20 多前，工廠大量外移到人力更便宜的中國，臺灣紡織業一度被喻為夕陽產業，然而，留存下來的工廠抓住少量多樣的代工機會，開發更高附加價值的產品，太陽也至今還沒落下。

對勞力密集、工序繁複、不確定變因多的紡織業而言，數位轉型遠比其他產業更難。

尤其紡織產業仍有部分製程大量仰賴人力，而未能數位化。比如品質檢測有許多複雜流程，就算在人工輸入檢測結果的環節，能建立自動化流程來取代，但在多項品檢過程，如檢驗布料染色的色牢度，又分水洗牢度、摩擦勞度、日光牢度等，過程中要取樣、控制環境變因，都需要人力介入來檢測，來確定每一項檢驗都有達標。

此外，紡織製造流程太繁複，紡織產業綜合研究所（TTRI）雲林分部主任黃慶堂觀察，許多業者設備老舊、類比訊號還無法數位化，歷史資料還也是紙本形式、甚至有人工填寫的疏漏，這些場景，都說明了多數企業還停留在整合資料的階段，應從進料、製造、檢驗等流程來加強數位化。

曾協助數家紡織廠導入智慧分析的黃慶堂，以布料染整為例，來解釋生產流程要控制的參數有多複雜。

在染整廠，主要的染布工具是染缸。染缸依據可容納的布料公斤數來分尺寸，小染缸可放置 20 公斤的布料，大則可容納上千公斤皆有。染整廠需依據染製布料的數量，來決定所使用的缸。此外，染布的顏色種類很多，使用哪一個染缸來染也是學問，例如剛染過黑色布料後的缸，不適合用於染白布，雖然每次都會將染缸洗乾淨，但，無論如何一定會殘留黑色染料而發生污染情形，就會造成同一批白布但不同缸的顏色有落差。每一缸的染色歷史資料、缸的特性等，都是染整廠須考慮的因素。「這還只是考慮到缸的影響。染色過程，有更多參數要控制。」黃慶堂強調。

比如說，溫度控制，升溫與降溫的速度都會影響不同材質布料的染色過程，還有染料配方、缸內搭配染料的水量都會影響成色，不只染料影響，還有輔助上色的佐劑，加入染缸的時間點不同，甚至連先將染料泡開再加入水中，或直接將染料加入水中，都會對染色造成不同的影響。在染缸內，還要控制布料的轉速，速度過快過慢都可能導致無法均勻上色，連影響轉速的噴嘴，其壓力也要計算在內。

黃慶堂建議，紡織業者要數位轉型，應聚焦問題、從小的生產環節開始蒐集資料，再逐漸擴大產線整合。比如說，雖然有廠商留存了製程中產生的瑕疵布片，想透過數據分析來降低瑕疵比例，然而，卻沒有將瑕疵布料拍照建立影像檔，也缺乏每塊布的生產歷程，如此一來，就無法判斷是甚麼樣的生產條件導致瑕疵，也不知道瑕疵的占比，這些布料也就毫無價值。

不過，要注意的是，就算有數據，也不一定堪用。「如果十萬筆資料有兩千筆判斷錯誤，用這些資料建立的決策模型判斷也不正確。」黃慶堂表示，早期檢驗布料顏色時若為人工判斷，肉眼判斷會有誤差，又或者，採樣的布料顏色不同於其它同產程的布料，而導致判色不準確，這些數據可能讓特定參數下的染布顏色產生偏差。因此，「不僅要蒐集數據，還必須篩掉錯誤資料。」

當舊有的資料不夠精確，有兩個解決方法，一是不斷加入新數據，加大數據量來克服誤差，二是用人力複查資料的正確性，但會耗費許多人力成本。紡織所產品部副主任施陽平舉出一個極端的例子，曾經協助一家廠商篩選可用的數據，來訓練異常因子分析模型，結果 10 萬多筆資料只選出 5 千多筆可用，其他資料的有效性不足。

導入敏捷製造是臺灣紡織業者的發展機會

黃慶堂表示，整個紡織製造產業涵蓋紡紗、織布、染整、成衣到後續的洗水整燙、包裝等流程，意創坊模式，僅是在針織的成衣工段中，從設計端往製造端實現數位化，將編程資料與織造參數記錄下來，並非整體流程的變革。

再加上，意創坊採用島精機製作所的軟硬體整合系統，也是套封閉式系統，無法與其它軟硬體相融或串接，也就是說，這套數位化變革模式只能套用在同樣導入島精機產品的企業上，也較適合鎖定中高價位針織市場的企業跟進。

「雖然中小型紡織業者產程的數位化程度有限，但不代表他做不好，反而人員經驗能力都強。」自從 20 年前，臺灣大型紡織代工廠移向人力更低廉的中國、東南亞，留下來的紡織廠，抓住了少量多樣的代工機會。

施陽平因而提出一個概念——敏捷製造，這是為了因應短鏈革命，在交貨期越來越短的情況下，做到最優化的產程管理，來應付客戶多樣的訂單。相較於精實生產，要減少生產流程不必要的浪費，以穩定交貨為目的；敏捷生產更強調整合所有產線來實現最佳化排程，來快速應變客戶需求，「這正是擅長少量多樣生產型態的臺灣業者的機會。」

施陽平建議，小量多樣的紡織業者，若能活化產程資訊來預測分析，導入敏捷生產，更能提升競爭力。比如說，染整過程中，每個訂單要如何分配到不同產程，除了考慮染缸種類與染色順序等問題，還必須預留染色失誤的修正的時間，或是臨時追加的訂單等，將這些因素都納入考量來排程。

過去，這類排程多由大量生產管理（俗稱為大生管）師傅來進行判斷，施陽平表示：「一家紡織業中一定有這個關鍵人物，所有訂單用哪條生產線都要先問他。」大生管根據多年來的經驗，在腦海裡分配各個訂單到生產線。然而，現今要面對的資訊量與複雜程度都有很大的提升，大生管已經不一定能勝任，且這些經驗老練的師傅大多為四、五年級生，逐漸退休，這個職位也將逐漸被取代。因此，傳統紡織廠也逐漸得像意創坊那樣，藉由蒐集產程數據，優化過去織造經驗，來提升產程效能。

施陽平觀察，臺灣紡織產業的另一個趨勢，則是走向微型工廠，因為現今要取得土地資源的成本高，所以無論是製造端或設計打樣端的廠房規模都越來越小。例如，微型織布廠專門生產寬度 90 公分的布料，能直接用來做衣服；微型染整廠因少量多樣的訂單，需要的染缸容量反而 100 公斤以內就夠，一次可以染很多缸、染不同色的布料；另外，也開始出現微型設計打樣中心，來滿足少量多樣的服飾需求。

（文章來源：iThome）