Przyszłość sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oraz ich wpływ na społeczność cyfrowej produkcji

Sztuczna inteligencja i jej partner, uczenie maszynowe, będą miały ogromny wpływ na branżę poligraficzną. We wszystkich dyscyplinach druku, obszarach roboczych i przepływach pracy – sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wkrótce przekształcą nasze linie produkcyjne w sieć neuronową nowej ery dla inteligentnej produkcji.

W miarę jak nasze technologie i klienci stopniowo przechodzą w kierunku płynnej produkcji na żądanie – sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (ML) mają zakłócić ekosystem produkcji. W bardzo krótkim czasie będziemy świadkami ogromnej zmiany w zakresie transferu wiedzy, uczenia się i wydajności. Sztuczna inteligencja zmienia okablowanie produkcji drukowanej w całym łańcuchu wartości, nie będzie powrotu do analogu, to bilet w jedną stronę.

Przemysł tekstylny, znajdujący się obecnie w połowie okresu cyfryzacji, stanowi właśnie takie wyzwanie, które może rozwiązać sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Wzmocnienie wymagań i przyjęcie technologii cyfrowych w całym procesie produkcyjnym i wśród wszystkich interesariuszy. Branża składa się obecnie z wielu różnych gałęzi, które muszą funkcjonować płynnie, jeśli przemysł ma sprostać wyzwaniom^XXI wieku – przyszłość jest teraz, musimy przyjąć AI i ML, dostosować się i ewoluować.

Niezależnie od tego, czy chodzi o projektowanie, produkcję drukowaną, marketing czy zarządzanie drukiem, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mają do odegrania kluczową rolę. W tym artykule przedstawiamy szereg produktów i technologii, które podkreślają głębię i szereg innowacji rozwijających się w naszym sektorze.

Projektowanie tekstyliów i odzieży

Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do pomocy projektantom tekstyliów w definiowaniu trendów, tworzeniu nowych wzorów i projektów odzieży w wielu iteracjach, z prędkością osnowy. Cyfrowi rzemieślnicy mogą wykorzystywać uczenie maszynowe i generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia intuicyjnych, ukierunkowanych motywów projektowych i odzieży zorientowanej na klienta, jednocześnie umożliwiając drapowanie lub konstrukcję tkaniny oraz specyfikacje produktu w ramach czasowych, które wcześniej wymagałyby pracy dużego, wysoko wykwalifikowanego studia projektowego.

Najnowszym tego przykładem jest verce, pionierskie studio CGI, które tworzy wirtualne modele i zasoby dostosowane do mody i stylu życia. Od koncepcji wirtualnych modeli do tworzenia wirtualnych modeli mody i środowisk, verce płynnie łączy światy mody, gier, sztuki, produkcji CGI i sztucznej inteligencji (AI) w interdyscyplinarną całość.

Jaqrd.com prezentuje generator sztuki AI dostosowany do projektowania tkanin tekstylnych, zapewniając projektantom wygodny sposób tworzenia wyjątkowych i urzekających projektów. Potężne oprogramowanie AI Jaqrd wykorzystuje zaawansowane algorytmy do tworzenia oszałamiających projektów tekstylnych. Korzystając z najnowocześniejszej technologii rozpoznawania obrazu – Jaqrd AI może analizować dane wejściowe i generować unikalny projekt, który zawiera pożądaną paletę kolorów, styl wzoru i inne elementy projektu. Łącząc ze sobą różnorodne wzory, tekstury i kolory, te projekty AI o wysokiej rozdzielczości uchwycą każdy szczegół.

Kontrola i zarządzanie kolorami tekstyliów

Dzięki sztucznej inteligencji firmy tekstylne mogą zidentyfikować idealne dopasowanie kolorów i formułę barwnika dla konkretnego produktu. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą przewidywać blaknięcie kolorów, umożliwiając firmom dostosowanie składu barwnika oraz zmniejszenie ilości odpadów i kosztów. Sztuczna inteligencja może również zoptymalizować proces barwienia, zmniejszając zużycie wody i energii.

