Fremtiden for AI og ML og dens betydning for det digitale produktionssamfund

Kunstig intelligens og dens partner, maskinlæring, vil få en enorm indflydelse på den grafiske industri. På tværs af alle printdiscipliner, arbejdsområder og arbejdsgange – AI og ML er ved at forvandle vores produktionslinjer til en ny tids neurale netværk for intelligent produktion.

I takt med at vores teknologier og kunder gradvist bevæger sig i retning af problemfri produktion efter behov, vil AI og ML forstyrre produktionsøkosystemet. Inden for en meget kort tidsramme vil vi være vidne til en havforandring i overførslen af viden, læring og effektivitet. AI omlægger den trykte produktion på tværs af hele værdikæden, der er ingen vej tilbage til det analoge, det er en envejsbillet.

Tekstilindustrien, der i øjeblikket er midt i en digitaliseringsproces, er netop den type udfordring, som AI & ML kan løse. Kravet om og indførelsen af digitale teknologier i hele produktionsprocessen og på tværs af alle interessenter styrkes yderligere. Industrien består i øjeblikket af mange forskellige grene, der skal fungere problemfrit, hvis industrien skal klare udfordringerne i det ²¹. århundrede – fremtiden er nu, vi skal omfavne AI & ML, tilpasse os og udvikle os.

Uanset om det drejer sig om design, trykt produktion, marketing eller print management, spiller AI og ML en afgørende rolle. I denne artikel fremhæver vi en række produkter og teknologier, der sætter fokus på dybden og udvalget af innovationer, der udvikler sig inden for vores sektor.

Tekstil- og beklædningsdesign

AI kan bruges til at hjælpe tekstildesignere med at definere trends, skabe nye mønstre og tøjdesigns i flere iterationer, i warp-hastighed. Digitale håndværkere kan bruge ML og generativ AI til at skabe intuitive, målrettede designtemaer og kundecentrerede beklædningsgenstande, samtidig med at der tages højde for drapering eller stofkonstruktion og produktspecifikationer inden for en tidsramme, der tidligere ville kræve et stort, højtuddannet designstudie.

Et nyligt eksempel på dette er verce, et banebrydende CGI-studie, der skaber livagtige virtuelle modeller og aktiver, der er skræddersyet til mode og livsstil. Fra udtænkningen af virtuelle modeller til skabelsen af virtuelle modeller og miljøer smelter verce problemfrit verdener som mode, spil, kunst, CGI-produktion og kunstig intelligens (AI) sammen til en tværfaglig enhed.

Jaqrd.com præsenterer en AI-kunstgenerator, der er skræddersyet til design af tekstilstoffer, og som giver designere et praktisk middel til at skabe enestående og fængslende designs. Jaqrds kraftfulde AI-software bruger avancerede algoritmer til at producere fantastiske tekstildesigns. Ved hjælp af banebrydende billedgenkendelsesteknologi kan Jaqrd AI analysere input og generere et unikt design, der indeholder en ønsket farvepalet, mønsterstil og andre designelementer. Ved at væve en række mønstre, teksturer og farver sammen fanger disse AI-designs i høj opløsning alle detaljer.

Kontrol og styring af tekstilfarver

Med AI kan tekstilvirksomheder identificere det ideelle farvematch og den ideelle farvesammensætning til et specifikt produkt. AI-drevne systemer kan forudsige, at farven falmer, hvilket gør det muligt for virksomheder at foretage justeringer af farveformuleringen og reducere spild og omkostninger. AI kan også optimere indfarvningsprocessen og reducere vand- og energiforbruget.

Et godt eksempel er Datacolors SmartMatch, som bruger AI og maskinlæring til at automatisere farveformuleringsprocessen. Traditionelt ville formuleringen af en farveopskrift til at matche en bestemt farve ske visuelt og normalt kræve en række farvekorrektioner undervejs. Med SmartMatch gemmer og bruger softwaren tidligere erfaringer til at producere et farvematch med en lavere Delta E CMC, hvilket hjælper med at minimere farvekorrektionstrin.

Tekstilproduktion og AI-robotteknologi

Kunstig intelligens og maskinlæring (ML) kan hjælpe tekstilproducenter med at optimere produktionsprocesser, øge effektiviteten og reducere omkostningerne. Tekstilfabrikker kan bruge AI-drevne robotter til at automatisere gentagne opgaver som materialehåndtering og skæring for at forbedre præcision og nøjagtighed, hvilket fører til højere produktivitet. Markedet for kunstig intelligens (AI) i visionsstyret robotteknologi (VGR) vokser hurtigt, drevet af behovet for automatisering i industrier som f.eks. tekstilproduktion.

Fanuc bruger AI-drevne værktøjer til at forbedre nøjagtigheden, reducere programmeringstiden og forbedre den overordnede stabilitet i sine robotsystemer. De mener, at AI-teknologi kan hjælpe med at overvinde begrænsningerne i traditionelle visuelt styrede robotsystemer og bringe nye niveauer af nøjagtighed og effektivitet til produktionsoperationer.

Honeywell har introduceret sin Smart Flexible Depalletizer, som bruger kunstig intelligens til at lette implementeringen af robotteknologier til depalletering og minimere behovet for manuel arbejdskraft til at nedbryde pallelaster. Virksomhedens computervisionsteknologi identificerer placeringen af hver enkelt kasse på pallen, mens dens kunstig intelligens-drevne perceptionssoftware automatisk genkender en række forskellige emballageformater. Den maskinlæring og bevægelsesplanlægning, der anvendes i Smart Flexible Depalletizer, optimerer robotarmens bevægelser for at sikre maksimal plukkehastighed. Systemets styringslogik registrerer derefter vægten af hver vare, når robotten løfter den, og opdaterer automatisk sin griberespons for at overføre hvert produkt sikkert.

