基于大数据的纺织品质量提升服务模型研究_郭子山.pdf

332023年 2月 中国纤检 纤质量监测Fiber Quality Monitoring造业是衡量国家综合国力的重要因素。作为国民经济的传统支柱型产业和重要的民生产业，纺织业是整个制造业的根基。实现纺织行业高质量发展，是迈向制造强国的必由之路。当前世界正处于“百年未有之大变局”，面对复杂严峻的国际环境和疫情频发带来的多重考验，纺织行业面临竞争加剧的形势，转型升级成为平稳增长需要解决的重要课题。“大数据”又称为巨量数据、海量数据、大资料等，是指无法通过人工或者计算机，在合理的时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读形式的信息1。大数据分析基于对相互关联性很强的海量数据进行采集、挖掘、整合和应用，对还未产生的数据做出预测和推荐，具有预测趋势、辅助决策的作用，产生巨大社会效益和经济效益。目前，大数据在纺织行业和检验检测行业应用广泛，成为传统行业转型升级的重要手段。1 大数据应用于纺织品行业情况我国大数据在纺织行业的研究开始于2013年左右，主要聚焦纺织行业产业链上下游开展，包括纺织业上游原材料，纺织业中游加工及制造环节，纺织服装业、家用纺织品、产业用纺织品等下游产业。1.1 纺织业原材料大数据应用大数据应用在纺织业上游原材料领域，大力促进了中国棉花产业发展。比如全国棉花公共物流信息服务平台整合了全国棉花仓库地理分布、仓储信息，同时整合地图功能，实现交易市场的精准监管。在纺纱厂，计算机配棉为棉纺企业精细、合理、高效地使用原棉提供了优良的数据基础，也为企业节省了大量的人工计算，提高工作效率，保证了数据的准确2。国家棉花监管部门对棉花大数据系统建设进行了研究，建设一套棉花生产全程信息化管理体系平台，针对棉花生产、收购、加工、销售、质量追溯、电子商务各个环节进行全程信息化管理和服务。具体需要开发农田管理系统、棉花种植管理系统、籽棉收购管理系统、皮棉加工管理系统、皮棉销售管理系统、电子商务系统等子系统，这些系统用互联网连接，最终形成一个棉花生产数据综合管理平台3。1.2 纺织业加工制造大数据应用2016年12月，工业和信息化部、财政部联合发布了智能制造发展规划（20162020年），作为指导“十三五”时期全国智能制造发展的纲领性文件。政策引领带动制造新技术应用研究发展。20172021年，大数据技术在纺织行业机械制造中的具体应用研究掀起热潮。在纺织品制造行业，大数据技术在当下的发展十分迅速，专业人员在充分调研纺织机械制造工艺和流程的基础上，完全可以将大数据技术与各种现代化的技术有效结合起来，开发出智能装置,辅助纺织产品的生产,如纺织机械机器人。在纺织行业机械制造的过程中,一些环节存在重复性的工作，而通过大数据和智能技术的结合,就可以利用程序开发来实现自动化操作,使得整个的纺织机械制造更具安全性、高效性4。1.3 纺织成品企业大数据应用在纺织服装业、家用纺织品、产业用纺织品等下游产业领域，利用纺织大数据优化产业链，预测产品市场需求，赋能企业管理，也是热门的研究。尤其在纺织服装基金项目：广州市市场监督管理局科技项目（项目编号2020kj43）基于大数据的纺织品质量提升服务模型研究文/郭子山 叶汉斌 欧阳蓉 李少佳摘要大数据时代，“大数据+行业”得到广泛重视，数据驱动行业发展已成为社会共识。大数据在纺织行业应用广泛，对纺织行业技术创新转型升级影响深远。本文着眼于大数据在纺织行业和检验检测行业的应用，分析了我国有关大数据在纺织行业和检验检测行业的研究进展和应用，同时提出基于质量大数据提升纺织品质量的重要性，并进一步对纺织品质量提升大数据服务模型和系统应用进行了展望。关键词：大数据；纺织品；质量提升；服务模型制DOI:10.14162/ki.11-4772/t.2023.02.00134中国纤检 2023年 2月 业，大数据应用研究起步早，研究也较为深入。