服裝工廠數字孿生可視化系統，助力服裝工業智慧化數字化轉型。服裝智能工廠是當前數字孿生可視化技術應用的重要場景。以服裝企業為例，我國的服裝加工車間已經基本實現自動化，物聯網技術開始逐漸推廣，智能化的服裝加工裝備也陸續投入使用。相應地，國內的服裝生產設備的互聯互通標準已經陸續建立，通用物聯網標準也已經基本完備。在此背景下，應用數字孿生可視化技術推進服裝車間信息化建設，真正實現物理系統和信息系統之間的互聯互通。

服裝生產的數字孿生可視化需要依托于工廠模型，結合來自一線車間的數據幫助運營方理解并改進整個流程。但由于IT資源或基礎設施有限，這類數據往往難以從車間中直接采集。現在有了工業物聯網和云計算，這類數據的獲取難度已經大為降低，也減少了創建車間數字孿生所需要的基礎設施。巨蟹數科通過建立車間數據模型支撐生產過程的自動化處理，通過提取生產單元的生產狀況并采用大數據分析技術，為指導生產和優化工藝提供智能決策是當前服裝制造產業需要突破的重點。

服裝生產工藝流程長，從面料進廠、打版、封樣、裁剪、縫制，整燙、成衣檢驗等有十幾道工序，涉及幾十種服裝設備。巨蟹數科根據服裝生產工藝特點，將服裝設備的每個生產單元均具有物理層、通信層、信息層及控制層。通過各智能生產單元間、生產單元與車間管理系統間以及各單元內部的服裝機械之間的互聯，實現各層次信息的共享和數據傳輸以及物流和信息流的統一，是實現全廠管控一體化的必要條件。

隨著工業互聯網、人工智能、大數據等技術與制造業的深入融合，數字孿生可視化將更容易實現。服裝企業智能制造標準的研究與制定是當前的重中之重，只有標準統一才能夠真正實現互聯互通，才能夠為數字孿生技術鋪路搭橋。服裝行業當抓住這一技術發展的歷史時機，加快新技術與傳統產業的融合，為保持我國國際競爭優勢提供新的動能。

審核編輯 黃宇