Fremtiden for AI & ML og dens indvirkning på det digitale produktionsfællesskab

Kunstig intelligens og dets partner, Machine Learning, vil øve en enorm indflydelse på printindustrien. På tværs af alle printdiscipliner, arbejdsområder og arbejdsgange - AI og ML er ved at omdanne vores produktionslinjer til et ny tids neuralt netværk for smart fremstilling.

Efterhånden som vores teknologier og kunder gradvist skifter mod sømløs, on-demand-produktion – er AI og ML indstillet til at forstyrre fremstillingens økosystem. Inden for en meget kort tidsramme vil vi være vidne til en havændring for overførsel af viden, læring og effektivitet. AI omforbinder trykt produktion på tværs af hele værdikæden, der vil ikke være nogen vej tilbage til analog, dette er en enkeltbillet.

Tekstilindustrien, der i øjeblikket er midt i digitaliseringen, præsenterer netop den slags udfordring, som AI & ML kan løse. Stadig yderligere styrkelse af kravet og indførelse af digitale teknologier gennem hele produktionsprocessen og på tværs af alle interessenter. Industrien omfatter i øjeblikket mange forskellige brancher, der skal fungere problemfrit, hvis industrien skal klare det 21. ^århundredes udfordringer – fremtiden er nu, vi skal omfavne AI & ML, tilpasse os og udvikle os.

Uanset om det er design, trykt produktion, marketing eller printstyring, har AI og ML en central rolle at spille. I denne artikel fremhæver vi en række produkter og teknologier, der sætter fokus på dybden og rækken af innovationer, der udvikler sig inden for vores sektor.

Tekstil- og beklædningsdesign

AI kan bruges til at hjælpe tekstildesignere med at definere trends, skabe nye mønstre og beklædningsdesigns i flere gentagelser, med kædehastighed. Digitale håndværkere kan anvende tilskyndet ML og generativ AI til at skabe intuitive, målrettede designtemaer og kundecentrerede beklædningsgenstande, mens de giver mulighed for drapering eller stofkonstruktion og produktspecifikationer inden for en tidsramme, der tidligere ville kræve arbejdskraften fra et stort højtuddannet designstudie.

Et nyligt eksempel på dette er verce , et banebrydende CGI-studie, der skaber liv som virtuelle modeller og aktiver skræddersyet til mode og livsstil. Fra idéen om virtuelle tilpasningsmodeller til at skabe virtuelle modemodeller og miljøer, fusionerer verce problemfrit verdener inden for mode, spil, kunst, CGI-produktion og kunstig intelligens (AI) til en tværfaglig enhed.

Jaqrd.com præsenterer en kunstig kunstgenerator, der er skræddersyet til tekstilstofdesign, som giver designere et praktisk middel til at skabe exceptionelle og fængslende designs. Jaqrds kraftfulde AI-software bruger avancerede algoritmer til at producere fantastiske tekstildesigns. Ved hjælp af banebrydende billedgenkendelsesteknologi kan Jaqrd AI analysere input og generere et unikt design, der inkorporerer en ønsket farvepalet, mønsterstil og andre designelementer. Ved at væve en række forskellige mønstre, teksturer og farver sammen, fanger disse AI-designs i høj opløsning alle detaljer.

Billedtekst: "Markedet for kunstig intelligens (AI) i vision-guided robotics (VGR) vokser hurtigt, drevet af behovet for automatisering i industrier som tekstilfremstilling."

Tekstilfarvekontrol og -styring

Med kunstig intelligens kan tekstilvirksomheder identificere den ideelle farvematch og farvestofformulering for et specifikt produkt. AI-drevne systemer kan forudsige farvefading, hvilket gør det muligt for virksomheder at foretage justeringer af farvestofformuleringen og reducere spild og omkostninger. AI kan også optimere farvningsprocessen, hvilket reducerer vand- og energiforbruget.

