Искусственный интеллект — это инструмент, который постепенно внедряется в нашу повседневную жизнь, даже если мы этого не осознаем. Эта передовая технология распространила свое влияние на многочисленные виды бизнеса, которыми по праву может похвастаться индустрия одежды. Международный спрос на одежду высокого класса привел к тому, что производители в развитых странах в конечном итоге отказались от традиционных, трудоемких методов и перешли к поддержке принятия решений и интеллектуальным системам. От мерчандайзинга и отбора проб до контроля качества и упаковки — ИИ без труда найдет свое место в отрасли, которая включает в себя множество кропотливых процессов между сырьем и готовым продуктом.
Первое, что приходит нам в голову после того, как мы услышим термин «искусственный интеллект», это, вероятно, слово «робот», а работа по шитью, считавшаяся самой трудоемкой в швейной промышленности, сейчас была упрощена с помощью робототехники, в которой интегрированное трехмерное шитье обеспечивает гибкость и снижает количество производственных дефектов. Роботы, способные сшивать ткани с точностью и гарантией качества, в ближайшем будущем превратят швейный отдел во всем мире в пространство, свободное от рабочей силы.
Но перед тем, как части вашей будущей футболки будут сшиты воедино, они проходят массовую раскройку в отделе раскроя и раскроя, который считается самым передовым отделом швейной промышленности с точки зрения ИИ. Установившаяся практика автоматического планирования маркеров для создания точных выкроек с меньшими потерями ткани сопровождается программным обеспечением управления раскройным цехом, принимающим ряд решений, включая создание управленческих отчетов для будущего анализа. Определение планирования рулона для расстилания ткани, которое происходит до окончательного раскроя, является важной задачей, для выполнения которой требуются генетические алгоритмы. Те же самые алгоритмы помогли решить повторяющуюся проблему балансировки конвейера в отрасли.
Говоря о сборочных линиях, нельзя не отметить погрузочно-разгрузочные работы на производственных линиях, деятельность, которая в настоящее время автоматизирована благодаря тому, что инженеры-механики уделяют большое внимание обеспечению безповрежденной транспортировки таких легких и гибких материалов, как текстиль.
Еще один отдел, в котором ИИ удобно установил свое господство, — это контроль качества. Обработка изображений и нейронные сети сделали обременительную задачу ручного контроля более экономичной и безошибочной. Искусственные нейронные сети также были приняты во многих других областях, связанных с швейной промышленностью — автоматизированный контроль качества, прогнозирование продаж и прогнозирование характеристик ткани. В сочетании с нечеткой системой нейронные сети успешно помогают максимизировать производительность и уменьшить количество дефектов. В отличие от булевой логики, нечеткая логика является распространенным методом, который широко используется во множестве отраслей в богатых производственных компаниях. ERP-системы, планирование производства, программное обеспечение для управления поставками и разработка графиков резки — вот некоторые из областей, в которых применяются нечеткие методы. Подобные экспертные системы были реализованы в создании моделей и оптимизированном дизайне одежды с помощью САПР.
В целом, постепенное внедрение ИИ в швейную промышленность кажется хорошим откровением, поскольку оно сводит на нет вероятность ошибок, уменьшая при этом человеческие усилия. Однако, с другой стороны, доступность дешевой рабочей силы продолжает привлекать инвесторов в отрасль, которая по-прежнему полностью зависит от ручного труда. С появлением новых достижений системы поддержки принятия решений, вероятно, расширят диапазон своего воображения. Поскольку машинное обучение в отрасли находится на пути к быстрому подъему, в будущем системы глубокого обучения будут обладать способностью визуализировать психологию клиентов.
Такие компании, как Dior и Lewis, уже начали производить бьюти-помощников на базе искусственного интеллекта, и скоро такие чат-боты станут новым трендом. Самооптимизация ткацких станков сократит потери ткани и вернет более высокие стандарты, в то время как 3D-сканирование тела с использованием цветовых карт, вероятно, станет массовым явлением в ближайшие пятнадцать лет. Все больше компаний склоняются к решениям для образа жизни, а не к быстрой моде. В заключение, швейная промышленность станет свидетелем поразительного изменения аспекта искусственного интеллекта в ответ на растущий спрос на качественную продукцию.
