Искусственный интеллект в текстильной промышленности – как оптимизировать цепочку поставок, производство и коммуникацию в B2B.

Искусственный интеллект в текстильной промышленности – как оптимизировать цепочку поставок, производство и коммуникацию в B2B.

Поскольку люди становятся все более и более «нетерпеливыми», сокращение сроков выполнения заказов является ключевым моментом для обеспечения доставки в оптимальные сроки. Вот почему многие компании сделали еще один шаг вперед и стали использовать весь процесс для повышения скорости и эффективности цепочки поставок. Такие вещи, как поиск материалов, пряжи и согласование оригинального цвета в дизайне.

В настоящее время предприятия по производству одежды и дизайнеры сталкиваются с постоянно растущей глобальной конкуренцией и непредсказуемыми колебаниями спроса. Такое давление вынуждает производителей постоянно улучшать производительность своего производственного процесса, чтобы доставлять готовый продукт в течение максимально быстрого времени, чтобы минимизировать перебои с поставками в ритейл. Однако последовательные и оптимальные решения трудно получить в условиях нечеткой и динамичной производственной среды. Следовательно, в ответ на потребность компания CHATME.AI совместно с партнёром Fast.AI начала разработку технологичной  автоматизированной платформы на базе искусственного интеллекта для швейной промышленности, чтобы ускорить производственный процесс, сделать поиск и согласование точного цвета дизайна для готового изделия  более доступной и быстрой в реальном времени.  

«Отрасль должна быстро развиваться, чтобы удовлетворить потребность в обеспечении нужных продуктов по правильной цене, в нужное время и в нужных клиентах с помощью усовершенствованных и  технологичных процессов. При чем такая модернизация должна идти не только со стороны электронной коммерции, но и со стороны производственного процесса, что позволит улучшить коммуникация заказчиков, дизайнеров и самого производства .» — Андрей Резаев / Директор по маркетингу CHATME.AI и эксперт модной индустрии.

Чтобы гарантировать, что цвета оригинального дизайна соответствуют цветам в готовом текстильном изделии, предприятиям обычно назначают «допуск цвета» — предел того, насколько большой может быть разница в цвете между образцом и требованиями заказчика, прежде чем образец будет рассмотрен. приемлемый. Эти значения допуска, как правило, согласовываются производителем или между поставщиком и потребителем для определения того, прошла ли проверка образец или нет.

В то время как традиционные допуски по цвету были сделаны на основе числовых описаний цвета с помощью « инструментальных систем допусков », этот метод, как правило, имел много ложных срабатываний по сравнению с визуальными проверками, что приводило к задержкам в процессе утверждения из-за необходимости осторожного вмешательства человека.

CHATME.AI разработывает функцию  для искусственного интеллекта, чтобы помочь повысить точность и эффективность инструментальной устойчивости.

Будущая платформа сможет выполнять функции агрегатора, включая компьютерное зрение и методы машинного обучения. Платформа будет получать запросы, а система ИИ предоставлять релевантную информацию и рекомендацию на эти запросы в режиме реального времени.

CHATME.AI предполагает, что его функция AI может принимать во внимание исторические данные результатов визуального осмотра операторов-людей при создании допусков, которые, в свою очередь, приводят к инструментальным осмотрам, которые более точно соответствуют образцам визуальных осмотров.

Процедура предположительно будет работает следующим образом:

Эксперт по текстилю или пряже сначала визуально просматривает все отдельные партии, которые были изготовлены. Операторы вводят измерения цвета и допуски для всех партий в программное обеспечение  CHATME.AI , чтобы  обучить систему ИИ. Затем систему ИИF можно протестировать на новые партии, чтобы автоматически установить допуски ИИ, обучив систему определять, какие образцы проходят и не проходят. Образцы из каждой партии могут быть проверены на качество с использованием платформы CAHTME.AI , чтобы установить предел допуска. Любые образцы, лежащие за пределами допустимого отклонения, отбрасываются.

В реальных условиях это приложение может помочь как производителям текстиля, так и их клиентам повысить скорость и точность процессов заказа и проверки соответствия цветов.