傳統模式下，進布狀態（如布匹張力、輸送速度）、布面實時溫度（影響纖維收縮率）、定形時間（決定工藝完成度）、織物克重（反映密度與成本）及門幅（關聯裁剪利用率）等關鍵質量指標，均通過人工定時記錄再匯總至Excel表格或紙質臺賬。該方式存在三大缺陷：一是數據滯后性強，無法及時反映生產異常；二是人工記錄誤差率高；三是跨設備、跨車間的數據分散存儲，難以形成統一的分析基礎。

對于布局多廠區或異地代工廠的企業，管理人員無法實時獲取各定型機的運行狀態（如PLC控制信號、加熱系統負載、風機轉速）及故障代碼（如超溫報警、傳動異常）。設備故障（如溫度傳感器失效導致的布面過熱、進料輥卡頓引發的停機）往往在批量生產后才發現，不僅造成當前批次面料報廢，更因反復定型導致能耗激增，直接推高生產成本。

現有系統中，采集到的工藝參數（如溫度曲線、定形時間）與能耗數據（電耗、蒸汽消耗）、質量結果（克重合格率、門幅偏差率）之間缺乏關聯分析。例如，某企業長期存在“高能耗但低良品率”問題，但因無法定位“特定溫度區間下克重波動與加熱功率的關系”，始終無法針對性調整工藝——本質是數據未轉化為可執行的決策依據，導致企業陷入“經驗驅動”而非“數據驅動”的粗放管理模式。