Как искусственный интеллект может помочь российскому легпрому

64% работников текстильной промышленности, швейных и обувных предприятий в Индонезии, 86% во Вьетнаме, 88% в Камбодже могут быть заменены роботами. Ирина Мальцева, старший партнер компании «Финансовый и организационный консалтинг» (входит в ТОП-10 стратегических консалтинговых компаний России) объясняет — как.

Этот материал выходит в рамках рубрики «Тема месяца: контрактное производство»

Искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется во все сферы человеческой деятельности, и весьма трудоемкая швейная промышленность не является исключением. По мере развития технологий возможности ИИ будут только расти, радикально меняя способы производства и потребления одежды. В свете грядущих изменений российские предприятия не должны оставаться в стороне.

Согласно данным МФТИ, российский рынок искусственного интеллекта вырос почти до 650 млрд рублей, демонстрируя 17-процентный рост благодаря увеличению прибыли профильных компаний. Этот успех также связан с запуском в 2021 году федерального проекта «Искусственный интеллект», который привел к трехкратному увеличению государственного финансирования за последние два года. Как сообщил председатель правительства РФ Михаил Мишустин в ходе стратегической сессии «Развитие искусственного интеллекта» в сентябре 2023 года, в следующем году планируется направить на развитие ИИ 5,2 млрд рублей. По словам заместителя председателя правительства РФ Дмитрия Чернышенко, при максимальных инвестициях за 5 лет дополнительный прирост ВВП в результате массового внедрения ИИ может составить 11 трлн рублей.

При этом промышленность — одно из наиболее перспективных направлений для развития искусственного интеллекта. Рассмотрим, как ИИ может помочь отечественным производителям одежды и материалов для индустрии моды.

Уже сегодня ИИ можно частично использовать практически на каждом этапе создания продукции — от определения ее стоимости до компьютеризированного производства и транспортировки. Типичные интегрированные ИИ-решения включают в себя такие функции, как обнаружение дефектов, проверка лекал и подбор цветов для текстильной промышленности. Кроме того, алгоритмы машинного обучения позволяют предсказывать спрос на продукцию, что помогает предприятиям планировать свою деятельность.

Одним из главных преимуществ использования ИИ в швейной индустрии является возможность оптимизации производства.

Автоматизация производственных процессов

Искусственный интеллект (ИИ) — это система, способная имитировать процесс человеческого мышления и решения проблем. Он может использоваться для обработки данных, создания новых моделей, повышения качества продукции и других задач.

Для автоматизации производства одежды и повышения его эффективности применяются такие технологии, как роботизация, промышленный интернет вещей, компьютерное зрение с поддержкой ИИ.

Инвестируя в автоматизацию и роботизацию швейного производства, компания может в разы повысить производительность и снизить себестоимость. Например, первая в мире роботизированная линия машинного зрения для автоматического пошива футболок Sewbots от SoftWear Automation может сшить одну футболку за 22 секунды. Швейные роботы Sewbots оснащены революционной технологией Smart vision. Подобно автомобилю с автономным управлением, камеры и датчики управляют швейным роботом, распознающим деформацию ткани и корректирующим материал в режиме реального времени. Эта запатентованная технология лежит в основе каждого швейного робота. При этом полностью контролируется положение материала и обеспечивается оптимальная скорость шитья, независимо от марки швейной машины.

Такие технологии позволяют локализовать производство в своей стране, а не в азиатских регионах с дешевой рабочей силой. Международная организация труда (МОТ) подсчитала, что в конечном итоге около 64% работников текстильной промышленности, швейных и обувных предприятий в Индонезии могут быть заменены роботами. Во Вьетнаме этот показатель составил 86%, а в Камбодже — 88%. В отчете отмечается, что работники смогут получать более высокую заработную плату, если правительства и работодатели начнут готовить их к новым высокотехнологичным профессиям.

ИИ может помочь и в автоматизации процессов раскроя ткани, что значительно снизит количество отходов и повысит эффективность работы. Проблему повышения эффективности раскройных работ помогают решить промышленные автоматизированные раскройные системы. Они выполняют все операции без участия человека, включая компактное размещение виртуальных лекал, раскрой материала, надсекание, создание отверстий и маркирование деталей. Кроме того, цифровые раскройщики значительно повышают производительность и точность резки, минимизируют затраты, связанные с дефектами, нерациональным использованием ткани и оплатой ручного труда.

Также искусственный интеллект может использоваться для улучшения качества и удобства одежды. Системы компьютерного зрения и анализа данных помогают дизайнерам справляться с проблемами в процессе разработки, например, с неправильным расположением швов.

Искусственный интеллект революционизирует и процесс создания выкроек для шитья, сделав его гораздо более эффективным, быстрым и точным. Теперь дизайнеры, портные и любители шитья могут использовать программное обеспечение, которое анализирует размеры тела, свойства ткани и создает индивидуальные шаблоны выкроек в считанные минуты. Оно способно создавать выкройки, идеально адаптированные под конкретный стиль и тип телосложения, обучившись на обширных базах данных и принципах дизайна. С помощью искусственного интеллекта можно легко настроить выкройку под индивидуальные предпочтения, будь то изменение длины рукава или посадка по фигуре, получая в результате идеально сидящую одежду, созданную с учетом всех особенностей.

