消费品行业数字化转型白皮书-纺织、家电行业

——纺织、家电行业中国工业互联网研究院本白皮书所有材料和内容的知识产权归中国工业互联网研究院所有（注明是引自其他地方的内容除外），并受法律保护。任何单位和个人未经中国工业互联网研究院授权，不得使用或转载本白皮书中的任何部分。授权后转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国工业互联网研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。中国工业互联网研究院联系电话费品行业是我国传统优势产业和重要民生产业，涵盖老百姓衣食居用行、育教医康养等方方面面，在满足消费需求、促进社会就业、拉动经济增长、扩大外贸出口等方面发挥着重要作用。2021年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出推动制造业产品“增品种、提品质、创品牌”，“三品”战略成为引领消费品工业高质量发展的重要抓手。2022年，工信部等5部门联合发布《数字化助力消费品工业“三品”行动方案（2022—2025年）》（以下简称《“三品”行动方案》）强调了数字化转型对消费品工业“三品”战略的重大支撑作用。当前，随着新一代数字技术蓬勃发展，数字经济新动能持续增强，实体经济发展模式、生产方式深刻变革，数字化发展已成为必然趋势。而我国消费品企业“不愿转、不会转、不敢转”现象仍然存在。为深入贯彻《“三品”行动方案》，推动纺织、家电等行业数字化转型，中国工业互联网研究院广泛调研，搜集案例，经过周期化的专家研讨、评审，形成了《消费品行业数字化转型白皮书——纺织、家电行业》，旨在助力消费品企业数字化转型发展、提高企业数字化转型质白皮书主要包括五大部分。第一部分强调了消费品行业对国民经济发展的重要性，介绍了行业发展现状和趋势，包括国内外政策布局和数字化应用，总结了我国消费品行业数字化转型特点及面临的挑战。第二部分通过剖析纺织、家电行业痛点，归纳、总结纺织、家电行业数字化转型需求，并形成需求图谱。第三部分在系统梳理纺织、家电行业数字化转型场景应用的基础上，归纳、总结纺织、家电行业数字化转型路径，并形成数字化转型路径图。第四部分总结了消费品行业数字化转型新技术、新发展趋势，并制定了纺织、家电行业数字化转型服务供应商图谱，旨在为企业开展数字化转型实践提供指引。第五部分阐述了消费品行业数字化转型面临的挑战，并提出了纾困解难的建议。由于时间所限，白皮书中难免有不妥之处，敬请各方专家不吝赐教。我们将充分采纳和吸收各方面的宝贵建议，持续完善相关内容，并以适当的方式向社会公布。编写成员：鲁春丛、张晓彤、蒋昕昊、张冠男、刘基伟、汪春雨、胡龙珍、王静消费品行业是我国的传统优势行业和重要的民生产业，是扩大内需战略的供给基础。近年来，在工业互联网平台、5G、人工智能、大数据等新一代信息技术的驱动下，消费品企业转型意愿强烈、产业整体效率得到提升，并涌现出一批融合发展的新业态、新模式。我国消费品企业数字化转型意愿强烈。根据《2022埃森哲中国企业数字化转型指数》显示，59%的消费品企业计划未来1～2年在提升自动化水平方面加大投资，进一步提升精益生产和高效运营的能力。从全球灯塔工厂评选结果发现，近40%的企业属于消费品领域，我国灯塔工厂中约22%为家电行业，海尔、美的等头部企业成效明显，并先后涌现出海尔卡奥斯、美云智数美擎两家国家级“双跨”平台。整体看，消费品企业的数字化转型意愿强烈。新技术驱动消费品企业加速变革。2023年，AIGC已融入服装、家居等多个行业，形成了快速打板、家居设计方案一键生成等新模式。服装、家具设计师仅需输入时尚风格、灵感元素等关键词，便可生成多个产品设计、陈列展示场景和系列营销方案，整体效率提高3倍以上。据麦肯锡分析，未来3到5年，AIGC可能会帮助服装、时尚及奢侈品行业创造1500亿美元的利润增量。真正解决行业痛点、获得市场认可的新模式新业态不断涌现。经过近年来“大浪淘沙”式的模式沉淀和价值筛选，工业互联网与消费品工业融合应用走深向实，“小单快反”平台经济、敏捷供应链协同等真正基于企业自身需求、真正提供订单资源获得市场认可的新模式新业态逐步成型。如“云原生”企业希音作为中国第三大独角兽企业，运用工业互联网技术培育形成智能印花平台，可实现24小时内完成从下单到交付的全部流程。作为工业和信息化部直属事业单位和工业互联网、行业数字化转型研究的权威机构，中国工业互联网研究院在广东、江苏等地深耕消费品行业，通过深入纺织、家电等企业调研，参与企业数字化改造策划，结合实际案例编制形成了《消费品行业数字化转型白皮书——纺织、家电行业》，旨在为我国消费品行业数字化相关的政府治理、行业发展、企业运营提供决策支持，促进我国消费品行业高质量发展。