福建辅布司纺织有限公司：AI智能配色与面辅料供需匹配

报告案例整理：以下建设过程与数字来自中国信息通信研究院《2025年度制造业数字化转型典型案例集》，不是本站自行测量的数据。

来源：中国信息通信研究院《2025年度制造业数字化转型典型案例集》企业篇，PDF 第 113-115 页（书内页码 106-108）。

案例摘要

福建辅布司纺织有限公司通过自主研发的辅布司纺织S2B工业互联网平台，深度融合工业互联网、人工智能、大数据与物联网等前沿技术，解决了传统纺织面辅料产业面临的非标品交易效率低、订单碎片化、设计成本高、用工难等痛点问题。应用AI以图搜图技术、智能组单派单系统、AIGC自动设计、AI智能缺陷检测以及云工厂系统等数字化解决方案，实现了从设计研发到生产销售的全流程智能化升级。

AI 应用提要

AI 相关度：AI核心案例

• 福建辅布司纺织有限公司通过自主研发的辅布司纺织S2B工业互联网平台，深度融合工业互联网、人工智能、大数据与物联网等前沿技术，解决了传统纺织面辅料产业面临的非标品交易效率低、订单碎片化、设计成本高、用工难等痛点问题。
• 应用AI以图搜图技术、智能组单派单系统、AIGC自动设计、AI智能缺陷检测以及云工厂系统等数字化解决方案，实现了从设计研发到生产销售的全流程智能化升级。
• 辅布司平台产业互联系统架构二、主要做法 （一）AI以图搜图技术：提升交易效率通过深度学习和图像识别技术，开发了辅布司平台的以图搜图功能，利用AI算法对上传的花型图片进行快速匹配和推荐，不仅提高了交易效率，还为用户提供了更精准、更便捷的搜索体验，吸引了大量客户，提升了平台的交易量。
• （三）AIGC自动设计技术：降低设计成本引入AIGC（人工智能生成内容）技术，自动设计蕾丝花型。
• （三）设计效率显著提高，设计成本大幅降低AIGC自动设计蕾丝花型技术将设计效率提高了数倍，降低了设计成本，设计成本预计可降至原来的20%。

技术标签

人工智能 · 生成式AI · 深度学习 · 计算机视觉 · 工业互联网 · 物联网 · 大数据

原文整理

一、背景情况

随着全球化竞争日益激烈，传统纺织面辅料产业的生产与经营方式正遭遇严峻挑战，一是消费者对纺织品的个性化、多样化需求日益增长，促使企业必须提升生产灵活性与响应速度；二是传统生产模式下，非标品交易效率低、订单碎片化、设计师资源稀缺且成本高昂、人工检测效率低等问题突出，影响企业市场竞争力与可持续发展能力。因此，纺织面辅料产业亟需借助数字化技术，实现从生产制造到经营管理的全方位革新，提升效率、降低成本、优化质量。福建辅布司纺织有限公司自主研发了辅布司纺织S2B工业互联网平台（辅布司平台），有效解决了行业痛点，推动企业向数字化、智能化生产转型。

辅布司平台产业互联系统架构

二、主要做法

（一）AI以图搜图技术：提升交易效率

通过深度学习和图像识别技术，开发了辅布司平台的以图搜图功能，利用AI算法对上传的花型图片进行快速匹配和推荐，不仅提高了交易效率，还为用户提供了更精准、更便捷的搜索体验，吸引了大量客户，提升了平台的交易量。

（二）智能组单派单系统：大数据驱动集单生产，优化生产调度

针对纺织面辅料产业中普遍存在的订单碎片化问题，开展了大数据驱动集单生产的创新模式。该模式运用大数据分析技术，对订单数据进行深度分析，并通过智能算法将小批量订单高效组合成大订单。

（三）AIGC自动设计技术：降低设计成本

引入AIGC（人工智能生成内容）技术，自动设计蕾丝花型。基于平台的花型图库，系统能够模拟设计师的绘制过程，生成高质量的蕾丝花型设计，满足了市场的个性化需求。

（四）AI智能缺陷检测系统：提升产品质量

研发了基于AI的智能缺陷检测系统，24小时不间断检测织布问题，瑕疵检出率超95%，车间人工成本降低到原来的30%，产品质量大幅提升。

（五）云工厂系统：实现智能化生产

云工厂系统连接超过180多家工厂、1000多台生产设备，基于设备的排产数据进行智能调度，实现了生产过程的智能化管理，满足小单快反订单诉求，显著提高了设备利用率和生产效率，降低了生产成本。

三、成效与亮点

（一）交易效率大幅提升

AI以图搜图技术将传统询盘时间从2-3天缩短至5秒内，显著提高了交易效率，公司成功将询盘效率提升了数万倍，极大地提升了用户体验和平台的市场竞争力。

（二）生产成本显著降低

智能组单方案实现了小单快反和柔性制造，开机率显著提升，生产成本普遍下降15%-50%。通过智能调度和优化组合，公司成功降低了生产成本，提高了企业的盈利能力和市场竞争力。

（三）设计效率显著提高，设计成本大幅降低

AIGC自动设计蕾丝花型技术将设计效率提高了数倍，降低了设计成本，设计成本预计可降至原来的20%。通过智能化设计，公司不仅提高了设计效率，还提供了更多样化的花型选择，满足了市场的个性化需求。

（四）行业影响力显著提升

通过辅布司平台，公司已注册全球30000多家企业客户，服务长乐180多家纺织企业，覆盖近60%的花边产品，成为国内蕾丝花边S2B自营行业重点企业。

四、经验启示

（一）技术创新驱动

通过引入AI、大数据和物联网等前沿技术，公司成功解决了传统纺织行业的痛点问题，提升了企业的核心竞争力。技术创新不仅是企业发展的动力，更是行业升级的关键。

（二）数据要素的价值挖掘

利用大数据技术，将非标产品标准化，形成行业大数据，为以图搜图、智能设计等功能提供了数据基础，提升了交易效率和设计效率。数据是现代企业的核心资产，通过数据驱动的创新，企业可以实现更高效、更精准的运营。

（三）产业协同与共享制造

通过智能组单派单系统，实现了订单的优化组合和共享制造，提高了设备利用率，降低了生产成本，提升了整个行业的效率。通过共享制造，企业可以实现资源的优化配置和高效利用。

（四）智能化生产管理

AI智能缺陷检测系统和云工厂系统的应用，实现了生产过程的智能化管理，降低了用工成本，提高了产品质量和生产效率。智能化生产是制造业发展的必然趋势，通过智能化管理，企业可以实现更高效、更优质的生产。

来源页面截图

资料定位

中国信息通信研究院《2025年度制造业数字化转型典型案例集》，PDF 第 113—115 页。报告版本为2025年，整理日期为2026年10月20日。