傳統紡織業面臨的挑戰與數位轉型契機

傳統紡織業的生產流程涵蓋從紗線原料、織布染整、設計打版到成衣製作的每一個環節，這是一個繁瑣且耗時的過程，長期以來依賴大量人工操作，以及老師傅的經驗累積與傳承。然而，該產業目前面臨一個嚴峻的挑戰—高齡化問題。隨著資深技術人員陸續退休，且年輕一代對於進入這個傳統行業的意願低，人才斷層變得愈發嚴重。
尤其是在疫情爆發後，幾乎所有行業都加速了數位化轉型，人工智慧（AI）的應用越來越廣泛，成為各產業解決問題的重要工具。透過模擬人類思維與行為的電腦系統，AI能夠創造精準的解決方案。對於紡織業而言，引入AI有助於優化生產流程，減少對大量人力的依賴，同時提高生產效率和產品品質。這不僅有助於解決人才短缺的問題，也為產業創造更多發展空間。

智慧化的轉型過程，首先必須打好「自動化」的基礎。透過自動化機台設備取代人力，優化生產作業流程，進一步提升製程的精度與一致性，確保產品品質穩定。
接著，利用物聯網（IoT）技術收集多方數據，透過數位化和雲端系統軟體驅動設備，找出生產過程中影響效率的瓶頸，並協助企業快速做出精準決策，從而實現生產的「數位化」。
當獲得足夠數據後，AI人工智慧便可進一步建立運算模型，實現問題的預測與預防，達到真正的「智慧化」。這不僅能有效降低人為錯誤和資源浪費，還大幅提升營運效率，加快紡織品生產的各個階段，讓企業能夠更迅速地推出新產品，並靈活應對消費者需求的快速變化。

1. 簡化生產與品質檢測

傳統上，紡織品的缺陷檢測多依賴人眼挑錯，但由於長時間工作會導致視覺疲勞，常常忽略細微瑕疵，造成品質不一致。透過使用人工智慧驅動的感測器、攝影機和機器學習演算法，現在可以優化生產計劃，監控設備狀況，並透過預測性維護減少停機時間，大幅提升生產品質和管理精確度。

Shelton Vision WebSpector全自動織物檢測
傳統手動檢查的檢測率僅能達到約65%，而Shelton Vision的WebSpector系統宣稱能達到超過98%的自動缺陷檢測。這項技術專注於檢測紡織品表面的污點和瑕疵，並領先市場以單色紡織品偵測為主，能識別複雜的圖案，甚至是嚴重扭曲變形的織物圖樣。

該項技術目前正在申請專利，未來將會優先提供給車用紡織品市場，用於汽車內裝和安全氣囊的紡織品檢測，維持駕駛和乘車的安全性。

未來，這項技術還將應用於功能性服裝、高級時裝、牛仔布、戶外室內裝飾、防曬布、床墊床罩布料、櫥窗裝飾，甚至碳纖維複合材料的檢測。除了成品檢測外，業界對織物成型前和胚布檢測的需求也在增長，旨在預先發現瑕疵，簡化後續平紋布料及圖案織物的修補過程。

Shelton Vision示範迷彩布料偵測流程，先減去迷彩織物的重複圖案的干擾，讓織物回歸素面以檢測缺陷，識別偏離預期設計的不規則和故障情型，並向操作員發出警報，確保高精密度的品質控管。source: Shelton Vision
EasyODM AI人工智慧驅動的紡織品質控制系統

EasyODM的AI人工智慧可以準確識別和檢測紡織品的各種缺陷，在紡織品品質控制方面擁有高達 99% 的準確率，利用現有的視訊監控硬體和軟體進行數據蒐集，從這些影像中找出圖案、顏色、紋理和表面缺陷等相關特徵，對照標記的紡織品圖像訓練模型，區分辨識出可接受的紡織品和有缺陷的紡織品，找出紡織品表面的偏差或異常​​情況。

