هوش مصنوعی چگونه تولید پوشاک را تغییر می دهد؟ از نمونه های مجازی تا کارخانه های هوشمندتر

هوش مصنوعی (AI) نحوه طراحی، توسعه، تولید و بازرسی لباس را تغییر می دهد. برای تولیدکنندگان پوشاک و برندهای لباس، هوش مصنوعی در چندین مرحله از فرآیند تولید، از ایجاد نمونه‌های مجازی گرفته تا پیش‌بینی تقاضا و بررسی کیفیت پارچه، مفید است.

بزرگترین تغییرات در مناطقی اتفاق می افتد که حجم زیادی از داده ها، تصمیمات مکرر یا بازرسی بصری درگیر هستند. هوش مصنوعی می تواند اطلاعات را به سرعت پردازش کند، الگوها را شناسایی کند و به تیم های تولید کمک کند تا زودتر تصمیم بگیرند.

در عین حال، کارخانه های پوشاک تمام اتوماتیک هنوز تا تبدیل شدن به استاندارد فاصله زیادی دارند. پارچه نرم، منعطف است و برای روبات‌ها به سختی می‌توان آن‌ها را به‌طور مداوم کار کرد، به‌خصوص زمانی که لباس‌ها ساختار پیچیده‌ای دارند.

بنابراین، هوش مصنوعی امروز در تولید پوشاک چگونه است؟

هوش مصنوعی قبل از اولین نمونه شروع می شود

توسعه پوشاک سنتی اغلب به چندین دور نمونه فیزیکی نیاز دارد. طراحان و تیم های فنی لباسی را ایجاد می کنند، نمونه ای می سازند، تناسب و ظاهر آن را بررسی می کنند، تغییراتی ایجاد می کنند و سپس نمونه دیگری تولید می کنند.

این روند می تواند هفته ها طول بکشد. همچنین از پارچه، تزئینات، نیروی کار، بسته بندی و منابع حمل و نقل استفاده می کند.

تحقیقات در این گزارش تخمین می‌زند که صنعت مد سالانه میلیاردها دلار برای نمونه‌های فیزیکی هزینه می‌کند، در حالی که بسیاری از نمونه‌های توسعه هرگز به تولید تجاری نمی‌رسند.

هوش مصنوعی و طراحی دیجیتال سه بعدی در حال تغییر این روند هستند.

از نمونه های فیزیکی تا لباس های مجازی

تیم های طراحی می توانند یک نسخه دیجیتالی از یک لباس ایجاد کنند و قبل از ساختن یک نمونه فیزیکی، آن را در یک بدنه مجازی مشاهده کنند. لباس دیجیتال می تواند جزئیاتی مانند شکل، تناسب، رنگ و نحوه افتادن پارچه روی بدن را نشان دهد.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به تولید ایده‌های طراحی متفاوت از توضیحات متن، تصاویر مرجع، طرح‌های قبلی یا اطلاعات محصول موجود کمک کند. سپس طراحان می توانند ایده های مفید را انتخاب کرده و آنها را در یک سیستم طراحی سه بعدی توسعه دهند.

نکته مهم این است که هوش مصنوعی نباید جایگزین طراح شود. می تواند میزان کار تکراری درگیر در کاوش ایده ها را کاهش دهد.

نمونه گیری مجازی نیز می تواند ارتباط را آسان تر کند. یک برند و تولید کننده در کشورهای مختلف می تواند یک لباس دیجیتال مشابه را بدون منتظر ماندن برای ارسال نمونه فیزیکی بررسی کند.

هوش مصنوعی همچنین می تواند توسعه الگو را سرعت بخشد

الگوسازی حوزه دیگری است که هوش مصنوعی شروع به کمک می کند.

سیستم‌های تخصصی می‌توانند طرحی از لباس‌های تخت گرفته و به تبدیل آن به یک الگوی دیجیتال کمک کنند. بر اساس این تحقیقات، برخی از سیستم‌های به کمک هوش مصنوعی می‌توانند در عرض چند دقیقه یک فایل الگوی آماده برای تولید تولید کنند، در حالی که در برخی موارد چندین ساعت کار دستی انجام می‌شود.

تیم های فنی انسانی هنوز باید نتیجه را بررسی و تنظیم کنند. ساخت لباس، رفتار پارچه، تناسب و الزامات تولید همگی باید در نظر گرفته شوند.

با این حال، کاهش زمان صرف شده برای الگوهای تکراری می تواند به کوتاه کردن چرخه توسعه کمک کند.

هوش مصنوعی به برندها کمک می کند پیش بینی کنند که مشتریان چه چیزی می خرند

تولید لباس مناسب همیشه مشکل بوده است.

