大数据技术在纺织信息系统中的高效应用

对于纺织服装企业而言，大数据是企业积累的宝藏。纺织服装大数据是纺织服装企业收集起来的关于消费者、企业行为的海量相关数据，这些数据超越了传统的存储方式和数据库管理工具的功能范围。纺织服装行业由于其内在的复杂性（每季开发上百种产品、型号颜色各不相同、在不同地域出售、面对多样化消费者），更需要依托大数据的存储、搜索、分析和可视化技术升级改造产业链，加强精细化管理程度、把握消费者需求变化，挖掘出巨大商业价值。随着这些数据资源在纺织企业信息系统中的融合与应用，将在很大程度上提高企业生产制造效率、提升企业的管理决策水平，加速企业的市场快速反应能力。具体来说，大数据技术在纺织信息系统中的应用将主要体现在以下三个方面：

（一）大数据的数据获取与存储技术

对于纺织信息系统来说，客观存在的大量数据既是有效利用数据的前提，也是纺织企业决策者进行制定决策的依据。随着大数据技术的成熟和发展，先进数据的获取技术与纺织信息系统的深度融合，可以实现对纺织企业信息系统中的数据进行实时获取。

另外，过去一段时间纺织信息系统数据存储能力的增长速度远远赶不上数据量的增长速度，这使大数据的传输和存储面临重大挑战。随着大数据技术和理论的不断成熟和发展，大数据存储技术的成熟，将为纺织企业对各种信息系统的数据进行集成、存储及共享提供了可能。依托成熟的大数据存储技术可以使纺织企业的信息系统具备超大容量的数据高速传输能力，使数据能够在纺织企业各个部门车间的信息系统之间顺畅、高效地流动。

（二）大数据的预测性分析技术

大数据的预测分析技术应用于纺织企业的信息系统中，可以提高预测的准确性，将在很大程度上提高企业的生产经营管理的效率。具体来说大数据分析算法将与以下4个系统进行融合和应用：

1.消费者需求预测系统

基于网络销售平台数据的分析，结合大数据分析算法实现对服装流行趋势的预测，可以使得企业提前捕捉到消费者需求的变化情况，提前计划安排生产和备货，提高企业的销售额和利润水平。

2.供应链预测系统(www.xing528.com)

对于纺织织造企业，如何准确地对纺织服装供应链上下游企业原棉以及纱线等原材料和半成品的需求量实现准确的预测与估计是纺织企业确定库存量的主要依据。基于海量数据的数据预测技术与供应链管理系统的融合，可以实现对纺织服装供应链上下游企业原材料及半成品的有效预测，减少纺织企业的库存量，降低纺织企业的生产成本。

3.设备性能监测与预警系统

大数据分析预测算法与传统的纺织设备生产监控系统相融合，可以在对纺织生产设备状况进行监控的基础之上，实现对纺织生产设备健康状况与性能水平的预测。该系统可以通过对设备运行的历史故障数据分析，得出设备各个零部件预期的寿命，有助于设备维修人员及时进行维修和更换，在很大程度上降低因设备故障而出现的产能下降，有效地提高纺织企业的生产能力。

4.产品质量检测系统

基于海量数据的纺纱质量异常因素识别算法与纺织品质量检测与管理系统的融合，可以实现对影响纺织产品质量水平的因素的有效识别和控制，提高纺织品的质量水平，提升纺织品的市场竞争力。

（三）大数据的可视化分析技术

基于大数据的可视化分析技术在纺织企业信息管理系统中的应用可以为纺织企业的各级管理部门提供更为清晰直观的数据，可以将错综复杂的数据和数据之间的关系，通过图片、映射关系或表格，以简单、友好、易用的图形化、智能化的形式呈现给用户供其分析使用。随着大数据可视化技术在纺织信息系统应用的逐渐深入，将会为越来越多的管理者提供更加准确的可视化信息辅助他们进行决策管理，这将有助于纺织企业决策效率的提高。