中國報告大廳網訊，玻璃纖維作為工業領域的關鍵基礎材料，在航空航天、交通運輸、電子電器等眾多重要行業中占據著不可或缺的地位。近年來，全球及中國玻纖產量持續攀升，2022 年國內(僅指大陸地區)玻璃纖維紗總產量達到 687 萬噸，中國已成為全球玻纖產能第一大國。在行業快速發展的大背景下，玻纖行業的數位化轉型進程備受關注。其中，龍頭企業已率先邁出步伐，在智能製造數位化轉型方面成果顯著，而中小企業卻面臨諸多困境。深入研究玻纖行業中小企業智能製造數字轉型現狀、需求，並探索切實可行的轉型路徑，對推動整個玻纖行業的可持續發展意義重大。
《2025-2030年全球及中國玻纖行業市場現狀調研及發展前景分析報告》指出，在玻纖行業的數位化浪潮中，龍頭企業發揮著引領示範作用，其積累的豐富經驗為中小企業提供了重要借鑑。
龍頭玻纖企業積極開展智能化技術改造，全力打造數位化生產線。以某大型龍頭企業為例，對核心生產設備進行 3D 仿真建模，在虛擬環境中模擬製造工藝全過程，實現生產運營的數位化和智能化。通過搭建網絡系統工程，對生產工廠進行數位化升級改造，建立智能工廠。這一系列舉措取得了顯著成效，生產效率提高 45.04%，生產成本降低 20.37%，產品研發周期縮短 48.15%，不良品率降低 21.88%，能源利用率提高 24.25% 。
龍頭玻纖企業注重信息化與工業化的深度融合，初步形成智能製造體系。普遍對已有系統和裝備進行深度改造，與 ERP 等業務系統深度整合，提升對現有設備的數位化管控能力，實現設備遠程故障診斷、工藝操作反向控制、能源消耗集中管控等應用，對產品進行全生命周期管理。例如，某企業利用智能化技術改造後，智能化生產線上工作強度大幅降低，生產效率有效提升，一條年產 10 萬噸的生產線，用工減少 100 多人，每年節約人工成本 1000 萬元以上，人均產能提高 3 倍，各項生產指標遠超人工控制水平。
龍頭玻纖企業通過建立玻璃纖維工業大數據中心與信息集成系統，推動工業大數據運營。實時採集生產線信息，高效統計、評估、分析和處理數據，總結生產經驗算法，應用人工智慧預判發展趨勢，為管理決策和專家診斷提供有力的數據支撐。像有的企業建成大數據中心，實時採集生產線各類管控信息 1218 項，處理超 4 萬點位數據，為企業發展提供了精準的數據依據。
相比龍頭企業，玻纖中小企業在數位化轉型道路上困難重重，在多個方面存在明顯不足。
中小企業生產車間大多採用舊式設備，服役時間長，生產效率低且不具備數位化能力，無法實現設備聯網和數據傳輸。在智能裝備應用方面，尚未採用 AGV 智能運輸車、工業機器人等設備，物料轉運、產品打包入庫等環節嚴重依賴人工，生產效率低下。例如，部分企業在片狀料裁切工序完全依靠人工切割，不僅效率低、精確度差，還存在安全風險。多數企業採用 PLC/DCS 控制系統，具備基礎自動化能力，但生產設備多為單機控制，關鍵任務操作依賴人工，產線自動化水平較低。在新一代信息技術應用上，部分企業在產品質量檢測環節仍依賴人工肉眼識別，未應用機器視覺檢測等技術，導致檢測效率低、結果精確度不高。此外，中小企業普遍未建設集中管控中心，無法實時監測及管控產線和車間生產情況，生產執行情況依靠人工填寫紙質報表記錄，難以精確追溯。
中小企業重點生產設備多為單機控制，數位化水平差，不具備數據採集基礎。在設備巡檢方面，大多採用人工巡檢方式，依靠人工抄表採集數據並紙質記錄保存。在能耗數據採集上，多數企業採用人工抄表形式，雖有部分企業對重點用能設備進行優化升級，但尚未構建成熟的數據採集與監控系統，數采設備使用量低，能源管理系統建設緩慢，無法實現能源可視化和科學調控。
OA 系統、ERP 系統等在玻纖中小企業中應用較為普遍，但多數企業未部署製造執行系統、能源管理系統等生產及運營管理必要的信息化系統及工業軟體。這導致生產管理缺乏系統支撐，生產管理效率低下，無法有效利用生產數據進行科學化決策。
部分中小企業生產車間無工業網絡覆蓋，關鍵生產裝備無法聯網，存在 「信息孤島」。在安全防護方面，工業網絡覆蓋不足，缺乏網絡安全防護手段，工業主機缺少防病毒軟體和補丁管理，遠程訪問缺乏授權管理，存在數據泄露風險。部分企業機房伺服器使用年限長，硬體損耗大，數據處理能力有待提高。多數企業未建設數據中心或數據中台，數據大多存儲於紙質文件中，無法實現多系統間的協同應用與共享，難以利用數據指導生產經營。
