Стійка методологія｜Цифрова трансформація у текстильній промисловості: за межами технологічних інновацій

На сесіях Національного народного конгресу та Китайської народної політичної консультативної ради цього року теми ‘цифрова економіка’ і ‘сприяння перетворенню та модернізації традиційних галузей’ залишалися предметом значного інтересу у всіх секторах. Підсилення традиційного виробництва завдяки цифровим технологіям у епоху цифрової економіки являє собою подвійну проблему: воно несе як переваги, так і тиск для підприємств. На тлі постійного економічного зростання Китаю можна сказати, що жодна галузь не є вже за своєю природою застарілою — лише технології можуть відставати. Окрім глибокого застосування таких цифрових технологій, як ШІ та великих даних, підприємства, що прагнуть цифрової трансформації, терміново потребують створення комплексної системи, що охоплює як мікро-, так і макрорівні.

Ця стаття намагається проаналізувати виклики, з якими стикаються текстильні підприємства на шляху цифрової трансформації, через рамку аналізу шляхів, орієнтовану на ‘технологія-ланцюг постачання-екосистема’. Вона має на меті прокласти шлях, щоб ці підприємства могли вийти зі свого кокону.

Поточна ситуація: потрійний дилема ‘не може трансформуватися’, ‘не бажає трансформуватися’ і ‘не здатна трансформуватися’

Цифрова трансформація підприємств залежить від зовнішніх факторів навколишнього середовища, таких як ринкові та економічні умови, а також від внутрішнього стану розвитку компанії й особливостей галузі. Аналітична рамка, заснована на трьох вимірах — технології, організації та зовнішньому середовищу — дає змогу систематично виявляти ключові виклики, з якими стикаються підприємства під час цифрової трансформації, і визначати основні чинники, що впливають на неї. Це надає орієнтир для розробки ефективних стратегій цифрової модернізації.

По-перше, подвійні недоліки когнітивного упередження та недостатньої технічної спроможності призводять до того, що підприємства не можуть трансформуватися. Когнітивний розрив між мережуванням обладнання та реінжинірингом процесів виникає через системну відсутність технічного планування. Разом з тим, закриті інтерфейси імпортованого обладнання ще більше ускладнюють технічну реалізацію, а дата-сайли серйозно обмежують розвиток зелених ланцюгів постачання. Варто зазначити, що деякі провідні підприємства успішно встановили цифрові операційні моделі. Наприклад, китайська глобальна платформа електронної комерції для швидкої моди використовує замкнуту систему користувальницьких даних для досягнення ефективного управління ланцюгом постачання, тестуючи 6000 нових дизайнерських рішень щоденно, при цьому зберігаючи низький рівень запасів — лише 4,3%. Однак ця модель потребує потужної технологічної бази, тому маленьким і середнім підприємствам зі слабшими цифровими можливостями складно безпосередньо повторити її успіх.

Крім того, значні інвестиції, необхідні для цифрової трансформації, разом з невизначеними результатами залишають багато підприємств перед дилемою ‘вагаються трансформуватися’. Модернізація до інтелектуального виробничого обладнання потребує значних витрат; наприклад, одна інтелектуальна висувна виробнича лінія часто потребує інвестицій понад мільйон юанів. Хоча державні субсидійні політики дещо пом'якшують фінансовий тиск, вони можуть сприяти залежності підприємств, підриваючи їхню мотивацію до самостійних інновацій. Деякі бізнеси залишаються в очікуванні, затиснуті між сподіваннями на політичну підтримку та доступ до ресурсів, з труднощами приймаючи рішення між витратами й ризиками. Це ще більше затримує темпи цифрової трансформації.

Нарешті, дилема синергії екосистеми полягає в невідповідності між платформами та ресурсами, що створює бар’єри, які не дозволяють підприємствам трансформуватися. Хоча промислові кластери мають природну перевагу просторової агломерації, ця сила не змогла ефективно перетворитися на синергічний поштовх для цифрової трансформації. Багато підприємств не мають єдиних стандартів даних та взаємодіючої інфраструктури, що призводить до фрагментованості інформації на різних рівнях ланцюга постачання й утруднює ефективну співпрацю.

Шляхи, орієнтовані на проблеми

1. Інтелектуальні R та персоналізоване кастомізація: поштовх до інновацій та модернізації продуктів

У розробці продуктів технології ШІ та машинного навчання наділяють підприємства моделями інновацій, заснованими на даних. Бізнес може аналізувати ринкові дані, такі як взаємодії в соцмережах та поведінку покупців, щоб точно визначати споживчі вподобання й генерувати дизайн-рішення, орієнтовані на тенденції, за допомогою алгоритмів. У той же час технологія віртуального прототипування VR скорочує цикли розробки продуктів і підвищує ефективність прототипування. Об’єднуючи вимірювання тіла користувачів із вимогами замовлення, підприємства можуть динамічно коригувати виробничі процеси для масової кастомізації, задовольняючи різні споживчі потреби. Крім того, поглиблене застосування інтелектуального виробництва забезпечує більш точну координацію ланцюга постачання, виводячи бізнес з традиційного масового виробництва на гнучкі моделі кастомізації.

