作為紡織和成衣製造業的長期機械專家，我們之前詳細探討了在成衣製造中實施人工智慧（AI）進行布料檢測的影響力。儘管AI的應用尚未廣泛普及，但AI已不再只是未來的概念，它已經在成衣製造的其他領域找到了自己的位置，重新定義了成衣的生產和交付方式。

市場和經濟影響

AI在紡織和成衣產業中的整合正在迅速增長。早期在生產線上採用的AI技術顯示出在效率、生產力和品質方面的重大好處，並提供了新的定制化選項，使AI在行業中的大幅增長，未來預計會有更多的增長。

2019年，時尚、紡織和成衣產業的AI市場價值為2.28億美元，預計到2024年將增長到12.6億美元，複合年增長率（CAGR）為40.8%。到2027年，AI在全球時尚和服裝市場的整合預計將達到44億美元。

生產線上的主要影響

在成衣製造中，AI已經被應用於多種使用案例：

  • 裁剪設備和縫紉的自動化：AI驅動的自動化增加了生產，提高了生產力，降低了對手工勞動的依賴，並因此降低了成本。

  • 預測性維護：AI驅動的預測性維護最小化了機器停機時間，確保生產運行順暢，根據勤業眾信研究顯示，這樣能將維護成本降低多達30%，且停機時間降低70%。

  • 供應鏈和庫存管理：AI利用數據來預測消費者需求和全球趨勢，將生產與市場需求對齊，減少過度生產和庫存成本。

人工智慧在質量管控中的應用

AI機器在成衣製造中一個非常成熟的應用是AI基於缺陷檢測系統。這些系統使用機器學習或深度學習來訓練模型識別布料缺陷。

例如，由最古老的成衣機械製造商之一歐西瑪和台灣工業技術研究院共同開發的EagleAi，已經成為一個重要的變革者。該系統利用大數據和深度學習技術檢測成衣生產中的大多數常見布料缺陷。在與不同成衣工廠進行的多次試驗中，EagleAi布料檢測機器展示了其相較於人工目視檢測方法具有更高精確度，顯著減少了布料製造損失和浪費，這不僅降低了生產和勞動成本，還提高了生產效率。

AI在布料檢測和質量控制過程中的整合，解決了長期以來由於布料質地和缺陷類型的變化而難以實現的穩定質量輸出的挑戰。基於這一理解，歐西瑪開發了EagleAi系統，以在質量控制中提供至關重要的自動化並在紡織和成衣行業內維持高標準。展望未來，這種AI技術的採用預計會進一步增長。

持續增長

儘管AI系統已經得到了廣泛應用並且已經提供了豐富的結果，但AI技術的複雜性將繼續提高。這將對紡織和成衣產業和生產帶來更顯著的影響和巨大的潛在優勢。AI驅動的機械將在優化製造流程、提高效率和確保穩定的高質量標準方面變得不可或缺。隨著AI技術的改進，這些技術將變得更易於獲得和負擔得起。未來的成衣工廠，不論大小，都將在生產線上採用多種AI系統和機械，以在全球市場中保持競爭力。

人工智慧的使用也將在支持成衣工廠實現其全球可持續發展目標方面發揮關鍵作用。AI驅動的回收、廢物管理和可持續材料的開發創新支持行業向更環保的做法過渡。這不僅有助於減少環境足跡，還符合消費者對可持續產品的需求。

結論

儘管許多科技公司已經提供了一些生成設計、圖案製作、用戶體驗、供應鏈管理和庫存管理的AI系統，但除了自動化縫紉機之外，仍然缺乏可以直接應用於成衣製造生產線的技術。配備AI技術的成衣機械可以極大地減少對手工勞動的依賴，並顯著提高效率。因為這樣，歐西瑪的AI布料驗布機EagleAi。作為擁有超過五十年行業專業知識的公司，歐西瑪深刻理解行業挑戰。這些知識是AI驗布機的基礎。EagleAi檢測系統能夠覆蓋市場上常見的所有缺陷類型，例如顏色污漬、斑點、油漬、孔洞、勾絲、磨損和斷經。此外，該系統提供行業所需的色差報告，並具有符合工廠操作習慣的操作界面，使其成為一個實用的紡織質量控制圖像識別系統。如果您對該系統感興趣或想免費取得驗布報告，請立即聯繫我們。