AI 및 ML의 미래와 디지털 제조 커뮤니티에 미치는 영향

인공지능과 그 파트너인 머신러닝은 인쇄 산업에 막대한 영향력을 행사할 것입니다. 모든 인쇄 분야, 작업 공간 및 워크플로우에 걸쳐 AI와 ML은 생산 라인을 스마트 제조를 위한 새로운 시대의 신경망으로 변화시키고 있습니다.

기술과 고객이 점차 원활한 온디맨드 생산으로 전환함에 따라 AI와 ML은 제조 생태계를 혁신할 것입니다. 매우 짧은 시간 내에 지식의 전달, 학습, 효율성에 있어 지각변동을 목격하게 될 것입니다. AI는 전체 가치 사슬에 걸쳐 인쇄 생산을 재구성하고 있으며, 아날로그 방식으로 돌아가는 일은 없을 것입니다.

현재 디지털화의 중간 단계에 있는 섬유 산업은 인공지능과 머신러닝이 해결할 수 있는 바로 그 종류의 과제를 안고 있습니다. 생산 프로세스 전반과 모든 이해관계자 전반에 걸쳐 디지털 기술에 대한 요구와 도입이 더욱 강화되고 있습니다. 섬유 산업은 현재 여러 이질적인 분야로 구성되어 있으며, 이 산업이 ^21세기의 도전과제를 해결하려면 지금부터 AI와 ML을 수용하고 적응하며 진화해야 합니다.

디자인, 인쇄물 제작, 마케팅, 인쇄물 관리 등 모든 분야에서 AI와 ML은 중추적인 역할을 담당하고 있습니다. 이 기사에서는 이 분야에서 진화하고 있는 혁신의 깊이와 다양성을 조명하는 여러 제품과 기술을 소개합니다.

섬유 및 의류 디자인

AI는 텍스타일 디자이너가 트렌드를 정의하고, 새로운 패턴과 의류 디자인을 워프 속도로 여러 번 반복하여 제작하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 디지털 장인은 프롬프트형 ML과 생성형 AI를 사용하여 직관적이고 타깃화된 디자인 테마와 고객 중심의 의류를 만들 수 있으며, 이전에는 고도로 숙련된 대규모 디자인 스튜디오의 인력이 필요했던 드레이프나 원단 구성, 제품 사양을 단기간에 구현할 수 있습니다.

최근의 사례로 패션과 라이프스타일에 맞는 가상 모델과 에셋을 제작하는 선구적인 CGI 스튜디오인 verce를 들 수 있습니다. 가상 피팅 모델의 구상부터 가상 패션 모델과 환경 제작에 이르기까지 verce는 패션, 게임, 예술, CGI 제작 및 인공지능(AI)의 세계를 학제 간 통합으로 매끄럽게 통합합니다.

Jaqrd.com은 섬유 직물 디자인에 맞춤화된 AI 아트 생성기를 제공하여 디자이너에게 탁월하고 매혹적인 디자인을 만들 수 있는 편리한 수단을 제공합니다. Jaqrd의 강력한 AI 소프트웨어는 고급 알고리즘을 사용하여 멋진 텍스타일 디자인을 제작합니다. 최첨단 이미지 인식 기술을 사용하여 입력을 분석하고 원하는 색상 팔레트, 패턴 스타일 및 기타 디자인 요소를 통합한 독특한 디자인을 생성할 수 있습니다. 다양한 패턴, 질감, 색상을 한데 엮어 모든 디테일을 포착하는 AI 고해상도 디자인입니다.

텍스타일 색상 제어 및 관리

섬유 기업은 AI를 통해 특정 제품에 이상적인 색상과 염료 배합을 파악할 수 있습니다. AI 기반 시스템은 색상 퇴색을 예측하여 염료 배합을 조정하고 낭비와 비용을 줄일 수 있습니다. 또한 AI는 염색 공정을 최적화하여 물과 에너지 소비를 줄일 수 있습니다.

