紡織業轉型 迎數位新紀元

近年來紡織產業正站在轉型的關鍵時刻，一方面歐盟自2019年起推動《綠色政綱》，陸續提出《循環經濟行動方案》、《永續與循環紡織策略》以及《永續產品生態設計規範》（ESPR）。其中最受矚目就是數位產品護照（Digital Product Passport，DPP），要求產品揭露完整生命週期資訊，涵蓋原料來源、碳足跡、回收建議等16大類資料。

2027年起，未具備DPP的服飾恐將無法進入歐洲市場。這意味着臺灣紡織業若無法快速提升資訊透明度與數位化管理能力，將面臨被市場淘汰的風險。歐盟DPP的推動不僅是法規挑戰，也是數位化的催化劑。產品生命週期的完整資訊對以中小企業爲主的臺灣紡織業而言，將是沉重負擔。

但若能結合AI技術，就能將零散的文件、設計規格與生產紀錄轉換成結構化數據，滿足DPP所需的資訊。換言之，DPP成爲促使產業加速數位管理的動力。數位化的動能，也促經濟部產業技術司加快相關技術的研發與推廣，攜手法人研發能量，協助業者導入AI與智慧管理工具，讓國際規範不只是挑戰，更是臺灣紡織業轉型升級的契機。

另外，產業內部也面臨結構性挑戰。根據統計，2013至2023年紡織業受僱員工人數減少近兩成。隨着人口高齡化、人才斷層與訂單多樣化壓力，依賴經驗傳承的運作模式愈加吃緊。新世代員工進入產線後，很難短時間掌握工藝與流程，造成品質不穩、交期延誤的問題時有所聞。面對挑戰，數位化與AI的導入，已是維繫競爭力的必經之路。

品質是紡織業站穩國際供應鏈的關鍵，全球主要機能性紡織品供應者，驗布工作不能馬虎。過往布料檢測仰賴人工操作，稍有疏忽可能錯失瑕疵，也經常面臨人力不足與標準不一的挑戰。加上不同人員的判斷差異，品質控管難以維持穩定。

隨着AI導入，驗布逐漸邁向數位化，透過AI的自我學習與數據累積，能即時捕捉布面缺陷，還能與後端製程參數對照，協助工廠追溯問題來源、調整生產流程。讓品質管理從「被動檢出」轉爲「主動預防」，降低後續的修正成本。

就「品質檢測」而言，DPP需要精確的瑕疵率與品質紀錄。當布面檢測結果能即時轉換爲數據報表，並連結到MES或ERP系統，就能直接生成DPP所需的資訊。

製程升級不僅是技術優化，更代表紡織業管理模式的轉變。傳統上工廠運作依靠師傅經驗與現場反應，產線之間缺乏即時連動。當布料張力不穩、染色不均或能耗偏高時，要等到成品出現異常纔會追溯原因，錯失最佳調整時機。隨着智慧化工具引入，產線管理開始從「事後修正」走向「即時控制」。AI能透過感測器與雲端平臺即時分析數據，協助廠商在異常尚未擴大前就做出反應。例如當染缸液濃度或溫度偏離設定值時，系統能即刻提醒並自動調整。這種即時回饋讓生產線不再只是「被動執行」，而能主動學習、成爲優化的智慧系統。

智慧製程產生的大量數據，逐步累積成企業的「數位資產」。這些數據能提升生產效率，並作爲後續設計決策、材料選擇與能源管理依據，讓製程智慧化成爲推動整體產業升級的關鍵引擎。

就「製程管理」而言，DPP對能源耗用與碳排放的透明揭露，也促使工廠掌握生產過程的數據來源。例如染缸的能耗監測、張力控制、水洗優化等模組，都能即時輸出數據，協助工廠提供具體的環境足跡資訊。

臺灣紡織業正面臨人才斷層，傳統「師徒制」難以因應現代產線需求。透過將SOP、機臺參數與過往案例輸入語言模型，AI能成爲「數位師傅」，幫助新人快速掌握技巧，並針對染整排程、品質預測等作業需求提供建議。AI更能在事件發生前進行預測，例如染色漂缸次數或返工風險，協助廠商事先調整，降低成本與風險。

AI已不再只是工廠裡的輔助工具，而是橫跨品質、製程與管理的關鍵。AI能像「機器眼」一樣精準把關布料品質，也能在製程中即時調整能耗與參數，並將資訊轉化爲企業的數位資產，進一步支援決策與國際規範。

AI驅動數據透明化，正好與DPP的推動方向相契合。當驗布的檢測數據、製程的能源紀錄、供應鏈的環境足跡，都能即時彙整並呈現於產品履歷中，臺灣紡織業者不僅能延續在國際市場的供應鏈地位，更能以高度透明的數位化形象，贏得全球品牌客戶信任。（作者是紡織產業綜合研究所研究員）