人工智能和机器学习的未来及其对数字制造社区的影响

人工智能及其合作伙伴机器学习将对印刷行业产生巨大影响。在所有印刷学科、工作空间和工作流程中，人工智能和机器学习即将将我们的生产线转变为智能制造的新时代神经网络。

随着我们的技术和客户逐步转向无缝、按需生产——人工智能和机器学习必将颠覆制造生态系统。在很短的时间内，我们将见证知识转移、学习和效率的巨大变化。人工智能正在重新连接整个价值链的印刷生产，不会再回到模拟状态，这是一张单程票。

目前正处于数字化中期的纺织行业提出了人工智能和机器学习可以解决的挑战。进一步加强整个生产过程和所有利益相关者对数字技术的要求和采用。该行业目前由许多不同的分支组成，需要无缝运作，如果该行业要迎接 21^世纪的挑战——未来就是现在，我们必须拥抱人工智能和机器学习，适应和发展。

无论是设计、印刷生产、营销还是印刷管理，人工智能和机器学习都可以发挥关键作用。在本文中，我们重点介绍了一些产品和技术，这些产品和技术突出了我们行业内不断发展的创新的深度和范围。

纺织服装设计

人工智能可以帮助纺织设计师定义趋势，以惊人的速度在多次迭代中创造新的图案和服装设计。数字工匠可以利用提示的机器学习和生成人工智能来创建直观、有针对性的设计主题和以客户为中心的服装，同时允许在一个时间范围内实现悬垂或织物结构以及产品规格，而这在以前需要大型高技能设计工作室的劳动力。

最近的一个例子是verce ，这是一家开创性的 CGI 工作室，它创造了像虚拟模型一样的生活以及为时尚和生活方式量身定制的资产。从虚拟试衣模型的概念，到创建虚拟时装模型和环境，verce 将时尚、游戏、艺术、CGI 制作和人工智能 (AI) 的世界无缝融合成一个跨学科实体。

Jaqrd.com 推出了一款专为纺织面料设计量身定制的人工智能艺术生成器，为设计师提供了一种便捷的方式来创造卓越且迷人的设计。 Jaqrd 强大的 AI 软件使用先进的算法来制作令人惊叹的纺织品设计。使用尖端的图像识别技术 - Jaqrd AI 可以分析输入并生成独特的设计，其中包含所需的调色板、图案风格和其他设计元素。通过将各种图案、纹理和颜色编织在一起，这些人工智能高分辨率设计捕捉到了每一个细节。

图片说明：“在纺织制造等行业对自动化的需求的推动下，视觉引导机器人 (VGR) 中的人工智能 (AI) 市场正在快速增长。”

纺织品色彩控制与管理

借助人工智能，纺织公司可以为特定产品确定理想的配色和染料配方。人工智能驱动的系统可以预测褪色，使企业能够调整染料配方，并减少浪费和成本。人工智能还可以优化染色过程，减少水和能源消耗。

Datacolor 的 SmartMatch 就是一个很好的例子，它使用人工智能和机器学习来自动化染料配方过程。传统上，配制与特定颜色相匹配的染料配方是通过视觉来完成的，并且通常需要在此过程中进行多个颜色校正阶段。借助 SmartMatch，该软件可以存储并使用过去的经验，以较低的 Delta E CMC 进行色彩匹配，从而有助于最大限度地减少色彩校正步骤。

纺织生产和人工智能机器人

人工智能和机器学习 (ML) 可以帮助纺织品制造商优化生产流程、提高效率并降低成本。纺织厂可以使用人工智能驱动的机器人来自动执行材料处理和切割等重复性任务，以提高精度和准确度，从而提高生产率。在纺织制造等行业对自动化的需求推动下，视觉引导机器人 (VGR) 中的人工智能 (AI) 市场正在快速增长。

Fanuc 使用人工智能驱动的工具来提高准确性、减少编程时间并提高机器人系统的整体稳定性。他们相信人工智能技术可以帮助克服传统视觉引导机器人系统的局限性，并将制造运营的准确性和效率提升到新的水平。

霍尼韦尔 推出了智能灵活卸垛机，它使用人工智能来简化机器人卸垛技术的实施，并最大程度地减少分解托盘负载的体力劳动的需要。该公司的计算机视觉技术可识别托盘上每个箱子的位置，而其人工智能驱动的感知软件可自动识别各种包装格式。智能柔性卸垛机中使用的机器学习和运动规划优化了机械臂的运动，以确保最大的拣选速度。然后，当机器人举起每件物品时，系统的控制逻辑会感测每件物品的重量，并自动更新其抓取响应，以安全地传输每件产品。