Et godt eksempel er Datacolors SmartMatch, som bruger AI og maskinlæring til at automatisere farvestofformuleringsprocessen. Traditionelt ville formulering af en farveopskrift, der matcher en specifik farve, ske visuelt og vil normalt kræve et antal farvekorrektionstrin undervejs. Med SmartMatch gemmer og bruger softwaren tidligere erfaringer til at producere et farvematch med en lavere Delta E CMC, hvilket hjælper med at minimere farvekorrektionstrin.

Tekstilproduktion og AI Robotics

Kunstig intelligens og Machine Learning (ML) kan hjælpe tekstilproducenter med at optimere produktionsprocesser, øge effektiviteten og reducere omkostningerne. Tekstilfabrikker kan bruge AI-drevne robotter til at automatisere gentagne opgaver som materialehåndtering og skæring for at forbedre præcision og nøjagtighed, hvilket fører til højere produktivitet. Markedet for kunstig intelligens (AI) i vision-guided robotics (VGR) vokser hurtigt, drevet af behovet for automatisering i industrier som tekstilfremstilling.

Fanuc bruger AI-drevne værktøjer til at forbedre nøjagtigheden, reducere programmeringstiden og forbedre den overordnede stabilitet af sine robotsystemer. De mener, at AI-teknologi kan hjælpe med at overvinde begrænsningerne ved traditionelle Visual Guided Robotic-systemer og bringe nye niveauer af nøjagtighed og effektivitet til fremstillingsoperationer.

Honeywell har introduceret sin Smart Flexible Depalletizer, som bruger kunstig intelligens til at lette implementeringen af robotiske depalletiseringsteknologier og minimere behovet for manuelt arbejde til at nedbryde pallebelastninger. Virksomhedens computer vision-teknologi identificerer placeringen af hver sag på pallen, mens dens kunstige intelligens-drevne perceptionssoftware automatisk genkender en række forskellige emballageformater. Maskinlæringen og bevægelsesplanlægningen, der bruges i Smart Flexible Depalletizer, optimerer robotarmens bevægelser for at sikre maksimal plukkehastighed. Systemets kontrollogik registrerer derefter vægten af hvert emne, når robotten løfter det, og opdaterer automatisk sin gribereaktion for at overføre hvert produkt sikkert.

Tekstilfabrikker bruger nu også kunstig intelligens til at analysere store mængder data fra tekstilproduktion for at optimere produktionsplaner. Moderne tekstilfabrikker har brug for, at data kommunikeres problemfrit mellem deres systemer, for at skære ned på manuel dataindsamling, indtastning og analyse og bruge mere tid på at tage datadrevne beslutninger.

Smartex.ai tilbyder integrationer mellem deres AI-aktiverede, CORE kvalitetskontrolsystemer og deres kunders informationssystemer. Gennem Smartex API kan Smartex nu tale med deres kunders centrale fabrikssoftwaresystemer, såsom Enterprise Resource Planning (ERP) og Manufacturing Execution Systems (MES). Dette letter en produktiv, to-vejs samtale.

Billedtekst: "Uanset om det er design, trykt produktion, marketing eller printstyring, har AI og ML en central rolle at spille. I denne artikel fremhæver vi en række produkter og teknologier, der sætter fokus på dybden og rækken af innovationer, der udvikler sig inden for vores sektor."

Tekstil kvalitetskontrol

AI-drevne sensorer, kameraer og ML-algoritmer i tekstilfabrikker kan forbedre nøjagtigheden og effektiviteten af kvalitetskontrolprocesser. AI-drevne kameraer kan bruges til at identificere defekter såsom huller, pletter og ujævne syninger, i realtid og med en høj grad af nøjagtighed. Tekstilvirksomheder kan reducere behovet for menneskelig inspektion ved at bruge kunstig intelligens og kan nu implementeres for at nedbringe omkostningerne og reducere menneskelige fejl.

For eksempel inkluderer Hawk Eye-systemet fra Durst Group et scannersystem, en arbejdsstation og en berøringsskærm. Den retter udskrivningsfejl, såsom manglende dyser, inline og i realtid. I det sjældne tilfælde, hvor en printhoveddyse ikke fungerer, registrerer og lokaliserer indbyggede kunstig intelligens (AI)-systemer automatisk eventuelle problemer uden nogen hastighedsreduktion. Tilstødende dyser kompenserer derefter med større fald for at sikre, at enestående printkvalitet bevares. Operatører behøver ikke at fuldføre nogen opsætning, og der er ikke behov for at udskrive et specielt testmønster.

