受中美贸易战及新冠肺炎疫情的影响,我国纺织产业面临严峻挑战,国外订单锐减,疫情期间生产受阻,企业生产少人或无人化成为趋势,生产方式数字化转型迫在眉睫。我国纺织行业数字化进程虽然早在几年前就已开始,但目前仍存在由于织造设备多源异构,通信接口不统一,导致织造车间信息互通难度大,依靠传感器独立采集设备信息数据有限,车间管理功能单一等问题。针对上述问题,本文以兰溪市20多家织造企业生产车间为研究对象,深入分析多源异构设备通信状况和生产管理需求,提出了一种云边协同的数据采集与处理应用方案,研发了织造生产信息化管理系统,实现了织造车间全流程多种类型设备的数据采集与应用,并成功应用于多家纺织企业。主要完成工作概括如下:（1）分析中小型织造企业生产特征和生产管理需求,提出了一种面向织造车间的云边协同数据采集与处理总体方案,搭建了企业内部网络,并制定了边缘端和云计算端的通信标准、通信功能类型及安全交互机制。（2）研究设备通信方式及织造工艺流程,设计了三种不依赖传感器的数据采集方法,实现了异构织造设备的数据采集,构建了每种织造设备的通用数据属性模型,并根据数据属性特点设计了多种用于存储织造车间数据的分布式数据库集群。（3）结合织造生产数据研究大数据处理技术,提出了一种基于K均值算法改进的织机了机预测算法模型,通过算法求解各织机的了机预测时间帮助车间人员确定整条流水线的最佳排产策略,解决了现有织机了机时间主要依靠人工经验且难预测导致的排产不及时、不合理等问题。（4）针对企业的数字化转型需求,研发了运行在手机移动端及web端的应用软件,其中包含生产智能管理平台、织造生产监管看板、织造助手IOS客户端,实现了织造车间全流程设备监控与远程管理、报表统计、数据分析及生产优化等服务。经过在多家纺织企业织造车间内搭建本系统并进行长达6个月的试验,结果表明,该系统全面适应织造全流程多源异构设备的监控和管理,并为企业生产管理决策提供支持,实现了系统在企业稳定、高效运行,验证了系统的可行性,提高了织造车间生产效率,降低了企业对生产劳动力的依赖,提升了企业竞争力。