TensorFlow Google 人工智慧 機器學習 和明紡織 AI

紡織廠導入AI 傳產飆出競爭力

2018-04-26
奠基於台南的和明紡織,創立至今超過四十年,不僅將府城老字號打入國際時尚尖端供應鏈,也是始終堅持根留台灣的紡織業者,近期更積極創新,導入TensorFlow與Google雲端平台,不僅改造內部工作流程,同時藉此快速地回應瞬息萬變的市場需求,轉型成為數位化企業。
台灣紡織業舉世聞名,和明紡織正是Burberry、Ralph Lauren、Filson等國際精品服飾的面料供應商。「和明紡織的商業模式,是由客戶提出面料需求,例如顏色、紋理、材質、光澤、織法,客製化地生產,完成後先行打樣以便於確認符合需求,才會進入量產階段。如此經營四十多年,累積了超過十萬種面料樣式,可說是和明紡織重要的資產。」和明紡織策略執行顧問李佳憲強調。

▲ 和明紡織把四十多年生產累積的面料轉換為數位檔,並運用雲端服務提供的圖像辨識技術,以監督式方法建立機器學習模型,讓設計師透過App快速查找,改良工作效率與回應市場的速度。
面料樣品生產完成後,會被存放到台北或台南的三處倉庫。當設計師收到客戶需求,須提供設計樣品時,理應先找出過往生產的類似面料,但由於品類數量實在過多,未必能夠在短時間內人工搜尋到類似款式,因此通常都是重新設計與生產樣本,再提供給客戶。如此往來的工作流程,有時甚至需要花費三個月時間才得以完成。

問題是近年來紡織業市場競爭日漸嚴峻,最大的挑戰莫過於快時尚潮流與新興設計師品牌崛起,使得上游訂單數量隨之減少,欲因應市場變化,勢必得從內部轉型開始,改善舊式倉儲管理、人工作業流程,提升整體效率。此外,過往生產技術與經驗更需要透過數位化技術加以保存,才得以傳承與再利用。

「儘管和明紡織早在十年前就已開始思考保存經驗的方式,之所以未付諸行動,主要受限於技術、人才、投入的成本。我身為顧問,主要在協助企業換位思考,並且讓業主們了解現代資訊科技技術的發展,已經得以在可接受的成本下,來實現過去無法達成的創新。」李佳憲說。和明紡織目前導入的技術,即是運用Google雲端平台上實作TensorFlow,將實體面料予以數位化並建立分類系統,以改善搜尋與挑選的工作流程。

在面料的數位化過程,首要任務是透過拍照把布料先轉換成為數位檔案,之後才得以運用影像辨識技術學習照片中的特徵,並且予以分類,也就是基於TensorFlow框架實作機器學習模型訓練,建立面料樣式辨識能力,最後再讓設計師以手機App方式查找與展示。如此一來,手動倉儲流程轉換為數位化,可大幅縮短搜尋與供貨時間,只要透過手機App拍照客戶需求的布料,即可快速查找過去曾經設計過的相似款式,並且從倉庫中調出庫存,可能僅須微幅調整即可產出樣本。「原本從接單到提供樣本大約三個月,可大幅縮短到三天時間,更快速地回應客戶所需。」李佳憲強調。


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