關于印發《紡織工業數字化轉型實施方案》的通知

工信部聯消費〔2025〕139號

各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團工業和信息化主管部門、教育廳（教委）、人力資源社會保障廳（局）、市場監管局（廳、委）、數據管理部門，中國人民銀行上海總部及各省、自治區、直轄市、計劃單列市分行：

現將《紡織工業數字化轉型實施方案》印發給你們，請結合實際認真抓好落實。

工業和信息化部

教育部

人力資源社會保障部

中國人民銀行

市場監管總局

國家數據局

2025年6月17日

紡織工業數字化轉型實施方案

紡織工業是我國傳統支柱產業、重要民生產業和國際優勢產業，在美化人民生活、服務經濟發展、實現共同富裕、增強文化自信等方面發揮重要作用。為貫徹落實《制造業數字化轉型行動方案》，以數字化轉型推動紡織工業增強綜合實力和核心競爭力，推動行業高端化、智能化、綠色化、融合化發展，推進新型工業化建設，特制定本方案。

一、總體要求

以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，完整、準確、全面貫徹新發展理念，全面落實全國新型工業化推進大會部署，以融合發展為牽引，強化軟硬協同，建立紡織工業技術與信息技術融合應用的先進機制，推動產業的數字化、網絡化和智能化，實現紡織工業數字化轉型。到2027年，數字化轉型基礎支撐能力進一步提升，新模式新業態持續涌現，有力推動產業高質量發展。規模以上紡織企業關鍵業務環節全面數字化比例超過70%，打造150個以上數字化轉型典型場景、60個以上數字化轉型標桿企業、30個數字化轉型典型集群/園區，培育推廣200個以上示范作用強、易復制推廣的數字化轉型典型解決方案。到2030年，新一代信息技術賦能紡織工業數字化改造取得顯著成效，進一步推動企業生產方式、經營模式、組織形式變革和創新，實現紡織工業全價值鏈躍升。

二、重點任務

（一）新一代信息技術賦能行動

1.研發關鍵核心新技術。通過“揭榜掛帥”等方式，攻關一批基于大數據、云計算等新一代信息技術的紡織數字化、智能化關鍵技術。突破坯布瑕疵檢驗、染化料測配色及物流專用設備等數據采集技術、數據分析決策系統、智能化加工技術等，打通全流程數字化制造斷點。

2.推廣先進適用技術。大力推進服裝家紡生產過程自動化智能化，建立由縫制設備、人工智能技術等構成的智能協同縫制系統。推廣紡織高效短流程設備、專用自動化設備、在線檢測設備的更新和技術改造，加強國產工業操作系統和工業軟件應用。

3.釋放數據要素價值。深化數據全生命周期管理，實時采集設備運行狀態、能耗信息、生產信息等數據，實現對工藝、質量過程等深度感知。構建紡織行業數據管理體系，分類梳理行業數據，編制數據要素清單，形成行業基礎數據庫。鼓勵地方、龍頭企業建設區域級、行業級數據共享平臺，整合產業鏈重點數據，創新數據使用、收益分配、協同治理等機制，促進數據資源高效對接、跨域共享、價值共創。

4.加快工業互聯網部署。深化“5G+工業互聯網”融合應用，探索工業互聯網標識在紡織行業全產業鏈的生產過程管理、質量追溯等方面的融合應用；鼓勵建設服務于中小企業的工業互聯網平臺，為數據匯聚、建模分析、知識復用、應用創新提供載體支撐。鼓勵企業實施工業網絡安全分類分級管理，建立健全企業內部網絡安全管理制度，研究制定紡織工業重要數據識別指南，強化重要數據識別和申報、數據安全風險評估等工作，加強網絡和數據安全防護能力建設，提升網絡和數據安全防護水平。

