Künstliche Intelligenz und ihr Partner, das maschinelle Lernen, werden einen enormen Einfluss auf die Druckindustrie ausüben. In allen Druckdisziplinen, Arbeitsbereichen und Arbeitsabläufen – KI und ML sind dabei, unsere Produktionslinien in ein neues Zeitalter neuronaler Netze für die intelligente Fertigung zu verwandeln.

Während sich unsere Technologien und Kunden schrittweise auf eine nahtlose On-Demand-Produktion verlagern, werden KI und ML das Ökosystem der Fertigung auf den Kopf stellen. Innerhalb kürzester Zeit werden wir Zeuge eines grundlegenden Wandels in Bezug auf Wissenstransfer, Lernen und Effizienz. KI verdrahtet die gedruckte Produktion in der gesamten Wertschöpfungskette neu. Es gibt kein Zurück mehr zur analogen Produktion, das ist eine Einbahnstraße.

Die Textilindustrie, die sich derzeit mitten in der Digitalisierung befindet, stellt genau die Art von Herausforderung dar, die KI & ML lösen können. Der Bedarf an digitalen Technologien und deren Einsatz im gesamten Produktionsprozess und bei allen Beteiligten wird immer größer. Die Branche besteht derzeit aus vielen unterschiedlichen Bereichen, die nahtlos zusammenarbeiten müssen, wenn die Branche die Herausforderungen des21. Jahrhunderts meistern soll – die Zukunft ist jetzt, wir müssen KI & ML annehmen, uns anpassen und weiterentwickeln.

Ob es um Design, Druckproduktion, Marketing oder Druckmanagement geht, KI und ML spielen eine entscheidende Rolle. In diesem Artikel stellen wir eine Reihe von Produkten und Technologien vor, die die Tiefe und Vielfalt der Innovationen in unserer Branche verdeutlichen.

Textil- und Bekleidungsdesign

KI kann Textildesignern dabei helfen, Trends zu definieren und neue Muster und Bekleidungsentwürfe in mehreren Iterationen und in Windeseile zu erstellen. Digitale Handwerker können mit Hilfe von ML und generativer KI intuitive, zielgerichtete Designthemen und kundenorientierte Kleidungsstücke entwerfen, während sie gleichzeitig die Konstruktion von Stoffen und Produktspezifikationen in einem Zeitrahmen berücksichtigen, der früher die Arbeit eines großen, hochqualifizierten Designstudios erfordert hätte.

Ein aktuelles Beispiel dafür ist verce, ein bahnbrechendes CGI-Studio, das lebensechte virtuelle Modelle und Assets für Mode und Lifestyle erstellt. Von der Konzeption virtueller Anpassungsmodelle bis hin zur Erstellung virtueller Modemodelle und Umgebungen verschmilzt verce nahtlos die Welten von Mode, Spielen, Kunst, CGI-Produktion und künstlicher Intelligenz (KI) zu einer interdisziplinären Einheit.

Jaqrd.com präsentiert einen KI-Kunstgenerator, der auf das Design von Textilien zugeschnitten ist und Designern eine bequeme Möglichkeit bietet, außergewöhnliche und fesselnde Designs zu erstellen. Die leistungsstarke KI-Software von Jaqrd verwendet fortschrittliche Algorithmen, um atemberaubende Textildesigns zu erstellen. Mithilfe modernster Bilderkennungstechnologie kann Jaqrd AI Eingaben analysieren und ein einzigartiges Design erstellen, das die gewünschte Farbpalette, den Stil des Musters und andere Designelemente enthält. Durch die Kombination einer Vielzahl von Mustern, Texturen und Farben erfassen diese hochauflösenden KI-Designs jedes Detail.

„Der Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der sehgesteuerten Robotik (VGR) wächst schnell, angetrieben durch den Bedarf an Automatisierung in Branchen wie der Textilherstellung.“

Textil-Farbkontrolle und -Management

Mit KI können Textilunternehmen die ideale Farbabstimmung und Farbstoffformulierung für ein bestimmtes Produkt ermitteln. KI-gestützte Systeme können das Verblassen von Farben vorhersagen, so dass Unternehmen Anpassungen an der Farbstoffrezeptur vornehmen und Abfall und Kosten reduzieren können. KI kann auch den Färbeprozess optimieren und so den Wasser- und Energieverbrauch senken.

