ホームページ >

未來が來て、紡績業の「AI路」はどこへ通じるのか。

2025/2/18 18:51:00 0

??? 日本語 Fran?ais English 中文

　　本誌記者-夏小雲

　　AIの波が世界を席巻すると、紡績業もかつてない変革のチャンスを迎えた。DeepSeekなどの人工知能技術は「スマート織機」のようなもので、AIを糸として、設計、生産、マーケティング、サプライチェーンの各段階を連結し、伝統的な紡績服裝業界のためにデジタル化の未來図を編んだ。この青寫真では、技研の業界初の垂直領域を染め上げる大模型、萬事利のAIGC設計大模型、トランプのAI生活の良き手伝いなどが、古い業界のデジタル新入生を共同で演じている。

　　AIがデザインに出會う時：インスピレーションから量産革命へ

　　かつて、デザインは紡績業で最もロマンチックな「手蕓」だったが、今ではAIが工業級の精度と効率を與えている。従來の設計プロセスでは、デザイナーは花形のアイデアを完成するのに數週間かかることが多いが、AIの出現により、これらのすべてが異なるようになる。SymmpixのAIファブリックデザインプラットフォームは、疲れないクリエイティブアシスタントのように、最先端のAIと3 D可視化技術により、ブランド、デザイナー、メーカーに製品設計から大規模な完成品、販売先までの全體的なソリューションを提供しています。設計プロセスを革新しただけでなく、製品の概念から完成品までの時間を大幅に短縮し、コストを削減し、炭素排出を半減しました。

マスター利カスタムスカーフ3 D展示効果図

　　萬事利集団のAIGCシステムはさらに驚くべきものがある。この自主開発されたAIGC設計の大モデルは、50萬花以上のデータベースと300種類以上の畫像アルゴリズムを持ち、世界80億人に1人10萬枚のスカーフをデザインすることができ、すべての消費者を「スカーフアーティスト」にすることができる。萬事利GBARTデジタル化グリーンプリント一體機を利用して、ユーザーはウィジェット上でスカーフの設計を完了した後、すぐにカスタマイズ生産プロセスに入ることができ、最速で24時間でこの専屬スカーフを受け取ることができる。対照的に、伝統的な捺染には500メートルから、工期は少なくとも15日かかる。

　　AIの設計分野における転覆は、効率の向上だけでなく、「ヒューマンコラボレーション」の境界を再構築したことにも表れている。AIはもはや冷たいツールではなく、デザイナーの「インスピレーションパートナー」であり、天馬行空のアイデアをビジネス価値に急速に転化させることができる。

　　インテリジェントな工場覚醒：「経験駆動」から「データ錬金」へ

　　福建東龍針紡績有限公司の紡績工場では、インテリジェント化された「AI品質検査士」が腕を振るい、製品ごとに精密な「健康診斷」を行っている。このシステムは、SF映畫のシーンではなく、AIが紡績製造に與えた「火眼金目」という優れた瑕疵識別能力により、99%以上の精度を誇る。

　　AIの視覚検査技術が企業に広く応用されているほか、AIが駆動するデジタル配綿技術も企業に多くのメリットをもたらしている。デジタル配綿技術は人為誤差を大幅に減少させ、原料コストを下げ、生産安定性を高めることができる。紹介によると、AIシステムは自動的に綿の配合方案を最適化することができ、綿の等級を平均0.5級下げ、同時にバッチの差異を下げる。

　　紡績企業の巡回検査の難題に対して、無錫IoTイノベーションセンターは紡績工業インターネット協同製造プラットフォームを開発した。リアルタイムで設備の狀態を監視し、プロセスプロセスを最適化することにより、企業は生産効率と品質のダブルアップを実現した。

　　また、AI技術は紡績アパレル企業の生産段階への応用においても革新を続けている。技研智連は紡績染色業界における長年の深耕と蓄積、及びDeepSeek大モデルの強大な能力に基づいて、紡績染色業界初の垂直領域の大モデルを正式に発売した。大量の業界データと業界知識ベースを融合して訓練を行うことにより、この垂直分野の大モデルは染色過程における複雑な課題を深く理解し、対応することができ、それにより企業に高精度で実用的なインテリジェントなサポートを提供することができる。技研の関係責任者は、「將來、技研はAI技術を引き続き深く耕し、DeepSeekの大モデルに組み込み、レシピの最適化、プロセスの最適化、省エネ?消費削減、異常処理などのシーンでの応用を推進し、企業により大きな価値を創造する」と述べた。