一、消费品行业发展现状 1（一）消费品行业定义、分类与研究范围 1（二）消费品行业是国民经济的重要支柱 1（三）全球消费品行业的数字化现状和趋势 2（四）我国消费品行业数字化特点和行业挑战 5二、消费品行业发展痛点与需求 9（一）消费品行业发展痛点 9（二）消费品行业融合应用需求 12三、消费品行业数字化应用模式与转型路径 14（一）消费品行业数字化应用模式 14（二）消费品行业数字化转型路径 34四、消费品行业数字化转型技术发展趋势 36（一）消费品行业数字化转型技术发展趋势 36（二）消费品行业数字化转型产业支撑力量 39五、消费品行业数字化转型挑战与政策建议 39（一）消费品行业数字化转型挑战 39（二）消费品行业数字化转型政策建议 41附录：参考文献 43图1纺织、家电行业数字化转型需求图谱 14图2消费品行业数字化转型路径图 34图3纺织、家电行业数字化转型供应商图谱 39 -1-一、消费品行业发展现状（一）消费品行业定义、分类与研究范围依据国标《消费品分类与代码》（GB/T36431-2018）消费品定义是为了但不限于个人使用而设计、生产的产品，包括产品的组件、零部件、配件、包装和使用说明。[GB/T35248—2017，定义2.2]消费品分为11大类产品，即：文教体育用品、家用电器及电器附件、电子及信息技术产品（计算机、数码、通讯产品）、儿童用品、家具及建筑装饰装修材料、服装鞋帽及家用纺织品、日用化学制品及卫生用品、交通用具及相关产品（包括自行车及其配件）、食品相关产品、日用杂品、其他。2022年，我国纺织全行业纤维加工总量超过6000万吨，占全球比重一半以上；在家电领域，我国企业拥有全球81%、59%、45%的空调、冰箱冷柜、洗衣机产量占比。我国作为全球第一大纺织品、家电生产基地，以上两个领域的数字化基础较好。因此，本白皮书第一期重点研究纺织、家电两个行业的技术转型典型模式、应用案例和实施路径。（二）消费品行业是国民经济的重要支柱消费品行业是我国的传统优势行业和重要的民生产业，是扩大内需战略的供给基础。随着经济的快速发展，我国的消费品市场规模不断扩大，不仅涵盖百姓“衣食居用行、育教医康养、文娱旅美尚”等领域，而且已成为全球第二大消 -2-费品市场。整体看，我国消费品行业呈现三大特点。首先，提供就业多。截至2023年5月初，我国现有规模以上消费品企业18万家，占规模以上全部工业的38%，带动2600万年，我国消费品工业以占规上工业企业21.1%的资产，实现24.8%的营业收入和28.5%的利润总额，运营效率高于其他行业。最后，出口占比高。2022年，服装、纺织制品、家具、鞋靴、塑料制品、箱包、玩具等七大类产品出口占货物出口总额的17.9%，仍是我国外贸发展的主力军。（三）全球消费品行业的数字化现状和趋势近年来，在全球数字化浪潮的驱动下，美欧、日韩等发达经济体，围绕纺织、食品等消费品重点行业加快布局，出台政策法规、推进新技术应用，推动行业转型升级。1.政策布局美国通过政策立法推动数字技术在食品加工、监管和质制定的“智慧食品安全计划”，指出通过利用人工智能、分布式账本、传感器和物联网等数字技术，创建数字化、透明化和安全的食品体系。美国农业部编制的《国家生物工程食品披露标准》，要求企业采用数字技术进行食品源头追踪，促进食品行业在数字化和技术应用方面的进步。2022年，美国出台《国家先进制造业战略》明确支持农业、食品加工的人 -3-机合作。欧洲发布纺织战略叫停“快时尚”。2023年，欧盟出台了《纺织战略》提出服装大型企业需公开披露丢弃和销毁产品数量，出台纺织品再利用、回收处理措施；构建数字产品“护照”，针对纺织品进行全生命周期监管，生产者承担纺织废物的再利用和再循环责任等要求。值得注意的是，我国作为欧盟最大纺织品服装出口国，2022年出口金额为569.67亿美元，占比19.77%。该战略的出台，将激发纺织企业加速研发高端降解面料和搭建“数字护照”体系，推动我国纺织行业日韩鼓励人工智能、数字化技术在消费品供应链领域深度应用。2022年日本发布《人工智能战略2022》强调全面运行“智慧食物供应链系统”，在海外扩大日本农渔产品和食品的出口。《韩国产业发展展望2030》中提出通过数字化、智能化技术升级家电行业供应链，推动韩国制造业结构和对外贸易结构变化。2.数字化应用美欧、日韩等发达经济体消费品龙头企业针对高昂的人工成本、市场的快速响应等问题，应用数字化技术打造符合自身转型的智能生产、智慧供应链模式。美国企业为满足全球用户多元化的需求，利用平台技术 -4-打造柔性供应链。如雀巢公司为紧跟当代消费者的消费习惯，应用工业互联网平台打造了数字供应链大脑（DSCC），该供应链可实现库存量数据可视，不同区域不同商品未来销量可预测，不同消费者、同一时间不同订单可合并三大功能。同样，可口可乐公司通过建立数字孪生的制造网络，实现供多个装瓶合作商。欧洲企业为应对高昂的人工成本压力，在纺织行业应用夹子机器人解决织物工序件传递问题。多年来，激光引导切割机和数控缝纫机一直是纺织行业的主要设备，但在这些机器之间的织物转移，大部分仍然要由人手完成，因为机器人很难精确地处理柔软的织物。德国亚琛工业大学的纺织研究人员估计，在制造一件衣服时工序传递时间约占生产时间的80%。德国的Robotextile公司生产的夹子机器人能够从一堆织物中拾取单层织物；法国体育用品零售商迪卡侬使用夹子机器人将泡沫垫自动缝制到自行车裤中，并应用人工智能来帮助机器人处理织物中的褶皱。纺织夹子机器人的应用，节省了培训工人的时间和资源，同时可以很好地支持时尚品牌快速响应市场需求。日韩企业应用人工智能技术为产业链赋能。