Η αυξανόμενη ζήτηση για ένδυση είναι ένα πράγμα που αναγνωρίζουν οι οικονομικοί μετεωρολόγοι. H Devin Partida εξετάζει πώς η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει τη βιομηχανία ένδυσης

Η παγκόσμια ανάγκη για ρούχα θα ωθήσει τη βιομηχανία ένδυσης από 1,5 τρισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ σε αξία το 2020 σε 2,25 τρις δολάρια ΗΠΑ έως το 2025.
Η αύξηση του ανθρώπινου πληθυσμού και η ζήτηση του για ρούχα είναι δεδομένο, αλλά η ικανότητα των κατασκευαστών να ανταποκρίνονται στις προσδοκίες τους χωρίς να υπερεκτείνονται δεν είναι. Όπως κάθε άλλος κλάδος, η ένδυση και η κλωστοϋφαντουργία πρέπει να μάθουν να εξυπηρετούν έναν αυξανόμενο πληθυσμό, διατηρώντας παράλληλα την επίγνωση των πεπερασμένων πόρων του πλανήτη.
Η αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) για την κάλυψη της ζήτησης χωρίς υπέρβαση της διαθέσιμης προσφοράς δεν είναι κάτι καινούργιο. Πώς ισχύει για την κατασκευή ενδυμάτων;

1. Βελτίωση βαθμολόγησης υλικού
Το ανθρώπινο μάτι είναι ένα αξιόλογο όργανο, αλλά είναι λάθος. Ένας τομέας της κατασκευής ενδυμάτων όπου η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τον ποιοτικό έλεγχο (QC) είναι η ταξινόμηση των νημάτων και άλλων βασικών υλικών.
Η εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης σε αυτόν τον τομέα έχει ως αποτέλεσμα την εξοικονόμηση κόστους και την ακριβέστερη ταξινόμηση των βασικών υλικών που χρησιμοποιούνται στην κατασκευή ενδυμάτων. Με άλλα λόγια, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διατηρήσει ένα υψηλότερο και πιο συνεπές πρότυπο για υλικά από ό,τι οι άνθρωποι μόνοι τους, αυξάνοντας έτσι τη μέση ποιότητα των τελικών ενδυμάτων.

2. Αυτοματοποίηση συλλογής δεδομένων και διαχείρισης περιουσιακών στοιχείων
Τα κέντρα διανομής (DC) είναι πρωταρχικές πηγές και δικαιούχοι επιχειρησιακών δεδομένων. Οι διαχειριστές DC έχουν πολλές πηγές πληροφοριών που μπορούν να τους βοηθήσουν να βελτιστοποιήσουν τον τρέχοντα φόρτο εργασιών τους, από ιστορικά δεδομένα σχετικά με τις τάσεις των καταναλωτών και των προμηθευτών έως τις πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο σχετικά με τις διακυμάνσεις της αγοράς.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μετατρέψει τα κέντρα διανομής σε ένα πλέγμα δεδομένων που αφορούν:
• To Τρέχον απόθεμα
• To Ιστορικό και τη ζήτηση σε πραγματικό χρόνο
• Τάσεις εργατικού δυναμικού και μελλοντικές ανάγκες
• Διαθεσιμότητα πρώτων υλών και τιμές
Εκτός από τη συλλογή και τη διάδοση δεδομένων που σχετίζονται με κάθε μέρος στην αλυσίδα εφοδιασμού, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να βελτιστοποιήσει τη μετακίνηση και την κατανομή του προσωπικού, των υλικών και άλλων περιουσιακών στοιχείων εντός των εγκαταστάσεων.
Ένας τρόπος είναι μέσω της έξυπνης, αυτόνομης ρομποτικής.
Υπάρχουν σημαντικά οφέλη όταν η τεχνητή νοημοσύνη εξουσιοδοτεί αυτοματοποιημένα περιουσιακά στοιχεία χειρισμού υλικών σε εργοστάσια ένδυσης και κέντρα διανομής.
Η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να εργάζεται διπλάσια από τους ανθρώπους και να συμμετέχει σε ασφαλή εύρεση μονοπατιών σε σύγχρονες εγκαταστάσεις μπορεί να ενισχύσει την παραγωγικότητα, την αποδοτικότητα και την παραγωγικότητα των επιχειρήσεων με πολλούς τρόπους:
• Χωρίς προβλήματα, ασφαλής μεταφορά σε όλους τους χώρους της αποθήκης
• Μειωμένος χρόνος ολοκλήρωσης για κρίσιμες εργασίες
• Μεταφορά πρώτων υλών και τελικών προϊόντων χωρίς φθορές
• Μειωμένη πιθανότητα συμβάντων ασφαλείας και ζημιών στις κατασκευές των εγκαταστάσεων
• Ταχύτερη διακίνηση εμπορευμάτων και πιο αποτελεσματικές λειτουργίες συνολικά
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει επίσης αποδειχθεί ευεργετική για τη ροή εργασίας και τη διαχείριση του εργατικού δυναμικού. Όταν η εξισορρόπηση της τρέχουσας και της μελλοντικής εργασίας με τη διαθέσιμη δεξαμενή εργατικού δυναμικού είναι πιο δύσκολη από ποτέ, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τους διευθυντές να δημιουργούν αλλαγές και διαδικασίες που καλύπτουν τις παρούσες ανάγκες και προβλέπουν μελλοντικές.