Ressourceplanlægning

Brug af kunstig intelligens i tekstiler kan forudsige efterspørgsel, optimere produktionsplaner og administrere lagerniveauer i realtid. AI-drevne systemer kan identificere og afbøde forsyningskæderisici, hvor potentielle problemer løses proaktivt. AI forbedrer ikke kun effektiviteten og reducerer omkostningerne, men det fører også til hurtigere time-to-market, bedre kundeservice og øget konkurrenceevne.

Begrænset hukommelse AI bliver brugt af Netsuite til at lære og strømline forretningsprocesser. NetSuite Fulfillment Automation kan nu automatisere opfyldelse af flere lokationer baseret på lagernærhed, rangering eller forskellige andre regler, som brugeren har indtastet. Dette vil strømline lagerdriften og reducere kundernes leveringstider. Udnyttelse af kraften i kunstig intelligens til at omdefinere forretningsprocesser og øge organisatorisk effektivitet.

AI's transformative evner styrker virksomheder med intelligent automatisering, forudsigelig indsigt og datadrevet beslutningstagning, hvilket fører effektivitet og konkurrenceevne til nye højder. NetSuite udnytter AI i sin implementeringsproces, som har stor indflydelse på virksomheder.

Billedtekst: "AI's transformative evner styrker virksomheder med intelligent automatisering, forudsigelig indsigt og datadrevet beslutningstagning, hvilket fører effektivitet og konkurrenceevne til nye højder".

salg og marketing

AI-drevet virtual og augmented reality-teknologi kan bruges til at skabe fordybende virtuelle showrooms. Tekstilvirksomheder kan bruge denne teknologi til at fremvise deres produkter til kunder på mere interaktive og engagerende måder. Virtual reality kan bruges til at simulere produktionsprocessen, så tekstilvirksomheder kan teste nye ideer og designs. AI-drevne chatbots kan give hurtige og præcise svar på kundeforespørgsler og hjælpe med online shopping.

Hos H&M kan deres nye AI-drevne chatbot hjælpe kunder med produktinformation og butiksplaceringer og også hjælpe med online shopping. AI-algoritmer bliver brugt til at overvåge deres brugeres fodfald på sociale medier for modetrends, mærkeomtaler og kundestemning.

Hos aifora er trenddrevne, meget sæsonbetonede varer såsom mode, beklædning, fodtøj og hjem let konfigureret på den brugervenlige SaaS-platform, som tilbyder forudsigende algoritmer og maskinlæringsmodeller til interaktivt at optimere prissætningen på tværs af forskellige stadier af detailhandelens livscyklus. aiforas løsninger forbedrer også lagerallokering og genopfyldning, hvilket gør det muligt for virksomheder at optimere forsyningskæder og reducere overbeholdninger eller lagerbeholdninger for at tilpasse sig bæredygtighedsinitiativer.

Effekten af AI og ML inden for tekstil- og trykkeriindustrien kan ikke overdrives eller undervurderes. AI opfylder behovet for problemfri, adaptiv fremstilling. Det udnytter data og automatiserer komplekse processer for at forenkle styringen af produktionen.

Fra design over produktion til salg og marketing spiller AI & ML en stadig mere indflydelsesrig rolle i vores fremtid, da fordelene udnyttes til at muliggøre hyper præcis planlægning og kontrol. Når man ser fremad, vil denne rolle kun blive større, efterhånden som softwaren og sensorerne udvikler sig, hvilket muliggør større integration af AI & ML i det brede spektrum af tekstiler og trykt produktion.

I vores seneste podcast interviewede vi Kevin Surace, en ekspert og fremtidsforsker med speciale i AI og Machine Learning.

Klik her for at se den tilsvarende podcast for denne artikel.