2022年，日本松下完成了对BlueYonder（蓝色边缘）公司的收购，利用其在物联网和AI/ML等方面的技术优势，帮助松下实现供应 -5-成立了人工智能研究中心，推出了LGThinQ人工智能品牌，并研发出人工智能芯片用于扫地机器人、洗衣机、冰箱、空调等家电产品。同时，LG研发中心训练的人工智能虚拟艺术家（Tilda）设计的两百多套服装在2022年纽约时装周上展出。（四）我国消费品行业数字化特点和行业挑战1.消费品行业数字化特点2017年，国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，我国消费品行业进入了数字化转型的加速期，经过6年的快速发展呈现出以下特点。一是我国消费品行业领域数字技术应用持续推广，龙头占比22%，落后于装备制造行业（281个，36%），与原材料行业基本持平，但相较于消费品企业数量较多的基本面，应用推广整体工作仍有待提升。另一方面，家电、服装等行业中的龙头企业转型意愿强烈，标杆成效突出。全球灯塔工厂评选中，近40%为消费品行业领域标杆，我国灯塔工厂中22%为家电行业项目，海尔、美的等头部企业成效明显，并先后涌现出海尔卡奥斯、美云智数美擎两家国家级“双跨”平台。但从数字技术供给侧角度来看，今年50家“跨行业跨领-6-域”工业互联网平台中，也仅有海尔、美的两家出身自消费品行业，远远落后于装备、原材料、电子等领域，数字化供给能力有待加强。二是各细分行业工业互联网应用水平不均衡，转型路径各具特色。家电行业数字化转型基础较好，工业互联网普及度较高，纺织、食品、医药、家具等行业先行先试形成特色典型模式，医药行业整体水平有待提升。从近5年的消费品行业工业互联网试点示范项目来看，超过40%项目来自家电行业，应用方向涉及智慧工厂、供应链协同、研产销一体化、绿色制造等多个领域；纺织行业项目占比约20%，打造了平台化设计、个性化定制等新模式；家具行业则专注于基于平台的敏捷响应和数字工厂的打造；食品行业示范项目关注产品质量溯源、供应链协同一体化等转型升级；医药行业属于较为传统的行业，生产制造环节改造难度大，示范项目更侧重于药品质量溯源、数字化运营方向。三是人工智能、5G等新技术与消费品行业融合不断加深，充分释放潜在数据价值。一方面，以大模型为代表的人工智能技术在多个领域深度应用。2023年，AIGC已助力服装、家居等行业实现自主生成式设计，服装和家具设计师仅需输入时尚风格、灵感元素等关键词，便可生成多个设计方据麦肯锡分析，未来3到5年，AIGC有望帮助服装、时尚 -7-及奢侈品行业创造1500亿美元的利润增量。另一方面，5G技术在消费品工业应用价值逐步提升，如红豆集团联合中国联通打造了国内首家服装行业的车间级5G全连接工厂，借助5G网络可实时获取生产过程的人、机、料、法、环、测制品库存降低30%，交货周期缩短40%，实现了传统的“大流水”生产模式向私人定制的转型。四是真正解决行业痛点、获得市场认可的新模式新业态工业互联网与消费品工业融合应用走深向实，“小单快反”平台经济、敏捷供应链协同等真正基于企业自身需求、真正提供订单资源获得市场认可的新模式新业态逐步成型。如“云原生”企业希音作为中国第三大独角兽企业，运用工业互联网技术培育形成智能印花平台，该平台从下单到交付的整个流程，能在24小时内完成。同时，数码喷印比传统印染方式节能50%，污染物排放减少90%，生产用地减少70%，并能满足消费者快时尚和个性化的消费升级需求。在产能共享与交易方面，广州企业千鸟互联打造印刷包装产业链数字化交易服务商，构建工业互联网平台，链接了600多个废纸打包站、60多家造纸厂，提供订单分发跟踪、原料集采、产能共享、供应链金融等服务，目前已经成为全国最大的废纸线上交易平台。 -8-2.消费品行业挑战随着社会需求、外部环境的不断变化，消费习惯、消费模式正面临前所未有的快速迭代更新，“平台经济”“一人经济”“宠物经济”“银发经济”应运而生，一人食、宠物家电、老人家具等新消费形式和业态给消费品行业提出了新挑战：挑战一：既要个性化，又要迭代快。根据统计，2023年，我国“一人户”家庭超过1.25亿户，宠物市场规模增至近2500亿元，60岁及以上人口超过2.8亿人，如何满足多元化群体的个性需求和响应不同群体针对同一产品的迭代需求是消费品制造企业面临的巨大挑战；挑战二：既要快速更新渠道，又要长期跟踪客户。目前，消费习惯已经从功能消费向体验消费转变，小红书、抖音等社交分享类的消费渠道已经在逐步替代传统的淘宝京东，客户数据分析与习惯跟踪已经成为部分企业制胜法宝，这就要求企业一方面要连接第三方平台实时洞察客户需求，另一方面要紧跟潮流更快地拓展丰富便捷更加贴近客户的消费渠道。挑战三：既要品牌增值，又要降本增效。近年来我国制造业人工成本快速上涨，2023年达8美元/小时，是墨西哥的4倍。同时，品牌议价能力始终不足，大量企业处于价值链底端，2022年，广州1877家化妆品企业年产值仅有1000亿元，欧莱雅一家企业销售额近383亿欧元（人民币2941亿元）。降本增效前提下的品牌价值提升成为我国消费品企业面临的艰巨问题。 -9-二、消费品行业发展痛点与需求（一）消费品行业发展痛点1.纺织行业痛点纺织行业作为传统的劳动密集型行业，市场竞争激烈、高污染高能耗、工艺流程复杂。同时受人力成本上升、贸易摩擦等因素影响还面临着订单外流等多方面挑战。