工业和信息化部等六部门近日联合印发《纺织工业数字化转型实施方案》，为传统纺织产业注入数字新动能。方案将检验检测环节作为智能化升级的关键突破口，推动行业质量管控能力跨越式提升。
在关键技术领域，方案明确聚焦坯布瑕疵检验、染化料测配色等核心环节的技术攻坚。通过"揭榜挂帅"机制，集中突破基于机大数据的在线识别技术，着力解决人工检测效率低、漏检率高的行业痛点。同时大力推广纺织专用传感器和智能检测装备，实现对纤维长度、纱线均匀度等关键指标的秒级监控，构建"工艺-设备-质量"全流程数据链。更值得关注的是，方案提出利用知识图谱技术建立化纤等行业质量分析模型，推动质量管控从被动纠偏转向智能预警与参数自优化。
产品质量追溯体系建设成为方案重点部署的六大应用场景之一。方案要求基于RFID电子标签和AGV智能调度系统，打通从原料到成品的全环节数据链条，实现质量信息的自动采集与动态关联。通过建立数字化质量追溯系统，完整记录每批产品的原料来源、工艺参数及检测结果，形成可"一键溯源"的质量档案。这种贯穿生产全过程的实时监测机制，可对染化料配比、定型温度等关键参数进行动态干预，变事后追溯为事中控制。
为夯实质量技术基础，方案同步推进标准体系与能力建设。重点制定化纤、织造等领域设备数据字典标准，统一检测设备接口与数据格式，破除信息孤岛。鼓励建设中试平台验证新材料性能，推广智能检测装备与质量控制系统，促进传统质量标准的数字化落地。在人才培养方面，支持校企联合开发数字化检测课程，培育既精通纺织检测技术又掌握AI与数据分析的复合型人才。
方案特别遴选了三大标杆场景引领行业实践：应用机器视觉的坯布智能验布系统实现疵点自动分类定位；染化料在线测配色技术通过
光谱分析提升色差控制精度；化纤质量波动预测模型可提前30分钟预警生产偏差。这些场景将作为重点推广方向。
政策保障方面，六部门将联合加大支持力度，把智能检测设备更新、质量追溯系统建设纳入技术改造重点方向，引导金融机构提供专项信贷支持。根据规划目标，到2027年规模以上纺织企业关键工序数字化监控覆盖率将超70%，培育的60余家数字化转型标杆企业中，智能质检能力将成为核心评价指标。这标志着纺织行业质量管控正式迈入"数据驱动、实时可控"的新阶段。
素材来源：工信部
