Automatisation des tâches fastidieuses dans l'industrie de la fabrication de vêtements

L’industrie 3.0 s’est avérée être une aubaine pour des secteurs tels que l’aérospatiale, la pharmacie, l’automobile, etc. Cependant, l’industrie de la fabrication de vêtements n’a pas encore libéré son véritable potentiel. Quand quelqu'un évoque « l'automatisation » dans l'industrie de l'habillement, il y a de fortes chances que la plupart des décideurs de l'industrie pensent encore qu'il s'agit de robots travaillant dans les ateliers, ce qui n'est pas le cas. En analysant des centaines de définitions de l'automatisation inventées par différentes organisations et rapports, on peut résumer la définition suivante de l'automatisation dans le contexte de la fabrication : « l'automatisation est l'utilisation d'équipements pour automatiser des systèmes ou des processus. L’objectif final de l’automatisation de la fabrication est d’augmenter la capacité de production tout en réduisant les coûts.

Alors, comment automatiser un processus de fabrication ? Il existe des technologies telles que l'intelligence artificielle, les bras robotiques, les systèmes de prélèvement et de placement automatiques, l'automatisation des processus robotiques, les outils logiciels, entre autres, qui contribuent à augmenter la productivité tout en visant à retirer les tâches fastidieuses des humains. La fabrication de vêtements, aussi complexe qu'une industrie puisse l'être, offre d'énormes possibilités d'automatisation dans des processus tels que l'inspection des tissus, les salles de coupe, les ateliers de couture, l'inspection des produits, la mesure des vêtements, l'emballage, la finition, le lavage et l'expédition.

L’inspection des tissus, traditionnellement effectuée manuellement depuis des décennies, connaît aujourd’hui une transition majeure. Le processus est effectué avant la production du vêtement et des équipements spéciaux remplacent désormais le travail manuel, inspectant et classant automatiquement le tissu et comptant les défauts du tissu inspecté avant de stocker tous les détails pour un accès ultérieur. La technologie d’inspection des tissus ou d’identification des défauts des tissus existe depuis des années maintenant, mais seules quelques entreprises sont allées au-delà de la technologie traditionnelle pour se lancer dans la technologie basée sur l’IA pour l’inspection des tissus.

L'intelligence artificielle aide l'industrie de l'habillement à surmonter le taux élevé de défectuosités dans les usines de vêtements et de textiles en raison de défauts de tissus, d'un taux de compensation élevé et d'un faible taux de reconnaissance manuelle. Le rôle d'une telle technologie basée sur l'IA est encore plus important car les informations d'identification manuelle dans le processus d'inspection des tissus ne peuvent pas être transmises efficacement et l'industrie ne peut pas formuler des problèmes réalistes tels que des normes unifiées, et ne peut donc pas les réformer.

Bullmer – propriété du chinois Jack Stock – marque son nom comme l'une des premières entreprises à lancer une technologie intelligente de nouvelle génération basée sur l'IA – AI 01 – pour l'inspection des tissus. L'auto-évolution continue de l'inspection des tissus grâce à la technologie brevetée Deep Model Self-Learning de Bullmer, basée sur l'IA, aide les usines dans l'environnement complexe des tissus, car les machines peuvent apprendre de plus en plus d'intelligence, automatiquement. La machine intègre une variété de technologies de traitement d'image et le balayage linéaire avancé utilise une caméra industrielle pour garantir la stabilité et l'anti-interférence de l'imagerie et de la détection.

La technologie d’identification des défauts de tissu basée sur l’IA présente des avantages substantiels. Premièrement, les cartes de défauts dans les tissus peuvent être directement créées à l'aide de la technologie, et les données peuvent être directement connectées aux systèmes de gestion des usines tels que l'ERP, le MES, etc., pour faciliter le jugement, la gestion et la gestion des problèmes. Deuxièmement, la standardisation de la gestion des tissus devient beaucoup plus facile. La machine pilotée par l'IA réduit le taux élevé de défauts des entreprises qui résulte généralement de problèmes de tissu et le taux de réduction peut être d'environ 72 à 78 pour cent. Tout cela est réalisé grâce à la standardisation des paramètres d’identification des défauts. Troisièmement, la technologie permet 24 heures de travail ininterrompu et une seule machine d'inspection des tissus peut contribuer à réduire l'intervention manuelle d'environ quatre agents d'inspection des tissus. L'inspection des tissus en une seule journée utilisant une telle technologie peut parcourir 20 000 mètres en 10 heures de travail.

Il est révolu le temps où les découpeuses automatiques dans les salles de découpe de vêtements étaient utilisées pour couper uniquement les couches de tissu. Les fournisseurs de technologies de coupe ont aujourd'hui intégré l'IA et le ML dans leurs machines pour mettre à niveau et faire progresser le processus de pré-production, ce qui est évidemment un besoin à l'heure actuelle où les temps d'arrêt des machines peuvent entraver considérablement la productivité et la livraison à temps.