Ein gutes Beispiel ist SmartMatch von Datacolor, das KI und maschinelles Lernen nutzt, um den Prozess der Farbstoffformulierung zu automatisieren. Traditionell erfolgt die Formulierung einer Farbstoffrezeptur für eine bestimmte Farbe visuell und erfordert in der Regel eine Reihe von Farbkorrekturschritten auf dem Weg dorthin. Mit SmartMatch speichert und nutzt die Software frühere Erfahrungen, um eine Farbübereinstimmung mit einem niedrigeren Delta E CMC zu erzielen und so die Zahl der Farbkorrekturschritte zu minimieren.

Textilproduktion und KI-Robotik

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML) können Textilherstellern helfen, Produktionsprozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Textilfabriken können KI-gesteuerte Roboter einsetzen, um sich wiederholende Aufgaben wie Materialhandhabung und Zuschnitt zu automatisieren und so die Präzision und Genauigkeit zu verbessern, was zu einer höheren Produktivität führt. Der Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der visuell gesteuerten Robotik (VGR) wächst schnell, angetrieben durch den Bedarf an Automatisierung in Branchen wie der Textilherstellung.

Fanuc verwendet KI-gestützte Tools, um die Genauigkeit zu erhöhen, die Programmierzeit zu verkürzen und die allgemeine Stabilität seiner Robotersysteme zu verbessern. Fanuc ist davon überzeugt, dass die KI-Technologie dazu beitragen kann, die Grenzen herkömmlicher visuell geführter Robotersysteme zu überwinden und ein neues Maß an Genauigkeit und Effizienz in die Fertigung zu bringen.

Honeywell hat seinen Smart Flexible Depalletizer vorgestellt, der künstliche Intelligenz einsetzt, um die Implementierung von Roboter-Depalettiertechnologien zu erleichtern und den Bedarf an manueller Arbeit zum Aufbrechen von Palettenladungen zu minimieren. Die Computer-Vision-Technologie des Unternehmens identifiziert die Position jedes Kartons auf der Palette, während die auf künstlicher Intelligenz basierende Wahrnehmungssoftware automatisch eine Vielzahl von Verpackungsformaten erkennt. Das maschinelle Lernen und die Bewegungsplanung, die im Smart Flexible Depalletizer eingesetzt werden, optimieren die Bewegungen des Roboterarms, um eine maximale Kommissioniergeschwindigkeit zu gewährleisten. Die Steuerlogik des Systems erkennt dann das Gewicht jedes Artikels, wenn der Roboter ihn anhebt, und aktualisiert automatisch seine Greifreaktion, um jedes Produkt sicher zu transportieren.

Textilfabriken nutzen jetzt auch KI, um große Datenmengen aus der Textilproduktion zu analysieren und die Produktionspläne zu optimieren. Moderne Textilfabriken müssen Daten nahtlos zwischen ihren Systemen austauschen können, um die manuelle Datenerfassung, -eingabe und -analyse zu reduzieren und mehr Zeit für datengestützte Entscheidungen zu haben.

Smartex.ai bietet Integrationen zwischen seinen KI-fähigen CORE-Qualitätskontrollsystemen und den Informationssystemen seiner Kunden an. Über die Smartex API kann Smartex jetzt mit den wichtigsten Fabriksoftwaresystemen seiner Kunden kommunizieren, z. B. mit Enterprise Resource Planning (ERP) und Manufacturing Execution Systems (MES). Dies ermöglicht einen produktiven, wechselseitigen Dialog.

„Ob es um Design, Druckproduktion, Marketing oder Druckmanagement geht, KI und ML spielen eine entscheidende Rolle. In diesem Artikel stellen wir eine Reihe von Produkten und Technologien vor, die die Tiefe und Vielfalt der Innovationen in unserer Branche verdeutlichen.“

Qualitätskontrolle von Textilien

KI-gestützte Sensoren, Kameras und ML-Algorithmen in Textilfabriken können die Genauigkeit und Effizienz von Qualitätskontrollprozessen verbessern. Mit KI-gesteuerten Kameras können Fehler wie Löcher, Flecken und ungleichmäßige Nähte in Echtzeit und mit einem hohen Maß an Genauigkeit erkannt werden. Textilunternehmen können durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz den Bedarf an menschlicher Inspektion verringern und können jetzt Kosten senken und menschliche Fehler reduzieren.

Das Hawk Eye System der Durst Group zum Beispiel umfasst ein Scannersystem, eine Arbeitsstation und einen Touchscreen-Monitor. Es korrigiert Druckfehler, wie fehlende Düsen, inline und in Echtzeit. In dem seltenen Fall, dass eine Druckkopfdüse ausfällt, erkennen und lokalisieren die eingebauten Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI) die Probleme automatisch, ohne dass die Geschwindigkeit verringert wird. Benachbarte Düsen kompensieren dann mit größeren Tropfen, um sicherzustellen, dass die hervorragende Druckqualität erhalten bleibt. Die Bediener müssen sich nicht um die Einrichtung kümmern und es ist nicht erforderlich, ein spezielles Testmuster zu drucken.