5.深化人工智能賦能應用。引導企業在研發設計、生產制造、經營管理、運維服務等環節加大人工智能應用，加速紡織專用算法與智能裝備的研發，開發符合紡織行業特點和需求的人工智能技術和產品。加大計算機視覺技術在織造環節的應用，提升疵點檢測、判斷和分類的準確率。促進人工智能技術與紡織行業知識融合，實現用戶需求圖案的快速創造和顏色的精準識別，提高創意設計和快速打樣能力。通過人工智能技術分析工作流程數據，挖掘潛在規律，協助企業優化生產工序，提升效率。

（二）新模式新業態創新應用行動

6.發展大規模個性化定制。支持企業借助工業互聯網平臺，應用人機交互、虛擬交互等方式獲取客戶的個性化需求，推廣協同設計、云設計等方式，增強用戶在產品全生命周期中的參與度，實現量身定做。構建服裝服飾產品圖案、民族特色專屬紋樣、素材、版型等數據庫，加強與文化創意、動漫IP等跨領域設計元素融合，滿足多樣化市場消費需求。

7.提升柔性化生產能力。推動產線柔性升級改造和一次成型加工技術發展，提高小批量、多品種、個性化、大規模定制化加工能力。支持企業建立全鏈路的數字化智能中樞，發展大數據驅動的智能制造新模式，打造群聚式供應鏈，縮短產品生產周期。支持細分領域龍頭企業打造共享車間/工廠，探索“平臺+共享”制造模式，形成小批量、差異化的柔性生產能力。

8.拓展服務化延伸模式。推動服裝家紡企業加快從單純出售產品向出售“產品+服務”轉變，加強生產數據和消費數據對接，構建面料、款式、版型、人體模型等多模態數據庫，提升服裝服飾等產品流行趨勢預測能力，聚焦全產業鏈條開展增值服務。支持企業構建用戶畫像和需求預測模型，形成基于數字決策的市場需求快速響應模式。推動數字虛擬技術應用，開發3D數字化虛擬展演平臺，豐富產品體驗方式，拓展產品宣傳推廣渠道。

9.強化全過程數字化管理。鼓勵紡織企業構建全流程數字化生態系統，加大智能設備投入，實時監控設備運行狀態和生產參數，實現各環節全流程數字化、智能化管理。支持紡織企業建設數字供應鏈管理體系，實現供應鏈上下游企業之間的信息共享和協同作業，快速響應市場變化，降低運營成本。

（三）產業高質量發展行動

10.推動高端化躍升。通過工藝流程的數字化改造，提高碳纖維、芳綸、超高分子量聚乙烯纖維、聚酰亞胺纖維、連續玄武巖纖維等高性能纖維的生產與應用水平，提升高性能纖維質量一致性和批次穩定性。推動智能可穿戴產品發展，加大對集無線能量采集、信息感知與傳輸等功能于一體的新型智能纖維的研究，探索新型智能纖維在服裝中的應用，利用新型智能纖維與“人體耦合”實現可視化傳感交互。

11.加快智能化升級。提升企業數字化集成應用水平，加快建設數字化、智能化生產線與生產車間。進一步推廣機器人、智能物流系統、智能檢測裝備等，加大化纖、織造、紡紗企業全流程智能車間/工廠建設。持續實施紡織服裝智能制造進園區，提升集群/園區數字化管理和企業數字化應用的水平。引導龍頭企業開發基于現場數據集成整合的生產制造智能化應用，實現生產方式向智能化制造轉變。

12.加速綠色化轉型。推動紡織全產業鏈生產裝備、用能單元和工藝技術綠色升級改造，提升清潔能源使用占比和資源循環再利用水平，減少能耗與碳排放。推動紡織企業和園區加強數字化能碳管控，開展重點用能環節在線監測、運行優化與系統平衡。基于數字化管理手段，實現產品碳足跡全生命周期管理，組織紡織重點領域碳達峰相關研究，鼓勵開展紡織重點產品碳足跡核算。

