提到智能制造，人们首先想到的就是炼金冶铁、汽车制造、数码电子等行业，而服装、缝纫、印刷等传统轻工业被遗忘在角落，鲜少几次被提及，也是作为高端产业的对立面“血汗工厂”的形象——简陋的车间堆满杂物、24小时不停歇的机器、贴牌加工等，殊不知，纺织服装行业正积极进行数字化转型，建设数字化工厂，或将在下半年成为热门板块。

在服装行业中，随着电商直播、互联网经济的崛起，潮流热点更迭的速度可以分秒计量，曾经的品牌服饰规模化生产模式面临巨大挑战，过时的货品积压可能会成为品牌的致命一击；新消费时代下，服装行业的常年顽疾治疗周期亦被迫缩短。当下，消费者追求个性化、多元化的品质消费。而传统制造和消费需求的结合较少，容易出现“南辕北辙”的问题。以服装行业为例，长期以来深受因为生产和销售脱节半年而带来的库存积压之痛，而中小商家又找不到能够小批量快速生产的智慧工厂，使得服装行业的快速反应很难实现，也就是制造业和品牌商家都很难。相对来说，传统制造是根据生产线的能力和历史经验来确定产能，提前4至6个月组织生产，在夏季就开始生产羽绒服，这种模式下，当市场环境变化时，要么出现爆款准备不足，要么出现滞销成为库存…

由于服装工艺的复杂性，每一种工艺都需要多版测试，然后再把它转化到工艺上，从设计、打样到送入工厂等多个环节一般都是由人工完成，要实现服装生产全产业链的数字化改造难度极大。

服装工厂的数字化目标：提高管理效率、降低损耗成本、提升产品质量，形成柔性快反的生产能力。通过数字化系统链接了产业链上下游，让数字赋能传统制造业(sofastsoft . com)在现实中发挥新效能。

在智能工厂中通过生产管理系统、计算机辅助工具和智能装备的集成与互操作来实现智能化、网络化分布式管理，进而实现企业业务流程、工艺流程及资金流程的协同，以及生产资源(材料、能源等)在企业内部及企业之间的动态配置：

1、计算机辅助工具如：CAD(计算机辅助设计)、CAE(计算机辅助工程)、CAPP(计算机辅助工艺设计)、CAM(计算机辅助制造)、CAT(计算机辅助测试，如ICT信息测试、FCT功能测试)等。

2、计算机仿真工具如：物流仿真、工程物理仿真(包括结构分析、声学分析、流体分析、热力学分析、运动分析、复合材料分析等多物理场仿真)、工艺仿真等。

3、工厂/车间业务与生产管理系统如：ERP(企业资源计划)、MES(制造执行系统)、PLM(产品全生命周期管理)/PDM(产品数据管理)等。

4、智能装备如：高档数控机床与机器人、增材制造装备(3D打印机)、智能炉窑、反应釜及其他智能化装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等。

5、新一代信息技术如：物联网、大数据等，另一方面智能制造是一个覆盖更宽泛领域和技术的“超级”系统工程，在生产过程中以产品全生命周期管理为主线，还伴随着供应链、订单、资产等全生命周期管理。

在智能工厂中，借助于各种生产管理工具/软件/系统和智能设备，打通企业从设计、生产到销售、维护的各个环节，实现产品仿真设计、生产自动排程、信息上传下达、生产过程监控、质量在线监测、物料自动配送等智能化生产。

因此，智能工厂的建立可大幅改善劳动条件，减少生产线人工干预，提高生产过程可控性，最重要的是借助于信息化技术打通企业的各个流程，实现从设计、生产到销售各个环节的互联互通，并在此基础上实现资源的整合优化和提高，从而进一步提高企业的生产效率和产品质量。