絕大部分中小企業缺乏數位化轉型相關培訓計劃，員工對智能製造及數位化轉型僅停留在概念了解層面。企業內部缺少推動智能製造發展的人才及團隊，未形成完善的人才培訓體系、績效考核及晉升機制、知識管理體系等，無法保證員工獲取新技能和知識以適應企業發展需求。
依據《智能製造能力成熟度模型》(GB/T 39116 - 2020)，圍繞玻纖智能化生產及企業數位化管理要求，玻纖中小企業在數位化提升方面有著多方面的需求。
在原料管理、制球、拉絲、紡紗、織布、酸熱處理等關鍵工藝環節，需加大智能儀器儀表、工業機器人等智能裝備的應用力度。針對原料裝卸、計量配料、智能質量檢測等環節開展對標優化分析，提升產線重點環節數位化、智能化水平，促進生產少人化、無人化，提高作業效率，改善用工環境。
在設備管理、生產計劃、能源管理等環節，需開展對標分析。優化設備巡檢方式，提升設備參數、能源、生產執行信息的實時監控能力，打破人工採集數據的低效模式，通過信息化系統實現各類數據的統一管理和應用。
圍繞企業組織結構、人員技能、人事管理等領域進行深度剖析，建立人員知識、技能、經驗管理平台，完善智能製造人才培養體系，組建專業化智能製造數字轉型推進團隊，確保轉型規劃順利實施。
重點圍繞數據採集、系統集成、信息安全開展優化升級。形成生產全流程重點數據及信息的自動採集能力，通過智能化手段實現數據利用，優化管理決策。同時，促進生產現場設備、控制系統及信息化系統間的集成，保障數據及信息完整流轉。
圍繞裝備、網絡建設開展對標分析，實現工業網絡生產區域全覆蓋，提升關鍵生產設備聯網率，通過加裝傳感器等方式，實現設備實時運行參數採集和遠程監控。
圍繞銷售系統、銷售計劃制定開展能力對標分析，實現銷售與採購、生產、倉儲等環節業務集成。依據市場信息和歷史銷售數據進行市場預測，推動生產模式從傳統推動式向拉動式轉變。
基於玻纖中小企業數位化轉型需求，可從多個方面入手，實現數位化改造升級。
加快更新落後生產設備，部署數位化、智能化裝備。在原料管理環節，優化庫房布局和運送料路線，採用智能電子秤量、混料配料設備以及自動運料輸送線等智能裝備，替代人工完成多項任務。在倉儲管理環節，運用 RFID 設備實現倉儲物流自動化、信息化、智能化管理。在工藝環節，建設物料自動運輸線，配備智能加卸料機器人等設備，提高生產連續性和效率。
制定完整生產數據採集架構，建設數據採集與控制系統。對關鍵生產設備和工況監測點位加裝智能儀器儀表和數字傳感器，拓展現有設備數據採集維度。利用信息通信手段實時傳輸數據，打造智能巡檢模式，推進透明化生產。
建設智能配料系統，實現無人化稱重加料、配方控制等功能，提高配料精度和速度。完善關鍵工藝環節控制系統，實現設備運行參數自動採集、監控和加工製造過程自動控制。建設智能質量檢測系統，應用新一代信息技術實現半成品和成品質量自動檢驗。
推進設備管理、能源管理等關鍵環節系統應用，建成涵蓋 MES、ERP 等系統的工業軟體集群。打通生產管理系統與經營管理系統的數據和工作流，實現各環節數據聯動，消除 「信息孤島」，促進業務互聯。
分析和改進企業財務、採購、人事等業務部門工作流程，制定標準化程序，梳理協同運營需求。玻纖行業現狀分析指出，建設和完善相關系統及模塊功能，提高部門協同能力和業務處理效率，降低運營成本。
制定工業自動化網絡架構，實現生產區域網絡全覆蓋，確保關鍵環節設備和車間聯網。制定網絡信息安全防護架構，保障網絡運行安全。統一數據標準，實現生產和經營數據採集、存儲和共享。更新機房伺服器硬體設施，規劃建設數據中心，為經營決策提供支持。
建設生產智能總控中心，應用三維可視化手段對生產全過程進行實時管控。實現生產工序和技術參數數據集中管理，提升生產組織、調度管控的統一協調能力，形成閉環管控。
玻纖行業中小企業的智能製造數字轉型是行業發展的必然趨勢。當前，雖然中小企業在數位化轉型過程中面臨著生產裝備落後、數據採集能力薄弱、工業軟體應用不健全等諸多問題，但通過對龍頭企業成功經驗的借鑑，明確自身的轉型需求，並沿著革新生產設備、強化數采能力、完善控制系統等七條轉型路徑穩步推進，中小企業有望實現數位化改造升級。這不僅有助於提升中小企業自身的競爭力，還將推動整個玻纖行業朝著智能化、高效化方向發展，在 2025 年及未來的市場競爭中占據更有利的地位，為行業的持續繁榮奠定堅實基礎。
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