一是纺织行业产业链中以中小企业为主、生产分散，亟需通过数字化快速响应市场需求、提升生产效率。我国拥有以上的产能供给来自于中小企业。因此，企业需通过数字化手段一方面连接纺纱、织造、染整等企业了解供给侧的产品类型、品质、产能等信息；另一方面连接需求企业获取数量、产品种类、交付周期等需求数据，从而实现市场需求的快速响应和中小企业开工率的提升。二是纺织行业设备种类多、工业流程复杂，亟需通过数字化了解设备的运行状态、故障情况等数据，降低生产成本。纺织工厂涉及化纤、棉纺织、针织、非织造布、印染与染整多种机械设备，生产过程中需不断调整转速、张力、车速等参数，确保纱线、织物的质量和稳定性，一旦因电压不稳定、车间环境潮湿等问题导致设备故障，将面临废品率提升、订单无法按时交付的风险。因此企业需借助数字化手段，实时 了解设备运行状态、工艺参数、压力、湿度、温度等数据，提前发现故障并预警，避免异常停机造成的损失。三是高度饱和的市场竞争已经极限压缩了各环节的利润，亟需通过数字化平台打造“小单快反”模式增加企业利润。传统纺织企业为迎合激烈的市场竞争压缩成本均采用少品种大批量的生产模式，导致高库存、大量资金被占用。如H&M曾被曝出5年时间里烧掉了近60吨库存，造成大量资源浪费。因此，需要借助工业互联网平台等数字技术，实时洞察市场需求，实现柔性制造、快速上市的“小单快反”模式提升企业利润率。四是纺织行业资源消耗与污染问题突出，亟需通过数字化手段合理控制能耗、降低污染物排放。纺织服装行业是仅次于石油化工行业的全球第二大环境污染制造者。种出1kg的棉花就需要大约20000kg的水和大量的农药化肥；染色1度。因此企业需要借助数字化手段，连接设备、汇聚能耗数据，进行能耗综合管理。使用智能化手段开展污染物的综合治理，为企业降低能耗，实现绿色制造。五是纺织行业人力成本高，订单外流趋势明显，亟需通过数字化提高生产效率、降低生产成本。随着我国用工成本的提高和国际贸易摩擦的加剧，国际纺织订单逐步向劳动力成本更低的孟加拉国、越南等国家转移。从人力成本来看， 中国纺织工人平均月工资在6000-7000元，而越南和孟加拉国纺织工人分别仅为2000元和675元左右。从纺织行业全球出口份额来看，我国占比从2015年的35.6%降低至20223.6%上升至2022年的6.4%、4.3%。因此，企业需要应用自动化生产线和机器人技术，代替执行裁剪、缝纫、包装等需要大量人工的重复性劳动，减少对人工的依赖，降低劳动成2.家电行业痛点家电行业作为存量竞争市场，面临着供应链效率低下、客户满意度低、资源能源消耗高、污染排放高等一系列问题。一是消费者对家电质量和售后服务要求高，亟需通过数字化提升产品质量和客户满意度。据中国消费者协会发布的《2022年全国消协组织受理投诉情况分析》显示，在2022年商品大类投诉中，家用电子电器类投诉量达到12.1万件，高于日用商品类、食品类、服装鞋帽类等，位居投诉榜首位，且超半数以上的投诉内容指向了质量和售后服务。因此，企业需要借助AI、互联网等数字化手段提升家电产品质量性能以及提供更便捷高效的售后服务，提升客户满意度。二是家电行业供应链效率低下，上下游协同困难，亟需通过数字化提升供应链效率，降低生产成本。目前，家电行业尚面临核心零部件、关键基础材料及先进工艺和检测平台 的供应链协同困难、节能低碳技术应用不足、家电维修及回收效率低等问题。因此，企业需要借助工业互联网标识等数字化技术打通家电产业链上中下游企业，构建高效协同、绿色低碳的家电行业创新发展新模式。三是家电全产业链面临绿色低碳转型挑战，亟需通过数字化降低能耗排放，提升资源使用效率。国际能源署（IEA）数据显示，国内家用电器是居民能源消耗的第二大来源，占住宅总能耗的20%以上（供暖除外）。我国家电总产能占据全球产能的80%，家用电器用电量约占全社会用电量的11.3%，高达30%的居民碳排放来自于家用电器。因此，企业可以通过使用传感器和数据分析来监控设备的性能，实时调整能源消耗，减少浪费。同时，通过智能家电的推广，可以使用户更加高效地管理能源和资源的使用，实现资源的可持续利用。（二）消费品行业融合应用需求基于前期的洞察和实践，按照基础设施、应用场景两个维度分别对纺织、家电两个消费品行业的数字化转型需求进行梳理。具体看，基础设施包含智能装备、网络、数据、平台、安全5部分内容。在智能装备方面，制造企业需要装备能够开放设备接口，实现生产设备与设施的互联互通；同时设备服务商或制造工厂对智能装备需要开展状态监测、生产分析、故障诊断、预测性维护等远程运维等服务。智能装备 包括但不限于高档数控机床与机器人、智能传感器与控制装备、检测与装配装备、智能物流设备等。在网络方面，制造企业有工厂内、外网等网络升级改造需求；有人机料法环以及企业上下游、智能产品、用户等全要素互联需求；有各要素间、各系统间的数据高速互通需求；需要应用标识实现数据采集、标签管理、数据处理和数据建模。在平台方面，制造企业需要通过自建工业互联网平台，汇聚接入海量工业数据，开展工业建模分析、工业数据与模型管理和资源管理等工作。在数据方面，制造企业需要生产要素、设备、业务流程的全面感知，需要基于数据建模支撑决策。在安全方面，企业需要设备硬件、软件功能可靠，通信、信息具有保密性、完整性，用户隐私、企业敏感数据能够得到保护。