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【AI新時代之產業應用】「智能」走入製衣 高效管理驗瑕疵

2016-12-28
■黃偉強設計多套AI系統為紡織製衣業提升管理、品質及生產效率。 姜嘉軒  攝■黃偉強設計多套AI系統為紡織製衣業提升管理、品質及生產效率。 姜嘉軒 攝

理大AI優化生產管理 提升品質助產業升級

人工智能(AI)的興起對不同領域的科技發展帶來重大衝擊,緊隨茠獐v響正滲透至社會產業結構層面。國際專家相繼預測,未來數十年多個專業工種都將被AI機器人取代,而即使於今天的現實處境,AI也已開始改變各行業運作。

對香港來說,AI產業應用近年漸受重視,科研人員於傳統生產以至金融服務等行業引入智能科技,冀提升效能。其中理工大學紡織及製衣系教授黃偉強便打破舊有觀念,將該領域知識應用轉化並結合紡織製衣業,設計多套系統為製衣廠提升品質及生產效率,並協助管理者用更短時間做更好決定,推動產業升級。■香港文匯報記者 姜嘉軒

舊式衣車、流水作業的生產線,製衣廠一般予人老舊沉悶的刻板印象,曾長駐內地工廠工作的黃偉強,對以科技提升生產力的學問感受殊深,「服裝生產環境其實比想像中更複雜,主要是變數太多,每張訂單的數目、款式各有不同,編好生產線其實是個非常複雜的數學問題。」

機械化能加快個別生產工序的速度,惟有效指揮協調不同機器,才是整體生產力提高的關鍵,那正需要更高層次的「智慧」。

分析不同資料 分配訂單人手

黃偉強以製衣廠的電子裁割系統及自動拉布機為例,指出「如裁割太快,後面拉布未必能配合;拉布太快,電腦又未必裁得及,所以各個工序必須取得平衡」。

由於情況複雜,驅使他開展以AI算法解決問題的研究,目標是將高效管理模式建於系統之中,協助人們處理服裝生產。

黃偉強設計的「成衣生產管理系統」,透過無線射頻RFID技術收集數據,實時得知每張訂單、工序及工人狀況,從而了解生產進度;系統繼而以AI將製衣訂單及工人能力等不同資料作綜合分析,「假如預測到生產線在未來10分鐘出現問題,系統會立刻向用家作出預警」,並會向用家提出最有效建議方案。情況好比玩「經營遊戲」電玩一樣,建議「玩家」如何最有效率地為工人分配工作,達至生產目標。

有關項目成功獲一高級時裝品牌生產服裝的廠商使用,初步證實可行。

在分工之外,就織布後檢查有否出現破洞、粗紗、走紗等瑕疵的驗布工序,黃偉強亦獲業界支持,開展「自動布料疵點檢查及評級裝置」項目,透過3種至4種人工智能算法,處理絕大部分種類的疏織布,較現時只能檢測特定及單一布種的機器,或直接由操作員用肉眼檢查的做法進步,「該裝置透過專業CCD照相機不斷拍照,人工智能算法就能將相片中較難看見的疵點放大,從而找出目標。」

覆檢比人準 速度亦快兩倍

不過,要讓AI「人性化」卻是當中一大挑戰。黃偉強指,一般人買衣服穿衣服,如布料瑕疵小得連肉眼也看不到,基本上都能接受,所以裝置不能單純追求高敏感度將小問題一一點出,否則會經常「誤鳴」影響生產進度;要讓AI拿捏準繩,配合人類的常識及判斷,才是整個項目最艱難部分。

高質布料要求品質控制,現時業界仍然需要操作員就自動化驗布機所發現的疵點作覆核。黃偉強指,過往每部驗布機都要安排操作員站崗肉眼檢查,一分鐘只能檢查約10米布匹,準確度只有大約七成;而其新系統能讓一名操作員同時應付2台至3台驗布機,準確度提升至九成,且一分鐘能檢查近30米布匹,顯著提高產業效率。

試衣鏡「人性化」 改變消費模式

黃偉強指,除製衣生產層面,AI對服裝業消費模式亦帶來重大改變,「譬如人工智能試衣鏡、試身室等設計,已有很多與消費者息息相關的項目正在進行。」

最近他還打算開展一項影像搜尋器研究項目,目標製作大型資料庫,用家只需拍下衣服上載至網絡,系統以AI對比衣服的細節位,便可自動匯報何處有售及其他相關資訊。

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