Благодаря ИИ сократились время и усилия, требуемые для разработки сложных дизайнов, — теперь дизайнеры могут быстро преобразовывать свои идеи в реальность, ускоряя производство и сокращая сроки вывода на рынок. Эта эффективность полезна не только для профессиональных дизайнеров, но и открывает возможности любителям экспериментировать со сложными узорами и стилями.

На рынке также представлен ряд программных решений для швейного производства, использующих ИИ. Например, плагин Textile Designer для Photoshop компании Adobe предоставляет дизайнерам текстильных изделий возможность создавать рисунки и выкройки с нуля, просматривать и редактировать лекала в формате PSD. Компания Six Atomic предлагает программное обеспечение Synthesis — облачный сервис для проектирования одежды, сортировки лекал и 3D-моделирования на основе ИИ. Это позволяет определять детали выкроек, объекты и задавать параметры, такие как помпоны, правила сортировки, швы и вырезы, а также выполнять 3D-кластеризацию и анализ строчек. Программное обеспечение PatternedAI генерирует уникальные шаблоны для изделий на основе искусственного интеллекта, что позволяет пользователям искать и создавать тысячи бесплатных шаблонов для любой поверхности. 

Снижение процента брака

Большой потенциал кроется в применении систем машинного зрения на базе ИИ для автоматизации проверки продукции на всех этапах производства. Зрение человека подвержено влиянию усталости и субъективности, поэтому внедрение компьютерного зрения в контроль качества делает его более надежным и точным. Такие программы машинного обучения — особенно ценные в текстильном и швейном производстве: измерение уровней прямого и отраженного света дает ИИ возможность одним взглядом оценить, соответствует ли плотность ткани или готового изделия современным стандартам качества.

Среди наиболее практичных приложений ИИ, которые уже применяются в текстильной и швейной промышленности, выделяют интеллектуальные системы обнаружения дефектов ткани WiseEye и Cognex ViDi. Первая использует уникальные возможности искусственного интеллекта для снижения вероятности пропуска некачественного материала на 90%. Платформа Cognex ViDi основана на машинном зрении и объединяет в себе специфичность, гибкость и эффективность человеческого зрения с надежностью, воспроизводимостью и мощностью компьютерной системы. Разработанная специально для анализа структуры ткани, эта платформа может автоматически оценивать характеристики ткани, такие как плетение, вязание, ткачество, отделка, печать, а также может быть обучена с использованием заранее отобранных образцов того, как должна выглядеть идеальная ткань.

Российские инженеры, в свою очередь, создали уникальное аппаратно-программное решение для автоматического обнаружения дефектов ткани. Разработку вели специалисты Санкт-Петербургского политехнического университета имени Петра Великого совместно с коллегами из Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», Ивановского государственного политехнического университета и компании «ВизиумТекс». Проект был поддержан Фондом содействия инновациям. В настоящее время прототип устройства проходит опытно-промышленное испытание на производственной площадке одного из предприятий Ивановской области. Система установлена на сушильно-ширильной машине и автоматически обнаруживает и классифицирует дефекты текстиля, информируя оператора о необходимости их устранения. В ходе испытаний комплекс смог обнаружить на образце ткани длинной 700 метров 1363 дефекта 17 различных видов, тогда как при ручной разбраковке в отделе контроля качества предприятия было найдено только 217 дефектов.

Персонализация производства

Победить перепроизводство и удовлетворить индивидуальные запросы на дизайн предприятиям поможет именно ИИ, так как на его основе появляются технологии, позволяющие персонализировать швейное производство. «Быстрая» мода привела к размытию личного стиля, невозможности выделиться из-за однообразия предлагаемой одежды и, как итог, к повышению спроса на персонализированный продукт.

Мировая статистика подтверждает этот тренд: по результатам исследования Deloitte UK, персонализированные товары и услуги привлекают 43% людей в возрасте от 16 до 24 лет и 46% — в возрасте от 25 до 30 лет. Более того, 71% опрошенных клиентов готовы платить больше за такие предложения. Исследование выявило, что наиболее популярными категориями персонализированных товаров являются отдых (25%), одежда (19%) и мебель (18%). Однако, несмотря на высокий спрос, такая модель потребления контрастирует с доминирующей в настоящее время моделью массового маркетинга.

Технологии быстрой персонализации предлагает, например, компания PAAT International (Purchase Activated Apparel Technologies), которая использует автоматизацию и цифровизацию для предложения персонализированных продуктов. Программные решения PAAT позволяют производителям использовать персонализацию чаще и адаптировать новые методы производства на заказ. Это увеличивает скорость выполнения заказов и помогает избегать перепроизводства. Суть предлагаемого решения — в распределенном производстве: PAAT разрабатывает «умные технологические пакеты» (Smart Tech Packs) в сотрудничестве с брендами и другими технологическими компаниями.