　　モービル?テクノロジーは重量ポンドアップグレードし、DeepSeekシリーズモデルをラインアップし、「計算力+API」のダブルエンジンを起動した。導入されたDeepSeek R 1およびV 3モデルは、高パフォーマンス、低コスト、オープンソースであり、多くの分野で優れたパフォーマンスを発揮しています。それはデュアルモード駆動サービスを提供する：弾性計算力サービスはAI訓練などの重負荷シーンに高性能GPUクラスターを提供し、企業にハードウェア投入なしで澎湃計算力を獲得させる、APIはすぐに調整して使用し、DeepSeekモデルの標準化インタフェースをカプセル化し、開発の敷居と時間コストを下げ、分レベルでAI生産力にアクセスする。両者は必要に応じて選択、組み合わせ、使用量に応じて料金を支払い、正確に本を制御する。また、モービルは高コンプライアンス業界に対して私有化配置案を推進し、「3ステップ」戦略を通じて紡績業界のAIスーパー脳を構築し、企業の知能転換の新紀元を開く。

　　溢達紡績AI技術はすでに多くの生産段階に深く溶け込んでおり、自動度尺から色の自動調合、さらにシャツ生地の花型設計と3 D仮想成衣などに至る。特に捺染段階では、溢達は調色師の育成周期が長く、コミュニケーションコストが高いという問題に直面している。そのため、彼らは人工知能集積大モデルに基づく知能配色システムを自主開発し、自動的に配色レシピを提供することができ、効率を効果的に向上させ、誤差を減少させた。AI技術の継続的な訓練と學習を通じて、顧客の一次通過率は80%から92%に上昇し、このシステムは色調整師の個人経験の依存を著しく減少し、それによって染色の正確性と効率を向上させた。溢達のニット生地工場の肖軍社長は、スマート製造は機械に新しい能力を與えるだけでなく、技術の融合によって経済効果の最大化を実現したと指摘した。彼は例を挙げて、工場內に投入された63セットの人工知能設備はすでに明らかに80%の布切れ率を下げて、毎年數十萬元から百萬元のコストを節約することができます。

　　鄒この変革の深層ロジックは、「ベテラン師匠の経験」を複製可能で最適化可能なデータモデルに変換することである。AIは重複労働に取って代わるだけでなく、人類が及ばない精度と協同効率を生み出している。

　　マーケティング新紀元：「ネットを広める」から「心を読む」へ

　　Z世代の消費者が攜帯電話の畫面をスライドさせると、AIは彼らのクリック、滯在、ため息を復號している。

　　水星家紡績はデジタル化のモデルチェンジの過程で、DeepSeekのV 3とR 1バージョンを深く応用し、大言語モデルの配置を通じて、カスタマーサービスコミュニケーションの満足度を大幅に向上させた。AIの意味分析能力を用いて、企業は消費者の評価を深く分析し、商品の企畫と運営戦略に堅固な根拠を提供した。さらに生放送分野にデジタルヒューマン技術を導入し、消費者に新しいショッピング體験を楽しんでもらう。デジタル人間の存在により、時間と空間に縛られなくなり、水星家庭紡績は中継コースをコード化し続けることができ、柔軟性と安定性が著しく向上した。

　　柒牌は「柒牌AI生活の良い手伝い」を発売し、先進的な人工知能アルゴリズムを用いて、ユーザーの特徴、スタイルの好み及び異なるシーンの仕事生活の需要を深く分析することができ、消費者に天気情報、旅行地図、ファッション情報、美食の推薦などの8大応用シーンの解決方案を提供し、個性的な生活コンサルタントと呼ばれ、消費者との相互作用と粘性を強化した。

　　あずき株式とクールストアは最近、「AI新小売」という最前線テーマの定著を推進するための戦略的提攜協定を締結した。この提攜は、あずき株式の再構築店舗の全ライフサイクル管理を支援し、運営効率、顧客體験、ビジネスモデルを向上させる。クール店掌のAI技術は、招商加盟、店舗立地、出店準備から店舗運営の賦能まで多くの一環をカバーしている。AIビッグデータ分析を結合することにより、あずき株式は消費者の行動と市場の需要を正確に洞察することができ、それによってサプライチェーン、商品管理、店舗運営などの面で全方位の最適化を実現することができる。特に店舗管理の面では、AI賦能により情報フローと物資フローの協同効率が大幅に向上し、1000店舗の作業進捗がリアルタイムで同期することができ、それにより本部と各地の店舗との協調がより効率的になる。あずき株式會社の王昌輝社長は、今回のクールストアとの戦略的提攜は、あずき株式のより深い知能化への転換が確固たる一歩を踏み出したことを示していると述べた。AIを通じて、新しい小売體験を再構築し、ブランドの持続可能な発展を実現したい。

　　AIは伝統的なマーケティング「霧中視花」のラベルを破った。消費者行動データを構築することで、ブランドはトレンドを予測するだけでなく、需要を創造することができます。それがスマートマーケティングの核爆発點です。

　　サプライチェーン進化論：「リニア」ギアから「知的神経」へ

　　伝統的な紡績業では、サプライチェーンは錆びた歯車のように、情報が遅れて殻が挾まれることが多い。AIは自主的に考える「デジタル神経」を組み込んでいる。

　　致景科技が開発した「天工」プラットフォームはアパレル製造の全チェーンに集中し、クラウド設計、クラウド版房、クラウド工場を通じて柔軟性のあるサプライチェーンを構築し、「小単速反」モデルを推進している。このプラットフォームはAI技術を利用して服裝設計生産プロセスを最適化し、個性的な注文ニーズを満たす。

