雲端運算、社交媒體、移動裝置、物聯網和數據串流分析，以及由千禧一代和Z世代驅動，不斷變化的消費者行為，從根本上改變了紡織業展望，重新定義消費者與品牌商，以及品牌商與供應鏈合作夥伴的互動方式，加上今年新冠肺炎疫情對全球產業運作的衝擊，更加凸顯紡織產業朝數位轉型的迫切性。
根據2020年紡織所內部以及MIC對全國紡織產業的調查中顯示，有50%的業者認為在後疫情時代下會加速全球紡織供應鏈數位轉型或智慧製造的進程，但卻僅有28%的台灣紡織業者目前有規劃或正在進行數位轉型。探究其原因，台灣紡織產業以中小型企業為主體，資源與成本為轉型的主要障礙，儘管紡織業界對數位轉型抱持關注，但實務推動上，業者仍普遍面臨多項挑戰。然而，未來即是以數據驅動營運的世界，數位化將持續顛覆傳統製程，無論數位行銷、智慧製造的進入門檻有多高，紡織業皆須擁抱數位工具，以因應包括品牌客戶、及客戶的客戶（消費者）早已進入數位世界的現實。
新興科技發展迅速，但對產業而言，關鍵並非僅止於了解科技本身，而是產業如何適切運用現代數位科技解決經營痛點或是積極進行長遠布局，才是產業尋求數位化或是數位轉型的關鍵目標。本（272）期《紡織趨勢》以【Next數位創新契機】為主題，解析數位浪潮下，紡織產業如何透過數位轉型，在競爭激烈、迅速更迭的紅海市場中找到永續經營之道，包括人工智慧(機器學習、圖像辨識)、物聯網、自動化、大數據等多項數位創新科技應用在紡織領域的實績。
首先「台灣紡織產業數位轉型動向」一文揭露台灣紡織業對數位化及數位轉型的願景及推動之關鍵因素；「智慧驗布系統」基於機器視覺開發智動化驗布系統，大幅提高布料瑕疵檢測的準確性和效率；「紡織染整智慧化驗證工廠」針對現有染整智慧工廠的驗證場域，提出工廠即時資料採集系統方案，實現工廠視覺化、自動化、智能化管理；「以深度學習探討彈性織物模擬性能指標」以深度學習探討彈性指標對於布料彈性的關鍵影響，並建構彈性模型，達成紡織品精準彈性控制與縮短開發製程的目的；「大數據看後疫情時代運動服裝市場及產品開發趨勢」一文則是利用網路爬蟲抓取零售資料，結合AI自然語言處理以及資料探勘技術，一探後疫情時代北美消費者之服裝購買偏好，及2020年運動/戶外品牌服裝機能及環保材質應用開發趨勢。本專欄從產品開發、製造端到市場趨勢掌握，給予讀者最全方位的資訊，詳盡解析數位科技於各產業端的落實應用，以做為業界後續數位轉型建置參考。