在服装行业，主要分为数字化服装设计、数字化服装生产、数字化服装营销等三个方面，运用大数据共享信息技术和数字信息化技术为手段，可以整合并优化产业链，全面提升企业的综合竞争实力，以此带动整个服装产业的升级5。同时利用大数据技术在中国服装行业中的应用，总结了大数据常见应用环节：对客户群体细分、仿真实境、提高投入回报率、管理客户关系、个性化精准推荐、数据采集等，为企业根据自身需要，有针对性地选择对应的大数据技术运用明确方向。2 大数据应用于检验检测行业情况近些年大数据应用在检验检测行业的研究是热点之一，主要聚焦在单一检验检测机构公共服务网站平台建设、省级检验检测机构公共服务网站平台建设、全国统一检验检测机构公共服务网站平台建设等研究方向，提出构建资源共享的检验检测平台，整合多家检验检测机构的能力、设备和检验检测数据等信息，通过大数据技术对外提供公共服务。很多省区市对检验检测公共服务平台建立开展了专项研究。同时，也涌现出不少对全国统一检验检测机构公共服务网站平台建设的专项研究。2017年，山东省针对省级检验检测公共服务平台构建开展系统性分析与构想，旨在整合省检验检测市场数据资源，为政府机构、待检企业、社会大众提供便捷平台服务，提出了以大数据为支撑的检验检测综合服务平台的设计，该服务平台实现了除实验室实体检测外的全线上流转，可以极大地简化检验检测流程，提高检验检测效率6。2019年，辽宁省提出建成省级检验检测大数据平台，以及覆盖全省检验检测部门的统一信息网络，形成互联互通、信息共享、业务协同、统一高效的检验检测信息化系统，打造上下贯通的“智慧检验检测”一体化信息平台7。通过建设综合性检验检测网站及大数据平台，实现检验检测服务公共查询平台全覆盖，推进质量技术资源、信息资源、人才资源、设备设施向社会共享开发，建立检验检测认证服务品牌评价标准体系和社会评价机制，并对主要技术路线和网站平台的建设做出了探索8。3 大数据应用于纺织品质量提升服务结合纺织行业和检测行业现有大数据应用研究情况来看，目前基于大数据纺织品质量提升服务的研究比较匮乏，虽有不少关于检验检测机构公共服务平台建设的探讨，但主要集中在信息搜索、机构查询等功能，缺乏如何结合大数据服务企业和消费者个性化需求的研究视角。在“大数据”的大背景下，纺织行业探索质量大数据融合到实际工作中。通过“大数据”分析技术对纺织品质量数据进行整合与分析，促进纺织行业质量提升和转型发展。3.1 大数据应用于纺织品质量提升的重要性在新发展格局下，纺织行业面临着转型升级的重要任务。通过大数据应用，提升纺织品质量，结合数据分析推进纺织智能优化制造、纺织服装定制制造、纺织产业供应链智能优化管理、高端纺织品供给、纺织消费体验提升等重点领域发展，培育纺织行业发展新动能，促进纺织行业数字化转型，持续深化供给侧结构性改革，促进纺织行业高质量发展。3.2 纺织品质量提升大数据服务模型随着政府和检验检测机构业务系统和检验信息平台的逐步建立并完善，将累积大量丰富的大数据资源，通过这些大数据可以建立纺织品质量提升服务模型和服务应用平台，整合纺织品质量数据，挖掘出提升纺织品质量的有价值信息，将政府、检测机构、生产企业和消费者有机结合起来，实现纺织品质量的信息整合与资源共享。纺织品质量提升基础数据模型如图1所示，将检验检测机构积累的检测数据、政府发布的产品质量信息数据、利用网络收集的数据和通过各类应用场景现场获取的数据作为大数据源，通过挖掘、分析和归纳，政府部门可以提前获取产品质量监管信息，企业可以获取产品质量内控重点和难点，消费者可以查询产品质量信息，检验检测机构可以提供更优质检验检测服务，为产品质量保驾护航。通过此模型运作能够有效地将政府、企业、消费者和检验检测机构有机结合起来，打破信息孤岛，建立先进的纺织品质量提升信息化体系。