De toekomst van AI & ML en de impact voor de digitale productiegemeenschap

Kunstmatige intelligentie en haar partner Machine Learning zullen een enorme invloed gaan uitoefenen op de grafische industrie. In alle printdisciplines, werkruimten en workflows staan AI en ML op het punt om onze productielijnen te transformeren in een nieuw neuraal netwerk voor slimme productie.

Terwijl onze technologieën en klanten steeds meer verschuiven naar naadloze productie op aanvraag, zullen AI en ML het productie-ecosysteem ontwrichten. Binnen zeer korte tijd zullen we getuige zijn van een ommekeer in de overdracht van kennis, leren en efficiëntie. AI herschikt de bedrading van gedrukte productie in de hele waardeketen, er is geen weg terug naar analoog, dit is een enkele reis.

De textielindustrie, die momenteel midden in de digitalisering zit, vormt precies het soort uitdaging dat AI & ML kunnen oplossen. Dit versterkt de behoefte aan en de toepassing van digitale technologieën in het hele productieproces en bij alle belanghebbenden. De industrie bestaat momenteel uit veel ongelijksoortige takken die naadloos moeten functioneren als de industrie de uitdagingen van de^21e eeuw wil aangaan – de toekomst is nu, we moeten AI & ML omarmen, ons aanpassen en evolueren.

Of het nu gaat om design, printproductie, marketing of printmanagement, AI en ML spelen een centrale rol. In dit artikel belichten we een aantal producten en technologieën die de aandacht vestigen op de diepgang en het scala aan innovaties die zich binnen onze sector ontwikkelen.

Textiel & Kledingontwerpen

AI kan worden gebruikt om textielontwerpers te helpen trends te definiëren, nieuwe patronen en kledingontwerpen te creëren in meerdere iteraties, op hoge snelheid. Digitale ambachtslieden kunnen snel ML en generatieve AI gebruiken om intuïtieve, doelgerichte ontwerpthema’s en klantgerichte kledingstukken te creëren, terwijl ze ook rekening kunnen houden met drapering of stofconstructie en productspecificaties in een tijdsbestek dat voorheen het werk van een grote, hoogopgeleide ontwerpstudio zou vereisen.

Een recent voorbeeld hiervan is verce, een baanbrekende CGI-studio die levensechte virtuele modellen en middelen creëert op maat van mode en lifestyle. Van het bedenken van virtuele pasmodellen tot het creëren van virtuele modemodellen en omgevingen, verce voegt de werelden van mode, gaming, kunst, CGI-productie en kunstmatige intelligentie (AI) naadloos samen tot een interdisciplinair geheel.

Jaqrd.com presenteert een AI-kunstgenerator op maat voor het ontwerpen van textielstoffen, die ontwerpers een handige manier biedt om uitzonderlijke en boeiende ontwerpen te maken. De krachtige AI-software van Jaqrd maakt gebruik van geavanceerde algoritmes om verbluffende textielontwerpen te produceren. Met behulp van geavanceerde beeldherkenningstechnologie kan Jaqrd AI input analyseren en een uniek ontwerp genereren dat een gewenst kleurenpalet, patroonstijl en andere ontwerpelementen bevat. Door een verscheidenheid aan patronen, texturen en kleuren samen te weven, leggen deze AI-ontwerpen met hoge resolutie elk detail vast.

Kleurcontrole en -beheer van textiel

Met AI kunnen textielbedrijven de ideale kleurovereenkomst en kleurformulering voor een specifiek product bepalen. AI-systemen kunnen kleurvervaging voorspellen, waardoor bedrijven de kleurformulering kunnen aanpassen en afval en kosten kunnen beperken. AI kan ook het verfproces optimaliseren, waardoor er minder water en energie wordt verbruikt.

Een goed voorbeeld is Datacolors SmartMatch, dat AI en machine learning gebruikt om het kleurstofformuleringsproces te automatiseren. Traditioneel werd het formuleren van een kleurrecept voor een specifieke kleur visueel gedaan en waren er meestal een aantal kleurcorrectiestappen nodig. Met SmartMatch slaat de software ervaringen uit het verleden op en gebruikt deze om een kleurmatch te produceren met een lagere Delta E CMC, waardoor de kleurcorrectiestappen tot een minimum worden beperkt.

