アパレル製造業の面倒な作業を自動化

インダストリー 3.0 は、航空宇宙、製薬、自動車などの業界に恩恵をもたらすことが証明されていますが、アパレル製造業界はまだその真の可能性を解放していません。 誰かがアパレル業界の「自動化」について言及するとき、業界の意思決定者のほとんどは依然として現場​​で働くロボットのことだけを考えている可能性が高いですが、実際はそうではありません。 さまざまな組織やレポートによって作られた何百ものオートメーションの定義を分析すると、製造業におけるオートメーションの次の定義を要約できます。「オートメーションとは、システムやプロセスを自動化するための機器の使用です。 製造自動化の最終目標は、コストを削減しながら生産能力を向上させることです。」

では、製造プロセスはどのように自動化できるのでしょうか? 人工知能、ロボット アーム、自動ピック アンド プレイス システム、ロボット プロセス オートメーション、ソフトウェア ツールなど、退屈な仕事を人間から取り除くことを目指しながら、生産性のスケールアップに役立つテクノロジーが数多くあります。 業界の中でも複雑なアパレル製造は、生地の検査、裁断室、縫製フロア、製品検査、衣類の測定、梱包、仕上げ、洗濯、発送などのプロセスにおいて自動化の余地が非常に大きくなっています。

従来、何十年も手作業で行われてきた生地の検査は、現在大きな変革を迎えています。 このプロセスは衣服の生産が行われる前に実行され、現在では特別な装置が手作業に代わって、生地を自動的に検査および分類し、将来アクセスできるように詳細全体を保存する前に、検査された生地の欠陥を数えています。 生地の検査や生地の欠陥特定技術は何年も前から存在していますが、従来の技術を超えて生地の検査に AI を活用した技術に進出している企業はわずかです。

人工知能は、アパレル業界が生地の欠陥、高い補償率、低い手動認識率による衣料品や繊維工場の高い不良率を克服するのに役立ちます。 生地の検査プロセスにおける手動の識別情報は効果的に伝達できず、業界は統一基準などの現実的な問題点を形成できないため、業界を改革できないため、このような AI 主導のテクノロジーの役割はさらに重要です。

中国の Jack Stock が所有する Bullmer は、生地検査用の次世代 AI 駆動インテリジェント技術 AI 01 を発売した最初の企業の 1 つとしてその名を刻んでいます。 ブルマーの AI ベースの特許取得済みディープモデル自己学習テクノロジーによる生地検査の継続的な自己進化は、機械がより多くのインテリジェンスを自動的に学習できるため、複雑な生地環境にある工場/工場を支援します。 このマシンはさまざまな画像処理技術を統合しており、高度なライン スキャンでは産業用カメラを使用して、画像処理と検出の安定性と耐干渉性を確保しています。

AI を活用したファブリックの欠陥特定テクノロジーには、大きなメリットがあります。 まず、テクノロジーを使用して生地の欠陥マップを直接作成でき、そのデータを ERP や MES などの工場の管理システムに直接接続して、判断、管理、問題の処理を容易にすることができます。 次に、ファブリック管理の標準化がはるかに容易になります。 AI 駆動の機械は、一般に生地の問題によって生じる企業の高い欠陥率を削減し、削減率は約 72% ～ 78% になる可能性があります。 これはすべて、欠陥識別パラメータの標準化によって達成されます。 第三に、この技術は 24 時間の中断のない作業をサポートし、1 台の生地検査機で約 4 人の生地検査作業員の手動介入を減らすことができます。 このような技術を使用した生地の検査は、1 日で 10 時間の作業で 20,000 メートルを通過できます。

衣類裁断室の自動カッターが生地層のみを切断するために使用されていた時代は終わりました。 切削技術のサプライヤーは現在、自社の機械に AI と ML を組み込んで、生産前プロセスをアップグレードおよび進歩させています。これは、機械のダウンタイムが生産性と納期厳守を大幅に妨げる可能性がある今日の時代では明らかに必要です。