在场景应用方面，围绕消费品企业在工厂建设、工艺设计、生产作业、运营管理等方面的典型应用场景，总结提炼出3方面、16环节的场景应用需求，包括消费品共性需求和行业个性需求。如图所示： 三、消费品行业数字化应用模式与转型路径（一）消费品行业数字化应用模式1.纺织行业数字化应用模式（1）产品全生命周期将纺织产品的针织结构设计、工艺设计、质量管控、营销策划等全生命周期环节，与人工智能、虚拟现实、大数据等新一代信息技术融合，形成针织结构数字设计、印染数字调色、工艺智能优化、质量智能管控等新模式。1）产品设计数字化设计细分场景1：针织结构数字设计传统方式一个新品的试织配色或纹样方案的织物要耗费较长的时间和较多的人力物力，结果却不一定能满足设计者要求，仍需反复改进。工业互联网可实现机织物结构的仿 真，采用CAD虚拟仿真软件设计，表里换层织物可以迅速生产多种配色和纹样的设计方案，大幅提升设计效率。细分场景2：印染数字调色传统的调色方式依赖人工经验，调色效率较低。应用新一代信息技术可带来四方面的创新应用。一是色彩识别的智能化，应用AI智能色号识别可快速确认色彩准确度。二是自动分色，分色CAD可以将分色稿的色彩与轮廓准确地分离处理，并以能够适应印花机生产的工艺进行处理。三是配方自动生成，应用纺织印花染料配方软件，输入所需要的颜色后，可自动生产染料配方。四是工艺与印花浆料配方的智能匹配，应用纺织印花浆料配方软件，可根据不同的印花工艺，自动生成需要的印花浆料配方，并根据用户的需求对已有产品进行微调。2）产品工艺智能优化传统模式下工艺下达需由工艺员结合订单进行人工配棉及工艺设计。应用工艺数据信息平台可实现根据订单信息，电脑自动配棉、智能优化上机工艺的模式，大大提高生产效率，降低用棉成本、稳定产品质量。3）质量智能管控细分场景1：基于机器视觉的纺织品在线检测传统的人工验布平均瑕疵检出率仅约70%，检验速度仅15米/分钟，存在着易疲劳、效率低、成本高等问题。应用高速线阵相机、冷光光源和视觉算法，可实现纺织品中的断经、断纬、粗节纱、稀密路、双纬、松纬、污迹等疵点的检测，疵点检出率90%以上，检验速度60米/分钟，效率大幅提升。细分场景2：生产质量信息全链可追溯传统的质量全程追溯主要靠人工记录，效率低下，且人工验布在数据上保存较难，无法追踪回溯质量问题。应用标识解析、区块链等技术，可实现从农场、轧棉厂、纺纱厂、织物厂、最终到缝纫厂的信息全链追溯，满足了国外代理商对于纺织品供应链全程可追溯的需求。4）智能营销平台 目前，90%的面料企业是在市场开店铺，流量主要来自老客户、新客户拓展主要依托业务员携带色卡样品和十几种产品线下拓展，靠客户的随机概率成交。应用工业互联网建立的销售云平台，可连接批发商、工厂和个人等多个主体，提供在线交易、时尚资讯推送、电子色卡、款式样图等服务，大幅提升了获客效率。（2）生产全过程智能管控1）智慧工厂建设传统模式下纺织工厂的建设依托于人工画图设计规划，然后开展施工建设、纺织设备安装调试等，时间成本高、效率低。采用工业互联网平台、数字孪生技术，可实现对厂房结构、纺织设备、仓储物流等要素的仿真建模，用数字模型指导物理工厂建设，降低了施工误差，提升了建设效率。2）计划调度平台传统模式下生产订单下达、人员排班主要依靠人工，一旦出现插单等情况难以应对。应用工业互联网形成的生产及排产计划平台，可实现所有生产订单统一排产，生产计划的全面统筹，并持续地对计划进行测算、平衡，确保生产计划的可执行性和平稳性。织印染上线计划排程系统（APS）后，系）， 3）智能仓储物流平台细分场景1：智能落布传统的落布方式依靠人工，劳动强度大、需三班倒，人工落布不稳定，存货摆放也较为混乱。应用RFID、AGV小车、智能仓储等新型自动化设备系统可实现落布稳定、路线精准、可连续作业，减少人为安全隐患，降低人员隐形管理成本。细分场景2：智能仓储传统的仓储管理模式面临着人员多、效率低、分拣差错率高、染料存放混乱、库内数据不准确等问题。应用RFID、AGV小车、智能仓储等设备系统，可实现产品原料标识、厂内自动调度、物料自动盘点、产品自动出库等功能，实现了物动账动、全程可视化管理。细分场景3：前纺车间条筒智能物流输送目前绝大多数的棉纺车间粗纱机的棉条上料都是通过人工换条筒。操作工人先将一批满条筒放置到要更换的空条筒附近，然后将与空条筒内棉条的连接扯断，再与满条筒的棉条接头，劳动强度大、生产效率低，应用RFID、智能配送系统等数字技术，可实现条筒换批智能调度、条筒信息管控和物流监控管理等功能，提高了粗纱机开机率，减少了条筒备筒时间，降低了劳动强度。细分场景4：自动打包码垛 传统模式下布卷打包、码垛、搬运、入库等环节都要通过人工完成，工作强度大、效率低。应用包装码垛机器人，自动称重、贴标系统，可以实现布卷的自动包装、贴标、搬运、码垛和入库，效率大幅提升。4）生产作业细分场景1：柔性制造传统的生产模式通常依赖于大规模批量生产，导致高库存和长交货周期。应用工业互联网可构建起从大数据需求预测、面料智能研发、工艺数字化、物料智能供给、网络化产能协同、云工厂智慧生产到销售数据监测的业务闭环，实现以需求为导向的面料规模化按需柔性生产的模式。细分场景2：智能染色传统的生产模式下工业和配色依托人的经验，效率低下而且质量不稳定。