Budućnost umjetne inteligencije i strojnog učenja i njihov utjecaj na zajednicu digitalne proizvodnje

Umjetna inteligencija i njezin partner, strojno učenje, imat će ogroman utjecaj na tiskarsku industriju. U svim tiskarskim disciplinama, radnim prostorima i tijekovima rada – umjetna inteligencija i strojno učenje uskoro će transformirati naše proizvodne linije u neuronsku mrežu novog doba za pametnu proizvodnju.

Kako se naše tehnologije i klijenti postupno prebacuju prema besprijekornoj proizvodnji na zahtjev, umjetna inteligencija i strojno učenje spremni su poremetiti proizvodni ekosustav. U vrlo kratkom vremenskom okviru svjedočit ćemo radikalnoj promjeni u prijenosu znanja, učenja i učinkovitosti. Umjetna inteligencija preoblikuje tiskanu proizvodnju u cijelom lancu vrijednosti, neće biti povratka na analogno, ovo je karta u jednom smjeru.

Tekstilna industrija, koja je trenutno usred digitalizacije, predstavlja upravo onakav izazov koji umjetna inteligencija i strojno učenje mogu riješiti. Dodatno se jača potreba i prihvaćanje digitalnih tehnologija tijekom cijelog proizvodnog procesa i među svim dionicima. Industrija trenutno obuhvaća mnoge različite grane koje moraju besprijekorno funkcionirati ako želi odgovoriti na izazove ^21. stoljeća – budućnost je sada, moramo prihvatiti umjetnu inteligenciju i strojno učenje, prilagoditi se i razvijati.

Bilo da se radi o dizajnu, tiskanoj proizvodnji, marketingu ili upravljanju tiskom, umjetna inteligencija i strojno učenje imaju ključnu ulogu. U ovom članku ističemo niz proizvoda i tehnologija koji naglašavaju dubinu i niz inovacija koje se razvijaju unutar našeg sektora.

Dizajn tekstila i odjeće

Umjetna inteligencija može se koristiti kako bi pomogla dizajnerima tekstila u definiranju trendova, stvaranju novih uzoraka i dizajna odjeće u više iteracija, brzinom od dna. Digitalni obrtnici mogu koristiti potaknuto strojno učenje i generativnu umjetnu inteligenciju za stvaranje intuitivnih, ciljanih dizajnerskih tema i odjevnih predmeta usmjerenih na kupca, a istovremeno omogućuju izradu draperija ili tkanina te specifikacije proizvoda u vremenskom okviru koji bi prije zahtijevao rad velikog visokokvalificiranog dizajnerskog studija.

Nedavni primjer toga je verce , pionirski CGI studio koji stvara realistične virtualne modele i resurse prilagođene modi i načinu života. Od koncepcije virtualnih modela za prilagođavanje, do stvaranja virtualnih modnih modela i okruženja, verce besprijekorno spaja svijet mode, igara, umjetnosti, CGI produkcije i umjetne inteligencije (AI) u interdisciplinarnu cjelinu.

Jaqrd.com predstavlja AI generator umjetničkih djela prilagođen dizajnu tekstilnih tkanina, pružajući dizajnerima praktičan način za stvaranje iznimnih i privlačnih dizajna. Jaqrdov moćni AI softver koristi napredne algoritme za izradu zapanjujućih tekstilnih dizajna. Koristeći vrhunsku tehnologiju prepoznavanja slika, Jaqrd AI može analizirati ulazne podatke i generirati jedinstveni dizajn koji uključuje željenu paletu boja, stil uzorka i druge elemente dizajna. Ispreplitanjem raznih uzoraka, tekstura i boja, ovi AI dizajni visoke rezolucije bilježe svaki detalj.

Kontrola i upravljanje bojama tekstila

Pomoću umjetne inteligencije, tekstilne tvrtke mogu odrediti idealnu kombinaciju boja i formulu bojila za određeni proizvod. Sustavi pokretani umjetnom inteligencijom mogu predvidjeti blijeđenje boje, omogućujući tvrtkama prilagodbe formule bojila i smanjenje otpada i troškova. Umjetna inteligencija također može optimizirati proces bojenja, smanjujući potrošnju vode i energije.

