中国报告大厅网讯，玻璃纤维作为工业领域的关键基础材料，在航空航天、交通运输、电子电器等众多重要行业中占据着不可或缺的地位。近年来，全球及中国玻纤产量持续攀升，2022 年国内(仅指大陆地区)玻璃纤维纱总产量达到 687 万吨，中国已成为全球玻纤产能第一大国。在行业快速发展的大背景下，玻纤行业的数字化转型进程备受关注。其中，龙头企业已率先迈出步伐，在智能制造数字化转型方面成果显著，而中小企业却面临诸多困境。深入研究玻纤行业中小企业智能制造数字转型现状、需求，并探索切实可行的转型路径，对推动整个玻纤行业的可持续发展意义重大。
《2025-2030年全球及中国玻纤行业市场现状调研及发展前景分析报告》指出，在玻纤行业的数字化浪潮中，龙头企业发挥着引领示范作用，其积累的丰富经验为中小企业提供了重要借鉴。
龙头玻纤企业积极开展智能化技术改造，全力打造数字化生产线。以某大型龙头企业为例，对核心生产设备进行 3D 仿真建模，在虚拟环境中模拟制造工艺全过程，实现生产运营的数字化和智能化。通过搭建网络系统工程，对生产工厂进行数字化升级改造，建立智能工厂。这一系列举措取得了显著成效，生产效率提高 45.04%，生产成本降低 20.37%，产品研发周期缩短 48.15%，不良品率降低 21.88%，能源利用率提高 24.25% 。
龙头玻纤企业注重信息化与工业化的深度融合，初步形成智能制造体系。普遍对已有系统和装备进行深度改造，与 ERP 等业务系统深度整合，提升对现有设备的数字化管控能力，实现设备远程故障诊断、工艺操作反向控制、能源消耗集中管控等应用，对产品进行全生命周期管理。例如，某企业利用智能化技术改造后，智能化生产线上工作强度大幅降低，生产效率有效提升，一条年产 10 万吨的生产线，用工减少 100 多人，每年节约人工成本 1000 万元以上，人均产能提高 3 倍，各项生产指标远超人工控制水平。
龙头玻纤企业通过建立玻璃纤维工业大数据中心与信息集成系统，推动工业大数据运营。实时采集生产线信息，高效统计、评估、分析和处理数据，总结生产经验算法，应用人工智能预判发展趋势，为管理决策和专家诊断提供有力的数据支撑。像有的企业建成大数据中心，实时采集生产线各类管控信息 1218 项，处理超 4 万点位数据，为企业发展提供了精准的数据依据。
相比龙头企业，玻纤中小企业在数字化转型道路上困难重重，在多个方面存在明显不足。
中小企业生产车间大多采用旧式设备，服役时间长，生产效率低且不具备数字化能力，无法实现设备联网和数据传输。在智能装备应用方面，尚未采用 AGV 智能运输车、工业机器人等设备，物料转运、产品打包入库等环节严重依赖人工，生产效率低下。例如，部分企业在片状料裁切工序完全依靠人工切割，不仅效率低、精确度差，还存在安全风险。多数企业采用 PLC/DCS 控制系统，具备基础自动化能力，但生产设备多为单机控制，关键任务操作依赖人工，产线自动化水平较低。在新一代信息技术应用上，部分企业在产品质量检测环节仍依赖人工肉眼识别，未应用机器视觉检测等技术，导致检测效率低、结果精确度不高。此外，中小企业普遍未建设集中管控中心，无法实时监测及管控产线和车间生产情况，生产执行情况依靠人工填写纸质报表记录，难以精确追溯。
中小企业重点生产设备多为单机控制，数字化水平差，不具备数据采集基础。在设备巡检方面，大多采用人工巡检方式，依靠人工抄表采集数据并纸质记录保存。在能耗数据采集上，多数企业采用人工抄表形式，虽有部分企业对重点用能设备进行优化升级，但尚未构建成熟的数据采集与监控系统，数采设备使用量低，能源管理系统建设缓慢，无法实现能源可视化和科学调控。
OA 系统、ERP 系统等在玻纤中小企业中应用较为普遍，但多数企业未部署制造执行系统、能源管理系统等生产及运营管理必要的信息化系统及工业软件。这导致生产管理缺乏系统支撑，生产管理效率低下，无法有效利用生产数据进行科学化决策。
部分中小企业生产车间无工业网络覆盖，关键生产装备无法联网，存在 “信息孤岛”。在安全防护方面，工业网络覆盖不足，缺乏网络安全防护手段，工业主机缺少防病毒软件和补丁管理，远程访问缺乏授权管理，存在数据泄露风险。部分企业机房服务器使用年限长，硬件损耗大，数据处理能力有待提高。多数企业未建设数据中心或数据中台，数据大多存储于纸质文件中，无法实现多系统间的协同应用与共享，难以利用数据指导生产经营。