通过工业互联网平台汇集相关数据、设置染化料规则，产品下单后便可自动推荐最优的工艺及染料配 方建议。实现配方数字化共享。降低了对经验工的依赖，让染色技术成为企业知识。5）设备智能维护设备管理与维护在纺织行业中扮演着越来越重要的作用，依靠传统人工手段对设备进行编码、点检、故障检测已远远无法满足现代企业设备管理的需求。应用智能边缘计算、工业互联网平台可带来三方面的应用创新。一是设备远程监控，应用数据采集终端与纺织设备控制器通讯对接，可实现设备状态监视、远程参数下传、远程程序升级功能。二是设备维护和备件生命周期管理。通过平台分析备件使用寿命与成纱质量趋势推荐设备保养周期。三是设备远程诊断、分析。通过数据远程采集、平台分析，可分析异纤机的喷阀动作次数与原棉的质量数据的相关性，诊断分析设备通讯中断造成停机的原因，提前介入预防。细分场景1：纱锭智能检测系统传统的纱锭检测方法是靠挡车工巡回、机修工检修和试验员抽检来发现有问题锭子，成本高、处理不及时。应用传感器、工业网络等技术，可实时抓取锭子的转速等数据，对锭子断头、弱捻锭等情况及时报警，提升设备故障管理的响应速度。6）智慧能源管理长期以来，纺织业因为粗放型的生产方式，被称作“化工行业外的第二大重污染行业”。采用光纤、5G、工业互联网平台等，连接采集蒸汽锅炉、织机、空压机、冷干机、过滤器等运行数据，可实现能源计量、监测和控制，实现水、（3）供应链全环节1）供应链计划传统的纺织行业面临着供应链分散、管理传统、数字化水平处于探索期、经营成本高等主要问题。应用工业互联网平台链接企业内部采购、生产、销售各业务单元，可实现依托客户需求同步生成采购计划、生产计划和销售计划并动态协同的模式，帮助企业提高供应链响应速度、资金运转效率、减少库存。 2）供应链智能采购与交付细分场景1：自动配棉平台传统纺纱配棉主要是人工配棉、人工计算，效果很大程度上取决于人的经验，不免片面和偶然，从而影响产品质量的稳定性。应用工业互联网平台，可连接产业链上下游生产加工企业和用棉企业，实现纺纱企业与原料供应商的精准匹配，降低交易成本和用棉成本。3）供应链赋能服务纺织行业供应链上的中小企业受资金和规模限制，在生产排查、工艺管控、配色染色等方面与龙头、链主企业存在一定的差距。借助工业互联网平台，龙头企业可为中小企业提供工艺监测、生产异常预警、智能排产、染色配方推荐等服务，助力中小纺织企业升级。智能辅助的推荐排产，将每天的接单、投坯计划、前处理、染色、2.家电行业数字化应用模式（1）产品全生命周期1）产品数字化设计细分场景1：家电外观设计平台市面上大多数冰箱外观设计千篇一律，很难打动Z时代的年轻人。基于工业互联网平台，用户可借助AI工具进行创作设计，加入二次元动漫、炫酷电竞、影视、国风等不同元素，满足年轻人的个性化需求。动生成多种设计方案。同时，LeaderiCase条2）生产工艺优化细分场景1：下料全流程智能管控传统的家电下料作业通常使用剪板机、冲床、锯切机等重型机械设备，进行材料切割和整形，工人负责调整机器设定、放置和移动材料等，不仅效率低且浪费材料。通过应用5G、智能传感器，可以监测剪板机、冲床、锯切机等机械设备的工作效率、能耗以及运行状况，使整形材料能够被有效地切割和利用，同时可以将下料机器的异常运行及时报告给操作人员，并介入处理，提升了产品质量。细分场景2：焊接工艺优化传统的家电焊接通常使用氩弧焊或锡焊技术，但焊接后的加工表面质量差，增加了下一步工艺处理的负担。通过搭建数字孪生平台，可以实现虚实数据交互融合，使焊接生产线物理实体与其数字孪生体实时联动并相互映射，以更加直观、快速的方式优化和配置焊接参数，减少实际焊接过程中的缺陷问题。细分场景3：涂装过程优化传统的家电涂装工艺包括预处理、底漆和面漆涂装、烘干等步骤，主要依赖人工操作，效率低、质量稳定性差。通过工业互联网可以带来两大方面的应用创新：一是涂装过程监控和优化，在涂装线上安装温度、湿度和涂层测厚仪等传 感器，实时监控涂装环境和涂层状态，通过大数据分析温度、湿度和涂层厚度之间的相关性，调整喷枪的速度、角度、涂料的流量等涂装参数，优化涂层的质量稳定性。二是智能化喷漆，应用喷涂机器人和机器视觉技术对家电产品的外壳、面板和部件等部位进行智能喷涂，确保每个部件按工艺要求涂覆，避免涂料漏涂或多涂，提高了涂装的效率和质量。细分场景4：装配工艺智能化传统的家电装配工艺主要依赖于人的经验和知识，存在设计效率低、装配过程风险无法预判等问题。通过运用3D和虚拟仿真技术，在设计阶段即可发现装配工艺问题，通过对装配顺序、装配路径和装配方式的提前优化，找出异常问题并加以规避，可提高产品实际装配效率，有效降低产品研发成本、缩短研发周期。3）质量管控智能化细分场景1：AI智能检测传统的家电质检小到蜗壳卡扣、电机支架螺钉，大到压缩机、冷凝器，检测点位多、数量多，通过人工质检易存在漏检、误检风险。依托AI视觉检测系统，通过扫码拍照识别、自动判定，可实现不良拦截与记录保存，提升了产品质检效率。同时，系统也可通过AI自主学习蜗壳卡扣配合特性，提升检测准确度，实现产品“下线即合格”。4）营销销售数字化家电产品种类众多、型号复杂、功能多样，消费者咨询频率高，导致传统销售客服工作人员工作强度大、易疲劳、 出错率高。应用智能云平台、虚拟客服等技术，能够为用户提供24小时在线自助服务，解答产品的型号、参数、功能、质保等消费者重点关注的问题，并能够根据预设条件为消费者推荐家电产品。