Вихід із тіні європейських технологій: китайська компанія Textile Machinery стає «глобальним пере-визначником»
Шлях розвитку текстильної промисловості Китаю досягається не окремими підприємствами, які борються поодинці, а через систематичну модернізацію всієї промислової екосистеми. На рівні промислового співробітництва випуск «Білої книги розвитку індустрії штучного інтелекту та текстилю та одягу» знаменує собою важливий крок у систематичній інтеграції штучного інтелекту в галузь. Цей білий документ охоплює всю сферу: від технічних карт, управління даними до 22 контрольних випадків, надаючи систематичні довідкові матеріали для галузі, щоб точно позиціонувати себе в процесі інтелектуальної трансформації. На рівні практики підприємства будівництво цифрової фабрики вже певною мірою сформувалося. Проект 5G Future Factory компанії Zhejiang Xinlan Textile має загальні інвестиції в 350 мільйонів юанів, повністю застосовуючи інформаційні технології нового-покоління, такі як цифрові близнюки, 5G і інспекція машинного зору, досягаючи значних результатів, таких як 33% скорочення циклу розробки продукту, 8% підвищення ефективності ткацького верстата, 28% скорочення виробничого циклу, 2% збільшення продукції рівень кваліфікації та 10% зниження порівняного одиничного споживання енергії. Практика «Цифрова майстерня» в Сучжоу також підтверджує основну ефективність штучного інтелекту - завдяки використанню алгоритмів штучного інтелекту для налаштування 128 параметрів у режимі реального часу, відхилення ваги тканини контролюється в межах 1,2%, а швидкість реагування на замовлення збільшується на 40%.
На міжнародному рівні китайські підприємства текстильного машинобудування виходять за межі простого «продажу обладнання» та виходять на новий рівень «виведення інтелектуальних рішень». Компанія Ningbo Jingwei Numerical Control розробила систему «Smart Cutting Machine» для клієнтів в АСЕАН. Ця система охоплює весь процес безпілотної роботи від імпортування проектних креслень, інтелектуальної оптимізації розташування матеріалів до лазерного позиціонування та різання. Коефіцієнт використання матеріалів перевищує 90%, а служба обслуговування за кордоном надає-консультації на місці, щоб допомогти клієнтам підвищити ефективність виробництва на 300%. Ця інтегрована модель виводу «обладнання + сервіс + дані» є саме тією можливістю, яку традиційні європейські підприємства текстильного машинобудування намагаються створити за короткий період часу. На рівні політичного середовища комплексне впровадження китайської ініціативи «Штучний інтелект +» забезпечило систематичну підтримку інтелектуальної трансформації промисловості текстильного машинобудування. У Китаї найповніший у світі ланцюжок текстильної промисловості, найбільші ресурси промислових даних і найбагатші сценарії застосування - це незамінні елементи для навчання та ітерації моделей ШІ. Незалежно від того, наскільки розвиненими є європейські підприємства текстильного машинобудування, вони все ще не можуть отримати такий широкомасштабний-«підживлення» даними та «випробувальний полігон» для застосування.
Якщо тема промисловості текстильного машинобудування Китаю в останні чотири десятиліття була «наздоганяючим», то в епоху штучного інтелекту цією темою має бути «визначення» - визначення нових технічних маршрутів, нових форм продукції та нових бізнес-моделей. Перехід від наздоганяння до визначення в першу чергу відображається у виборі технічних маршрутів. Європа пішла шляхом «покращення механічної точності + автоматизації», тоді як Китай може піти шляхом «власного штучного інтелекту-+-керування даними». Це означає не обов’язкове просування по існуючій технічній траєкторії в Європі, а пряме перепроектування архітектури продукту з штучним інтелектом у її основі. Як продемонструвала «Weidang AI Intelligent Body Workshop», глибока інтеграція великих моделей штучного інтелекту, цифрових близнюків і промислового Інтернету створює нову парадигму, відмінну від традиційного виробництва текстильного обладнання. Hengtian Lixin у співпраці з Університетом Дунхуа створив «Lixin Dyeing and Finishing AI Assistant», який об’єднує знання про фарбування, наукові роботи та програми процесу, виходячи за рамки простого запитання-і-відповіді та перетворюючись на-інтелектуальний механізм-прийняття рішень, надаючи-керовану даними підтримку для ефективної роботи інтелектуальні фабрики для фарбування та відкриття нового шляху для інтелектуального обладнання для фарбування. По-друге, перехід від наздоганяння до визначення також відображається у зміні ринкового ландшафту. З 2020 по 2024 рік вартість китайського експорту в’язального обладнання становила 48,50% світового ринку, текстильного обладнання – 19,14%, ткацького обладнання – 26,24%, а друкарського та фарбувального обладнання – 22,98%. Ці дані свідчать про те, що китайське текстильне машинобудування перетворилося з єдиного «вартісного-замінника» на важливого учасника та формувача світового ринку текстильного обладнання. Фундаментальна конкурентна перевага промисловості текстильного машинобудування Китаю полягає в тому, що жорстка конкуренція на внутрішньому ринку завжди була «каталізатором» технологічних інновацій, а високоякісні -продукції, що випускаються для задоволення потреб вітчизняних текстильних підприємств у інтелектуальному та екологічному обладнанні, неодноразово вдосконалювалися на внутрішньому ринку, а коли вони були представлені за кордоном, природно, мали сильнішу конкурентоспроможність. Ця модель «внутрішньої ітерації - закордонної перевірки - повернення технології» сформувала модель спільного зростання для внутрішнього та закордонного ринків Китаю. Звичайно, необхідно бути в курсі наявних прогалин. У базових галузях, таких як підшипники високого{31}}класу, системи точного керування та датчики серцевини, китайське текстильне обладнання ще не повністю позбулося залежності. У перші три квартали 2025 року загальна вартість імпорту текстильного обладнання сягнула 529 мільйонів доларів США, збільшившись на 23,31%, посівши перше місце серед імпортованих категорій, що вказує на те, що внутрішній попит на високо-текстильне обладнання все ще частково залежить від імпорту. Штучний інтелект може прискорити прориви на прикладному рівні, але вдосконалення базових технологій, таких як матеріалознавство та точна обробка, все ще потребує тривалого -накопичення. Крім того, сама технологія ШІ також стикається з такими проблемами, як керування даними, інтерпретація алгоритмів і промислова безпека.