Dobar primjer je Datacolor-ov SmartMatch koji koristi umjetnu inteligenciju i strojno učenje za automatizaciju procesa formuliranja boje. Tradicionalno, formuliranje recepture za boju koja odgovara određenoj boji obavljalo bi se vizualno i obično bi zahtijevalo niz faza korekcije boje. Sa SmartMatchom, softver pohranjuje i koristi prošla iskustva kako bi se postigla usklađenost boje s nižom Delta E CMC vrijednošću, što pomaže u smanjenju koraka korekcije boje.

Proizvodnja tekstila i umjetna inteligencija robotika

Umjetna inteligencija i strojno učenje (ML) mogu pomoći proizvođačima tekstila da optimiziraju proizvodne procese, povećaju učinkovitost i smanje troškove. Tekstilne tvornice mogu koristiti robote pokretane umjetnom inteligencijom za automatizaciju repetitivnih zadataka poput rukovanja materijalom i rezanja kako bi poboljšale preciznost i točnost, što dovodi do veće produktivnosti. Tržište umjetne inteligencije (AI) u robotici vođenoj vidom (VGR) brzo raste, potaknuto potrebom za automatizacijom u industrijama poput proizvodnje tekstila.

Fanuc koristi alate pokretane umjetnom inteligencijom kako bi poboljšao točnost, smanjio vrijeme programiranja i poboljšao ukupnu stabilnost svojih robotskih sustava. Vjeruju da tehnologija umjetne inteligencije može pomoći u prevladavanju ograničenja tradicionalnih vizualno vođenih robotskih sustava i donijeti nove razine točnosti i učinkovitosti u proizvodne operacije.

Honeywell predstavio je svoj pametni fleksibilni depaletizator (Smart Flexible Depalletizer), koji koristi umjetnu inteligenciju kako bi olakšao implementaciju tehnologija robotske depaletizacije i smanjio potrebu za ručnim radom za rastavljanje paleta. Tehnologija računalnog vida tvrtke identificira lokaciju svake kutije na paleti, dok softver za percepciju, vođen umjetnom inteligencijom, automatski prepoznaje različite formate pakiranja. Strojno učenje i planiranje pokreta koji se koriste u pametnom fleksibilnom depaletizatoru optimiziraju pokrete robotske ruke kako bi se osigurala maksimalna brzina odabira. Kontrolna logika sustava zatim osjeća težinu svakog artikla dok ga robot podiže i automatski ažurira svoj odgovor na hvatanje kako bi sigurno prenio svaki proizvod.

Tekstilne tvornice sada također koriste umjetnu inteligenciju za analizu velikih količina podataka iz tekstilne proizvodnje kako bi optimizirale proizvodne rasporede. Modernim tekstilnim tvornicama potrebna je besprijekorna komunikacija podataka između njihovih sustava, kako bi se smanjilo ručno prikupljanje, unos i analiza podataka te kako bi se više vremena provodilo u donošenju odluka temeljenih na podacima.

Smartex.ai nudi integracije između svojih CORE sustava kontrole kvalitete s umjetnom inteligencijom i informacijskih sustava svojih kupaca. Putem Smartex API-ja, Smartex sada može komunicirati s ključnim softverskim sustavima tvornica svojih kupaca, kao što su Planiranje resursa poduzeća (ERP) i Sustavi za izvršenje proizvodnje (MES). To olakšava produktivnu dvosmjernu komunikaciju.

Kontrola kvalitete tekstila

Senzori, kamere i algoritmi strojnog učenja pokretani umjetnom inteligencijom u tekstilnim tvornicama mogu poboljšati točnost i učinkovitost procesa kontrole kvalitete. Kamere pokretane umjetnom inteligencijom mogu se koristiti za identifikaciju nedostataka poput rupa, mrlja i neravnomjernih šavova u stvarnom vremenu i s visokim stupnjem točnosti. Tekstilne tvrtke mogu smanjiti potrebu za ljudskim pregledom korištenjem umjetne inteligencije, a sada se može implementirati za smanjenje troškova i ljudskih pogrešaka.

Na primjer, Hawk Eye sustav tvrtke Durst Group uključuje sustav skeniranja, radnu stanicu i monitor osjetljiv na dodir. Ispravlja pogreške u ispisu, poput nedostajućih mlaznica, inline i u stvarnom vremenu. U rijetkom slučaju kvara mlaznice glave za ispis, ugrađeni sustavi umjetne inteligencije (AI) automatski otkrivaju i lokaliziraju sve probleme bez ikakvog smanjenja brzine. Susjedne mlaznice zatim kompenziraju većim kapima kako bi se osigurala izvanredna kvaliteta ispisa. Operateri ne moraju dovršavati nikakvo postavljanje i nema potrebe za ispisom posebnog testnog uzorka.