5）售后服务智能化细分场景1：产品远程诊断烘干机的转筒故障，常常引发用户投诉。利用工业互联网平台、传感器等技术，可实现对烘干机滚桶旋转时的振动远程测量，通过抓取振动异常数据，分析判断潜在故障源，通知客户提前介入干预。该方法可大幅降低消费者维护成本。细分场景2：智能客户服务家电行业品种多、型号多、专业性强，传统客服很难了解全部情况，在业务高峰期人工客服无法应对，从而导致消费者满意度降低。通过采用智能云平台，用户可在任何时间咨询接入，并自动记录下用户的所有通话数据，包括安装/安装/维修地点等信息。同时，通过与服务后台打通，实现自动接单、自动下单、安装预约等业务，实现全流程自动化服务。提升了消费者的满意度。（2）生产全过程智能管控1）智慧工厂建设 传统的家电工厂建设中，依靠人工设计建筑图纸，耗时长、成本高；家电生产制造等设备只能在工厂竣工后才可以进行安装调试，试错成本高。应用BIM技术、三维设计与仿真软件，集成家电制造信息模型和系统仿真，实现智慧工厂的高效规划、设计和仿真优化，提高了整个家电工厂建设流程的效率和灵活性。2）计划调度平台家电企业通常按预测备料和按订单生产，生产周期短，临时插单、改单现象多，订单数量多，跟踪困难，无法合理安排生产排产，生产管理缺乏前瞻性，缺乏有效的生产预警机制，容易造成交货进度延迟。运用工业互联网平台、大数据等技术，可实现采购计划、生产计划、制造资源、物料库存等环节的整体优化，保障资源的整体配置和订单的按期交3）生产作业传统家电制造企业普遍采用整机部件全流程装配的生产模式，存在产线多、制造周期长、柔性差等问题，同时车间物料配送、工序间物料转运自动化水平低，生产管理智能化程度低。通过工业互联网平台，用户可全程参与需求交互、产品设计、生产制造、物流交付等全过程，实现基于客户需求按单生产。同时，面向工厂内，通过链接生产设备、仓库、 订单、物料等数据，实现排产、仓储、运输和追踪的按需调度和优化。最终可提升工厂的柔性生产能力。4）智能仓储物流平台细分场景1：物料自动化搬运家电行业生产车间物流依赖人工搬运，经常出现呼叫后运载人员响应慢、物流通道货物阻滞等情况，影响生产效率。利用5G+AGV可实现SMT单板、钣金件、成品等不同规格物料在车间内的自动运输，减少用工人数，优化厂内物流效细分场景2：智能仓储管理家电成品库管理中，配件、成品的标识、盘点依靠人工完成，效率低、成本高、出错率高。通过应用仓储管理系统（WMS）、仓库控制系统（WCS）、RFID等技术，对零部件、电子元器件、模具、成品进行自动标识、自动盘点，可实现精确追踪库存、高效处理订单，提高企业对市场需求的响应速度、减少库存异常。5）设备管理智能化 细分场景1：远程维护与支持传统的家电生产线自动化设备故障率较高，产线工人往往缺乏快速有效的设备故障解决方案，经常导致生产线停工，对生产效率造成影响。借助5G超带宽技术，产线工人佩戴“AR+5G”眼镜，可将现场情况和设备状态实时传输给不在现场的工程师，工程师通过观看现场画面，以实时标注方式提供远程协助和指导，实现快速解决问题，提高了生产效率和缩短了停工时间。细分场景2：智能巡检传统的家电生产设备巡检方式主要依靠人工定时定点周期性巡检，容易出现重检漏检问题。运用噪音、振动等传感器以及分析算法，监测生产机器的电机、传动轴，阀组等的工作状态，实现故障预警，可提高家电生产效率和设备运行可靠性。6）智能安全管控细分场景1：安全合规智能监测传统家电企业，生产线人员、设备、物料、工艺规范都依赖监管人员巡查管理确保质量，人工现场管理存在管理不全面、人员管控不到位等情况，异常情况时有发生。通过5G网络实现“5G+AI”的多路图片影像采集与分析，能够监督员工行为的合规性、作业流程的遵守情况及机器设备的运行状 态，显著降低了人工管理成本，提高了家电生产线的监控全面性和运营效率。7）智慧能源管理细分场景1：能源智能调控传统家电工厂能源数据采用人工采集的方式，数据采集量大、准确率低，遇到问题需要人工查询，无法做到及时控制。通过工业互联网平台，对各种能源数据、各类用能终端设备的运行及控制数据进行采集、统计与分析，实现高能耗设备优化，风光水电气等能源的综合优化，可大幅降低工厂（3）供应链全环节1）供应链计划传统的家电行业供应链数据管理分散，供应链计划依赖人工决策，不仅规划频率低，还对市场变化响应缓慢。应用工业互联网平台链接企业内部采购、生产、销售等业务单元、企业外部市场调研数据、竞品销售数据、爆款商品数据，进行数据集成与智能分析，提供实时决策支持，既提高了对市场变化的响应速度，又能够依托客户需求和市场预测结果及时地、动态地生成和调整企业采购、生产、销售计划。2）供应链智能采购传统供应链采购与交付流程通常是线性和基于历史数据和预测的，限制了供应链的透明度、灵活性和效率，导致 库存问题和市场需求响应速度较慢。工业互联网可以带来三大方面应用创新：一是实时数据驱动的采购决策，通过物联网技术，企业可以实时收集和分析市场需求、库存水平和供应链状态，可提高采购的准确性和效率。二是增强了供应链透明度，利用物联网和先进的数据分析工具，企业能够实现供应链端到端可视化，制造商可以更清晰地了解原材料的来源、在途库存和产品的交付状态，从而更有效地管理供应链。