缝制设备制造行业数字化发展过程中的问题和趋势分析

缝制设备行业作为连接纺织、服装两大行业的关键领域,是国民经济中的支柱产业。本文阐述了缝制设备行业现状、数字化转型升级过程中存在的问题及伴随着数字化发展行业未来技术的发展趋势。目前,缝制设备行业面临产品同质化严重、智能制造能力成熟度水平较低及智能化标准体系建设不完备等问题。随着数字化转型和智能化改造的需要,缝制设备行业在未来发展中要降本增效,加快缝制设备制造企业整体的转型升级,引领缝制设备行业向数字化的全面转型升级,推动行业优势企业产品与国际标准接轨,赢得海外市场。

数字化转型背景下缝制机械制造行业可持续发展共性需求分析与策略研究

近百余年以来,中国缝制机械制造实现了从黑头家用机、中低速工业缝纫机、高速工业缝纫机向现代化的电控工业缝纫机、自动工业缝纫机乃至智能工业缝纫机的结构转型和创新演变,逐步形成了全球规模最大、产业链最为完善的缝制机械制造工业体系。进入新时代,缝制机械制造行业面临着新的发展机遇,同样也承受着严峻的行业挑战。上游零部件生产、中游缝制设备制造和下游服装等全产业链正加速推动缝制机械制造产业实现现代化、数字化和智能化。本文结合缝制机械制造领域发展现状,在面向产业现代化和数字化转型的关键阶段,基于发展趋势引发需求的逻辑,重点分析了行业面临的共性需求,分别围绕产品智能化、生产数字化、发展绿色化3个方面进行了重点阐述。

基于多源信息融合与随机映射的机床故障诊断

在采用多源信息进行机床故障诊断时,需要特征降维以降低模型复杂度,但传统的特征降维方法因涉及矩阵分解等原因时效性不高。针对此问题,提出一种基于多源信息融合与高斯随机映射的数控机床故障诊断方法。该方法针对多源信息的高维度特征,采用高效的随机映射(RP)方法进行降维,然后将降维后的特征向量输入到支持向量机(SVM)进行分类识别。实验表明,在处理高维数据时,随机映射在准确性以及时效性方面优势明显,利用该方法可以实现机床多种类型故障的高效、准确诊断,具有重要的工程实用价值。