На сессиях Национального народного конгресса и Китайской народной политической консультативной конференции этого года темы ‘цифровой экономики’ и ‘содействия трансформации и модернизации традиционных отраслей’ по-прежнему вызывали значительный интерес во всех секторах. Расширение возможностей традиционного производства за счет цифровых технологий представляет собой двойную задачу в эпоху цифровой экономики, принося предприятиям как выгоды, так и давление. На фоне устойчивого экономического роста Китая можно сказать, что ни одна отрасль не является изначально отсталой — лишь технологии могут уступать. Помимо глубокого применения цифровых технологий, таких как искусственный интеллект и большие данные, предприятия, стремящиеся к цифровой трансформации, остро нуждаются в создании комплексной системы, охватывающей как микро-, так и макроуровни.
Эта статья стремится проанализировать вызовы, с которыми сталкиваются текстильные предприятия на пути цифровой трансформации, используя рамку анализа путей, сосредоточенную на ‘технологии—цепочке поставок—экосистеме’. Она призвана проложить предприятиям путь для выхода из их коконов.
Современная ситуация: тройной парадокс ‘не способны трансформироваться’, ‘не хотят трансформироваться’ и ‘не могут трансформироваться’
Цифровая трансформация предприятий зависит от внешних факторов среды, таких как рыночные и экономические условия, а также от собственного уровня развития компании и особенностей отрасли. Аналитическая рамка, основанная на трёх измерениях — технологии, организации и внешней среде — позволяет системно выявлять ключевые вызовы, с которыми сталкиваются предприятия в процессе цифровой трансформации, и определять основные влияющие факторы. Это служит ориентиром для разработки эффективных стратегий цифровой модернизации.
Во-первых, двойной недостаток когнитивных предвзятостей и недостаточных технических возможностей приводит к тому, что предприятия не способны трансформироваться. Когнитивный разрыв между сетевым подключением оборудования и реинжинирингом процессов обусловлен системным отсутствием технического планирования. В то же время закрытые интерфейсы импортного оборудования ещё больше усложняют техническую реализацию, а информационные островки серьёзно ограничивают развитие экологичных цепочек поставок. Стоит отметить, что некоторые ведущие предприятия успешно внедрили цифровые операционные модели. Например, китайская глобальная платформа быстрой моды для международной электронной коммерции использует замкнутую систему пользовательских данных для эффективного управления цепочками поставок, ежедневно тестируя 6000 новых дизайнов при сохранении низкой скорости оборачиваемости запасов всего 4,31 TP3T. Однако эта модель требует надёжной технологической базы, поэтому малым и средним предприятиям с менее развитыми цифровыми возможностями сложно прямо повторить её успех.
Кроме того, значительные инвестиции, необходимые для цифровой трансформации, вместе с неопределённостью отдачи ставят многие предприятия перед дилеммой ‘колебания перед трансформацией’. Модернизация до интеллектуального производственного оборудования требует существенных затрат; например, одна интеллектуальная подвесная производственная линия часто требует инвестиций свыше миллиона юаней. Хотя государственные субсидии в некоторой степени снижают финансовое бремя, они могут породить зависимость предприятий, подрывая их стремление к самостоятельным инновациям. Некоторые компании остаются в состоянии ожидания, находясь между надеждами на поддержку со стороны государства и доступом к ресурсам, с трудом принимая решительные шаги между затратами и рисками. Это ещё больше замедляет темпы цифровой трансформации.
Наконец, дилемма синергии экосистемы заключается в несоответствии между платформами и ресурсами, создающим барьеры, которые мешают предприятиям трансформироваться. Хотя промышленные кластеры обладают естественным преимуществом пространственной концентрации, эта сила не смогла эффективно перерасти в синергетический импульс для цифровой трансформации. Многие предприятия не имеют единых стандартов данных и взаимодействующей инфраструктуры, что приводит к фрагментации информации на разных уровнях цепочки поставок и препятствует эффективному сотрудничеству.
Поиск путей, ориентированных на проблемы
1. Интеллектуальные исследования и персонализированная кастомизация: движущая сила инноваций и модернизации продукции
В разработке продуктов технологии искусственного интеллекта и машинного обучения дают предприятиям возможность использовать модели инноваций, основанные на данных. Компании могут анализировать рыночные данные, такие как взаимодействие в социальных сетях и покупательское поведение, чтобы точно выявлять потребительские предпочтения и генерировать дизайнерские решения, согласованные с трендами, с помощью алгоритмов. Одновременно технология виртуального прототипирования VR сокращает сроки разработки продукции и повышает эффективность создания прототипов. Интегрируя данные о размерах тела пользователя с заказными спецификациями, предприятия могут динамически корректировать производственные процессы для массовой кастомизации, удовлетворяя разнообразные запросы потребителей. Кроме того, углублённое применение интеллектуального производства позволяет более точно координировать цепочки поставок, выводя предприятия из традиционного массового производства в гибкие модели кастомизации.