Planiranje resursa

Korištenje umjetne inteligencije u tekstilnoj industriji može predvidjeti potražnju, optimizirati proizvodne rasporede i upravljati razinama zaliha u stvarnom vremenu. Sustavi pokretani umjetnom inteligencijom mogu identificirati i ublažiti rizike u lancu opskrbe, gdje se potencijalni problemi proaktivno rješavaju. Umjetna inteligencija ne samo da poboljšava učinkovitost i smanjuje troškove, već dovodi i do bržeg izlaska na tržište, bolje korisničke usluge i povećane konkurentnosti.

Netsuite koristi umjetnu inteligenciju s ograničenom memorijom za učenje i pojednostavljenje poslovnih procesa. NetSuite Fulfillment Automation sada može automatizirati ispunjavanje narudžbi na više lokacija na temelju blizine skladišta, rangiranja ili raznih drugih pravila koje unese korisnik. To će pojednostaviti skladišne operacije i skratiti vrijeme isporuke kupaca. Iskorištavanje snage umjetne inteligencije za redefiniranje poslovnih procesa i podizanje organizacijske učinkovitosti.

Transformativne sposobnosti umjetne inteligencije osnažuju tvrtke inteligentnom automatizacijom, prediktivnim uvidima i donošenjem odluka temeljenih na podacima, podižući učinkovitost i konkurentnost na nove visine. NetSuite koristi umjetnu inteligenciju u svom procesu implementacije, što ima dubok utjecaj na poslovanje.

Prodaja i marketing

Tehnologija virtualne i proširene stvarnosti pokretana umjetnom inteligencijom može se koristiti za stvaranje impresivnih virtualnih izložbenih salona. Tekstilne tvrtke mogu koristiti ovu tehnologiju kako bi predstavile svoje proizvode kupcima na interaktivnije i zanimljivije načine. Virtualna stvarnost može se koristiti za simulaciju proizvodnog procesa, omogućujući tekstilnim tvrtkama testiranje novih ideja i dizajna. Chatbotovi pokretani umjetnom inteligencijom mogu pružiti brze i točne odgovore na upite kupaca i pomoći pri online kupnji.

U H&M-u njihov novi chatbot pokretan umjetnom inteligencijom može pomoći kupcima s informacijama o proizvodima i lokacijama trgovina, a također i s online kupnjom. Algoritmi umjetne inteligencije koriste se za praćenje posjeta korisnika društvenim mrežama radi modnih trendova, spominjanja brendova i raspoloženja kupaca.

U Aifori, roba vođena trendovima, izrazito sezonska roba poput mode, odjeće, obuće i kućanskih proizvoda, jednostavno se konfigurira na jednostavnoj SaaS platformi koja nudi prediktivne algoritme i modele strojnog učenja za interaktivnu optimizaciju cijena u različitim fazama životnog ciklusa maloprodaje. Aiforina rješenja također poboljšavaju raspodjelu i nadopunjavanje zaliha, omogućujući tvrtkama da optimiziraju lance opskrbe i smanje prekomjerne zalihe ili nedostatke zaliha kako bi se uskladile s inicijativama održivosti.

Učinak umjetne inteligencije i strojnog učenja u tekstilnoj i tiskarskoj industriji ne može se dovoljno naglasiti niti podcijeniti. Umjetna inteligencija zadovoljava potrebu za besprijekornom, prilagodljivom proizvodnjom. Koristi podatke i automatizira složene procese kako bi pojednostavila upravljanje proizvodnjom.

Od dizajna preko proizvodnje do prodaje i marketinga, umjetna inteligencija i strojno učenje igraju sve utjecajniju ulogu u našoj budućnosti, jer se njihove prednosti iskorištavaju za omogućavanje hiperpreciznog planiranja i kontrole. Gledajući u budućnost, ova će se uloga samo povećavati kako se softver i senzori budu razvijali, omogućujući veću integraciju umjetne inteligencije i strojnog učenja u široki spektar tekstilne i tiskane proizvodnje.

U našem najnovijem podcastu intervjuirali smo Kevina Suracea, stručnjaka i futurista specijaliziranog za umjetnu inteligenciju i strojno učenje.

Kliknite ovdje kako biste poslušali odgovarajući podcast za ovaj članak.