Штучний інтелект в дизайні та виробництві.

 

Про використання можливостей ШІ в дизайні та виробництві TCLF

РЕВОЛЮЦІЯ В ГАЛУЗІ TCLF: ВИКОРИСТАННЯ МОЖЛИВОСТЕЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ДИЗАЙНІ ТА ВИРОБНИЦТВІ

Вступ

ШІ (штучний інтелект) має вирішальне значення для конкурентності текстильної  промисловості*. Традиційні методи, засновані на людському досвіді, недостатні порівняно з можливостями ШІ. Впровадження штучного інтелекту має важливе значення для інновацій і конкурентоспроможності. Нездатність оцифрувати та автоматизувати гальмує прогрес. Вивчення штучного інтелекту у виробництві та ефективного управління фабрикою має вирішальне значення для успіху. Концепція повністю автономної фабрики на основі штучного інтелекту більше не є просто науковою фантастикою [1].

ШІ у виробництві

ШІ та сучасні технології мають вирішальне значення для інновацій у галузі. Без цифровізації та автоматизації промисловість зіткнеться зі стагнацією та зниженням конкурентоспроможності. Визначення ролі штучного інтелекту у виробництві та його ефективного використання в управлінні підприємством є ключовим. Концепція повністю автономної фабрики, зображена в науковій фантастиці, здається малоймовірною для практичного виробництва. У контексті виробництва штучний інтелект визначається як здатність машин виконувати завдання, поставлені перед людьми. Машини запрограмовані реагувати на різні події та автоматично їх передбачати.

Впровадження штучного інтелекту у виробництво дозволяє машинам виявляти такі проблеми, як знос інструменту або помилки, які ось-ось виникнуть, і автоматично реагувати на них. У виробництві штучний інтелект дозволяє машинам виконувати завдання, призначені людиною, реагувати на події та автоматично прогнозувати такі проблеми, як знос інструментів або помилки. AI автоматизує завдання, полегшуючи роботу фахівців і звільняючи час для творчих завдань. Це зменшує помилки та витрати компаній. У той час як промислові роботи потребують нагляду людини, ШІ, як і машинне навчання, покращує співпрацю для безпечнішої та ефективнішої роботи. Роботи виконують повторювані завдання, дозволяючи людям зосередитися на аналітичній роботі, розробці продукту та стосунках із клієнтами. Незважаючи на автоматизацію, з’являються нові посади для спеціалістів із програмування, експлуатації чи обслуговування цих технологій [1].

ШІ як інструмент для прогнозування трендів і попиту

ШІ має здатність прогнозувати тенденції та попит, що зараз важливо в контексті аналізу мінливих тенденцій моди. Аналіз цих тенденцій стає складним завданням через велику кількість даних, що швидко змінюються, які формуються різними факторами, такими як соціальні мережі, їх користувачі та модні блогери. AI дозволяє збирати та аналізувати значну кількість даних у сфері так званих культурних трендів, що дозволяє швидко реагувати на ці тренди при створенні колекцій. Крім того, такий інструмент, як Google Trends, який був створений для моніторингу кількості запитів користувачів, введених у пошукову систему Google, допомагає аналізувати тенденції. Завдяки цьому інструменту бренди одягу можуть ефективно контролювати популярність пошуку конкретних товарів у розрізі часу. Це, у свою чергу, дозволяє оцінити вплив різних факторів на популярність конкретних пошукових запитів [2].

Дизайн зі штучним інтелектом

ШІ революціонізує процес проектування завдяки використанню алгоритмів машинного навчання. Наприклад, ці системи аналізують величезну кількість даних про історію модних тенденцій, уподобання споживачів і навіть культурні впливи. Це дозволяє дизайнерам передбачити, які візерунки та стилі стануть популярними в майбутньому, уникаючи ризиків, пов’язаних із сліпим дизайном. Крім того, генеративні моделі штучного інтелекту можуть створювати оригінальні моделі та концепції, які можуть використовуватися дизайнерами як натхнення. Цей інструмент стимулює творчість, допомагаючи створювати унікальні колекції, які привертають увагу споживачів, які шукають сучасні та інноваційні рішення у світі моди.

Мережі генеративного вмісту (Generative Content Networks – GANs) — це передова техніка, заснована на штучному інтелекті, яка дозволяє комп’ютеру імітувати людську уяву. Завдяки GAN можна створювати нові дизайни одягу на основі зображень, які набувають популярності, особливо в соціальних мережах. Використання цієї технології дозволяє працювати в режимі реального часу, що особливо вигідно в ситуаціях, коли на ринку є високий попит на певні продукти. Це, у свою чергу, дозволяє брендам швидко адаптуватися до мінливих уподобань клієнтів. Однак варто зазначити, що комп’ютерні програми не мають повної здатності розуміти людську поведінку, емоції чи всі потреби споживачів. Їхнє основне завдання — надати інформацію, яка є основою для наступних етапів проектування одягу, таких як вибір матеріалів або модних фасонів. Штучний інтелект також не має суб’єктивного відчуття естетики, властивого людям [2].