纺织厂现在也使用人工智能来分析纺织生产的大量数据，以优化生产计划。现代纺织工厂需要数据在系统之间无缝通信，以减少手动数据收集、输入和分析，并花更多时间制定数据驱动的决策。

Smartex.ai 提供人工智能核心质量控制系统与客户信息系统之间的集成。通过 Smartex API，Smartex 现在可以与客户的关键工厂软件系统进行通信，例如企业资源规划 (ERP) 和制造执行系统 (MES)。这有助于进行富有成效的双向对话。

说明：“无论是设计、印刷生产、营销还是印刷管理，人工智能和机器学习都可以发挥关键作用。在本文中，我们重点介绍了一些产品和技术，这些产品和技术突出了我们行业内不断发展的创新的深度和范围。”

纺织品质量控制

纺织工厂中人工智能驱动的传感器、摄像头和机器学习算法可以提高质量控制流程的准确性和效率。人工智能摄像头可用于实时、高精度地识别缺陷，例如孔洞、污渍和缝线不均匀等。纺织公司可以通过使用人工智能来减少人工检查的需要，现在可以通过实施人工智能来降低成本并减少人为错误。

例如，Durst Group 的 Hawk Eye 系统包括扫描仪系统、工作站和触摸屏监视器。它可以在线实时纠正打印错误，例如缺少喷嘴。万一打印头喷嘴出现故障，内置人工智能 (AI) 系统会自动检测并定位任何问题，而不会降低速度。然后相邻喷嘴用较大的墨滴进行补偿，以确保保持出色的打印质量。操作员无需完成任何设置，也无需打印特殊的测试图案。

资源规划

在纺织品中利用人工智能可以预测需求、优化生产计划并实时管理库存水平。人工智能驱动的系统可以识别和减轻供应链风险，并主动解决潜在问题。人工智能不仅可以提高效率、降低成本，还可以缩短上市时间、提供更好的客户服务并提高竞争力。

Netsuite 使用有限内存人工智能来学习和简化业务流程。 NetSuite 履行自动化现在可以根据仓库邻近度、排名或用户输入的各种其他规则自动执行多地点履行。这将简化仓库运营并缩短客户的运输时间。利用人工智能的力量重新定义业务流程并提高组织效率。

人工智能的变革能力为企业提供智能自动化、预测洞察和数据驱动决策，将效率和竞争力推向新的高度。 NetSuite 在其实施过程中利用人工智能，这对企业产生了深远的影响。

图片说明：“人工智能的变革能力为企业提供智能自动化、预测洞察和数据驱动决策，将效率和竞争力推向新高度”。

销售与市场营销

人工智能驱动的虚拟和增强现实技术可用于创建沉浸式虚拟展厅。纺织公司可以利用这项技术以更具互动性和吸引力的方式向客户展示他们的产品。虚拟现实可用于模拟生产过程，使纺织公司能够测试新的想法和设计。人工智能驱动的聊天机器人可以快速准确地响应客户的询问并帮助进行在线购物。

在 H&M，他们的新型人工智能驱动的聊天机器人可以帮助客户了解产品信息和商店位置，还可以帮助进行在线购物。人工智能算法被用来监控用户的社交媒体流量，以了解时尚趋势、品牌提及和客户情绪。

在 aifora，时尚、服装、鞋类和家居等流行趋势驱动的季节性商品可以在易于使用的 SaaS 平台上轻松配置，该平台提供预测算法和机器学习模型，以交互方式优化零售生命周期各个阶段的定价。 aifora 的解决方案还增强库存分配和补货，使企业能够优化供应链并减少库存积压或缺货，以符合可持续发展计划。

人工智能和机器学习在纺织和印刷行业中的影响无论怎么强调都不过分。人工智能满足无缝、自适应制造的需求。它利用数据并使复杂的流程自动化，以简化制造管理。

从设计到生产再到销售和营销，人工智能和机器学习在我们的未来中发挥着越来越大的影响力，因为它们的优势被用来实现超精确的规划和控制。展望未来，随着软件和传感器的发展，这一作用只会增加，从而使人工智能和机器学习能够更好地集成到广泛的纺织品和印刷生产中。

在我们最近的播客中，我们采访了人工智能和机器学习领域的专家和未来学家 Kevin Surace。

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