T‑ONE是特吕茨勒无纺布推出的一套模块化数字化软件解决方案,旨在打造智能化生产流程,并持续提升生产效率与可持续性。
基于“单一真实数据源”这一核心理念,T‑ONE将分散的数据、功能与成熟的行业最佳实践统一整合 — 不受设备类型、产线年代或既有 IT 架构的限制。
无论是针刺、热粘合、水刺、纺粘还是熔喷工艺,T‑ONE都能帮助用户构建稳固的数字化基础,实现卓越的生产表现、更高效的流程管理以及长期的市场竞争力。
我们将 T‑ONE定义为一个“数字化工作环境”。它覆盖无纺布生产中的关键任务,从质量管理、配方管理,到KPI分析、工艺优化、生产线的持续监控,以及能源与数据管理,为生产决策提供全面支持。
核心价值一览:
生产数据集中管理,全面提升透明度
日常流程数字化(如质量检测与记录)
AI辅助优化,实现持续改进
模块化架构,易于扩展并集成至现有系统
通过能源与 CO₂管理,支持企业可持续发展目标
企业知识的系统化沉淀与传承
生产速度最高提升100%
废品率最高降低30%
产品性能指标提升最高达15%
产品开发周期最多缩短50%
T‑ONE 的各个模块将所有与生产相关的数据和流程,整合至一个统一的数字化工作环境中。基于已验证、可复用的最佳实践流程,为无纺布生产实现长期、可持续的卓越表现提供决定性优势。
单一数据源:
借助 T‑ONE 的中央数据库,用户可访问与生产相关的全部数据 – 从客户技术要求、检测计划、分析证书(CoA)模板,到每一卷无纺布对应的工艺参数、KPI 以及检测数据。 因此,不同班组和部门始终基于同一套、实时更新的数据开展工作,做出可靠的数据驱动决策,从而全面提升整体绩效并保证跨班组结果的一致性。
每一卷无纺布的数字孪生:
完整的数据是一切的基础。T-ONE会完整记录所有相关信息,包括配方、机器设置和质量检测数据,并且这些信息可以随时调取。
更高效 · 更透明 · 更具竞争力、
数字化生产流程实现了设备、材料与数据的实时互联,带来更稳定的工艺、更低的废品率以及资源的最优利用。 持续可用的生产与质量数据,使企业能够更快速、更理性地做出决策,并显著降低停机时间和成本。 同时,生产灵活性同步提升:产品切换、工艺调整与优化执行得更快、更可靠,成为实现高交付能力与可持续增长的关键基础、
数字化帮助企业有效降低成本、加快创新步伐,并灵活应对不断变化的市场环境。
基于 AI 的工艺优化:
在工艺调整过程中,T‑ONE提供主动支持,从而显著降低风险。 通过AI辅助的建议与仿真功能,团队能够更快、更可靠地识别并实现最优设备设定。
对生产团队的有力支持:
T‑ONE将最佳实践直接嵌入系统之中,以清晰的流程引导用户逐步完成操作,最大限度减少人为错误,并帮助新成员安全、高效地快速上手。
知识的保存与高效利用:
T‑ONE不仅支持日常生产任务,更是企业知识管理的重要工具。 所有配方及其历史变更均被集中保存,任何调整及其影响都清晰可追溯、可分析。
更快的新产品开发:
智能配方管理、数字化文档以及产线仿真的有机结合,显著加快产品开发进程,提高研发效率。
持续优化生产过程:
通过定制化 KPI、系统化数据分析和集成式根因分析,企业可以逐步提升生产效率、工艺稳定性与可持续水平。
提升可持续性与资源效率:
T‑ONE 有助于降低能源消耗、CO₂ 排放和原材料用量,同时始终保持稳定且高质量的产品性能。
T‑ONE 的导入并非传统意义上的 IT 项目,而是一条通往更高透明度、更强工艺稳定性与持续改进能力的结构化路径。 从初期评估、分阶段实施到持续优化,特吕茨勒通过清晰的方法论、明确的项目阶段划分,以及多团队之间的密切协作,全程支持客户顺利完成数字化转型。
客户高度认可 T‑ONE,因为它帮助企业真正理解并掌控自身的生产过程,而不再仅仅依赖经验或直觉判断。
通过 T‑ONE,设备设定、因果关系以及工艺边界变得清晰透明,使生产速度能够在受控条件下有针对性地逐步提升。随着工艺稳定性的提高,产品性能波动显著降低,从而为逐步提高生产速度创造了条件。
在许多应用场景中,由于流程更加稳定、产品一致性更高,即使减少原材料用量,也依然能够可靠地满足既定的机械性能要求——例如强度、伸长率或无纺布厚度。因此,降低纤维用量在保证质量的同时成为可能。
同时,废品率以及 B 级品比例显著下降。操作团队可直接应用经过验证的标准化配方,及早识别偏离目标质量的情况,并对其原因进行系统化分析和持续消除。
此外,T‑ONE 也为产品开发开辟了新的可能性。现有配方为新产品提供了明确、可靠的起点,而自学习算法则为如何有针对性地调整产品性能提供指导。由此,新型无纺布品种能够在开发早期便建立起稳定的生产工艺,使研发成果具备可比性、过程透明,从而显著缩短开发周期。
正因如此,对许多客户而言,T‑ONE 已不仅仅是一款数字化工具,而是生产与研发之间的共同参考平台,是企业构建数据驱动、持续学习型组织的重要组成部分。