服装工厂数字孪生可视化系统，助力服装工业智慧化数字化转型

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互操作性产品特性

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产品详情

服装工厂数字孪生可视化系统，助力服装工业智慧化数字化转型。服装智能工厂是当前数字孪生可视化技术应用的重要场景。以服装企业为例，我国的服装加工车间已经基本实现自动化，物联网技术开始逐渐推广，智能化的服装加工装备也陆续投入使用。相应地，国内的服装生产设备的互联互通标准已经陆续建立，通用物联网标准也已经基本完备。在此背景下，应用数字孪生可视化技术推进服装车间信息化建设，真正实现物理系统和信息系统之间的互联互通。

服装生产的数字孪生可视化需要依托于工厂模型，结合来自***车间的数据帮助运营方理解并改进整个流程。但由于IT资源或基础设施有限，这类数据往往难以从车间中直接采集。现在有了工业物联网和云计算，这类数据的获取难度已经大为降低，也减少了创建车间数字孪生所需要的基础设施。巨蟹数科通过建立车间数据模型支撑生产过程的自动化处理，通过提取生产单元的生产状况并采用大数据分析技术，为指导生产和优化工艺提供智能决策是当前服装制造产业需要突破的重点。

服装生产工艺流程长，从面料进厂、打版、封样、裁剪、缝制，整烫、成衣检验等有十几道工序，涉及几十种服装设备。巨蟹数科根据服装生产工艺特点，将服装设备的每个生产单元均具有物理层、通信层、信息层及控制层。通过各智能生产单元间、生产单元与车间管理系统间以及各单元内部的服装机械之间的互联，实现各层次信息的共享和数据传输以及物流和信息流的统一，是实现全厂管控一体化的必要条件。

随着工业互联网、人工智能、大数据等技术与制造业的深入融合，数字孪生可视化将更容易实现。服装企业智能制造标准的研究与制定是当前的重中之重，只有标准统一才能够真正实现互联互通，才能够为数字孪生技术铺路搭桥。服装行业当抓住这一技术发展的历史时机，加快新技术与传统产业的融合，为保持我国国际竞争优势提供新的动能。

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