Ressourcenplanung

Der Einsatz von KI bei Textilien kann die Nachfrage vorhersagen, Produktionspläne optimieren und Lagerbestände in Echtzeit verwalten. KI-gestützte Systeme können Risiken in der Lieferkette erkennen und abmildern, wobei potenzielle Probleme proaktiv angegangen werden. KI verbessert nicht nur die Effizienz und senkt die Kosten, sondern führt auch zu kürzeren Markteinführungszeiten, besserem Kundenservice und höherer Wettbewerbsfähigkeit.

Netsuite nutzt KI mit begrenztem Speicher, um Geschäftsprozesse zu erlernen und zu rationalisieren. NetSuite Fulfilment Automation kann jetzt die Erfüllung an mehreren Standorten automatisieren, basierend auf der Nähe des Lagers, dem Ranking oder verschiedenen anderen vom Benutzer eingegebenen Regeln. Dadurch wird der Lagerbetrieb rationalisiert und die Versandzeiten für Kunden verkürzt. Nutzen Sie die Kraft der künstlichen Intelligenz, um Geschäftsprozesse neu zu definieren und die Effizienz Ihres Unternehmens zu steigern.

Die transformativen Fähigkeiten der KI ermöglichen Unternehmen intelligente Automatisierung, prädiktive Einblicke und datengestützte Entscheidungsfindung, wodurch Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit auf ein neues Niveau gehoben werden. NetSuite nutzt KI in seinem Implementierungsprozess, was tiefgreifende Auswirkungen auf Unternehmen hat.

„Die transformativen Fähigkeiten der KI ermöglichen Unternehmen intelligente Automatisierung, prädiktive Erkenntnisse und datengestützte Entscheidungsfindung, wodurch Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit in neue Höhen getrieben werden“.

Vertrieb & Marketing

KI-gestützte Virtual- und Augmented-Reality-Technologie kann verwendet werden, um immersive virtuelle Ausstellungsräume zu schaffen. Textilunternehmen können diese Technologie nutzen, um ihre Produkte den Kunden auf interaktivere und ansprechendere Weise zu präsentieren. Mit Virtual Reality lässt sich der Produktionsprozess simulieren, so dass Textilunternehmen neue Ideen und Designs testen können. KI-gesteuerte Chatbots können schnelle und präzise Antworten auf Kundenanfragen geben und beim Online-Einkauf helfen.

Bei H&M kann der neue KI-gesteuerte Chatbot Kunden mit Produktinformationen und Filialstandorten unterstützen und auch beim Online-Einkauf helfen. KI-Algorithmen werden eingesetzt, um die Social-Media-Aktivitäten der Nutzer auf Modetrends, Markenerwähnungen und die Stimmung der Kunden zu überwachen.

Bei aifora werden trendorientierte, stark saisonabhängige Waren wie Mode, Bekleidung, Schuhe und Haushaltswaren auf der einfach zu bedienenden SaaS-Plattform konfiguriert, die prädiktive Algorithmen und maschinelle Lernmodelle zur interaktiven Optimierung der Preisgestaltung in verschiedenen Phasen des Lebenszyklus des Einzelhandels bietet. Die Lösungen von aifora verbessern auch die Bestandszuweisung und -auffüllung, so dass Unternehmen ihre Lieferketten optimieren und Überbestände oder Fehlbestände reduzieren können, um Nachhaltigkeitsinitiativen zu unterstützen.

Die Auswirkungen von KI und ML in der Textil- und Druckindustrie können nicht genug betont oder unterschätzt werden. KI erfüllt den Bedarf an einer nahtlosen, anpassungsfähigen Fertigung. Sie macht Daten nutzbar und automatisiert komplexe Prozesse, um das Management der Fertigung zu vereinfachen.

Vom Design über die Produktion bis hin zu Vertrieb und Marketing spielen KI & ML eine immer einflussreichere Rolle in unserer Zukunft, da die Vorteile genutzt werden, um eine hochpräzise Planung und Kontrolle zu ermöglichen. In Zukunft wird diese Rolle mit der Entwicklung von Software und Sensoren nur noch zunehmen und eine stärkere Integration von KI und ML in das breite Spektrum der Textil- und Druckproduktion ermöglichen.

In unserem jüngsten Podcast haben wir Kevin Surace interviewt, einen Experten und Futuristen, der sich auf KI und maschinelles Lernen spezialisiert hat.

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