随着全球制造业格局的深度调整与国内劳动力市场的结构性变化，"工厂招人难、工人短缺"已成为众多传统制造业，尤其是纺织行业面临的突出困境。众多纺织企业反映，即便是提高薪资待遇、改善工作环境，一线操作工、熟练技工等岗位依然"一工难求"。这种供需失衡直接影响到企业的生产计划和市场响应能力。
令人关注的是，不少纺织厂已明确表示，明年春节后一开工就将面临密集的订单交付压力。订单的提前涌入，一方面反映了市场需求的回暖或特定品类（如功能性面料、环保纺织品等）的走俏；另一方面，也预示着如果人力资源问题得不到有效解决，延期交付、产能受限甚至违约风险将急剧升高，可能使企业陷入"有单不敢接、接了做不出"的尴尬境地。
面对这一严峻挑战，单纯依赖传统的人力招聘和培训模式已显乏力，必须寻求创新解决方案。其中，积极引入和应用网络工程相关技术，构建智能化、数字化的生产与管理体系，正成为破局的关键路径。
网络工程赋能生产自动化与智能化，直接减少对重复性体力劳动人力的依赖。 通过部署工业物联网（IIoT），将纺织机械（如纺纱机、织布机、印染设备等）接入网络，实现设备状态的实时监控、数据采集与远程运维。结合自动化流水线、机械臂、AGV搬运机器人等，可以显著降低对普工的需求数量，将有限的人力资源集中于工艺监控、质量检验、设备维护等更高价值的环节。
构建基于云平台和工业互联网的柔性生产系统，提升应对订单波动的能力。 利用网络工程技术，企业可以搭建订单管理、生产排程、物料追溯一体化的云平台。当明年开工面临多品种、小批量、快交付的订单潮时，系统能够快速进行资源调度和最优排产，提高设备利用率和生产效率，从而在相同或更少人力的情况下，产出更多、更灵活。
网络工程助力实现远程协作与技能培训，拓宽人才来源并提升现有工人技能。 通过高速、稳定的企业内网和视频会议系统，专家可以远程指导复杂设备的调试与故障排除，减少对现场高级技工的即时依赖。利用在线培训平台和虚拟现实（VR）技术，可以对新入职员工进行标准化、沉浸式的岗前技能培训，加速其上岗周期，缓解熟练工短缺的压力。这种模式也为吸引年轻一代、从事设备运维与数据分析等新型岗位人才创造了条件。
数据驱动的精益管理能优化人力配置。 通过网络采集的生产全过程数据，进行大数据分析，可以精准识别生产瓶颈、优化工艺流程、预测设备故障，从而科学制定人员排班计划，避免人力浪费或不足，让每一位工人的效能最大化。
纺织行业当前的"招工难"与明年的"订单赶"压力交织，构成了严峻的生存与发展考题。被动等待劳动力市场变化并非良策，主动拥抱以网络工程为核心的数字化转型，推动企业向智能制造迈进，才是化解人力短缺、提升核心竞争力、确保订单如期交付的可持续之道。这不仅是应对眼下困境的应急举措，更是纺织产业迈向高质量发展、重塑竞争优势的战略选择。