2. Інтелектуальне виробництво: створення гнучкої та ефективної виробничої системи

У виробничому процесі підприємства можуть використовувати IoT-технології для розміщення датчиків температури, вологи та вібрації по всьому робочому процесу — від прядіння до друку та фарбування — для збору даних про роботу обладнання та споживання енергії в режимі реального часу. У поєднанні з камерними системами та моніторингом навколишнього середовища це дозволяє візуалізувати контроль на виробничих майданчиках. У той же час RFID-технології сприяють створенню систем відслідковування якості продукції, забезпечуючи прозорість і контроль по всій виробничій ланцюзі. Штучний інтелект (ШІ) далі підсилює оптимізацію виробництва шляхом інтеграції даних про замовлення, запаси та обладнання. За допомогою машинного навчання він прогнозує ринковий попит, оптимізує графік виробництва та динамічно коригує плани під час непередбачених подій, таких як поломки обладнання. Це дозволяє гнучке виробництво невеликих партій різноманітних товарів, підвищуючи ефективність і зменшуючи відходи.

3. Зелений ланцюг постачання: досягнення низьковуглецевого сталого розвитку

У управлінні ланцюгом постачання підприємства можуть використовувати інтелектуальні технології для покращення зелених операцій. Генетичні алгоритми інтегрують дані GPS про трафік для оптимізації транспортних маршрутів, а машинне навчання прогнозує коливання замовлень для інтелектуального багатомодального (залізничний + автомобільний) планування. ERP-системи забезпечують реальний синхронізацію даних логістичних вузлів, гарантує відстежуваність вуглецевих слідів від волокна до готових виробів. Це формує гнучкий ланцюг постачання: сприйняття попиту → інтелектуальне планування → низьковуглецеве виконання. Таке цифрове управління ланцюгом постачання не тільки зменшує транспортні витрати та викиди вуглецю, але й підвищує співпрацю на всій ланцюзі, підсилюючи сталий конкурентоспроможний потенціал підприємств.

4. Міжгалузева співпраця: розблокування множника цифрової трансформації

Міжгалузева співпраця є життєво важливим фактором цифрової трансформації підприємств текстильної та швейної галузі. Завдяки співробітництву між урядом, промисловістю, академічними установами, науково-дослідними інститутами та кінцевими користувачами уряди можуть взяти на себе провідну роль у створенні регіональних R-центрів. Ці центри можуть співпрацювати з університетами для розв’язання загальних ключових технологій, таких як інтелектуальне фарбування та екологічно чисті тканини. Галузеві асоціації можуть розробити онлайн-платформи для виставок і продажів, об’єднуючи бази даних корпоративних продуктів та використовуючи популярні дані про тканини з платформ електронної комерції (наприклад, Douyin), щоб керувати виробництвом і допомагати підприємствам точно відповідати вимогам ринку. Водночас логістичні компанії можуть спільно створити інтелектуальні складські центри, забезпечуючи повну прослежуваність ланцюга від пряжі до тканини й готового одягу та підвищуючи ефективність координації ланцюга постачання. Завдяки цьому синергетичному замкнутому циклу технологічних проривів, відповідності ринковим потребам і збільшення ефективності цифрова трансформація текстильних та швейних підприємств відкриє більші економічні та соціальні переваги.

5. Політична підтримка та розвиток цифрової інфраструктури: прискорення трансформації галузі

Уряди можуть застосувати двосторонній підхід ‘фінансування + платформа’, щоб сприяти цифровій трансформації текстильної та швейної галузі. Щодо фінансової підтримки, влада може запровадити спеціалізовані субсидії на закупівлю обладнання (наприклад, цільові гранти на придбання інтелектуальних ткацьких верстатів) разом із податковими стимулами для проектів цифрових інновацій (таких як звільнення від податку на прибуток у перший рік), що безпосередньо зменшить витрати підприємств на перехід. Щодо розвитку цифрової інфраструктури, уряди можуть сприяти створенню регіональних промислових цифрових платформ. Такі платформи забезпечують інтерфейси для обміну даними між підприємствами, надають послуги хмарних аналітик та співпраці в ланцюзі постачання, таким чином знижуючи технічні бар'єри та підвищуючи ефективність цифрової трансформації.

Цифрова трансформація текстильних та швейних підприємств не лише є суттєвою для високоякісного розвитку галузі, але й є важливою заходом для інтеграції ESG-принципів та підтримки реалізації національних стратегій цифрової економіки. Завдяки інтелектуальному виробництву, інноваціям у продуктах, зеленим ланцюгам постачання, політичній підтримці та міжгалузевій співпраці підприємства постійно будуть виходити за межі традиційного виробництва, просуваючись до нової моделі ефективного та сталого розвитку. У світлі хвилі нової технологічної революції та індустріальної трансформації, хоча цифрова трансформація і ставить перед підприємствами певні виклики, шлях текстильної та швейної галузі до модернізації є невідворотним і відкриє ширші перспективи.