Textielproductie en AI Robotica

Kunstmatige intelligentie en Machine Learning (ML) kunnen textielfabrikanten helpen bij het optimaliseren van productieprocessen, het verhogen van de efficiëntie en het verlagen van de kosten. Textielfabrieken kunnen robots met AI gebruiken om repetitieve taken zoals materiaalbehandeling en snijden te automatiseren om de precisie en nauwkeurigheid te verbeteren, wat leidt tot een hogere productiviteit. De markt voor kunstmatige intelligentie (AI) in vision gestuurde robotica (VGR) groeit snel, gedreven door de behoefte aan automatisering in industrieën zoals de textielproductie.

Fanuc gebruikt AI-tools om de nauwkeurigheid te verbeteren, de programmeertijd te verkorten en de algehele stabiliteit van zijn robotsystemen te verbeteren. Ze geloven dat AI-technologie kan helpen om de beperkingen van traditionele visueel geleide robotsystemen te overwinnen en nieuwe niveaus van nauwkeurigheid en efficiëntie kan brengen in productieprocessen.

Honeywell heeft zijn Smart Flexible Depalletizer geïntroduceerd, die gebruik maakt van kunstmatige intelligentie om de implementatie van robotische depalletiseringstechnologieën te vergemakkelijken en de behoefte aan handmatige arbeid voor het afbreken van palletladingen te minimaliseren. De computervisietechnologie van het bedrijf identificeert de locatie van elke doos op de pallet, terwijl de op kunstmatige intelligentie gebaseerde perceptiesoftware automatisch een verscheidenheid aan verpakkingsformaten herkent. De machine learning en bewegingsplanning die in de Smart Flexible Depalletizer worden gebruikt, optimaliseren de bewegingen van de robotarm om een maximale picksnelheid te garanderen. De besturingslogica van het systeem registreert vervolgens het gewicht van elk item terwijl de robot het optilt en past automatisch de grijprespons aan om elk product veilig te verplaatsen.

Textielfabrieken gebruiken nu ook AI om grote hoeveelheden gegevens van de textielproductie te analyseren om productieschema’s te optimaliseren. Moderne textielfabrieken moeten gegevens naadloos kunnen uitwisselen tussen hun systemen, zodat ze minder handmatig gegevens hoeven te verzamelen, in te voeren en te analyseren en meer tijd kunnen besteden aan het nemen van datagestuurde beslissingen.

Smartex.ai biedt integraties tussen hun AI-gebaseerde, CORE kwaliteitscontrolesystemen en de informatiesystemen van hun klanten. Via de Smartex API kan Smartex nu praten met de belangrijkste fabriekssoftwaresystemen van hun klanten, zoals Enterprise Resource Planning (ERP) en Manufacturing Execution Systems (MES). Dit vergemakkelijkt een productieve conversatie in twee richtingen.

Textiel kwaliteitscontrole

AI-sensoren, camera’s en ML-algoritmen in textielfabrieken kunnen de nauwkeurigheid en efficiëntie van kwaliteitscontroleprocessen verbeteren. Camera’s met AI kunnen worden gebruikt om defecten zoals gaten, vlekken en ongelijkmatige stiksels in realtime en met een hoge mate van nauwkeurigheid te identificeren. Textielbedrijven kunnen de behoefte aan menselijke inspectie verminderen door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie en kunnen nu worden geïmplementeerd om de kosten te verlagen en menselijke fouten te verminderen.

Het Hawk Eye systeem van de Durst Group bevat bijvoorbeeld een scannersysteem, een werkstation en een touchscreen monitor. Het corrigeert printfouten, zoals ontbrekende spuitmonden, inline en in realtime. In het zeldzame geval dat een spuitmond van een printkop niet goed werkt, detecteren ingebouwde AI-systemen (kunstmatige intelligentie) automatisch eventuele problemen en lokaliseren ze zonder snelheidsvermindering. Naburige spuitkoppen compenseren dan met grotere druppels om ervoor te zorgen dat de uitstekende printkwaliteit behouden blijft. Operators hoeven geen set-up uit te voeren en het is niet nodig om een speciaal testpatroon te printen.

