Искусственный интеллект и его партнер, машинное обучение, окажут огромное влияние на индустрию печати. Во всех печатных дисциплинах, рабочих пространствах и рабочих процессах — AI и ML скоро превратят наши производственные линии в нейронную сеть нового века для умного производства.

По мере того, как наши технологии и клиенты постепенно переходят к бесшовному производству по требованию, ИИ и ОД нарушат экосистему производства. В течение очень короткого промежутка времени мы станем свидетелями морских изменений в передаче знаний, обучении и эффективности. ИИ перестраивает печатное производство по всей цепочке создания стоимости, возврата к аналогу не будет, это билет в один конец.

Текстильная промышленность, которая в настоящее время находится на среднем этапе развития, представляет собой именно ту проблему, которую могут решить ИИ и ОД. Это еще больше усиливает потребность в цифровых технологиях на всех этапах производственного процесса и во всех заинтересованных сторонах. В настоящее время отрасль состоит из множества разрозненных отраслей, которые должны функционировать бесперебойно, если отрасль хочет решить проблемы21 века — будущее уже наступило, мы должны принять ИИ и ОД, адаптироваться и развиваться.

Будь то дизайн, полиграфическое производство, маркетинг или управление печатью, ИИ и ОД играют ключевую роль. В этой статье мы выделяем ряд продуктов и технологий, которые подчеркивают глубину и разнообразие инноваций, развивающихся в нашем секторе.

Дизайн текстиля и одежды

ИИ может быть использован для того, чтобы помочь дизайнерам текстиля определять тенденции, создавать новые лекала и модели одежды в нескольких итерациях, с огромной скоростью. Цифровые ремесленники могут использовать искусственный интеллект и генеративный ИИ для создания интуитивно понятных, целевых тем дизайна и одежды, ориентированной на клиента, при этом позволяя учитывать драпировку или конструкцию ткани, а также спецификации изделий в сроки, которые раньше требовали труда большой высококвалифицированной дизайн-студии.

Недавний пример тому — verce, новаторская CGI-студия, создающая похожие на жизнь виртуальные модели и объекты, предназначенные для моды и стиля жизни. Начиная с разработки концепции виртуальных моделей для примерки и заканчивая созданием виртуальных моделей одежды и окружения, verce органично объединяет мир моды, игр, искусства, CGI-производства и искусственного интеллекта (AI) в междисциплинарное целое.

Jaqrd.com представляет генератор искусственного интеллекта, предназначенный для разработки текстильных тканей, предоставляя дизайнерам удобное средство для создания исключительных и завораживающих дизайнов. Мощное программное обеспечение Jaqrd AI использует передовые алгоритмы для создания потрясающих текстильных дизайнов. Используя передовую технологию распознавания изображений, Jaqrd AI может анализировать исходные данные и генерировать уникальный дизайн, включающий желаемую цветовую палитру, стиль узора и другие элементы дизайна. Сплетая воедино разнообразные узоры, текстуры и цвета, эти дизайны AI с высоким разрешением передают каждую деталь.

«Рынок искусственного интеллекта (ИИ) в робототехнике с визуальным наведением (VGR) быстро растет, что обусловлено необходимостью автоматизации в таких отраслях, как текстильное производство».

Контроль и управление цветом текстиля

С помощью искусственного интеллекта текстильные компании могут определить идеальный подбор цвета и рецептуру красителя для конкретного изделия. Системы, работающие на основе ИИ, могут предсказывать выцветание цвета, позволяя компаниям вносить коррективы в рецептуру красителя и сокращать отходы и расходы. ИИ также может оптимизировать процесс крашения, сокращая потребление воды и энергии.

Хорошим примером является SmartMatch от Datacolor, использующая искусственный интеллект и машинное обучение для автоматизации процесса составления рецептуры красителя. Традиционно составление рецепта красителя для соответствия определенному цвету выполняется визуально и обычно требует нескольких этапов цветокоррекции. В SmartMatch программное обеспечение хранит и использует прошлый опыт для получения цвета с более низким значением Delta E CMC, что позволяет свести к минимуму количество этапов цветокоррекции.

