De toekomst van AI & ML en de impact ervan op de digitale productiegemeenschap

Kunstmatige intelligentie en zijn partner Machine Learning zullen een enorme invloed uitoefenen op de printindustrie. In alle printdisciplines, werkruimtes en workflows staan AI en ML op het punt onze productielijnen te transformeren in een nieuw neuraal netwerk voor slimme productie.

Terwijl onze technologieën en klanten stapsgewijs verschuiven naar naadloze, on-demand productie, zullen AI en ML het productie-ecosysteem ontwrichten. Binnen een zeer kort tijdsbestek zullen we getuige zijn van een enorme verandering op het gebied van de overdracht van kennis, leren en efficiëntie. AI zorgt voor een nieuwe bedrading van de gedrukte productie in de hele waardeketen. Er zal geen terugkeer meer zijn naar analoog; dit is een enkeltje.

De textielindustrie, die zich momenteel midden in de digitalisering bevindt, biedt precies het soort uitdaging dat AI en ML kunnen oplossen. Het steeds verder versterken van de noodzaak en acceptatie van digitale technologieën gedurende het hele productieproces en bij alle belanghebbenden. De industrie bestaat momenteel uit veel uiteenlopende branches die naadloos moeten functioneren als de industrie de uitdagingen van de ^21e eeuw wil aangaan. De toekomst is nu: we moeten AI en ML omarmen, ons aanpassen en evolueren.

Of het nu gaat om ontwerp, gedrukte productie, marketing of printbeheer, AI en ML spelen een cruciale rol. In dit artikel belichten we een aantal producten en technologieën die de diepgang en het scala aan innovaties binnen onze sector onder de aandacht brengen.

Textiel- en kledingontwerp

AI kan worden gebruikt om textielontwerpers te helpen trends te definiëren en nieuwe patronen en kledingontwerpen te creëren in meerdere iteraties, met warpsnelheid. Digitale ambachtslieden kunnen ML en generatieve AI gebruiken om intuïtieve, gerichte ontwerpthema's en klantgerichte kledingstukken te creëren, terwijl de constructie van gordijnen of stoffen en productspecificaties mogelijk zijn in een tijdsbestek dat voorheen de arbeid van een grote, hooggekwalificeerde ontwerpstudio zou vergen.

Een recent voorbeeld hiervan is verce , een baanbrekende CGI-studio die levensachtige virtuele modellen en assets creëert die zijn afgestemd op mode en lifestyle. Van het bedenken van virtuele aanpasmodellen 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 interdisciplinaire entiteit.

Jaqrd.com presenteert een AI-kunstgenerator op maat gemaakt voor het ontwerpen van textielstoffen, waardoor ontwerpers een handige manier krijgen om uitzonderlijke en boeiende ontwerpen te creëren. De krachtige AI-software van Jaqrd maakt gebruik van geavanceerde algoritmen om verbluffende textielontwerpen te produceren. Met behulp van de allernieuwste beeldherkenningstechnologie kan Jaqrd AI input analyseren en een uniek ontwerp genereren dat het gewenste 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.

Onderschrift: “De markt voor kunstmatige intelligentie (AI) in vision-guided robotics (VGR) groeit snel, gedreven door de behoefte aan automatisering in industrieën zoals de textielproductie.”

Textielkleurcontrole en -beheer

Met AI kunnen textielbedrijven de ideale kleurmatch en kleurstofformulering voor een specifiek product identificeren. Door AI aangedreven systemen kunnen kleurvervaging voorspellen, waardoor bedrijven de kleurstofformulering kunnen aanpassen en verspilling en kosten kunnen verminderen. AI kan ook het verfproces optimaliseren, waardoor het water- en energieverbruik wordt verminderd.

Een goed voorbeeld is SmartMatch van Datacolor, dat AI en machine learning gebruikt om het kleurstofformuleringsproces te automatiseren. Traditioneel zou het formuleren van een kleurstofrecept dat bij een specifieke kleur past, visueel worden gedaan en zou er meestal een aantal kleurcorrectiefasen nodig zijn. 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 kleurcorrectiestappen worden geminimaliseerd.

Textielproductie en AI-robotica

Kunstmatige intelligentie en Machine Learning (ML) kunnen textielfabrikanten helpen productieprocessen te optimaliseren, de efficiëntie te verhogen en de kosten te verlagen. Textielfabrieken kunnen AI-aangedreven robots gebruiken om repetitieve taken zoals materiaalverwerking 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-guided robotica (VGR) groeit snel, gedreven door de behoefte aan automatisering in industrieën zoals de textielproductie.

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

Honingwel heeft zijn Smart Flexible Depalletizer geïntroduceerd, die gebruik maakt van kunstmatige intelligentie om de implementatie van robotdepalletiseertechnologieën te vergemakkelijken en de noodzaak van handarbeid om palletladingen af te breken te minimaliseren. De computervisietechnologie van het bedrijf identificeert de locatie van elke doos op de pallet, terwijl de door kunstmatige intelligentie aangedreven 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 orderverzamelsnelheid te garanderen. De besturingslogica van het systeem detecteert vervolgens het gewicht van elk item terwijl de robot het optilt en werkt automatisch zijn grijpreactie bij om elk product veilig over te dragen.

