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AI加持 紡織廠找布料 由3個月變成3天

和明紡織策略執行顧問李佳憲指出,透過Google TensorFlow技術,幫傳統紡織大廠和明紡織,開拓另一條智慧大道。(記者陳炳宏攝)

和明紡織策略執行顧問李佳憲指出,透過Google TensorFlow技術,幫傳統紡織大廠和明紡織,開拓另一條智慧大道。(記者陳炳宏攝)

2018-04-13 17:31:39

〔記者陳炳宏/新加坡報導〕一個具有40年歷史的傳統紡織廠,滿倉庫超過十萬捲布料(紡織術語:面料)要怎做數位化?答案是透過人工智慧(AI),原本得花3個月搜尋工作變成3天,讓設計師有更多的時間專心去發揮創意,而這樣的創意也在昨天的Google亞太區媒體活動中,讓日、澳、港等12國媒體驚豔。

成立於1976年,和明紡織主要是提供具有時尚機能元素面料給國際知名品牌,包括Ralph Lauren、J. Crew、Burberry等知名品牌客戶,而且是少數將生產基地留在台灣的傳統製造業。

和明紡織策略執行顧問李佳憲指出,和明不止生產還有設計師為品牌客戶提供織紋與面料,例如客戶先提出冬裝樣式概念,設計師再設計不同花樣,跟客戶確認溝通,40年來已經累計超過10萬種不同設計樣式,但這些累積資產,卻無法被好好再利用,因此遭遇兩大困境。

李佳憲說,設計師如果要尋找過往設計過的樣式,要進布料堆積如山的倉庫人工尋找,通常要花上數個月,因為和明倉庫有三個,分別在不同地方,這是第一個困境;其次,現在時尚服裝產業也面臨快時尚挑戰,什麼都要快,和明的上游供應廠如果沒有辦法加快,那也沒有辦法讓客戶能儘早拿到產品爭取時間差。

而研發團隊想到的,就是「透過Google的人工智慧 TensorFlow技術,建立布料辨識的演算法模型,改善挑選面料時間,方法是拍攝倉庫面料後,再請有經驗的設計師來來為面料加標籤,然後再讓TensorFlow去做學習,學習完再開發一個App,提供設計師搜尋比對使用。

但剛開始並沒有很順利,從去年10月開始測試後,透過機器學習發現成效並不佳,後來是經由資深設計師(Domain Expert)提供專業知識修改後,才讓布料挑選變得更精準,準確度達8成以上。

李佳憲分析說,以往設計師從提供客戶樣式,要設計、打樣、確認,最長3個月,現在可以從倉庫找到設計過的面料樣式,整個流程縮短到2到3天,客戶原本需要12個月才能讓新的商品上市,現在可以縮減到9個月。

而面料數位化後,設計師可以很快的從搜尋布料過程中,喚回當時設計的記憶(經驗)甚至得到新的靈感,而設計出更創新的面料樣式。

面料設計是國際語言,全球設計師都需要有這樣的數位化面料資料庫,李佳憲說,如何將資料庫開放出來,建立全球設計師社群,以及原來留在資深設計師腦海的經驗,如何傳承,透過影像辨識或文字搜尋,輕易找到過去累積的創意,這將是台灣紡織業可以走的另一條道路。

李佳憲說,倉庫中,過往40年累積的超過10種以上設計面料,光是尋找就得花掉3個月時間。(記者陳炳宏攝)

李佳憲說,倉庫中,過往40年累積的超過10種以上設計面料,光是尋找就得花掉3個月時間。(記者陳炳宏攝)

原本倉庫整捲的紡織面料,數位AI化之後,可以濃縮成手機上的App與一小塊樣品,方便設計師搜尋。(記者陳炳宏攝)

原本倉庫整捲的紡織面料,數位AI化之後,可以濃縮成手機上的App與一小塊樣品,方便設計師搜尋。(記者陳炳宏攝)

和明紡織設計師使用的搜尋APP界面,目前已經開始測試,將來計劃對外公開。(記者陳炳宏攝)

和明紡織設計師使用的搜尋APP界面,目前已經開始測試,將來計劃對外公開。(記者陳炳宏攝)

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