좋은 예로 AI와 머신러닝을 사용하여 염료 배합 과정을 자동화하는 Datacolor의 SmartMatch를 들 수 있습니다. 기존에는 특정 색상과 일치하는 염료 레시피를 만들기 위해 육안으로 작업을 진행했으며, 그 과정에서 여러 단계의 색상 보정 작업이 필요했습니다. SmartMatch를 사용하면 소프트웨어가 과거 경험을 저장하고 사용하여 델타 E CMC가 낮은 색상을 생성하므로 색상 보정 단계를 최소화할 수 있습니다.

섬유 생산 및 AI 로봇 공학

인공지능과 머신러닝(ML)은 섬유 제조업체가 생산 공정을 최적화하고 효율성을 높이며 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 섬유 공장은 AI 기반 로봇을 사용하여 자재 취급 및 재단과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 정밀도와 정확성을 향상시켜 생산성을 높일 수 있습니다. 비전 가이드 로봇(VGR)의 인공지능(AI) 시장은 섬유 제조와 같은 산업에서 자동화에 대한 필요성에 힘입어 빠르게 성장하고 있습니다.

Fanuc은 AI 기반 도구를 사용하여 정확도를 개선하고 프로그래밍 시간을 단축하며 로봇 시스템의 전반적인 안정성을 향상시킵니다. 이들은 AI 기술이 기존 시각 가이드 로봇 시스템의 한계를 극복하고 제조 작업에 새로운 차원의 정확성과 효율성을 가져올 수 있다고 믿습니다.

하니웰 는 인공 지능을 사용하여 로봇 디팔레타이징 기술을 쉽게 구현하고 팔레트 적재물을 분해하는 수작업의 필요성을 최소화하는 스마트 플렉시블 디팔레타이저를 출시했습니다. 이 솔루션의 컴퓨터 비전 기술은 팔레트에서 모든 케이스의 위치를 식별하고, 인공지능 기반 인식 소프트웨어는 다양한 포장 형식을 자동으로 인식합니다. 스마트 플렉시블 디팔레타이저에 사용되는 머신 러닝과 모션 계획은 로봇 팔의 움직임을 최적화하여 피킹 속도를 극대화합니다. 그런 다음 시스템의 제어 로직이 로봇이 물건을 들어 올릴 때 각 품목의 무게를 감지하고 파지 반응을 자동으로 업데이트하여 각 제품을 안전하게 옮깁니다.

이제 섬유 공장에서도 AI를 사용하여 섬유 생산에서 발생하는 대량의 데이터를 분석하여 생산 일정을 최적화합니다. 현대의 섬유 공장은 수동 데이터 수집, 입력 및 분석을 줄이고 데이터 기반 의사 결정에 더 많은 시간을 할애하기 위해 시스템 간에 데이터를 원활하게 전달할 수 있어야 합니다.

Smartex.ai는 AI 기반 CORE 품질 관리 시스템과 고객의 정보 시스템 간의 통합을 제공합니다. Smartex API를 통해 Smartex는 이제 ERP(전사적 자원 관리) 및 MES(제조 실행 시스템)와 같은 고객의 주요 공장 소프트웨어 시스템과 대화할 수 있습니다. 이를 통해 생산적인 양방향 대화가 가능합니다.

섬유 품질 관리

섬유 공장의 AI 기반 센서, 카메라, 머신러닝 알고리즘은 품질 관리 프로세스의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 카메라는 구멍, 얼룩, 고르지 않은 스티칭과 같은 결함을 실시간으로 높은 정확도로 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 섬유 회사는 인공 지능을 사용하여 사람이 직접 검사할 필요성을 줄이고 비용을 절감하고 인적 오류를 줄일 수 있습니다.

예를 들어, 더스트 그룹의 호크 아이 시스템에는 스캐너 시스템, 워크스테이션 및 터치스크린 모니터가 포함되어 있습니다. 이 시스템은 노즐 누락과 같은 인쇄 실수를 인라인으로 실시간으로 수정합니다. 드물게 프린트헤드 노즐이 오작동하는 경우, 내장된 인공지능(AI) 시스템이 속도 저하 없이 자동으로 문제를 감지하고 위치를 파악합니다. 그러면 인접한 노즐이 더 큰 방울로 보정하여 뛰어난 인쇄 품질을 유지합니다. 작업자는 별도의 설정을 완료할 필요가 없으며 특별한 테스트 패턴을 인쇄할 필요도 없습니다.