Planning van middelen

Door gebruik te maken van AI in textiel kan de vraag worden voorspeld, kunnen productieschema’s worden geoptimaliseerd en kunnen voorraadniveaus in realtime worden beheerd. AI-systemen kunnen risico’s in de toeleveringsketen identificeren en beperken, waarbij potentiële problemen proactief worden aangepakt. AI verbetert niet alleen de efficiëntie en verlaagt de kosten, maar leidt ook tot een snellere time-to-market, een betere klantenservice en een groter concurrentievermogen.

AI met een beperkt geheugen wordt door Netsuite gebruikt om bedrijfsprocessen te leren en te stroomlijnen. NetSuite Fulfilment Automation kan nu fulfilment op meerdere locaties automatiseren op basis van de nabijheid van magazijnen, rangschikking of verschillende andere regels die door de gebruiker worden ingevoerd. Dit zal de magazijnactiviteiten stroomlijnen en de verzendtijden voor klanten verkorten. Gebruikmaken van de kracht van kunstmatige intelligentie om bedrijfsprocessen te herdefiniëren en de efficiëntie van organisaties te verhogen.

De transformerende mogelijkheden van AI stellen bedrijven in staat tot intelligente automatisering, voorspellende inzichten en datagestuurde besluitvorming, waardoor efficiëntie en concurrentievermogen naar nieuwe hoogten worden gestuwd. NetSuite maakt gebruik van AI in zijn implementatieproces, wat een diepgaande impact heeft op bedrijven.

Verkoop en marketing

AI-gestuurde virtuele en augmented reality-technologie kan worden gebruikt om meeslepende virtuele showrooms te creëren. Textielbedrijven kunnen deze technologie gebruiken om hun producten op een meer interactieve en boeiende manier aan klanten te tonen. Virtual reality kan worden gebruikt om het productieproces te simuleren, zodat textielbedrijven nieuwe ideeën en ontwerpen kunnen testen. AI-gestuurde chatbots kunnen snel en accuraat reageren op vragen van klanten en helpen met online winkelen.

Bij H&M kan hun nieuwe AI-gestuurde chatbot klanten helpen met productinformatie en winkellocaties, en ook met online winkelen. AI-algoritmes worden gebruikt om de social media-voetafdrukken van hun gebruikers te monitoren op modetrends, merkvermeldingen en klantsentiment.

Bij aifora worden trendgedreven, zeer seizoensgebonden goederen zoals mode, kleding, schoeisel en huishoudelijke artikelen eenvoudig geconfigureerd op het gebruiksvriendelijke SaaS-platform dat voorspellende algoritmen en modellen voor machinaal leren biedt om de prijsstelling in verschillende stadia van de levenscyclus van de detailhandel interactief te optimaliseren. aifora’s oplossingen verbeteren ook de voorraadtoewijzing en -aanvulling, waardoor bedrijven hun toeleveringsketens kunnen optimaliseren en te grote voorraden of stock-outs kunnen verminderen om in lijn te blijven met duurzaamheidsinitiatieven.

Het effect van AI en ML binnen de textiel- en drukindustrie kan niet genoeg worden benadrukt of onderschat. AI voorziet in de behoefte aan naadloze, adaptieve productie. Het maakt gebruik van gegevens en automatiseert complexe processen om het beheer van de productie te vereenvoudigen.

Van ontwerp via productie tot verkoop en marketing spelen AI & ML een steeds grotere rol in onze toekomst, omdat de voordelen worden benut om hypernauwkeurige planning en controle mogelijk te maken. In de toekomst zal deze rol alleen maar toenemen naarmate de software en sensoren zich verder ontwikkelen, waardoor een grotere integratie van AI & ML in het brede spectrum van textiel en geprinte productie mogelijk wordt.

In onze meest recente podcast interviewden we Kevin Surace, een expert en futurist gespecialiseerd in AI en Machine Learning.

Klik hier om de bijbehorende podcast bij dit artikel te bekijken.