EasyODM檢測織物孔洞、汙點和缺陷的情況。 source: EasyODM
Cognex VisionPro VIDI影像辨識系統

Cognex的VIDI系統使用人工智慧的深度學習演算法進行紡織品檢測，只需極少的樣本圖像和較短時間便可完成訓練和驗證，在不到 10 分鐘的時間內完成的能迅速學習紡織品的複雜圖樣，辨識出難以發現的瑕疵。
例如織物的圖案可能相當複雜，且位置變化會干擾外觀檢查的分析、因為面料延展而產生的變形，難以判斷是否為瑕疵。針對這類問題，可運用康耐視VIDI的深度學習演算法分析工具，進行以下辨識：藍底標籤有二種功能「定位」及「讀取」，讀取條碼功能的準確度為 99.99%。此外還有紅底標籤的「分析」，綠底標籤的「分類」，業者可以提供相對較小但具有代表性的合格元件圖像樣本，讓系統在數分鐘內完成基於深度學習的模型訓練，在完全無監督的模式下，自行學習並識別紡織品中的異常，同時容忍變化。
Cognex的VIDI系統可以將生產流程中的人為檢測轉化為機器自動完成，大幅提升檢測效率，最重要的是，不需要⼤量的資料庫和繁瑣的軟體開發，只要提供正確品質的學習參考樣本，讓軟體演算法進⾏⾃我訓練，訓練階段完成後，可以快速識別檢查出織物缺陷。

source: Cognex
台灣歐西瑪AI智能驗布機

EagleAi AI智能驗布機專為解決技術斷層而設計，適用於彈性針織和平織布料。無論是色差、貼標、對邊問題，還是彈性布料的張力檢測，都能有效處理。該系統已能辨識市面上常見的26種布料瑕疵，且缺陷識別準確率高達90%。即便是未曾檢測過的布料瑕疵，檢測率也能在4小時內提升至70%以上。

此外，歐西瑪推出了一個全面的瑕疵數據資料庫，並提供雲端平台共享。這些數據將用於紡織和成衣產業的發展，並有助於培訓下一代更先進的人工智能驗布機。透過連接資料庫，該系統能實現精確的布料缺陷檢測，並提供使用者詳細的缺陷分佈圖和全面的缺陷概述。

歐西瑪EagleAi AI智能驗布機可辨識市面上常見的26種瑕疵布料。
岳揚智控AI智慧驗布機

AI智慧驗布機採用了先進的AI影像辨識技術，能精確檢測布料的外觀瑕疵，包括表面瑕疵、色差與幅寬尺寸變異。結合網路雲端技術，供應鏈上下游可以遠程監控布料品質檢驗作業，並可透過各式行動裝置在任何地點即時取得數位化驗布報告。該系統的檢出率高達95%，相比傳統人工驗布的65%至75%檢出率，效果顯著提升。

此技術可處理多種布料類型，包括平織布、針織布、提花布、印花布等，並適用於織布、染整、成衣等各種產業環節。驗布速度可達每分鐘60碼，檢測項目涵蓋11種瑕疵，如斷經、斷緯、毛頭、色差、髒污、白點、摺痕、壓痕、破損、異色等常見問題。數位化和影像化的檢驗報表，能通過網路與布料供應商進行即時的線上品質討論，節省出差時間並提升作業效率。

製表：莊郁諄

2. 智慧生產計劃

AI人工智慧可以提高紡織品供應鏈的透明度和效率，優化生產計劃、監控設備健康狀況，並透過預測性維護減少停機時間，提高生產力並降低營運成本。

訊能集思JarviX對話式決策AI平台
訊能集思(Synergies)的JarviX平台智能排程是一項能與人對話並協助做出決策的人工智慧工具，它整合了多種技術以協調製造和業務流程：IoT 物聯網平台，結合人工智能和物聯網技術來收集和分析數據；ERP/MES連接器，連接企業資源規劃系統和製造執行系統；Data Fabric(Digital twin)，整合不同來源的數據；以及自然語言處理(NLP)和無代碼(No-code)技術，分別處理語言數據和簡化應用開發。
簡要來說，自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標就在於讓電腦理解和自然運用人類語言。不同以往，程式語言是人類為了與計算機電腦溝通而設計的人工語言，複雜且具有專業封閉性。