Dobrym przykładem jest SmartMatch firmy Datacolor, który wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do automatyzacji procesu formułowania barwnika. Tradycyjnie formułowanie receptury barwnika w celu dopasowania określonego koloru odbywałoby się wizualnie i zwykle wymagałoby szeregu etapów korekcji kolorów po drodze. Dzięki SmartMatch oprogramowanie przechowuje i wykorzystuje wcześniejsze doświadczenia, aby uzyskać dopasowanie koloru o niższej Delta E CMC, pomagając zminimalizować etapy korekcji kolorów.

Produkcja tekstyliów i robotyka AI

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (ML) mogą pomóc producentom tekstyliów zoptymalizować procesy produkcyjne, zwiększyć wydajność i obniżyć koszty. Zakłady tekstylne mogą wykorzystywać roboty oparte na sztucznej inteligencji do automatyzacji powtarzalnych zadań, takich jak obsługa materiałów i cięcie, w celu poprawy precyzji i dokładności, co prowadzi do wyższej produktywności. Rynek sztucznej inteligencji (AI) w robotyce wizyjnej (VGR) szybko rośnie, napędzany potrzebą automatyzacji w branżach takich jak produkcja tekstyliów.

Fanuc wykorzystuje narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, aby poprawić dokładność, skrócić czas programowania i poprawić ogólną stabilność swoich systemów zrobotyzowanych. Wierzą, że technologia AI może pomóc w przezwyciężeniu ograniczeń tradycyjnych systemów robotycznych sterowanych wizualnie i zapewnić nowy poziom dokładności i wydajności w operacjach produkcyjnych.

Honeywell wprowadziła na rynek inteligentny, elastyczny depaletyzator, który wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby ułatwić wdrażanie zrobotyzowanych technologii depaletyzacji i zminimalizować potrzebę pracy ręcznej przy rozkładaniu ładunków paletowych. Technologia wizji komputerowej firmy identyfikuje lokalizację każdego opakowania na palecie, podczas gdy oprogramowanie percepcyjne oparte na sztucznej inteligencji automatycznie rozpoznaje różne formaty opakowań. Uczenie maszynowe i planowanie ruchu zastosowane w Smart Flexible Depalletizer optymalizują ruchy ramienia robota, aby zapewnić maksymalną prędkość kompletacji. Logika sterowania systemu wykrywa następnie wagę każdego elementu, gdy robot go podnosi i automatycznie aktualizuje reakcję chwytania, aby bezpiecznie przenieść każdy produkt.

Zakłady tekstylne wykorzystują obecnie sztuczną inteligencję do analizy dużych ilości danych z produkcji tekstyliów w celu optymalizacji harmonogramów produkcji. Nowoczesne fabryki tekstylne potrzebują płynnej komunikacji danych między swoimi systemami, aby ograniczyć ręczne gromadzenie, wprowadzanie i analizę danych oraz poświęcić więcej czasu na podejmowanie decyzji opartych na danych.

Smartex.ai oferuje integrację między swoimi systemami kontroli jakości CORE opartymi na sztucznej inteligencji a systemami informatycznymi swoich klientów. Dzięki Smartex API, Smartex może teraz rozmawiać z kluczowymi systemami oprogramowania fabrycznego swoich klientów, takimi jak Enterprise Resource Planning (ERP) i Manufacturing Execution Systems (MES). Ułatwia to produktywną, dwukierunkową konwersację.

Kontrola jakości tekstyliów

Czujniki, kamery i algorytmy uczenia maszynowego oparte na sztucznej inteligencji w fabrykach tekstylnych mogą poprawić dokładność i wydajność procesów kontroli jakości. Kamery oparte na sztucznej inteligencji mogą być wykorzystywane do identyfikacji wad, takich jak dziury, plamy i nierówne szwy, w czasie rzeczywistym i z dużą dokładnością. Firmy z branży tekstylnej mogą zmniejszyć zapotrzebowanie na inspekcje przeprowadzane przez ludzi dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, która może być teraz wdrażana w celu obniżenia kosztów i zmniejszenia liczby błędów ludzkich.

Na przykład system Hawk Eye firmy Durst Group obejmuje system skanera, stację roboczą i monitor z ekranem dotykowym. Koryguje on błędy druku, takie jak brakujące dysze, w czasie rzeczywistym. W rzadkich przypadkach awarii dyszy głowicy drukującej, wbudowane systemy sztucznej inteligencji (AI) automatycznie wykrywają i lokalizują wszelkie problemy bez zmniejszania prędkości. Sąsiednie dysze kompensują to większymi kroplami, aby zapewnić utrzymanie doskonałej jakości druku. Operatorzy nie muszą wykonywać żadnych czynności konfiguracyjnych i nie ma potrzeby drukowania specjalnego wzoru testowego.