Використання ШІ у процесі сортування відходів для переробки

Інноваційна технологія інтелектуального сортування текстильних відходів була розроблена командою Refiberd. Це ключовий інструмент у подоланні головної проблеми, пов’язаної з переробкою одягу, – відсутності ефективних методів точного визначення його складу. Завдяки запатентованому методу на основі штучного інтелекту та гіперспектральної системи можна направляти до 70% текстильних відходів на процеси переробки. На першому етапі штучний інтелект допомагає швидко розділити одяг за кольором. Потім камера, розташована над стрічкою текстильних відходів, передає зображення на комп’ютер, який миттєво розпізнає тип волокон, присутніх у відходах.

Завдяки цьому інтелектуальне сортування може відокремлювати одяг, який можна переробити, усуваючи той, який містить домішки поліестеру або нейлону понад 2% від вмісту тканини. Процес ідентифікації здійснюється за допомогою гіперспектральної системи, яка аналізує реакцію матеріалу на світло – різні компоненти відбивають світло по-різному, що дозволяє точно класифікувати матеріал. Після ретельної ідентифікації матеріалу машини розрізають тканини на шматки, очищають їх від домішок і перетворюють на нитки [3].

Приклади використання ШІ в індустрії TCLF

Chat GPT допоміг підготувати цей параграф. Це реальний приклад, який демонструє можливості, які штучний інтелект пропонує всім людям за допомогою штучного інтелекту. Крім того, деякі фотографії, використані в цій статті, створені за допомогою штучного інтелекту. Нижче ми наводимо приклади аспектів, у яких можна використовувати штучний інтелект.

1. Оптимізація дизайну:алгоритми штучного інтелекту аналізують тенденції моди, уподобання клієнтів і ринкові дані для оптимізації процесу проектування у виробництві текстилю та одягу. Це призводить до більш цілеспрямованих і успішних проектів.
2. Управління ланцюгом поставок: штучний інтелект використовується для підвищення ефективності ланцюга поставок шляхом прогнозування попиту, оптимізації рівня запасів і вдосконалення логістики. Це призводить до зниження витрат і кращого реагування на коливання ринку.
3. Контроль якості:системи комп’ютерного зору на базі ШІ використовуються для контролю якості у виробництві текстилю та взуття. Ці системи можуть швидко виявляти дефекти, забезпечуючи надходження на ринок лише високоякісних продуктів.
4. Персоналізований досвід клієнтів:механізми рекомендацій на основі ШІ аналізують поведінку та вподобання клієнтів, надаючи персоналізовані рекомендації щодо одягу та взуття. Це покращує загальний досвід клієнтів і підвищує задоволеність.
5. Прогнозне обслуговування:штучний інтелект використовується для прогнозування потреб у обслуговуванні машин у шкіряній промисловості. Відстежуючи стан обладнання, ШІ може передбачати потенційні проблеми, скорочуючи час простою та подовжуючи термін служби обладнання.
6. Розумний текстиль:штучний інтелект інтегрований у розробку розумного текстилю, де в тканини вбудовуються датчики та підключені пристрої. Ця інновація дозволяє створювати чутливий і адаптивний одяг із застосуванням у сфері охорони здоров’я, спорту та інших сферах.
7. Автоматизоване планування виробництва:алгоритми штучного інтелекту допомагають оптимізувати графіки виробництва з урахуванням різних факторів, таких як ефективність машини, доступність ресурсів і пріоритети замовлень. Це призводить до більш ефективних і раціоналізованих виробничих процесів.
8. Рішення для віртуальної примірки:рішення для віртуальної примірки на основі штучного інтелекту використовують комп’ютерне зір, щоб дозволити клієнтам віртуально приміряти предмети одягу та взуття перед покупкою. Це зменшує повернення та покращує досвід онлайн-покупок.

Резюме

Впровадження штучного інтелекту в індустрію TCLF — це не лише адаптація до змін ринку, але й справжня революція, яка змінює спосіб розробки одягу та виробництва. Завдяки цьому цей сектор може не тільки відповідати очікуванням споживачів, але й вести бізнес більш ефективно, інноваційно та стійко. Саме ця трійка цінностей робить використання штучного інтелекту ключовим фактором, що визначає майбутнє індустрії TCLF.

Через короткий час традиційні методи проектування та виробництва можуть виявитися недостатніми порівняно з перевагами штучного інтелекту. У контексті виробництва переваги використання штучного інтелекту можуть включати виявлення проблем, автоматичне реагування на них, зменшення кількості помилок і зниження витрат. Крім того, співпраця між людьми та роботами стала більш ефективною за останні роки, що дозволяє співробітникам зосередитися на більш аналітичних і творчих завданнях. У сфері прогнозування модних тенденцій і попиту штучний інтелект дозволяє брендам адаптуватися до мінливих уподобань клієнтів. У контексті дизайну штучний інтелект представлений як інструмент, який аналізує дані про тенденції, уподобання споживачів і культурні впливи, допомагаючи дизайнерам передбачити популярність моделей і стилів.

Джерело інформації: сайт ПАТ "Трикотажна фірма "Арніка"