三是供应链合作和协同，通过搭建供应链平台，推动采购、供应业务环节的信息共享、信息匹配，实现精准供需对接。案例s海尔集团海达源全球采购服务平台 （二）消费品行业数字化转型路径1.纺织行业数字化转型实施路径第一步：全面数字化普及。应用工业软件、数据采集、标识、云平台、大数据等新一代信息技术，围绕产品、生产系统、供应链、商业模式等环节，实现化纤、棉花、染料、布匹等原材料和产品的数字化模型化表达；清花机、梳棉机、精梳机、并条机、粗纱机、细纱机、剪裁机等设备的数据采集和互联互通；原棉采购、纺纱订单管理、物料管理等业务流程的数字化；纺织贸易商、批发商、服装企业需求信息的数字化。逐步消除信息孤岛和数字化断点，实现全面数字化普及。第二步：生产运营为核心的优化提升。以全面数字化为基础，应用大数据、AI、5G等技术，开展智能配色、智能染色、纱锭智能检测、布匹瑕疵智能检测、条筒智能输送、智能落布、自动包装码垛等融合新模式。逐步实现基于“数据+模型”的深度分析和业务资源协同，提升生产效率、产品品质和服务质量。第三步：全产业链价值链优化。通过搭建平台，实现企业内部能力与外部产业链资源的协同，实现产供销一体化；连接纱线、织布、印染各环节企业，纵向整合产业链上下游企业资源，实现产业链内供需信息对接和设计制造资源的高效协同，形成智能配棉平台、智能配布平台、制造资源共享等新模式；横向聚集纺织产业集群内同类型企业，提供覆盖各环节一体化的数字化解决方案，赋能集群内企业，实现产业链价值的整体提升。2.家电行业数字化转型实施路径第一步：全面数字化普及。在设备自动化基础上，应用工业软件、标识解析等技术，实现电子元器件、零部件、模具和成品的信息采集；应用云平台、5G、边缘计算、大数据等技术，链接送板机、贴片机、切割机、冲压机、注塑机、焊接机、插件机、喷漆机等设备，打通产品设计、金属加工、塑料注塑、电路板制造、焊接、涂装、包装等工序，实现设备与工序的数据采集和互联互通。应用信息管理系统，实现研发设计、生产制造、财务、销售、采购、仓储、订单、客户管理等业务环节数字化，消除企业数字化孤岛和数字化断点，全面普及数字化。应用AI、5G、数字孪生平台、大数据分析、机器视觉等技术，形成外观智能设计、智能下料、焊接参数快速优化、智能喷涂、智能装配、配件智能质检、智能客服、故障远程诊断、钣金件自动搬运、设备智能巡检、安全合规智能监测等融合新模式。通过“数据+模型”持续释放数据要素价值，优化企业决策、促进业务资源协同，助力企业实现“提质、降本、增效”。第三步：全产业链价值链优化。通过搭建平台，连接电子元器件、模具制造企业、家电制造企业、家电经销企业，推动产业链信息流动、上下游资源整合，促进企业内产供销协同、企业间供需对接、资源共享，逐步形成供需对接平台、资源能力共享平台，培育转型解决方案赋能中小企业，提升家电制造业整体竞争力。四、消费品行业数字化转型技术发展趋势（一）消费品行业数字化转型技术发展趋势1.3D建模技术与消费品行业深度融合3D建模技术在消费品行业的应用范围广泛且多样化，以其高精度和多功能性而受到众多消费品企业的关注。在消费品设计和研发阶段，制造商可利用3D建模技术创建高度精确的三维产品模型。这有助于设计团队可视化和优化产品的外观和功能，从而加速新产品的开发周期。除此之外，3D建模使得制造商能够在实际制造之前创建虚拟样机。这减少了原型制作的成本和时间，并允许进行多次迭代以获得最佳设计。如在冰箱制造过程中，利用三维建模技术快速搭建冰箱3D模型，在短时间内实现产品设计、制造和市场推广等多个环节，显著提高了企业工作效率和生产力。2.AI技术在消费品行业内快速渗透AI技术发展方兴未艾，持续推动消费品行业数据价值释放，在产品设计和产品质检环节应用广泛，形成智能方案设计、智能质检等融合新模式。应用AIGC平台，设计师仅需输入时尚风格、灵感元素等关键词，便可生成多个设计方案、陈列展示场景和系列营销方案；应用AI、视觉识别技术，能够自动识别产品瑕疵，有效提高质检效率，解决了传统人工抽样质检方式辨识精度低、漏检误检率高等问题。如尚品宅配2023年发布基于多模态大模型的AIGC平台，以设计1套3室2厅户型的全屋方案为例，相较于常规设计方式，该平台用时可缩短80%以上，整体效率提升5倍以上；又如百丽集团自研AI全自动真皮伤残检测系统辅助质检，其准确率在90%以上，与人工识别准确率相当，速度是人工模式的3.5G与消费品行业融合不断加深5G技术在消费品行业应用价值逐步提升，以传感器技术改造设备，应用5G物联网实现数据与云端的实时互联， 可以实现设备的远程监控、实时数据采集与传输。通过5G高速网络的支持，传感器数据可以在毫秒级别内传输到云端，实现对设备性能的快速响应，提高决策效率。如红豆集团联合中国联通打造了国内首家服装行业的车间级5G全连接工厂，借助5G网络可实时获取生产过程的人、机、料、法、环、测全范围数据，通过数据分析和工艺优化，人工效率提升20%，制品库存降低30%，交货周期缩短40%，实现了传统的“大流水”生产模式向私人定制的转型。4.大数据分析广泛应用于企业决策与市场洞察伴随消费品行业对全业务流程数字化运营需求的持续深入，在企业管理方面大数据分析技术通过从海量数据中提炼有价值的信息，对销售、生产、供应链等各个环节的数据进行