Planowanie zasobów

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w branży tekstylnej pozwala przewidywać popyt, optymalizować harmonogramy produkcji i zarządzać poziomami zapasów w czasie rzeczywistym. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą identyfikować i ograniczać ryzyko związane z łańcuchem dostaw, gdzie potencjalne problemy są rozwiązywane proaktywnie. Sztuczna inteligencja nie tylko poprawia wydajność i obniża koszty, ale także prowadzi do szybszego wprowadzania produktów na rynek, lepszej obsługi klienta i zwiększonej konkurencyjności.

Sztuczna inteligencja o ograniczonej pamięci jest wykorzystywana przez Netsuite do uczenia się i usprawniania procesów biznesowych. NetSuite Fulfilment Automation może teraz zautomatyzować realizację zamówień w wielu lokalizacjach w oparciu o bliskość magazynu, ranking lub różne inne reguły wprowadzone przez użytkownika. Usprawni to operacje magazynowe i skróci czas wysyłki do klienta. Wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji do przedefiniowania procesów biznesowych i podniesienia wydajności organizacji.

Transformacyjne możliwości sztucznej inteligencji umożliwiają firmom inteligentną automatyzację, przewidywanie i podejmowanie decyzji w oparciu o dane, zwiększając wydajność i konkurencyjność na nowy poziom. NetSuite wykorzystuje sztuczną inteligencję w procesie wdrażania, co ma ogromny wpływ na przedsiębiorstwa.

Sprzedaż i marketing

Technologia wirtualnej i rozszerzonej rzeczywistości oparta na sztucznej inteligencji może być wykorzystywana do tworzenia wciągających wirtualnych salonów wystawowych. Firmy tekstylne mogą korzystać z tej technologii, aby prezentować swoje produkty klientom w bardziej interaktywny i angażujący sposób. Wirtualna rzeczywistość może być wykorzystywana do symulacji procesu produkcyjnego, umożliwiając firmom tekstylnym testowanie nowych pomysłów i projektów. Chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą zapewniać szybkie i dokładne odpowiedzi na zapytania klientów i pomagać w zakupach online.

W H&M ich nowy chatbot oparty na sztucznej inteligencji może pomóc klientom w uzyskaniu informacji o produktach i lokalizacji sklepów, a także w zakupach online. Algorytmy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do monitorowania odwiedzin użytkowników w mediach społecznościowych pod kątem trendów w modzie, wzmianek o marce i nastrojów klientów.

W aifora trendy, wysoce sezonowe towary, takie jak moda, odzież, obuwie i dom, są łatwo konfigurowane na łatwej w użyciu platformie SaaS, która oferuje algorytmy predykcyjne i modele uczenia maszynowego do interaktywnej optymalizacji cen na różnych etapach cyklu życia sprzedaży detalicznej. Rozwiązania aifora usprawniają również alokację zapasów i uzupełnianie zapasów, umożliwiając firmom optymalizację łańcuchów dostaw i redukcję nadmiernych zapasów lub zapasów w celu dostosowania do inicjatyw zrównoważonego rozwoju.

Wpływ sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w przemyśle tekstylnym i poligraficznym jest nie do przecenienia. Sztuczna inteligencja zaspokaja potrzebę płynnej, adaptacyjnej produkcji. Wykorzystuje dane i automatyzuje złożone procesy, aby uprościć zarządzanie produkcją.

Od projektowania przez produkcję po sprzedaż i marketing, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe odgrywają coraz większą rolę w naszej przyszłości, ponieważ korzyści są wykorzystywane w celu umożliwienia niezwykle dokładnego planowania i kontroli. Patrząc w przyszłość, rola ta będzie rosła wraz z rozwojem oprogramowania i czujników, umożliwiając większą integrację AI i ML z szerokim spektrum tekstyliów i produkcji drukowanej.

W naszym najnowszym podcaście przeprowadziliśmy wywiad z Kevinem Surace, ekspertem i futurystą specjalizującym się w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym.

Kliknij tutaj , aby zapoznać się z odpowiadającym temu artykułowi podcastem.