■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，緊隨着的影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。