Пример1. Создание капсульных коллекций под заказ.

Искусственный интеллект может помочь российским компаниям оперативно реагировать на такой мировой тренд, как индивидуальный пошив небольших коллекций. Например, в 2023 году испанский бренд Desigual представил услугу по разработке уникальных капсульных коллекций одежды на заказ. Нейросеть помогает дизайнерам создавать визуализации будущей коллекции с учетом пожеланий клиента. После одобрения эскизов они передаются в производство, а готовая одежда и аксессуары доставляются заказчику примерно через три месяца. Клиенты могут отслеживать каждый этап производства, получая обновления о статусе своего заказа.

Пример 2. Персонализация производства Nike при помощи ИИ

Среди перспективных успешных практик применения ИИ в швейной промышленности в отчете АНО «Цифровая экономика» выделен кейс Nike по персонализации производства при помощи ИИ. Американская компания разработала систему Nike Maker Experience, которая создает индивидуальную пару кроссовок за два часа. Клиенты подбирают цветовые решения и графические элементы с помощью голосовых запросов. Далее в Nike Maker Experience задействуются технологии искусственного интеллекта, а именно: системы слежения за объектами и проекционные технологии, позволяющие создать товар, на сто процентов отвечающий требованиям покупателя. Весь процесс занимает менее двух часов — значительно быстрее, чем стандартная процедура персонализации кроссовок, которая обычно требует две недели, если клиент просто сообщает бренду о своих предпочтениях.

Автоматизированная маркировка товаров с помощью искусственного интеллекта

Искусственный интеллект повышает эффективность еще одного трудоемкого процесса — маркировки товаров. Благодаря ИИ этот процесс может быть автоматизирован при помощи алгоритмов, анализирующих изображение товара и определяющих основные характеристики, что позволяет ритейлерам автоматически наносить метки на товар с точной информацией.

Оптимизация рабочих процессов

Искусственный интеллект зарекомендовал себя и в сфере управления персоналом, помогая HR-специалистам составлять расписание и оптимизировать рабочие процессы для удовлетворения производственных потребностей.

Управление цепочками поставок

На этапе доставки коллекций ИИ может быть использован для автоматизации транспортировки и упаковки. Эффективное управление цепочками поставок имеет важное значение для бесперебойного движения товаров между поставщиками материалов и производителями одежды. Хорошо налаженная цепочка требует наличия больших складских помещений, улучшенного складского учета, распределения товаров и налаженной связи между всеми участниками. С помощью автоматизации, машинного обучения, интернета вещей и других ИИ-технологий достигаются все эти цели.
Помимо сбора и обмена данными, относящимися к каждому участку цепочки поставок, искусственный интеллект также может оптимизировать передвижение и распределение ресурсов, персонала и других активов в рамках объекта. Один из методов — использование автономной робототехники. Предполагается, что к 2030 году объем рынка автоматизированных транспортных средств вырастет с $2,1 млрд до $6,23 млрд. Уже сейчас заметно преимущество, которое дает использование ИИ для автоматизации погрузочно-разгрузочных работ на швейных фабриках и складах. Автоматизация даже таких простых процессов, как транспортировка сырья между участками завода, например, со склада к упаковочной линии, может дать значительную экономию ресурсов.

Господдержка

ИИ уже активно используется в швейной промышленности для автоматизации процессов, таких как маркировка товаров, создание рисунков текстиля и кройка моделей. Программное обеспечение на базе искусственного интеллекта позволяет дизайнерам быстро и точно создавать и оцифровывать модели, а также визуализировать их на ткани. Кроме того, ИИ может быть полезен на этапе отгрузки коллекций, где он помогает автоматизировать транспортировку и упаковку. Он также способен оптимизировать перемещение и распределение ресурсов на объектах, что в свою очередь может повысить эффективность работы и снизить затраты.

Однако стоит отметить, что внедрение ИИ в производство требует значительных инвестиций и времени на обучение персонала, поэтому необходимо поддерживать предприятия швейной отрасли для стимулирования развития таких инноваций. В этом плане государство может сыграть ключевую роль. В 2023 году предприятия, тестирующие и внедряющие отечественные технологии искусственного интеллекта (ИИ) в приоритетных отраслях, могли рассчитывать на грант в сумме от 20 до 100 млн рублей. Конкурсный отбор проводится с 2021 года Фондом «Сколково» в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» и в соответствии с постановлением Правительства Российской Федерации от 21 мая 2021 г. № 767 «Об утверждении Правил предоставления субсидии из федерального бюджета на поддержку некоммерческой организацией Фонд развития Центра разработки и коммерциализации новых технологий пилотных проектов апробации технологий искусственного интеллекта в приоритетных отраслях».

При государственной поддержке российский рынок имеет все шансы для развития и внедрения искусственного интеллекта в швейное производство. Это позволит отечественным компаниям не только снизить затраты на производство, но и предложить потребителям более качественный и инновационный продукт, а также выйти на новый уровень и конкурировать с мировыми лидерами отрасли.