服装行业5G数智工厂建设指南（征求意见稿）.pdf

T/CDFX-002-2025

服装行业5G数智化工厂建设指南

一、范围

适用对象：本文件适用于已具备一定数字化基础(建议达到《服装行业数字化快反工厂建

设指南》中定义的“集成级”或以上水平)，并寻求向更高阶智能化迈进的服装生产企业，包

括但不限于品牌自建工厂、专业代加工厂(OEM/ODM)。

适用场景：本文件覆盖服装企业在规划、设计、建设、运营和评估其5G数智化工厂的全

生命周期。重点指导企业如何系统性地利用5G、人工智能(AI)、数字孪生、边缘计算等新一

代信息技术，对现有生产体系进行根本性的智能化升级，以构建自适应、自学习、自优化的智

能制造能力。

不适用说明：本文件不适用于尚处于信息化起步阶段、缺乏核心业务系统(如MES、ERP)

集成的企业，或仅进行单一技术点改造(如仅部署5G网络而无上层智能应用协同)的场景。此

类企业建议首先参照《服装行业数字化快反工厂建设指南》夯实基础。

二、规范性引用文件

GB/T22239-2019《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》​​

GB/T38129-2019《智能工厂安全控制要求》​​

GB/T39116-2020《智能制造能力成熟度模型》

GBT44462.1-2024《工业互联网企业网络安全》​​

工信部《5G全连接工厂建设指南》（2022）

《成都市智能工厂和数字化车间认定要素》​​

《成都市智能工厂和数字化车间认定管理办法》​​

三、术语与定义

基于《服装行业数字化快反工厂建设指南》的术语与定义，增加5G数智化工厂建设指南

的术语与定义：

3.15G数智化工厂

数字化工厂的升级形态。指深度融合5G、人工智能(AI)、数字孪生、边缘计算等新一代

信息技术，以数据驱动实现工厂全要素、全流程、全价值链的自感知、自学习、自决策、自执

行、自适应，从而构建一个可持续进化的智能制造生态系统。

3.2智能决策

基于人工智能算法模型，对海量、多维数据进行深度分析、精准预测、复杂推理，并自动

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生成最优或次优行动策略的过程。其核心在于以机器智能替代或极大增强人工在复杂不确定环

境下的判断能力。

3.3自主优化

生产系统在无需或极少人工干预的情况下，根据实时反馈数据和预设的业务目标(如效率、

成本、质量、能耗)，通过内置的AI算法自动调整工艺参数、生产节拍、资源调度等，以实现

持续的、闭环的性能改进和效率提升。

3.4用户直连制造（C2M）

一种新型的工业互联网商业模式,通过去除所有中间流通环节,连接消费者与工厂,按消费

者的个性化需求组织生产。

3.55G网络切片(5GNetworkSlicing)

一项5G核心技术，允许在同一个物理网络基础设施上创建多个虚拟的、端到端的、相互

隔离的逻辑网络。每个切片可以根据特定业务场景(如AI质检的高带宽、远程控制的低时延)

提供定制化的网络特性和服务质量(QoS)保障。

3.6边缘计算

一种分布式计算架构，将计算和数据处理能力部署在靠近数据源头的网络边缘侧。在工厂

中，它能对机器视觉、设备控制等时延敏感型业务进行本地化、实时性处理，是实现工厂“反

射神经”的关键技术。

3.7工业大模型

指在海量工业数据基础上训练出来的，具备强大泛化能力和理解能力的超大规模人工智能

模型。在服装行业，可用于辅助设计、工艺生成、故障诊断、人机交互等复杂任务，是实现更

高阶智能化的重要方向。

3.8预测性质量管理(PQM)

通过分析历史和实时的生产过程数据(如设备参数、物料批次、环境温湿度等)，利用机器

学习模型预测未来产品可能出现的质量缺陷，从而在缺陷发生前采取预防措施的一种主动质量

管理方法。

3.9云（决策大脑）

作为工厂的全局智能中心，部署工业互联网平台、数据中台和AI大模型训练平台。它负