图1 纺织品质量提升基础模型纺织品质量提升服务平台大数据源主要来自：（1）检验检测机构纺织品质量信息，例如检测机构纺织服装检验检测海量数据信息，产生从纤维、纱线、纺织到服装的大量纺织品检测质量数据，服装又细分为羽绒服装、休闲服装、内衣、学生服等，都是非常有价值的纺织质量信息；（2）利用网络有针对性收集一些纺织品质量信息，纤质量监测Fiber Quality Monitoring352023年 2月 中国纤检 如舆论报告新闻、政府机构发布的纺织品监督监测抽查信息等；（3）利用各类应用场景如消费者投诉等收集到产品质量信息。大数据技术的基石就是数据采集，通过对采集的数据进行统计、分析和预测，达到精准及时地分析预测纺织品质量的效果，由此需要建立三个关键环节：一是系统调研，确定纺织品质量大数据源和政府、生产企业、检验检测机构及消费者个性化需求；二是大数据采集，包括软件编程、数据接口等，通过数据采集充实扩展信息资源数据库并进一步完善数据的挖掘与分析；三是结合各方个性化需求，构建统一的数据共享服务平台，为政府、企业、消费者和检验检测机构提供信息数据支撑。3.3 基于模型实现的功能需求3.3.1 质量监管需求产品质量信息资源主要来源于检验检测机构检测质量信息，按行业类别分为纺织品服装服饰、农产品及食品、药品、化妆品、消杀产品、环境保护、疾病预防控制、机动车、建筑工程等。通过大数据技术，整合目前已经积累的海量数据源，将归纳结果推送给政府相关部门或提供信息查询业务功能，为产品质量监督提供信息保障和决策支持；对产品检测信息进行动态监测，展示给检验检测机构相关人员，便于检验检测机构利用大数据技术指导客户提高产品品质和及时提供更优质检测服务；企业可以及时掌握不合格产品和项目信息，根据不合格情况制定解决措施，调整市场策略。3.3.2 质量信息预警需求系统自动对一段时间大数据进行分析，预先设置一些国家强制性检测指标或社会关注度高指标及不合格比例，通过邮件、短信等方式发给指定人员，告知发生情况。例如绳带要求发现较多不合格情况。通过质量信息预警，对涉及问题具体分析，可以及时与相关企业、政府部门沟通，能够及时发现和解决质量问题。同时也可以向社会发布一些质量风险预警通知。3.3.3 质量信息汇总需求基于大数据自动搜索国家、各省区市政府职能部门以及其他指定的官网上发布的产品或产品质量信息，搜索后以大数据监控平台的模板做基础数据整理，汇总到数据库中，可以查询相关产品近期的抽查情况，让政府人员重点关注相关产品质量调整抽查方案，让消费者了解相关产品质量问题，让政府等相关机构能够获取目前产品发展趋势或产品质量状态。3.3.4 消费品质甄别需求通过纺织品质量提升大数据服务模型的海量数据积淀，建立消费者产品质量在线查询系统，消费者可以在线实时识别合格证标签。通过拍照将合格证信息上传到系统中，系统通过对接标识通数据库，自动分析反馈合格证信息是否符合标准要求，以及从大数据中搜索该款产品的抽查信息。同时，消费者可以在线扫描企业品质保障码，溯源该产品质量，获取该产品检验检测情况，帮助消费者实现质量甄别，使消费者获得安全放心的产品。3.4 未来发展应用展望基于大数据建立纺织品质量提升服务模型和服务应用平台，是以大数据技术促进纺织品高质量发展的创新手段，利用大数据源实现纺织品质量信息统计、挖掘、分析、归纳和预测等功能。通过构建纺织品质量提升服务平台，可以推动多方资源共建共享，实现政府、生产企业、检验检测机构和消费个性化需求定制，为纺织产业升级调整、资源利用、产品监督抽查、产品质量风险预警、产品生产和消费等提供精准数据支持，构建“互联网+纺织行业”“互联网+检验检测”的服务新模式。纺织产品的数据都将会集中到一个数据平台中，纺织品质量信息将从各个渠道汇聚成大数据的海洋，形成长效健全的纺织品监管机制。4 结语建立基于大数据的纺织品质量提升服务模型，挖掘探索纺织品质量数据背后的价值信息，实现纺织品质量大数据的覆盖，将会更好地保障人民消费安全，推动行业高质量发展。参考文献：1陈军成,丁治,高需.大数据热点技术综述J.北京工业大学学报,2017,43(3):359-360.2沈游,黄石生,肖远淑.棉纤维检验“大数据”的应用J.中国棉花加工,2017(6):23.3冀翼,田振川.基于“互联网+”的棉花生产大数据处理J.中国棉花加工,