리소스 계획

섬유 분야에서 AI를 활용하면 수요를 예측하고, 생산 일정을 최적화하고, 재고 수준을 실시간으로 관리할 수 있습니다. AI 기반 시스템은 공급망 위험을 식별하고 완화하여 잠재적인 문제를 사전에 해결할 수 있습니다. AI는 효율성을 개선하고 비용을 절감할 뿐만 아니라 시장 출시 기간을 단축하고 고객 서비스를 개선하며 경쟁력을 높일 수 있습니다.

넷스위트에서는 제한된 메모리 AI를 사용하여 비즈니스 프로세스를 학습하고 간소화합니다. 이제 넷스위트 풀필먼트 오토메이션은 창고 근접성, 순위 또는 사용자가 입력한 다양한 규칙을 기반으로 다중 위치 주문 처리를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 창고 운영을 간소화하고 고객 배송 시간을 단축할 수 있습니다. 인공 지능의 힘을 활용하여 비즈니스 프로세스를 재정의하고 조직의 효율성을 높일 수 있습니다.

AI의 혁신적인 기능은 지능형 자동화, 예측 인사이트, 데이터 기반 의사 결정으로 비즈니스의 역량을 강화하여 효율성과 경쟁력을 새로운 차원으로 끌어올립니다. NetSuite는 비즈니스에 큰 영향을 미치는 구현 프로세스에서 AI를 활용합니다.

영업 및 마케팅

AI 기반 가상 및 증강 현실 기술을 사용하여 몰입형 가상 쇼룸을 만들 수 있습니다. 섬유 회사는 이 기술을 사용하여 고객에게 더욱 인터랙티브하고 매력적인 방식으로 제품을 선보일 수 있습니다. 가상 현실을 사용하여 생산 공정을 시뮬레이션할 수 있으므로 섬유 회사는 새로운 아이디어와 디자인을 테스트할 수 있습니다. AI 기반 챗봇은 고객 문의에 신속하고 정확하게 응답하고 온라인 쇼핑을 지원할 수 있습니다.

H&M의 새로운 AI 기반 챗봇은 고객에게 제품 정보 및 매장 위치를 안내하고 온라인 쇼핑을 도와줍니다. AI 알고리즘은 패션 트렌드, 브랜드 언급 및 고객 정서를 위해 사용자의 소셜 미디어 활동을 모니터링하는 데 사용되고 있습니다.

패션, 의류, 신발, 가정용품과 같이 계절성이 강한 트렌드 중심의 상품은 예측 알고리즘과 머신러닝 모델을 제공하는 사용하기 쉬운 SaaS 플랫폼에서 쉽게 구성하여 소매 라이프사이클의 다양한 단계에서 가격을 대화형으로 최적화할 수 있습니다. 또한, aifora의 솔루션은 재고 할당 및 보충을 개선하여 기업이 공급망을 최적화하고 과잉 재고 또는 품절을 줄여 지속 가능성 이니셔티브에 부합할 수 있도록 지원합니다.

섬유 및 인쇄 산업에서 AI와 ML이 미치는 영향은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. AI는 원활한 적응형 제조에 대한 요구를 충족합니다. 데이터를 활용하고 복잡한 프로세스를 자동화하여 제조 관리를 간소화합니다.

디자인부터 생산, 판매 및 마케팅에 이르기까지 AI와 ML은 초정밀 계획과 제어를 가능하게 하는 이점을 활용하면서 우리의 미래에 점점 더 영향력 있는 역할을 하고 있습니다. 앞으로 소프트웨어와 센서가 발전함에 따라 이러한 역할은 더욱 커질 것이며, 섬유 및 인쇄 생산의 광범위한 영역에 AI와 ML을 더 많이 통합할 수 있게 될 것입니다.

가장 최근 팟캐스트에서는 AI와 머신러닝을 전문으로 하는 전문가이자 미래학자인 케빈 서라스(Kevin Surace)와 인터뷰를 진행했습니다.

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