Textielfabrieken gebruiken nu ook AI om grote hoeveelheden gegevens uit de textielproductie te analyseren om de productieschema’s te optimaliseren. Moderne textielfabrieken hebben behoefte aan gegevens die naadloos tussen hun systemen kunnen worden gecommuniceerd, om het handmatig verzamelen, invoeren en analyseren van gegevens te verminderen en meer tijd te besteden aan het nemen van datagestuurde beslissingen.

Smartex.ai biedt integraties tussen hun AI-Enabled, CORE-kwaliteitscontrolesystemen en de informatiesystemen van hun klanten. Via 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 productief tweerichtingsgesprek.

Onderschrift: “Of het nu gaat om ontwerp, gedrukte productie, marketing of printbeheer, AI en ML spelen een cruciale rol. In dit artikel belichten we een aantal producten en technologieën die de diepte en het scala aan innovaties binnen onze sector onder de aandacht brengen.”

Textielkwaliteitscontrole

AI-aangedreven sensoren, camera's en ML-algoritmen in textielfabrieken kunnen de nauwkeurigheid en efficiëntie van kwaliteitscontroleprocessen verbeteren. AI-aangedreven camera's 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 omvat bijvoorbeeld een scannersysteem, werkstation en touchscreen-monitor. Het corrigeert printfouten, zoals ontbrekende spuitmondjes, inline en in realtime. In het zeldzame geval dat een printkopnozzle defect raakt, detecteren en lokaliseren ingebouwde kunstmatige intelligentie (AI)-systemen automatisch eventuele problemen zonder enige snelheidsvermindering. Naburige spuitmondjes compenseren dit vervolgens met grotere druppels om ervoor te zorgen dat de uitstekende printkwaliteit behouden blijft. Operators hoeven geen instellingen te voltooien en er is geen noodzaak om een speciaal testpatroon af te drukken.

Resourceplanning

Het gebruik van AI in textiel kan de vraag voorspellen, productieschema’s optimaliseren en voorraadniveaus in realtime beheren. Door AI aangedreven 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, betere klantenservice en een groter concurrentievermogen.

Beperkt geheugen AI wordt door Netsuite gebruikt om bedrijfsprocessen te leren en te stroomlijnen. NetSuite Fulfilment Automation kan nu de afhandeling op meerdere locaties automatiseren op basis van de nabijheid van het magazijn, de rangschikking of verschillende andere regels die door de gebruiker worden ingevoerd. Dit zal de magazijnactiviteiten stroomlijnen en de verzendtijden voor klanten verkorten. De kracht van kunstmatige intelligentie benutten om bedrijfsprocessen te herdefiniëren en de efficiëntie van de organisatie te verbeteren.

De transformatieve mogelijkheden van AI bieden bedrijven intelligente automatisering, voorspellende inzichten en datagestuurde besluitvorming, waardoor de efficiëntie en het concurrentievermogen naar nieuwe hoogten worden getild. NetSuite maakt gebruik van AI in zijn implementatieproces, wat een diepgaande impact heeft op bedrijven.

Onderschrift: “De transformatieve mogelijkheden van AI stellen bedrijven in staat intelligente automatisering, voorspellende inzichten en datagestuurde besluitvorming te bieden, waardoor de efficiëntie en het concurrentievermogen naar nieuwe hoogten worden getild.”

Verkoop & Marketing

AI-aangedreven virtuele en augmented reality-technologie kan worden gebruikt om meeslepende virtuele showrooms te creëren. Textielbedrijven kunnen deze technologie gebruiken om hun producten op meer interactieve en boeiende manieren aan klanten te presenteren. Virtual reality kan worden gebruikt om het productieproces te simuleren, waardoor textielbedrijven nieuwe ideeën en ontwerpen kunnen testen. Door AI aangedreven chatbots kunnen snelle en nauwkeurige antwoorden geven op vragen van klanten en helpen bij online winkelen.

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

Bij aifora worden trendgestuurde, zeer seizoensgebonden goederen zoals mode, kleding, schoenen en woningen eenvoudig geconfigureerd op het gebruiksvriendelijke SaaS-platform dat voorspellende algoritmen en machine learning-modellen biedt om de prijzen in verschillende stadia van de retaillevenscyclus interactief te optimaliseren. De oplossingen van aifora verbeteren ook de voorraadallocatie en -aanvulling, waardoor bedrijven de toeleveringsketens kunnen optimaliseren en overvoorraden of voorraadtekorten kunnen verminderen om aan te sluiten bij duurzaamheidsinitiatieven.

Het effect van AI en ML binnen de textiel- en printindustrie kan niet genoeg benadrukt of onderschat worden. AI voldoet aan 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 tot productie tot verkoop en marketing spelen AI en ML een steeds invloedrijkere rol in onze toekomst, omdat de voordelen worden benut om hypernauwkeurige planning en controle mogelijk te maken. Vooruitkijkend zal deze rol alleen maar groter worden naarmate de software en sensoren zich ontwikkelen, waardoor een grotere integratie van AI en ML in het brede spectrum van textiel- en gedrukte 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 voor dit artikel te bekijken.