車間現(xiàn)場數(shù)據收集是達成智能制造的關鍵
- 服裝制造工廠的現(xiàn)場數(shù)據收集是一個非常困難的工作。據說現(xiàn)在阿里巴巴淘工廠聯(lián)合阿里云IOT團隊弄了一個所謂“新制造”的服裝工廠平臺， 在一家家小型工廠的各個角落和流水線上安裝上二十幾個“攝像頭”，就可以通過攝像頭的視覺分析來幫助每家工廠實現(xiàn)每張訂單流程的數(shù)據化。
- 盡可能的自動化機器設備的使用
- 全體系連通的制造數(shù)據信息體系
- 大數(shù)據與自動化機器設備的交互靈活運用等
用“攝像頭”以及相應配置的“邊緣服務器”就能夠圍繞跟蹤“每個訂單的運轉情況而變成數(shù)據”，從而讓“各個生產小組的產能數(shù)據一目了然”。。。。。?！緢蟮朗沁@樣說的】
如果確實是這樣，我敢斷定中國的“物聯(lián)網”技術在阿里巴巴集團的不懈努力下又被跨越性地進步了很大很大的一步，超凡脫俗，無與倫比，并且當今那么多還在不斷通過各種“頻射”技術（條形碼，二維碼，RFID等）研究物質流通運轉過程中的數(shù)據抓取研究的公司和企業(yè)立馬全部都要倒閉和消失殆盡。
數(shù)據抓取是實現(xiàn)服裝制造過程中數(shù)據管控理念得以實施和執(zhí)行的最大障礙，幾乎每個管理者的苦衷都在于手上沒有數(shù)據， 而數(shù)據提取工作困難重重，當然這也正是我們實現(xiàn)服裝智能制造的“關鍵點”，沒有數(shù)據，服裝智能制造也斷然只能是“空談謬誤”。
智能制造主要表現(xiàn)在以下三個方面：
然而因為服裝智能制造至少短期內無法實現(xiàn)完全地“無人化”，只要涉及到人工的使用，我們就必須充分考慮“人機結合”的制造模式和方法，而工作數(shù)據的提取和分析利用， 就是為了更好地實現(xiàn)人機結合，提高機器設備的利用率，從而提高整體生產過程的生產效率。
但是生產現(xiàn)場的實時數(shù)據提取卻是非常困難的。
首先在當前全民創(chuàng)業(yè)的“大好時代”下，無數(shù)大型的規(guī)范的成體系的服裝制造企業(yè)正越來越被那些小規(guī)模甚至家庭作坊式的微型工廠所代替，這些微小企業(yè)沒有資金，沒有人才，沒有技術（這個也許有），但是絕對沒有管理，夫妻檔的微小企業(yè)遍布天下，所有制造工廠“管理者”的口頭禪就是，這個工廠的所有情況只要我站在工廠門口一望就能夠看得到一針一線，還需要什么管理人員？還需要什么數(shù)據哦？久而久之整個服裝行業(yè)的制造環(huán)境就成了參差不齊的一盤散沙；
其次微小企業(yè)也同樣需要生存和競爭，在質量和貨期以及管理規(guī)范方面沒有辦法跟大型規(guī)范企業(yè)相抗衡的前提下，那就只有在價格方面不斷地優(yōu)化和降低了，這種操作和思維模式直接就導致了那些不直接產出“剩余價值”的企業(yè)管理人員越來越少，企業(yè)越來越精簡，也就回到了越來越低級和原始狀態(tài)，沒有了管理人員的后果就是工廠沒有了管理這個概念，也就沒有任何人來為管理提供工作記錄和數(shù)據了。
然而此時此刻我們卻又有需要不斷提取到工廠車間現(xiàn)場數(shù)據的時候，情況就變得繁瑣和復雜起來。
首先是來自于工廠現(xiàn)有那些“管理人員”的反對，因為為了減少“不必要的”費用支出根本就沒有收集和采集各項工作數(shù)據的機制啊，甚至連相關的工作人員也沒有，“巧婦難為無米之炊”的尷尬總是被各種各樣的表現(xiàn)形式被擺上臺面來作為推托和借口；其次來自于工廠各種各樣實際工作執(zhí)行人員的反對，因為每天每一位操作人員都在加班加點地疲于奔命地做事情啊，根本就沒有時間停下來清點和匯報“管理人員”所需要的數(shù)據和記錄……