而無代碼(No-code技術)是一種軟體開發方法，更像是一個輔助性的工具，使用視覺化介面和拖放工具，使非技術用戶能夠在幾乎沒有程式設計知識的情況下建立功能軟體，使用者界面簡單，能降低開發成本和 IT 團隊的負擔，開發速度更快，不需要繁複的編程過程，並為更複雜的專案釋放技術資源，不必浪費時間可以將網站快速上架，將產品推向市場，且花費更低。不過No-code技術的缺點也很明顯－雖然透過拖拉組件就能輕鬆建立網站內容，但程式開發的侷限性較大，難以像網站工程師那樣量身訂製網頁功能，往往僅能停留在基礎、簡易版本的建置，因此無法實現複雜的網頁功能。

這些技術支持全生命週期智慧製造，建立數位孿生模型，用來模擬和優化生產過程，並利用工業大數據來提升生產運營，幫助製造業實現智能化和數據驅動的生產系統，提升生產過程中的協作效率。

source: Synergies

3.客製化設計與個人化訓練

AI驅動的客製化不僅能夠快速適應消費者的個性化需求，還能縮短從設計到市場的時間，讓產品能夠更快速地響應消費者的需求變化。

Nike By You客製化鞋款設計
Nike通過AI技術提供會員客製化鞋款服務，消費者可以自由選擇鞋面的顏色、材質，以及鞋底、商標、鞋帶和裝飾標等細節，盡情享受客製化的樂趣，打造更具自我風格的鞋款。

source: Nike 
Shimmy Upskill縫紉訓練遊戲

Shimmy利用尖端的混合學習模型，重新構想人工智慧和傳統機器培訓，結合遊戲化學習，優化培訓成本和時間，以滿足當今經濟狀況和複雜供應鏈的需求。
Shimmy把員工訓練課程變得像遊戲《Candy Crush》一樣，並在不同環節提供適應性獎勵和建設性回饋，讓工廠員工能在有趣的環境中運用平板遊戲學習款式的分類、車縫技巧及各種縫紉知識，進而提高技能。

source: Shimmy

4.紡織品回收分類技術

傳統的紡織品回收通常需要大量的人工干預，並且回收過程中的材料分離不夠徹底，影響了再利用效果。藉由引入AI智慧系統，能使得舊紡織品的分離和處理變得更加高效，能夠準確識別不同的纖維組成並進行分類，使得回收後的材料可利用率更高，也有助於將回收的紡織品轉化為新材料，進一步支持循環經濟的實踐。
人工智慧提升了紡織品回收的效率，能夠準確識別紡織品的纖維組成，並進行分類，從而提高回收材料的再利用率，進一步推動循環經濟。

sewts的「盒中大腦」技術

全球每年產生9200萬噸廢棄紡織品，預計到2025年將生產超過1億噸服裝，突顯了紡織廢料處理問題的迫切性。
為了應對這一挑戰，sewts的「盒中大腦」（Brain-in-a-Box）技術能夠大幅提升紡織品處理的智慧水準，利用2D和3D視覺系統獲取高品質的視覺數據，幫助機器人更準確地識別和處理物品，實現更高效的紡織品回收處理流程。
新興技術正在改變紡織品回收的方式，配備人工智慧（AI）和先進感測器的機器人系統正成為關鍵，它能運用近紅外線（NIR）光譜、高光譜或多光譜成像系統，自動分類和識別不同纖維，如棉花、聚酯和尼龍，並檢測廢料中的污染物。並使用機械手臂拆卸紡織品中的硬質部件，如拉鍊，在輸送線上分類回收材料。

source: sewts

5. AI設計輔助工具

AI可用於幫助紡織品設計師創造新的圖案、紋理和設計，利用機器學習和生成 更快、更有效率地創造新設計，加速紡織品的創造力和創新，使設計師能夠創造出更能吸引客戶的設計。