13.深化融合化發展。支持龍頭企業開展跨行業合作，推動紡織行業經驗轉化為工業機理，建立紡織行業大模型，逐步實現基于“數據+模型”的深度分析和業務資源協同。推動數字技術在紡織中小企業的應用，引導中小企業實施數字化“微改造”。加強與“數字育種”技術的交流對接，提升天然纖維原料供給水平。增進與商業零售、旅游等服務行業的數據交換，強化產銷數據互動。支持企業開展數據資產價值評估，加強數據資產管理，建立數字化轉型培訓和人才培養機制，為員工提供學習機會和實踐平臺。

（四）夯實支撐基礎行動

14.強化標準引領。建立紡織行業數字化轉型標準體系，加快制定數字化轉型參考架構、成熟度、服務商能力分類分級評價等系列標準。建立化纖、紡紗、織造、染整、非織造等領域統一的數據標準體系架構，研制重點設備數據字典標準，統一數據格式規范、數據交換及接口規范。支持龍頭企業牽頭制定并推動應用行業數字化轉型相關標準，積極開展技術標準國際合作。

15.加強質量支撐。開展《制造業企業質量管理能力評估規范》行業標準貫標行動，推進質量管理數字化。提升企業研發設計、生產制造、質量保障、供應鏈等質量管理重點環節的數字化集成應用，引導企業強化質量意識和質量觀念。鼓勵行業新材料等中試平臺建設，從產業鏈源頭加強質量支撐。開發紡織專用傳感器、智能檢測裝備、質量控制與執行系統，實現新一代信息技術與全面質量管理融合應用。

16.選樹典型標桿。支持紡織行業數字化轉型典型集群/園區創建，開展紡織數字化轉型標桿企業培育工作，加大政策引導和資金扶持，鼓勵標桿企業發揮示范引領作用，積極探索數字化轉型新路徑。編制工業互聯網與紡織行業融合應用參考指南，明確紡織行業工業互聯網數字化轉型場景清單、路線圖和資源池。遴選智能仿真測款、坯布瑕疵檢驗、個性化定制、敏捷供應鏈、數字營銷等典型應用場景和生產環節，推廣一批技術先進、成效顯著、可復制的典型案例。

17.培育創新載體。重點支持中西部紡織行業數字化轉型創新載體建設，提供技術咨詢、方案設計、項目實施等一站式服務，因地制宜為企業提供高效適用服務支持，推動行業均衡發展。鼓勵行業協會、龍頭企業、地方政府因地制宜建設數字化轉型公共服務平臺；鼓勵各地區根據企業發展現狀，建立制造業數字化轉型綜合信息服務平臺，分類分級建立紡織行業大中小企業數字化轉型“檔案”。

18.壯大服務隊伍。聚焦研發設計、質量管控、生產制造、網絡和數據安全防護、運維服務等關鍵環節，培育一批既深耕行業又懂數字化的制造業數字化轉型促進中心，推動服務商產品性能的測評和應用驗證，形成優質解決方案推廣目錄。制定服務商分類分級評價規范，引導服務商提升全流程服務供給水平。構建紡織企業數字化轉型評估指標體系，鼓勵企業廣泛開展自評估，按需精準對接解決方案服務商。

三、保障措施

（一）完善工作機制。各地要建立和完善行業主管部門、行業協會、科研院所、龍頭企業等多方參與、協同推進的工作機制，統籌協調紡織行業數字化轉型工作推進實施中的重大問題、重點工作、重要事項。

（二）強化政策引導。加大紡織行業設備更新和技術改造支持力度，將符合條件的數字化改造項目納入支持范圍。鼓勵各地結合實際制定細化工作方案，強化政策配套保障，加強部門間協同，整合行業資源，積極營造良好的數字化轉型環境，加強基礎設施建設、提高政務服務效率，為紡織企業提供政策、技術、人才等方面支持。

（三）加大金融支持。發揮國家產融合作平臺作用，強化融資服務對接，向金融機構推薦有融資需求的紡織行業數字化轉型重點項目。鼓勵金融機構為紡織等傳統行業數字化轉型提供信貸支持，鼓勵融資擔保公司提供增信支持，加大對紡織企業數字化轉型的金融支持力度。推進符合條件的紡織企業上市融資，支持符合條件的紡織企業發行債券融資。

