和明紡織 eyecatch

使用Machine Learning的效益

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。

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。

延伸閱讀

和明紡織股份有限公司成立於1976年,創辦人陳文進先生在經歷台灣經濟轉型,外銷市場開始蓬勃發展的時代,在臺南設廠生產 “平織格子布”. 初期產品以天然纖維 –‘棉’為主軸,進而延伸到絲、麻、羊毛等纖維,並採用Tencel,  Modal Rayon, Viscose 等紗線,開發了一系列兼具垂墜感與柔軟度的布料; 在舒適, 功能及環保的需求下,和明紡織與時俱進,加入了Lycra、Nylon、Organic Cotton、Recycle Polyester、Sorona、Polypropylene、Xylitol & UMORFIL® 等纖維,以迎合新世代的潮流和挑戰.