3. Μείωση σφαλμάτων στην επιθεώρηση τελικού προϊόντος
Η μηχανική μάθηση και η όραση υπολογιστών έχουν φτάσει σε ένα σημείο όπου μπορούν ακόμη και να διακρίνουν εάν ένα κομμάτι φρούτου είναι μελανιασμένο κάτω από το δέρμα του.
Οι εφαρμογές στην κλωστοϋφαντουργία και την κατασκευή ενδυμάτων είναι εξίσου εμπνευσμένες. Οι αλγόριθμοι που συνδυάζονται με εξειδικευμένα συστήματα φωτισμού μπορούν να εκτιμήσουν την κατάσταση και την εμπορευσιμότητα των νεοφτιαγμένων και προηγουμένως φορεμένων ενδυμάτων. Η μέτρηση του επιπέδου του εκπεμπόμενου και ανακλώμενου φωτός επιτρέπει στην τεχνητή νοημοσύνη να δει με μια μόνο ματιά εάν η πυκνότητα ενός κομματιού υφάσματος ή ενός τελειωμένου ενδύματος πληροί τα τρέχοντα πρότυπα ποιότητας.
Σε μια δοκιμή της ανθρώπινης οπτικής οξύτητας σε ένα περιβάλλον παραγωγής, οι ερευνητές κατέδειξαν 17,8% και 29,8% πιθανότητα, αντίστοιχα, για σφάλματα Τύπου Ι και Τύπου ΙΙ.
Κάθε λειτουργία κατασκευής ενδυμάτων είναι διαφορετική, αλλά οι ειδικοί βλέπουν το λογισμικό αυτοματοποιημένης επιθεώρησης που λειτουργεί με AI ως έναν αξιοσημείωτο τρόπο με τον οποίο οι κατασκευαστές ενδυμάτων μπορούν να μειώσουν το κόστος και τα σφάλματα.

Τεχνητή νοημοσύνη: ειδικά προσαρμοσμένη στη βιομηχανία ένδυσης
Αυτό μόλις και μετά βίας χαράζει την επιφάνεια αυτού που προσφέρει η τεχνητή νοημοσύνη στην κατασκευή κλωστοϋφαντουργικών προϊόντων και ενδυμάτων.

Ο γενετικός σχεδιασμός είναι μια άλλη τεχνολογία που προκαλεί κύματα στη βιομηχανία ένδυσης. Οι σχεδιαστές και οι μηχανικοί χρησιμοποιούν έναν αλγόριθμο τεχνητής νοημοσύνης για να επιλέξουν περιορισμούς υλικού και απόδοσης και, στη συνέχεια, δίνουν εντολή σε ένα AI να δημιουργήσει σχέδια προϊόντων που πληρούν αυτά τα κριτήρια. Το αποτέλεσμα είναι μια ευρύτερη ποικιλία εφαρμόσιμων σχεδίων και σημαντική μείωση του χρόνου και της σπατάλης υλικών.
Μια εκτίμηση λέει ότι η αξία της κατασκευής προϊόντων τεχνητής νοημοσύνης θα φτάσει τα 16,7 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ έως το 2026. Με εφαρμογές όπως αυτές σε όλο τον τομέα της ένδυσης, είναι εύκολο να καταλάβουμε γιατί.

Πηγή: https://technologymagazine.com/