　　種花雲服は大モデルを核心として規模な経済モデルを打破し、服裝分野の「単品カスタマイズ」革新モデルを切り開き、実際に著地できるデジタル化の未來の新しいシーンを作り、AI技術を通じて単品カスタマイズ製品の全國民化を実現し、さらにAI認識量體裁衣を結合し、全國民にワンタッチオーダーをカスタマイズさせることを現実にした。全サプライチェーンはAI技術統合によってアップグレードされ、大量の即時カスタマイズ、即ち販売即ち生産を実現する。AI技術とアパレル産業チェーンのデジタル化?アップグレード統合により、カスタマイズ製品のコスト削減を95%、時間短縮を95%実現する。

　　スマートサプライチェーンは単なる「スピードアップ?コストダウン」ではなく、自己感知、自己決定、自己最適化を備えた有機生命體に進化している。それは紡績業を「生産による販売」から「需要による生産」に転換させ、産業全體の価値チェーンを再構築する。

　　AIが紡績業の遷移の「第2の曲線」に

　　紡績と人工知能の融合発展はすでに既定のグローバルトレンドとなっている。コンサルティング會社の予測によると、2026年までに技術製品の80%以上が何らかの形のAI技術を統合する。アパレルの知能製造分野では、生成式AI技術がアパレル生産の各段階に全面的に深く介入しており、設計研究開発、生産とサプライチェーン管理、正確なマーケティングと持続可能な発展などの分野がより高いレベルの自動化と知能化を実現している。2035年までに、生成式AIの推進の下で、製造業のデジタル化率は85%を突破するだろう。2055年までに、中國の生成式AI技術は各業界に対するデジタル化の転換を基本的に実現し、デジタル化率は100%に達するだろう。

　　ここ數年來、AIは紡績業界の生産分野で初歩的な応用を得て、紡績業界に前例のない発展のチャンスをもたらして、紡績とAIの融合はすでに3つの傾向を生んでいる：まず材料革命、知能繊維は體溫を感知して、通気性を調節することができて、運動服は「ウェアラブルエアコン」に変身する、次に、モデルの転覆、C 2 M（ユーザー直結製造）により、工場を「受注者」から「需要創造者」に変える、生態再構築もあり、業界は「データ駆動設計-インテリジェントフレキシブル生産-正確な需要マッチング」の新しい三角を形成している。

　　もちろん、現段階では人工知能の生産分野への応用において多くの課題に直面している。中國紡績工業連合會情報化部の殷強主任は、企業レベルでは、ほとんどの企業はまだデジタル化の転換段階にあり、デジタル化、設備のインテリジェント化の基礎を管理するにはさらに向上させる必要があると述べた。業界レベルでは、データは紡績業界內部で分散して保持され、有効な國境を越えたデータ共有と蓄積が不足し、業界生産分野の重要なデータに対して広く認可されたデータ基準と注釈プロトコルが不足し、システム化、大規模なデータ収集メカニズムが不足し、AIモデルの訓練効果と精度を制限し、業界におけるAIのさらなる応用を制限した。

　　AIの発展が直面する挑戦と問題に基づいて、殷強も「3＋1」の破局法則を提出し、データは新エネルギー、計算力は新エンジン、アルゴリズムは新ツール、人材はハンドルを握る人である。人工知能は発展を維持するために多方面から推進できると述べた。典型的な応用場面では、生産最適化、スマート検査などの技術方案を深化させ、紡績スマート工場を育成し、普及させ、ベンチマークモデルの役割を発揮する。重要な技術突破の面では、先導企業、科學研究院所に頼って、重要な共通性技術を研究し、知恵と綿配合などのソリューションを開発し、核心技術を突破し、ソフト?ハードウェアの基礎を打ち固める。人材育成では、業界協會の役割を発揮し、各方面の資源を統合し、「複合型人材」育成システムを構築し、研修ルートを構築し、産業連盟などの力を借りて、特別テーマの研修を開催する。

　　業界革新プラットフォームの役割をよりよく発揮し、AIと紡績業界の深い融合を持続的に推進するために、中國紡績工業連合會の李陵申副會長は提案した：1つは紡績業界AI革新公共サービスプラットフォームを構築し、業界の典型的な応用シーンの応用を深化させること、第二に、AI賦能紡績標準システムの建設を完全なものにし、標準的な支持とAI融合革新をリードする。第三に、複合型人材育成を強化し、AI賦能業界の発展に知的支援を提供する。第四に、政策の誘導と支持を強化し、AIエネルギー業界の発展技術のボトルネックを解決する。

　　AIは人類に代わる「洪水猛獣」ではなく、創造力を解放する「方舟」だ。しかし、データの安全性、技術倫理、人材斷層などの問題には警戒が必要である。機械學會が考えるとき、人類は価値判斷の頂點を守らなければならない。