AI最早於20世紀50年代被構想，如今已在許多技術領域中成為現實，包括搜尋引擎和自動駕駛汽車。2022年，全球AI產業市值達1197.8億美元，預計2022至2030年間的年均複合增長率將達38.1％。在服裝行業，AI透過機器學習和自動化設備，不斷優化設計和生產過程。

研究顯示研究人員利用AI驅動的自動機器完成剪裁、搬運和縫紉工作，成功製作出高品質的運動內衣，無需人工干預。隨著技術進步，AI變得更智能，有望將人為失誤淘汰於服裝製造業。

AI輔佐CAD軟件改善圖案製作

一件服裝設計由多個二維圖案構成，這些圖案組合在一起形成整件服裝。在傳統裁剪過程中，經驗豐富的設計師會在紙上繪製圖案，然後將這些圖案數字化，以供工廠工人和服裝生產機器使用。

CAD透過AI自動提供設計建議，根據各種參數（如成本和材料），預測設計所需變更，並在CAD界面上僅在需要時顯示不常用的命令。AI增強型CAD已在服裝行業應用，協助設計師創建圖案。例如，CAD軟件Artlandia Symmetry Works能自動重覆圖案，直至圖案完成。

藉由AI功能，CAD服裝軟體幫助設計師使排版可視化，使編排更精確。CAD軟件能自動生成服裝的3D數字模型，加快圖案製作過程，設計師無需使用實體模型檢查設計可行性。

AI的輔佐下，CAD服裝軟體甚至能根據用戶喜愛的現有設計生成基本服裝圖案，設計師可檢查並調整這些設計，節省時間的同時，讓設計師專注在其他重要的事情上。

AI色彩匹配簡化染料流程

色彩匹配是一個為服裝設計創建染料以匹配指定顏色的過程。傳統上，此過程涉及大量試驗和錯誤，因為不同染料與其他染料及布料類型的相互作用各有差異。服裝生產人員或色彩管理專家需嘗試混合染料並應用到布料上，直至染料配方合適。

AI驅動的色彩匹配軟體，如Datacolor Match Textile，有助於減少色彩校正步驟。它可儲存過去的色彩匹配數據，搜索數據庫中應用過類似顏色的案例以及相應的布料類型。然後，預測哪種染料配方能產生所需顏色。這個過程降低甚至消除了重複色彩校正的需求，幫助製造商節省時間和材料。

AI驅動自動化及工廠生產效率

智能技術是將計算和通信能力整合到以前未使用過它們的設備中的技術。智能機器通過AI驅動的自動化和數據管理使服裝生產更加高效。

布料展布以比人工快6倍的展布速度，並保持始終平均張力。智能布料切割機使用智能刀具技術以比人工高達99%的精度切割布料，速度可達6000轉/分。這意味著巨大的時間節省和布料浪費的大幅降低。這些AI驅動的設備使服裝生產更快、更準確，幫助製造商提高訂單產能和可持續性。

智慧服裝製造機器還可以根據儲存的生產數據自動生成數據表和報告。管理層通過機器的在線管理系統即時存取資訊，幫助他們輕鬆監控生產進度，並隨時做出決策。 來自同一供應商的智慧機器也可以相互集成，這樣服裝生產人員就可以從工廠車間的任何地方獲取不同生產領域的資訊。

機器學習使布料檢驗更精準

布料檢查是檢查服裝生產中使用的布料是否存在瑕疵，這是服裝製造過程中重要的質量控制措施，需要在生產過程中的多個環節進行。傳統上，布料檢查是由人工檢查員通過目視檢查布料來完成的。這個過程很難實現自動化，因為目視檢查無法輕易被機器替代。

然而，機器學習的進步克服了這個困難，研制出了AI驗布機，這些機器可以拍攝布料的高分辨率圖像並對其進行瑕疵掃描。機器學習是一種AI，它通過處理大量的樣本數據（即它從“訓練數據”中“學習”）來獨立進行預測或決策。通過機器學習，AI布料檢查機器將檢查中的布料照片與大量布料圖像數據庫進行比對，以識別與正常狀態的偏差。通過在大量圖像數據上進行訓練，機器的AI學會評估確定的瑕疵的嚴重程度，並準確判斷何時的瑕疵使得布料不合格。管理層能遠程掌握數據，即時解決問題。

對服裝製造商來說，好處是顯而易見的。與手動檢查員容易錯過不太明顯的瑕疵並根據不一致的標準評估其嚴重程度相比，自動布料檢查機器利用AI和機器學習始終如一且準確地捕捉和評估錯誤，同時在更短的時間內檢查更多的布料。因此，製造商可以節省勞動成本，同時提高質量控制的效率和準確性。

結論

人工智慧在服裝生產的許多面向都帶來了革命性的改變，從前端的設計和染料配方到後端的品質控管，如布料的檢查。除了大大提高了生產的效率和準確性，AI還幫助製造商更注重環保。在CAD軟體中，利用AI生成的3D模型不再需要製造大量的實體樣本，從而達到節約資源的效果。AI也能評估布料設計，推薦更環保的材料選擇。此外，智能化的自動化設備減少了生產時間和能源消耗，有助於減輕工廠的碳足跡。

隨著AI技術不斷進步，我們期待研發人員會找到更多創新的應用方法。考量到AI帶來的生產效率和環保效益，那些依然堅守傳統生產方式的業者恐怕會面臨巨大的競爭壓力。聯繫我們了解更多AI相關設備。