اگر یک برند کالای محبوب را خیلی کم تولید کند، ممکن است در حالی که تقاضا همچنان قوی باشد، موجودی آن تمام شود. اگر محصولی بیش از حد تولید کند که به کندی به فروش می رسد، موجودی باقیمانده ممکن است در نهایت به تخفیف نیاز داشته باشد.

پیش بینی سنتی اغلب به شدت به فروش قبلی بستگی دارد. این اطلاعات مفید است، اما همیشه نمی تواند یک روند جدید یا یک تغییر ناگهانی در علاقه مصرف کننده را به تصویر بکشد.

هوش مصنوعی می تواند بسیاری از منابع اطلاعاتی را با هم ترکیب کند.

نگاهی فراتر از داده های فروش

سیستم های پیش بینی هوش مصنوعی می توانند اطلاعاتی مانند:

• فروش قبلی

• موجودی در سطح فروشگاه

• فعالیت خرید آنلاین

• رفتار جستجو

• بررسی محصول

• برمی گرداند

• تصاویر شبکه های اجتماعی

• روندهای مد در حال ظهور

به عنوان مثال، بینایی کامپیوتری می تواند تعداد زیادی از تصاویر مد را بررسی کند و تغییرات در رنگ ها، شبح ها، قد آستین ها، یقه ها و سایر ویژگی های بصری را شناسایی کند.

این به برندها راه دیگری برای شناسایی روندها قبل از آشکار شدن آنها در داده های فروش می دهد.

نتیجه می تواند فرآیند تولید انعطاف پذیرتر باشد.

برندها می توانند به جای تصمیم گیری در مورد مقدار تولید از قبل و حفظ برنامه یکسان در طول فصل، از اطلاعات به روز شده برای تنظیم خرید، تولید و تکمیل استفاده کنند.

پیش بینی بهتر می تواند ضایعات را کاهش دهد

پیش بینی تقاضا ارتباط نزدیکی با پایداری دارد.

زمانی که تولید با تقاضا مطابقت ضعیفی داشته باشد، موجودی اضافی می تواند منجر به کاهش قیمت، هزینه های ذخیره سازی و هدر رفتن مواد شود. پیش‌بینی بهتر می‌تواند به تولیدکنندگان و برندها کمک کند نزدیک‌تر به آنچه بازار واقعاً نیاز دارد تولید کنند.

این تحقیق تخمین می‌زند که پیش‌بینی پیشرفته هوش مصنوعی می‌تواند خطاهای پیش‌بینی را ۱۵ تا ۳۵ درصد کاهش دهد.

این نتایج بین شرکت‌ها متفاوت خواهد بود زیرا کیفیت داده‌های موجود و نحوه پیاده‌سازی سیستم اهمیت زیادی دارد.

هوش مصنوعی بازرسی کیفیت را سریعتر می کند

کنترل کیفیت حوزه دیگری است که هوش مصنوعی در آن نقش عملی دارد.

پارچه و لباس های تمام شده به طور سنتی توسط مردم بازرسی می شود. بازرسان انسانی می توانند بسیاری از مشکلات را شناسایی کنند، اما بازرسی مداوم بصری خسته کننده است، به خصوص زمانی که کارگران باید مقادیر زیادی پارچه را بررسی کنند.

بینایی کامپیوتری مبتنی بر هوش مصنوعی به طور متفاوتی به مشکل برخورد می کند.

دوربین ها پارچه را در حین تولید تماشا می کنند

دوربین‌های با وضوح بالا می‌توانند پارچه را در حین بافندگی، بافندگی یا پردازش آن نظارت کنند.

نرم افزار هوش مصنوعی تصاویر را تجزیه و تحلیل می کند و به دنبال الگوهای مرتبط با نقص می گردد. بسته به سیستم، این می تواند شامل سوراخ ها، نخ های شکسته، لکه ها، آسیب به پارچه و تغییرات ظاهری باشد.

مزیت اصلی زمان بندی است.

یک فرآیند بازرسی سنتی ممکن است پس از تولید مقدار زیادی پارچه، مشکلی را کشف کند. یک سیستم خودکار می تواند یک مشکل را در حالی که تولید هنوز در حال انجام است شناسایی کند.

در برخی از سیستم ها، یک نقص جدی یا تکرار شونده می تواند یک هشدار ایجاد کند یا دستگاه را متوقف کند تا بتوان منبع مشکل را بررسی کرد.

این تحقیق گزارش می‌دهد که سیستم‌های بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند نسبت به معیارهای بازرسی دستی که در گزارش مورد بحث قرار گرفته‌اند، به نرخ‌های تشخیص عیب بسیار بالاتری دست یابند.

