统中可以识别不同类型的断头，指导挡车工优先处理危害更大的断头，可进一步提升生产效率、保障生产持续稳定进行。进一步讲，优化的目标除“总断头时间最少”以外，可根据企业生产计划、企业成本核算侧重点、产品适应性、生产特点进行灵活定制，如成本最低、能耗最小或者利润最大等不同的接头规则。目前该功能的实现是需要单锭检测技术的支持，很多传统棉纺企业没有配备单锭检测装置同样能够实现，硬件部分批量购买市面上普通的光电传感器，无需高额购置费，一般的光电传感器都可以达到检测纱线断头的效果，即使初步不考虑不同属性断头的优先级，单纯路径优化，接头速率提升的效果也是显著的。
细纱机运行状态监控系统能够从设备、环境、工艺、须条的角度实时监控纺纱状态，通过细纱机的自愈调节达到稳定生产、精益生产的效果。细纱断头的处理方式可分为两种。一种方式是采取提高接头速率的方法降低断头的损失，如断头接头路径优化。另一种方式是在断头发生前及时调整运行参数，通过预测和控制避免断头发生。如给细纱机加装一些监控配件，比如市场上已经成熟的单锭检测装置、导纱钩处压力检测装置、纺纱段的须条检测装置、气圈检测装置、车间温湿度监测装置等，这些传感器采集到的信号能够从不同的角度反映纺纱状态，或者说是细纱机运行状态，对采集到的不同来源、不同结构的数据采用机器学习的方法进行融合分析，实时判断纺纱状态，对检测到的异常情况做出调控，实现细纱工序的稳定生产。
正常纺纱的信号应该是在一定的阈值范围内波动的，断头可能就发生在某一次超过阈值的突变，通过对监测系统表达的大量案例学习，掌握突变发生的规律，在算法测算出突变发生的概率达到标准的时候，对机器运行发出相应的调整指令，预防可能发生的突变。除了上述的实时调整，可以根据信号的周期性特征做出故障诊断，纺织机械的回转部件数量较多，采用波谱分析法得出的周期性特征可帮助精确定位故障发生点。上述多维度、单工序、全过程的检测相对来说实现周期较长，企业现阶段可以将重点放在基础部分，即故障库的建立方面，对纺纱过程中细纱机经常发生的机械故障、工艺故障进行系统整理和分类，输入机器学习，使得采集到的数据有明确的分析目标，是实现细纱机自愈调节智能纺纱系统的关键一步。
从棉纺织技术发展的角度来看，智能化发展是棉纺行业产生革命性变革的关键。从纺织品市场政策的角度来看，智能化发展是应对科技为上、产品定制化、生产现场无人化行业发展要求的唯一路径。《纺织行业“十四五”发展纲要》中强调了纺织行业加快转型升级，实现全产业链高质量发展的目标。经过前期探索，行业内部分企业已经取得了明显效果。但总体来看，距离全流程智能化还有很长的一段距离，而智能化是所有棉纺企业需要共同面对的机遇。新旧产能的替换需要较长的周期，但企业可以在连续化、自动化、信息化逐步实现的过程中进行智能化基础改造，从建立资源库到购置简单的传感设备，从开发纤维、纱线的新工艺管理到贯穿纤维原料和纱线产品全供应链管理，这种改造将长期伴随我国的棉纺企业。（棉纺织技术）
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