The New Black服飾設計生成器

「The New Black」這款設計工具運用AI技術，可以利用以文生圖、以圖生圖、文字到3D轉換、圖像轉影片等功能輕鬆地將想法轉化為詳細設計，幫助設計師更有效、更創新和視覺化執行他們的概念，促進個人創造力與團隊之間的協作，可用於創作各種物品，包括服裝、鞋子、盒子和珠寶。
透過服飾生成器、風格轉移、從草圖到設計轉換等各種功能，可以提高設計生產力和創建不同的設計變體、分析時尚趨勢、產生用於時裝秀演示的虛擬模型、以及導出生產用技術包。

但另方面也需要注意的是：人工智慧生成的設計，可能缺乏人類設計師獨特的細膩感和個人風格，導致整個行業設​​計美學的同質化，或是將設計師的創造力限制在預設的風格和演算法上。

source: The New Black

6. 庫存管理：RFID技術應用

紡織品的庫存管理藉由RFID技術得到顯著提升，RFID標籤能夠追蹤每一件物品的流動，結合AI技術預測需求，優化庫存決策，降低缺貨或過剩的風險。

RFID技術應用於紡織品供應鏈

RFID標籤不僅能追蹤布料的存放和流動，還能顯示即時的庫存狀況，幫助企業及時補貨，並減少手動記錄的錯誤，提升供應鏈透明度。
傳統紡織的存放布料通常會根據材質、顏色進行分類，領取和歸還都需按規範存放，且需要正確記錄，才能有效分類，包括管理布料，從操作、處理到供應商的記錄，目前大多仰賴人工手寫紀錄；當管理人員因業務繁忙，很容易發生紀錄錯誤或疏漏的情形，若這些問題未能及時發現並修正，各部門將可能出現資訊不同步的問題，導致無法即時掌握布料的實際庫存情況，進而影響生產人員和業務人員的決策，最終做出錯誤的判斷。
嵌入紡織產品中的RFID標籤可提供即時庫存追踪，無需手動計數，借助RFID，可以準確追蹤庫存數量、減少錯誤並簡化補貨流程，顯示庫存的即時可見性，幫助零售公司能夠快速補貨，並避免缺貨或過剩。
RFID標籤可以促進整個紡織品供應鏈的可追溯性，每件物品從原料到成品，都可以分配一個唯一的識別碼，進行全面的監控。這種可追溯性有助於識別低效率、追蹤生產進度，並確保符合品質和安全標準，還有助於識別和解決潛在瓶頸、優化物流，並提高整體供應鏈的透明度。
透過RFID技術來管理料件、機具和追蹤製程等，再結合AI分析銷售數據並預測未來需求，可以就庫存做出更明智的決策，進而降低缺貨和庫存過剩的風險。

source: TEKNOPALAS
總結

AI人工智慧可讓傳統紡織業產生變革，提升生產效率、產品品質和客戶滿意度。然而這些進步也伴隨著許多挑戰，如潛在的工作流失和道德問題，在追求生產自動化的同時，要優先考慮到員工技能提升與轉型安排，避免引發內部勞動力不滿，甚至罷工抗議等社會問題。
另方面，企業導入AI需要在初期投入大量資金和時間，可能導致短期內資金流動性不足，有可能影響其他業務運作發展，所以前期完善的廠內評估非常重要，分析診斷完成，再依照短、中，長期的目標循序進行轉型。
同時，雖然自動化能提高效率，但是對於技術的依賴度會增加，一旦系統故障或遭遇網絡安全問題，整體生產鏈將面臨重大風險，且導入數據分析工具需要專業人才支持，如果企業內部缺乏相關人才培訓計劃，可能無法充分挖掘數據潛力並轉化為實際效益。
最後，在優化供應鏈管理過程中，AI能夠幫助企業更準確地預測市場需求變化和波動，加強供應鏈的透明度，也增加供應商多樣性和地區差異性分析，避免造成單一供應商過度依賴，而間接影響企業運作。
但與此同時，企業在推動AI技術時，也應該謹慎評估影響，並做好充分的人力資源規劃，以確保產業的持續創新發展。