（四）促進交流合作。加強政府部門、行業協會、各行業企業等交流合作，共享資源信息、協同拓展市場，強化紡織產業鏈供應鏈上下游對接，提升紡織行業數字化轉型的效率和效果。依托相關多雙邊機制深化與共建“一帶一路”國家合作，拓展企業數字化轉型國際合作領域。

（五）深化研究評價。鼓勵行業協會、研究機構加強紡織行業數字化轉型水平監測，探索在行業主管部門指導下發布紡織行業數字化轉型水平發展指數，開展區域紡織數字化發展潛力研究和評價。鼓勵科研院所等第三方機構提供紡織行業數字化轉型規劃、系統集成技術支持等專業數字化轉型服務。

（六）加強人才培養。行業主管部門進一步摸清紡織行業數字化轉型人才需求缺口和培訓規模層次需要，會同有關部門鼓勵相關普通高校、職業學校與科研院所、行業企業聯合編寫紡織行業數字化轉型相關教材，開發推廣優質課程，開展數字化轉型人才培訓，推進數字化設計、數字化管理、數字化營銷等紡織行業復合型人才培養。依托現代產業學院等，加強復合應用型人才培養。支持建設國家卓越工程師實踐基地，培養適應紡織產業高端化、智能化、綠色化、融合化發展要求的卓越工程師。

附件：

紡織工業數字化轉型典型應用場景

聚焦紡織行業特點，系統梳理研發設計、計劃調度、車間物流、質量管控、供應鏈管理等重要環節，通過典型場景的應用示例為企業數字化轉型提供借鑒參考。

一、工藝設計

痛點：印染工藝流程長，涉及多種染料、助劑等原材料，涉及多個工序和復雜的化學反應，配方管理復雜，控制參數眾多，染化料助劑的配送、工藝參數的設定和調節精度要求高，造成工藝控制的實時性、穩定性和準確性差，糾錯實時性精度差。

改造目標：工藝流程智能化管控。

實現方式和需要的條件：基于工業互聯網技術，開發數據網關，利用高精度數字傳感器采集染液各項可直接測量的工藝指標，建立全流程生產過程工藝參數監測數據鏈和自積累工藝知識庫，實現印染全流程設備等生產要素的互聯互通。應用染化料助劑自動配送平臺、基于數據驅動的織物染色智能配色等系統，對工藝配方、領料單、稱量、印花色彩控制等所有環節進行監控管理，提高染化料助劑配送精度。建立織物圖像庫，基于多特征融合技術，開發織物圖像檢索系統，快速確定織物圖像工藝參數，并實時同步至自動排程系統，與在產訂單實現最優化管理。

二、印染車間智能排產

痛點：部分紡織染整訂單呈現出小批量、多批次、交期急的特點。客戶下單后，由生產計劃部門在一天內多次編排，人工手寫形成生產流程卡，統一懸掛在墻壁看板上。生產輪次無法動態更新，染色進度無法及時跟進，調度指令不能快速精準下達到車間，導致排產效率低、效果差、缺乏整體性。

改造目標：排產全面可視化與實時優化。

實現方式和需要的條件：應用高級計劃與排程系統（APS），通過企業資源計劃（ERP）系統和生產執行系統（MES）對生產任務指揮調度實現可視化，實時展示排產情況、各生產流程進度信息和質量分析信息等。應用生產執行系統對前道機臺、染缸、定型機實時采集并分析數據，結合企業資源計劃系統的生產數據與各機臺自身的產能、布種和顏色，模擬出計劃單，將生產任務分配給合適的生產線或機器，在生產訂單進車間前自動排好計劃排程并在生產過程中不斷自動優化。

三、物料精準配送

痛點：傳統的服裝加工流程中，完成一道工序后，需要不停的人工搬運、傳遞、計數、捆扎等，容易造成效率低、統計出錯率高，存在褶皺、破損等質量問題。另外，物料配送路線和次數不穩定，導致生產需求預測不準確，庫存積壓或缺貨。