2. Интеллектуальное производство: создание гибкой и эффективной производственной системы
В рамках производственного процесса предприятия могут использовать IoT-технологии для размещения датчиков температуры, влажности и вибрации по всему циклу — от прядения до печати и окрашивания — для сбора данных о работе оборудования и энергопотреблении в режиме реального времени. В сочетании с камерными системами и мониторингом окружающей среды это обеспечивает визуализированное наблюдение за производственными площадками. Одновременно RFID-технология способствует созданию систем прослеживаемости качества продукции, гарантируя прозрачность и контроль на всём протяжении производственной цепочки. Искусственный интеллект (ИИ) дополнительно усиливает оптимизацию производства, интегрируя данные о заказах, запасах и оборудовании. Благодаря машинному обучению он прогнозирует рыночный спрос, оптимизирует расписание производства и динамически корректирует планы в случае непредвиденных событий, таких как поломки оборудования. Это позволяет осуществлять гибкое производство малыми партиями и с большим разнообразием товаров, повышая эффективность и снижая количество отходов.
3. Зелёная цепочка поставок: достижение низкоуглеродного устойчивого развития
В управлении цепочками поставок предприятия могут использовать интеллектуальные технологии для повышения экологичности операций. Генетические алгоритмы интегрируют данные GPS о дорожном движении для оптимизации транспортных маршрутов, а машинное обучение прогнозирует колебания заказов для интеллектуального планирования мультимодальных перевозок (железная дорога + автомобиль). ERP-системы обеспечивают синхронизацию данных логистических узлов в режиме реального времени, гарантируя прослеживаемость углеродного следа от волокна до готовой одежды. Это формирует гибкий цикл цепочки поставок: восприятие спроса → интеллектуальное планирование → низкоуглеродное выполнение. Такое цифровое управление цепочками поставок не только снижает транспортные расходы и выбросы углерода, но и повышает совместную эффективность всей цепочки, укрепляя устойчивую конкурентоспособность предприятий.
4. Межотраслевое сотрудничество: раскрытие мультипликативного эффекта цифровой трансформации
Межотраслевое сотрудничество выступает важнейшим стимулом для цифровой трансформации предприятий текстильной и швейной промышленности. Благодаря механизму сотрудничества, в котором участвуют правительство, отрасль, академические учреждения, научно-исследовательские институты и конечные потребители, правительства могут возглавить создание региональных центров R&D. Эти центры могут наладить партнерство с университетами для решения общих ключевых технологий, таких как интеллектуальное окрашивание и экологически чистые ткани. Отраслевые ассоциации могут разработать онлайн-платформы для выставок и продаж, объединив базы данных корпоративных продуктов и используя популярные данные о тканях с платформ электронной коммерции (например, Douyin) для ориентации производства, тем самым помогая предприятиям точно соответствовать рыночным требованиям. Одновременно логистические компании могут совместно создать интеллектуальные складские центры, обеспечив полную прослеживаемость по всей цепочке — от пряжи до ткани и готовой одежды, и повысив эффективность координации цепочки поставок. Благодаря этому синергетическому замкнутому циклу технологических прорывов, рыночной проверки и повышения эффективности цифровая трансформация предприятий текстильной и швейной промышленности откроет путь к более значительным экономическим и социальным выгодам.
5. Политическая поддержка и развитие цифровой инфраструктуры: ускорение отраслевой трансформации
Правительства могут применять двусторонний подход ‘финансирование + платформа’ для продвижения цифровой трансформации текстильной и швейной отрасли. Что касается финансовой поддержки, власти могут установить специализированные субсидии на закупку оборудования (например, целевые гранты на приобретение интеллектуальных ткацких станков), а также налоговые льготы для проектов цифровых инноваций (например, освобождение от подоходного налога в первый год), что напрямую снизит затраты предприятий на переход. Что касается развития цифровой инфраструктуры, правительства могут способствовать созданию региональных промышленных цифровых платформ. Эти платформы обеспечивают интерфейсы для обмена данными между предприятиями, предоставляют услуги облачной аналитики и сотрудничества в цепочках поставок, тем самым снижая технические барьеры и повышая эффективность цифровой трансформации.
Цифровая трансформация предприятий текстильной и швейной промышленности не только необходима для высококачественного развития отрасли, но и является важнейшей мерой для интеграции ESG-ценностей и поддержки реализации национальных стратегий цифровой экономики. Благодаря интеллектуальному производству, инновациям в продуктах, зелёным цепочкам поставок, политической поддержке и межотраслевому сотрудничеству предприятия будут постоянно преодолевать ограничения традиционного производства, продвигаясь к новой модели эффективного и устойчивого развития. В условиях волны новой технологической революции и промышленной трансформации, хотя цифровая трансформация и представляет вызовы, путь текстильной и швейной отрасли к модернизации является насущной необходимостью и откроет перед ней горизонты более широкого будущего.