Производство текстиля и робототехника с искусственным интеллектом

Искусственный интеллект и машинное обучение (ML) могут помочь производителям текстиля оптимизировать производственные процессы, повысить эффективность и снизить затраты. Текстильные фабрики могут использовать роботов с искусственным интеллектом для автоматизации повторяющихся задач, таких как обработка материалов и раскрой, чтобы повысить точность и аккуратность, что приведет к повышению производительности. Рынок искусственного интеллекта (ИИ) в робототехнике с визуальным управлением (VGR) быстро растет, что обусловлено необходимостью автоматизации в таких отраслях, как текстильное производство.

Компания Fanuc использует инструменты с искусственным интеллектом для повышения точности, сокращения времени программирования и улучшения общей стабильности своих роботизированных систем. Они считают, что технология искусственного интеллекта может помочь преодолеть ограничения традиционных роботизированных систем с визуальным управлением и привнести новые уровни точности и эффективности в производственные операции.

Honeywell представила Smart Flexible Depalletizer, который использует искусственный интеллект, чтобы облегчить внедрение роботизированных технологий депалетизации и свести к минимуму необходимость ручного труда для разрушения паллет. Технология компьютерного зрения компании определяет местоположение каждого ящика на паллете, а программное обеспечение, основанное на искусственном интеллекте, автоматически распознает различные форматы упаковки. Машинное обучение и планирование движений, используемые в Smart Flexible Depalletizer, оптимизируют движения роботизированной руки для обеспечения максимальной скорости комплектации. Логика управления системы определяет вес каждого товара, когда робот поднимает его, и автоматически обновляет реакцию захвата для надежного перемещения каждого товара.

Сегодня текстильные фабрики также используют ИИ для анализа больших объемов данных, поступающих с текстильного производства, чтобы оптимизировать производственные графики. Современные текстильные фабрики нуждаются в бесперебойной передаче данных между своими системами, чтобы сократить ручной сбор, ввод и анализ данных и уделять больше времени принятию решений, основанных на данных.

Smartex.ai предлагает интеграцию между своими системами контроля качества CORE с поддержкой искусственного интеллекта и информационными системами своих клиентов. Благодаря Smartex API, Smartex теперь может взаимодействовать с ключевыми системами заводского программного обеспечения своих клиентов, такими как системы планирования ресурсов предприятия (ERP) и системы управления производством (MES). Это способствует продуктивному двустороннему общению.

«Будь то дизайн, полиграфическое производство, маркетинг или управление печатью, ИИ и ОД играют ключевую роль. В этой статье мы выделяем ряд продуктов и технологий, которые подчеркивают глубину и разнообразие инноваций, развивающихся в нашем секторе.»

Контроль качества текстиля

Датчики, камеры и алгоритмы ML на текстильных фабриках, работающие на основе ИИ, могут повысить точность и эффективность процессов контроля качества. Камеры с искусственным интеллектом могут использоваться для выявления таких дефектов, как дыры, пятна и неровная строчка, в режиме реального времени и с высокой степенью точности. Текстильные компании могут сократить потребность в человеческом контроле, используя искусственный интеллект, который теперь может быть внедрен для снижения затрат и уменьшения количества человеческих ошибок.

Например, система Hawk Eye от Durst Group включает в себя сканер, рабочую станцию и сенсорный монитор. Она исправляет ошибки печати, такие как отсутствие сопел, в режиме реального времени. В редких случаях, когда сопло печатающей головки выходит из строя, встроенные системы искусственного интеллекта (AI) автоматически обнаруживают и локализуют любые проблемы без снижения скорости. Соседние сопла затем компенсируют неполадки более крупными каплями, чтобы обеспечить превосходное качество печати. Оператору не нужно выполнять никаких настроек, и нет необходимости печатать специальный тестовый шаблон.