改造目標：智能吊掛傳輸與自動導向車（AGV）協同搬運。

實現方式和需要的條件：打造基于生產執行系統（MES）的吊掛傳輸，部署打通企業管理解決方案（SAP）、計算機輔助設計（CAD）、生產執行系統（MES）、自動裁床、吊掛、分揀系統，實現從面輔料入庫、裁床數據對接、集中掛片、吊掛傳輸縫制、匯流后道整燙、搬運入庫等一系列工藝流程數字化的互聯互通，以及傳輸與搬運的協同作業，實現個定、團定、大貨混流柔性不落地生產模式。借助5G等技術，提升物流效率和準確率，實現裁剪、縫制、制衣、倉儲等各服裝生產環節的無縫銜接。

四、服裝個性設計

痛點：傳統服裝設計往往采用手工繪圖的方式，缺乏對數字化技術手段的運用，紙板消耗大，服裝設計理念和手段單一，需要耗費大量的時間和精力，設計效率低下，由于消費者對服裝的個性化要求越來越高，降低了流行性設計的可預測性，設計成果難以滿足市場需求。

改造目標：產品數字化設計。

實現方式和需要的條件：應用大數據、圖像識別、人工智能等技術，采用流行趨勢預測模型和機器學習算法，針對色彩、面輔料、單品、圖案、細節、廓形、企劃、搭配等全方位多角度做趨勢預測，構建標準素材庫，應用計算機輔助設計（CAD）、3D虛擬試衣、3D打印等技術，實現快速、精準、高效的設計。利用數字制圖技術快速地起草和調整設計圖紙。利用3D量體技術、元宇宙技術、人工智能生成內容（AIGC），進行設計仿真、評估和優化。應用3D渲染增強設計產品在數字環境中的展示效果，捕捉復雜的設計細節、布料特性、紋理和色彩。

五、產品質量追溯

痛點：化纖生產過程涉及的原輔料較多、生產流程長、工藝復雜，與質量相關的環節較多，要經歷化分、物檢、剝絲打結和織襪染判等，當質量出現波動時，傳統方式需要依賴人工經驗對分布式控制系統（DCS）參數、工藝參數等進行調整，且具備一定的遲滯性和不確定性。產品質量事后追溯較難實現，高時延性為質量管理帶來極大難度。

改造目標：質量數字化管理。

實現方式和需要的條件：基于知識圖譜，通過關聯設備、工藝、維修經驗等構建化纖質量大模型，解決質量波動異常時實時調整、事后追溯的難題。應用智能傳感器實時監測生產過程中關鍵質量參數，如纖維長度、紗線均勻度、布料密度等，確保每個環節的產品質量達到標準。基于自動導向車（AGV）技術，開發智能物料跟蹤及倉儲系統，實現從原料到成品的智能調度及全程可追溯。通過在產品上應用射頻識別（RFID）標簽，實現對產品的快速追溯和信息查詢，提升追溯效率和準確性。建設質量追溯系統記錄每批次產品的生產過程，包括原材料來源、生產參數、質量檢測結果等信息，形成完整的追溯鏈條。

六、供應鏈協同管理

痛點：在當前的紡織服裝供應鏈管理中，產業鏈上下游信息孤島現象普遍存在，導致供應鏈各環節之間的信息傳遞不暢，響應速度慢，一定程度上影響產業轉型升級。同時由于當前市場需求變化快，供應鏈的靈活性和響應速度往往跟不上市場的變化，導致生產和銷售脫節。

改造目標：供應鏈管理數字化協同。

實現方式和需要的條件：加強產業鏈各方合作意愿、平臺共建參與度以及必要的資源投入。基于互聯網云技術建立統一的供應鏈管理平臺，實現供應鏈各環節之間的數據實時共享，包括訂單信息、生產信息、庫存狀態、物流進度和銷售數據等，通過打通企業內部系統與供應鏈管理系統，實現業務數據共享。

來源：工業和信息化部消費品工業司