پیدا کردن مشکلات زودتر باعث صرفه جویی بیشتر از پارچه می شود

بازرسی زودهنگام مزیت دیگری نیز دارد.

اگر قبل از رنگرزی، تکمیل، برش یا دوخت پارچه معیوب کشف شود، تولیدکنندگان می توانند از صرف منابع اضافی برای موادی که در نهایت ممکن است رد شوند، اجتناب کنند.

این می تواند پارچه های هدر رفته و همچنین استفاده غیر ضروری از آب، انرژی، مواد پردازش و نیروی کار را کاهش دهد.

یکی از نمونه های مستند کارخانه در این تحقیق، کاهش عمده پارچه معیوب را پس از معرفی بازرسی هوش مصنوعی در زمان واقعی در ماشین های بافندگی گزارش کرد.

برای تولیدکنندگان، این امر بازرسی کیفیت هوش مصنوعی را برای کنترل هزینه و کاهش ضایعات جالب می کند.

هوش مصنوعی می تواند به کارخانه ها در برنامه ریزی تولید کمک کند

یک کارخانه پوشاک ممکن است ده ها مرحله تولید را در بسیاری از ماشین آلات و کارگران داشته باشد.

یک مشکل کوچک در یک عملیات می تواند بر هر چیزی که بعد از آن اتفاق می افتد تأثیر بگذارد. ممکن است یک ماشین کار خود را متوقف کند، ممکن است اپراتور در دسترس نباشد، مواد ممکن است دیر برسد، یا ممکن است یک مرحله تولید کندتر از مراحل دیگر شود.

برنامه های تولید سنتی اغلب به صفحات گسترده و برنامه های ثابت بستگی دارد. هنگامی که شرایط در کف کارخانه تغییر می کند، این برنامه ها می توانند به سرعت منسوخ شوند.

سیستم های برنامه ریزی با پشتیبانی هوش مصنوعی می توانند به این تغییرات به صورت پویاتر پاسخ دهند.

برنامه ریزی تولید پویا

یک سیستم برنامه ریزی تولید مدرن می تواند اطلاعاتی را در مورد:

• سفارشات

• مواد

• ظرفیت تولید

• وضعیت ماشین

• در دسترس بودن کارگر

• سرعت تولید

• مهلت های تحویل

هنگامی که چیزی تغییر می کند، سیستم می تواند به مدیران تولید کمک کند تا تعیین کنند که گلوگاه کجاست و برنامه را تنظیم کنند.

به عنوان مثال، اگر یک عملیات خیاطی ناگهان کندتر شود، سیستم می تواند به سرپرستان کمک کند تا چگونگی توزیع مجدد کارگران یا وظایف تولید را در نظر بگیرند.

این تحقیق شامل چندین نمونه کارخانه است که در آن نرم افزار برنامه ریزی تولید با بهبود کارایی تولید، استفاده از ظرفیت، بهره وری یا تحویل به موقع مرتبط است.

ارزش در اینجا کمتر در مورد جایگزینی مدیران کارخانه و بیشتر در مورد ارائه اطلاعات بهتر به آنها هنگام تصمیم گیری است.

چرا کارخانه های پوشاک هنوز کاملاً خودکار نیستند؟

با تمام این پیشرفت‌ها، ممکن است به نظر برسد که کارخانه‌های پوشاک کاملاً خودکار باید از قبل رایج باشند.

یک مشکل عمده وجود دارد: دست زدن به پارچه برای روبات ها دشوار است.

یک ورق فلزی شکل خود را حفظ می کند. یک تکه پارچه ندارد.

پارچه می تواند کشیده شود، تا شود، پیچ بخورد، لیز بخورد، به هم بچسبد یا به لایه دیگری بچسبد. پارچه های مختلف نیز بسته به وزن، کشش، سطح و ساختارشان رفتار متفاوتی دارند.

این کار را برای یک ربات سخت‌تر می‌کند که تکه‌ای پارچه را برداشته و هر بار آن را به‌طور دقیق قرار دهد.

ربات ها با محصولات ساده و استاندارد بهتر کار می کنند

محققان و شرکت های اتوماسیون رویکردهای متفاوتی برای این مشکل ایجاد کرده اند.

برخی از سیستم ها به طور موقت کار با پارچه را آسان تر می کنند. برخی دیگر از دوربین ها برای ردیابی لبه های پارچه و انجام تنظیمات ثابت در حین دوخت استفاده می کنند.

این رویکردها می توانند برای محصولاتی با ساخت ساده و دوره های تولید طولانی کار کنند.

تی شرت های اصلی، حوله ها، جیب های جین و سایر محصولات استاندارد شده، کاندیدهای آسان تری برای اتوماسیون هستند تا لباس هایی با درزهای پیچیده، زیپ، پارچه های ظریف یا تغییرات مکرر طراحی.