Планирование ресурсов

Использование ИИ в текстильной промышленности позволяет прогнозировать спрос, оптимизировать производственные графики и управлять уровнем запасов в режиме реального времени. Системы, работающие на основе ИИ, могут выявлять и снижать риски в цепочке поставок, где потенциальные проблемы решаются заблаговременно. ИИ не только повышает эффективность и снижает затраты, но и приводит к ускорению сроков выхода продукции на рынок, улучшению обслуживания клиентов и повышению конкурентоспособности.

ИИ с ограниченной памятью используется компанией Netsuite для обучения и оптимизации бизнес-процессов. NetSuite Fulfilment Automation теперь может автоматизировать выполнение заказов в нескольких местах на основе близости складов, рейтинга или различных других правил, введенных пользователем. Это позволит оптимизировать складские операции и сократить время доставки товаров клиентам. Использование возможностей искусственного интеллекта позволяет пересмотреть бизнес-процессы и повысить эффективность работы организации.

Преобразующие возможности искусственного интеллекта позволяют предприятиям осуществлять интеллектуальную автоматизацию, прогнозирование и принятие решений на основе данных, повышая эффективность и конкурентоспособность до новых высот. NetSuite использует ИИ в процессе внедрения, что оказывает глубокое влияние на бизнес.

«Трансформационные возможности искусственного интеллекта позволяют предприятиям осуществлять интеллектуальную автоматизацию, прогнозирование и принятие решений на основе данных, поднимая эффективность и конкурентоспособность на новую высоту».

Продажи и маркетинг

Технологии виртуальной и дополненной реальности на базе ИИ могут использоваться для создания иммерсивных виртуальных шоу-румов. Текстильные компании могут использовать эту технологию для демонстрации своей продукции покупателям в более интерактивной и увлекательной форме. Виртуальная реальность может использоваться для моделирования производственного процесса, позволяя текстильным компаниям тестировать новые идеи и дизайны. Чат-боты на базе искусственного интеллекта могут быстро и точно отвечать на вопросы покупателей и помогать совершать покупки в Интернете.

В компании H&M новый чат-бот, управляемый искусственным интеллектом, может помочь покупателям получить информацию о товарах и местонахождении магазинов, а также помочь с покупками в Интернете. Алгоритмы искусственного интеллекта используются для мониторинга социальных сетей своих пользователей на предмет модных тенденций, упоминаний бренда и настроения покупателей.

В компании aifora модные и сезонные товары, такие как мода, одежда, обувь и товары для дома, легко настраиваются на простой в использовании SaaS-платформе, которая предлагает алгоритмы прогнозирования и модели машинного обучения для интерактивной оптимизации ценообразования на различных этапах жизненного цикла розничной торговли. Решения aifora также улучшают распределение и пополнение запасов, позволяя компаниям оптимизировать цепочки поставок и сократить избыточные запасы или складские остатки в соответствии с инициативами устойчивого развития.

Влияние ИИ и ОД в текстильной и полиграфической промышленности невозможно переоценить или недооценить. ИИ удовлетворяет потребность в бесперебойном, адаптивном производстве. Он использует данные и автоматизирует сложные процессы, чтобы упростить управление производством.

От дизайна до производства, продаж и маркетинга ИИ и ОД играют все более значительную роль в нашем будущем, поскольку их преимущества используются для сверхточного планирования и контроля. В будущем эта роль будет только возрастать по мере развития программного обеспечения и сенсоров, что позволит более широко интегрировать AI & ML в широкий спектр текстильной и печатной продукции.

В нашем последнем подкасте мы взяли интервью у Кевина Сураса, эксперта и футуриста, специализирующегося на искусственном интеллекте и машинном обучении.

Нажмите здесь , чтобы посмотреть соответствующий подкаст к этой статье.