Будущее не за горами: как ИИ меняет швейное производство

 По данным, собранным изданием РБК Тренды, объем рынка искусственного интеллекта к 2027 году составит 406 млрд долларов, а выручка глобального рынка ИИ в 2030 году - 1,8 трлн долларов. Все это говорит о неизменном и глобальном развитии и внедрении нейросетей во все сферы бизнеса. Уже сегодня эти технологии меняют швейное производство. Об этом процессе рассказал владелец и CEO «АТР-Урал» Василий Швец. Его компания – первая, кто решился использовать машинное обучение в процессе производства грузоподъемных строп.  

Зачем нужны грузоподъемные стропы и какими они бывают

Обычно люди не часто задумываются о том, как к ним в руки попадает тот или иной продукт, хотя чтобы доставить любой товар прямо к вам домой или в ближайший ПВЗ, нужно использовать многие технологии и труд нескольких десятков человек. Кроме того, иногда доставка производится на кораблях через моря и океаны. Один из инструментов, который используется в данном случае – это грузоподъемные стропы. Как ясно из названия, они необходимы для переноса тяжелых контейнеров, приборов и даже автомобилей. Подъемные стропы могут быть изготовлены из разных материалов, однако металл, например, может оставлять на ценных предметах царапины, а вам вряд ли хотелось бы получить изделие с браком. Для этого я и реализовал производство строп из текстиля, который ничуть не уступает по качеству и безопасности, зато обеспечивает идеальную доставку.

Внедрение уникальных технологий

Производство грузоподъемных текстильных строп – это специализированный процесс, направленный на создание прочных и безопасных подъемных средств из текстильных материалов. Такие стропы широко применяются в промышленности для подъема и перемещения грузов различных весов и размеров. Процесс включает в себя выбор высокопрочных тканей, их специальную обработку, а также производство соединительных элементов для обеспечения надежности и долговечности. Одним из ключевых аспектов является соблюдение стандартов безопасности и нормативов для обеспечения эффективного и безопасного подъема грузов.

Мы живем в век активного развития инноваций. Тот, кто пренебрегает современными инструментами, в частности машинным обучением, рискует остаться позади конкурентов. Поэтому сегодня я держу фокус на максимальной автоматизации и оптимизации, чтобы сделать более эффективными все процессы производственной цепочки. Для этого мы начали работу над проектом по оцифровыванию и внедрению программного продукта на основе ИИ в производство. Отмечу, что это должно оказать значительное влияние не только на развитие компании и индустрии в целом, но и на затраты на ресурсы, которые, естественно, не маленькие.

В рамках нашего стремления к максимальной эффективности в производстве текстильных грузоподъемных строп мы придаем особое внимание автоматизации и внедрению интеллектуальных технологий. Наш проект по оцифровыванию и использованию искусственного интеллекта (ИИ) направлен на улучшение всех этапов.

Прежде всего, мы внедряем автоматизированные системы мониторинга,  которые следят за качеством материалов, используемых в производстве, и контролируют параметры стропов на каждом этапе. Это позволяет нам обеспечивать высокую степень точности и надежности в каждом изготовленном изделии.

Дополнительно мы разрабатываем программные продукты на основе машинного обучения: программа АТР-СКАН, которая анализируют данные о производственных процессах и предоставляют ценные инсайты для оптимизации. Это включает в себя прогнозирование потребности в сырье, оптимизацию сроков производства и предотвращение возможных дефектов. Автоматическая постановка произведенной продукции на складской учет.

В области управления запасами мы также используем программный продукт для точного прогнозирования объемов производства, что помогает минимизировать избыточные запасы и снижать издержки на хранение.

Все эти инновационные технологии не только способствуют повышению эффективности производства, но и содействуют улучшению качества наших текстильных грузоподъемных стропов, обеспечивая конечному потребителю продукт высочайших стандартов.

Будущее швейного производства

Прогноз будущего швейного производства предвидит ряд тенденций, которые появятся под влиянием технологических инноваций, изменений в потребительском поведении и стремления к устойчивости. Рассмотрим некоторые ключевые аспекты:

Автоматизация и Интеллектуальные Технологии: 

Внедрение робототехники, автоматизированных систем и искусственного интеллекта в швейное производство будет продолжаться. Это повысит эффективность, сократит сроки производства и улучшит точность.

Цифровизация и Интернет Вещей (IoT): 

Использование цифровых технологий и IoT в швейном производстве позволит более точно отслеживать производственные процессы, управлять запасами и положительно влиять на качество продукции.

Персонализация продукции: 

С ростом спроса на уникальные и персонализированные товары швейное производство будет стремиться к более гибким процессам, способным адаптироваться к индивидуальным запросам потребителей.