به همین دلیل، مونتاژ پوشاک رباتیک بسیار محدودتر از برنامه های نرم افزاری هوش مصنوعی مانند پیش بینی، نمونه برداری دیجیتال و برنامه ریزی تولید است.

هوش مصنوعی برای تولیدکنندگان پوشاک به چه معناست؟

پذیرش هوش مصنوعی لازم نیست با روبات های گران قیمت شروع شود.

در واقع، این تحقیق رویکرد تدریجی تری را پیشنهاد می کند.

با ابزارهای دیجیتال شروع کنید

نمونه‌برداری دیجیتال، پیش‌بینی تقاضا و برنامه‌ریزی تولید می‌تواند بدون نیاز به کارخانه برای جایگزینی کل سیستم تولید، ارزشی را فراهم کند.

این برنامه ها می توانند زمان توسعه را کاهش دهند، برنامه ریزی را بهبود بخشند و به تیم ها کمک کنند تا با اطلاعات کارآمدتر کار کنند.

اضافه کردن بازرسی خودکار

سپس می توان دید کامپیوتری را معرفی کرد که در آن بازرسی کیفیت فرصت روشنی برای صرفه جویی ایجاد می کند.

برای تولید نساجی، بررسی پارچه زودتر در فرآیند تولید می تواند از انتقال عیوب به مراحل بعدی و گران تر جلوگیری کند.

خودکار کردن با دقت

اتوماسیون فیزیکی نیاز به رویکرد متفاوتی دارد.

ربات ها در جایی که تولید پایدار است، حجم بالا و محصولات استاندارد شده است، بیشترین حس را دارند. تولید پوشاک انعطاف‌پذیر هنوز از کارگران انسانی ماهری بهره می‌برد که می‌توانند تغییرات در پارچه، ساخت و ساز و الزامات تولید را مدیریت کنند.

بنابراین این تحقیق یک رویکرد مرحله‌ای را توصیف می‌کند: با نرم‌افزار و تجزیه و تحلیل شروع کنید، به بازرسی کیفیت خودکار بسط دهید، و از اتوماسیون فیزیکی به طور انتخابی در جایی که شرایط تولید منطقی است استفاده کنید.

آینده هوش مصنوعی در تولید پوشاک

بعید است که هوش مصنوعی از طریق یک فناوری واحد تولید پوشاک را تغییر دهد.

تغییر بزرگتر از اتصال بخش های مختلف فرآیند حاصل می شود.

یک گردش کار پوشاک آینده می تواند به شکل زیر باشد:

هوش مصنوعی تقاضا را تجزیه و تحلیل می‌کند ← طراحان محصولات دیجیتالی را توسعه می‌دهند ← نمونه‌های مجازی بررسی می‌شوند ← مقادیر تولید برنامه‌ریزی می‌شوند ← پارچه در طول تولید بازرسی می‌شود ← برنامه‌های کارخانه با شرایط زمان واقعی تنظیم می‌شوند ← محصولات نهایی وارد تولید و توزیع می‌شوند.

هر مرحله می تواند اطلاعاتی را برای مرحله بعدی فراهم کند.

این یک فرآیند تولید مرتبط‌تر را ایجاد می‌کند، جایی که تولیدکنندگان می‌توانند به جای اینکه منتظر بمانند تا مشکلات گران‌تر شوند، زودتر به تغییرات واکنش نشان دهند.

در عین حال، تخصص انسانی مهم باقی خواهد ماند. طراحان هنوز باید تصمیم بگیرند که چه محصولاتی برای مشتریانشان معنا دارد. تیم های فنی باید الگوها و تناسب را تأیید کنند. مدیران تولید باید شرایط کارخانه را درک کنند. کارگران ماهر برای عملیاتی که خودکار کردن آنها دشوار است، مهم باقی می مانند.

بنابراین، برای شرکت‌های پوشاک، سؤال عملی صرفاً «استفاده از هوش مصنوعی» نیست. اینجاست که هوش مصنوعی می‌تواند مشکل تولید واقعی را حل کند.

برای برخی از شرکت ها، این ممکن است به معنای کاهش نمونه های فیزیکی باشد. برای دیگران، ممکن است به معنای بهبود پیش‌بینی تقاضا، یافتن زودتر عیوب پارچه، یا انعطاف‌پذیرتر کردن برنامه‌های تولید باشد.

هوش مصنوعی در حال حاضر این بخش‌های تولید پوشاک را تغییر می‌دهد. مرحله بعدی مربوط به اتصال آنها به یک سیستم تولید مبتنی بر داده است.