Tekstilfabrikker bruger nu også AI til at analysere store mængder data fra tekstilproduktionen for at optimere produktionsplanerne. Moderne tekstilfabrikker har brug for, at data kommunikeres problemfrit mellem deres systemer, så de kan skære ned på manuel dataindsamling, -indtastning og -analyse og bruge mere tid på at træffe datadrevne beslutninger.

Smartex.ai tilbyder integrationer mellem deres AI-aktiverede CORE-kvalitetskontrolsystemer og deres kunders informationssystemer. Gennem Smartex API kan Smartex nu tale med deres kunders vigtigste fabrikssoftwaresystemer, såsom Enterprise Resource Planning (ERP) og Manufacturing Execution Systems (MES). Det giver mulighed for en produktiv tovejssamtale.

Kvalitetskontrol af tekstiler

AI-drevne sensorer, kameraer og ML-algoritmer i tekstilfabrikker kan forbedre nøjagtigheden og effektiviteten af kvalitetskontrolprocesser. AI-drevne kameraer kan bruges til at identificere defekter som huller, pletter og ujævne syninger i realtid og med en høj grad af nøjagtighed. Tekstilvirksomheder kan reducere behovet for menneskelig inspektion ved at bruge kunstig intelligens og kan nu implementeres for at nedbringe omkostningerne og reducere menneskelige fejl.

Hawk Eye-systemet fra Durst Group omfatter f.eks. et scannersystem, en arbejdsstation og en berøringsfølsom skærm. Det korrigerer printfejl, som f.eks. manglende dyser, inline og i realtid. I det sjældne tilfælde, at en dyse i printhovedet ikke fungerer, registrerer og lokaliserer indbyggede AI-systemer (kunstig intelligens) automatisk eventuelle problemer uden at reducere hastigheden. Nærliggende dyser kompenserer derefter med større dråber for at sikre, at den fremragende printkvalitet opretholdes. Operatørerne behøver ikke at foretage nogen opsætning, og det er ikke nødvendigt at printe et særligt testmønster.

Ressourceplanlægning

Ved at bruge AI i tekstiler kan man forudsige efterspørgsel, optimere produktionsplaner og styre lagerbeholdninger i realtid. AI-drevne systemer kan identificere og afbøde risici i forsyningskæden, hvor potentielle problemer løses proaktivt. AI forbedrer ikke kun effektiviteten og reducerer omkostningerne, men fører også til hurtigere time-to-market, bedre kundeservice og øget konkurrenceevne.

AI med begrænset hukommelse bruges af Netsuite til at lære og strømline forretningsprocesser. NetSuite Fulfilment Automation kan nu automatisere opfyldelse på flere lokationer baseret på nærhed til lageret, rangordning eller forskellige andre regler, som brugeren har indtastet. Dette vil strømline lagerdriften og reducere kundernes forsendelsestider. Udnyttelse af kunstig intelligens til at omdefinere forretningsprocesser og øge den organisatoriske effektivitet.

AI’s transformerende evner giver virksomheder mulighed for intelligent automatisering, forudsigelig indsigt og datadrevet beslutningstagning, hvilket driver effektivitet og konkurrenceevne til nye højder. NetSuite udnytter AI i sin implementeringsproces, hvilket har en dybtgående indvirkning på virksomhederne.

Salg og marketing

AI-drevet virtuel og augmented reality-teknologi kan bruges til at skabe fordybende virtuelle showrooms. Tekstilvirksomheder kan bruge denne teknologi til at fremvise deres produkter for kunderne på mere interaktive og engagerende måder. Virtual reality kan bruges til at simulere produktionsprocessen, så tekstilvirksomheder kan teste nye ideer og designs. AI-drevne chatbots kan give hurtige og præcise svar på kundeforespørgsler og hjælpe med online shopping.

Hos H&M kan deres nye AI-drevne chatbot hjælpe kunderne med produktinformation og butiksplaceringer og også hjælpe med onlineshopping. AI-algoritmer bruges til at overvåge brugernes færden på de sociale medier for modetrends, brandomtale og kundestemning.

Hos aifora kan trenddrevne, meget sæsonbetonede varer som mode, tøj, sko og bolig nemt konfigureres på den brugervenlige SaaS-platform, som tilbyder forudsigelige algoritmer og maskinlæringsmodeller til interaktivt at optimere prissætningen på tværs af forskellige stadier i detailhandlens livscyklus. aiforas løsninger forbedrer også lagerallokering og genopfyldning, hvilket gør det muligt for virksomheder at optimere forsyningskæder og reducere overskudslagre eller udsolgte varer for at tilpasse sig bæredygtighedsinitiativer.

Effekten af AI og ML inden for tekstil- og trykindustrien kan ikke understreges eller undervurderes nok. AI opfylder behovet for problemfri, adaptiv produktion. Den udnytter data og automatiserer komplekse processer for at forenkle styringen af produktionen.

Fra design over produktion til salg og marketing spiller AI & ML en stadig mere indflydelsesrig rolle i vores fremtid, da fordelene udnyttes til at muliggøre hyperpræcis planlægning og kontrol. Fremover vil denne rolle kun blive større i takt med, at softwaren og sensorerne udvikles, hvilket giver mulighed for større integration af AI & ML i det brede spektrum af tekstiler og trykt produktion.

I vores seneste podcast interviewede vi Kevin Surace, som er ekspert og fremtidsforsker med speciale i AI og maskinlæring.

Klik her for at se den tilhørende podcast til denne artikel.