绝大部分中小企业缺乏数字化转型相关培训计划，员工对智能制造及数字化转型仅停留在概念了解层面。企业内部缺少推动智能制造发展的人才及团队，未形成完善的人才培训体系、绩效考核及晋升机制、知识管理体系等，无法保证员工获取新技能和知识以适应企业发展需求。
依据《智能制造能力成熟度模型》(GB/T 39116 - 2020)，围绕玻纤智能化生产及企业数字化管理要求，玻纤中小企业在数字化提升方面有着多方面的需求。
在原料管理、制球、拉丝、纺纱、织布、酸热处理等关键工艺环节，需加大智能仪器仪表、工业机器人等智能装备的应用力度。针对原料装卸、计量配料、智能质量检测等环节开展对标优化分析，提升产线重点环节数字化、智能化水平，促进生产少人化、无人化，提高作业效率，改善用工环境。
在设备管理、生产计划、能源管理等环节，需开展对标分析。优化设备巡检方式，提升设备参数、能源、生产执行信息的实时监控能力，打破人工采集数据的低效模式，通过信息化系统实现各类数据的统一管理和应用。
围绕企业组织结构、人员技能、人事管理等领域进行深度剖析，建立人员知识、技能、经验管理平台，完善智能制造人才培养体系，组建专业化智能制造数字转型推进团队，确保转型规划顺利实施。
重点围绕数据采集、系统集成、信息安全开展优化升级。形成生产全流程重点数据及信息的自动采集能力，通过智能化手段实现数据利用，优化管理决策。同时，促进生产现场设备、控制系统及信息化系统间的集成，保障数据及信息完整流转。
围绕装备、网络建设开展对标分析，实现工业网络生产区域全覆盖，提升关键生产设备联网率，通过加装传感器等方式，实现设备实时运行参数采集和远程监控。
围绕销售系统、销售计划制定开展能力对标分析，实现销售与采购、生产、仓储等环节业务集成。依据市场信息和历史销售数据进行市场预测，推动生产模式从传统推动式向拉动式转变。
基于玻纤中小企业数字化转型需求，可从多个方面入手，实现数字化改造升级。
加快更新落后生产设备，部署数字化、智能化装备。在原料管理环节，优化库房布局和运送料路线，采用智能电子秤量、混料配料设备以及自动运料输送线等智能装备，替代人工完成多项任务。在仓储管理环节，运用 RFID 设备实现仓储物流自动化、信息化、智能化管理。在工艺环节，建设物料自动运输线，配备智能加卸料机器人等设备，提高生产连续性和效率。
制定完整生产数据采集架构，建设数据采集与控制系统。对关键生产设备和工况监测点位加装智能仪器仪表和数字传感器，拓展现有设备数据采集维度。利用信息通信手段实时传输数据，打造智能巡检模式，推进透明化生产。
建设智能配料系统，实现无人化称重加料、配方控制等功能，提高配料精度和速度。完善关键工艺环节控制系统，实现设备运行参数自动采集、监控和加工制造过程自动控制。建设智能质量检测系统，应用新一代信息技术实现半成品和成品质量自动检验。
推进设备管理、能源管理等关键环节系统应用，建成涵盖 MES、ERP 等系统的工业软件集群。打通生产管理系统与经营管理系统的数据和工作流，实现各环节数据联动，消除 “信息孤岛”，促进业务互联。
分析和改进企业财务、采购、人事等业务部门工作流程，制定标准化程序，梳理协同运营需求。玻纤行业现状分析指出，建设和完善相关系统及模块功能，提高部门协同能力和业务处理效率，降低运营成本。
制定工业自动化网络架构，实现生产区域网络全覆盖，确保关键环节设备和车间联网。制定网络信息安全防护架构，保障网络运行安全。统一数据标准，实现生产和经营数据采集、存储和共享。更新机房服务器硬件设施，规划建设数据中心，为经营决策提供支持。
建设生产智能总控中心，应用三维可视化手段对生产全过程进行实时管控。实现生产工序和技术参数数据集中管理，提升生产组织、调度管控的统一协调能力，形成闭环管控。
玻纤行业中小企业的智能制造数字转型是行业发展的必然趋势。当前，虽然中小企业在数字化转型过程中面临着生产装备落后、数据采集能力薄弱、工业软件应用不健全等诸多问题，但通过对龙头企业成功经验的借鉴，明确自身的转型需求，并沿着革新生产设备、强化数采能力、完善控制系统等七条转型路径稳步推进，中小企业有望实现数字化改造升级。这不仅有助于提升中小企业自身的竞争力，还将推动整个玻纤行业朝着智能化、高效化方向发展，在 2025 年及未来的市场竞争中占据更有利的地位，为行业的持续繁荣奠定坚实基础。
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