傳產導入 AI ,CloudMile 協助和明紡織布料辨識,加速生產效率

傳產導入 AI ,CloudMile 協助和明紡織布料辨識,加速生產效率

前言

以生產高品質布料給 Burberry、Coach 等國際知名品牌的和明紡織,成為台灣首家導入機器學習的紡織企業,將耗時費力的人工辨識布料,升級為機器自動辨識,以加速生產效率,迎擊快速消費時代!

開發過程中,CloudMile 作為技術諮詢顧問角色,與和明紡織策略執行顧問李佳憲共同定義問題,並進一步設計演算法、訓練數據模型,讓機器學會辨識布料的能力。

CloudMile 使用深度學習解決企業痛點,成為台灣企業在數位轉型的道路上,最堅強且可靠的夥伴!

圖/Google

【以下摘錄自 Google Blog

原文標題為台灣企業運用Google機器學習技術及雲端平台,創新服務及商業模式

一直以來我們都致力在推廣雲端機器學習的技術,今年 1 月,我們首度發表了 Cloud AutoML,並推出其第一款產品 Cloud AutoML Vision API,希望提供企業更彈性化的雲端服務,讓一般缺乏大量金錢和人力資源的中小企業,也能開發出符合自身工作需求的客製化機器學習模型。我們很高興看到台灣紡織業代表—和明紡織,運用 TensorFlow 和 Google 雲端平台創新紡織產業作業模式,成為台灣首個透過 Google 機器學習技術結合雲端平台應用成功轉型的企業案例。

傳統紡織業面臨高人力與時間成本的挑戰

如今每個產業都在以更快的步調發展,台灣紡織業面對全球快時尚產業興起的趨勢,也需要加快腳步,思考如何讓產品更快進入市場,才能適應新一代的產業樣貌。然而傳統紡織業的作業模式,無論是在設計、挑選、紡紗、織布、染整等過程,都會消耗大量的人力和時間,其中光是以人工方式辨識布料材質,就可能要費時 40 至 45 天,若挑選或辨識的過程稍有錯誤,重新生產甚至可能要多花 3 個月的時間,才能將產品順利交到客戶手中。此外,傳統紡織業所採用的舊有倉儲技術,已無法負荷數以千計的紡織設計樣品,不僅造成過往累積的生產經驗及技術難以被有效被保存,樣品的尋找跟建檔過程也十分繁瑣耗時,讓生產技術和樣品難以被再次利用。

Google 機器學習與雲端平台協助和明紡織迎向產業創新與轉型

我們的合作夥伴-和明紡織,一直希望能將累積多年的專業經驗和技術,有效結合科技智慧,讓其能以系統化的數據形式完整保留,方便後續進行分析再利用,進而協助提升企業營運效率,因此從去年 10 月起便開始透過 TensorFlow 和 Google 雲端平台,陸續將生產過的布料樣式進行數位化建檔,並利用機器學習技術訓練布料樣式的辨識模型,幫助設計師能快速從資料庫中搜尋特定樣式。

我們非常高興看到和明紡織運用Google雲端平台和機器學習,有效簡化舊有作業方式及流程,以往從靈感發想、設計、看樣到提供樣布的時間,從原本的 1.5 至 3 個月縮減至 2 至 3天;另一方面,把新設計帶到市場平均所需的時間也預估能大幅降低 25%,從原先 12 個月縮短至 9 個月。在不久的將來,和明紡織也希望透過開發一個以機器學習和雲端服務為基礎,集結紡織面料樣式的應用程式,並加入社群功能,實現將設計人員之間的溝通現代化的目標,同時讓過往生產知識及技術能被產業再次利用,促進包含紡織業在內的製造業的循環經濟。

和明紡織的案例可以視為台灣傳統產業結合智慧科技轉型的領頭羊,而 Google 雲端也將持續優化現有的雲端機器學習服務,希望在未來能逐步擴展並運用到不同產業,協助更多提升台灣企業提升市場競爭力。

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CloudMile 成立於 2016 年,致力於 B2B 雲端與人工智慧應用,為客戶建立國際級雲端架構,並以機器學習及大數據分析技術為核心,協助企業進行商業預測與產業升級。

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