Tương lai của ngành dệt may với hoạt động sản xuất dựa trên AI

Ngành dệt may là một trong những lĩnh vực lớn nhất và thiết yếu nhất thế giới; lĩnh vực này bao gồm sản xuất, thiết kế và phân phối vải và may mặc. Ngành dệt may toàn cầu, được định giá 1,84 nghìn tỷ USD vào năm 2023, dự kiến sẽ đạt 3,77 nghìn tỷ USD vào năm 2033 do nhu cầu ngày càng tăng đối với các sản phẩm chất lượng cao và được tùy chỉnh. Để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng này, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp nâng cao năng suất, thúc đẩy tăng trưởng và khơi nguồn đổi mới trong toàn ngành.

Hình 1. Tăng trưởng dự kiến của thị trường dệt may từ năm 2023 đến năm 2033.

Trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ sản xuất dệt may bằng cách xử lý các tác vụ như bảo trì dự đoán và kiểm tra vải, đồng thời nâng cao chất lượng và cắt giảm phế liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách AI có thể nâng cao chất lượng, tăng hiệu quả và hỗ trợ các hoạt động bền vững trong sản xuất dệt may. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về tiềm năng và những thách thức của việc áp dụng các công nghệ AI trong sản xuất dệt may trong tương lai. Hãy cùng bắt đầu!

Tìm hiểu về sản xuất dệt may dựa trên AI#

Theo phương thức truyền thống, sản xuất dệt may bao gồm nhiều công đoạn thủ công và dựa trên máy móc, chẳng hạn như kéo sợi, dệt hoặc đan, nhuộm và hoàn tất. Các phương pháp này phụ thuộc nhiều vào lao động có tay nghề, thường dẫn đến sai sót và lãng phí vải. AI hiện đang giúp quá trình sản xuất nhanh hơn, chính xác hơn và ít lãng phí hơn. Bằng cách làm cho máy móc thông minh hơn, AI giảm nhu cầu con người phải liên tục can thiệp và giúp tinh gọn toàn bộ quy trình.

Sau đây là cách AI đang tác động đến từng công đoạn sản xuất dệt may:

• Dự báo nhu cầu: Các công nghệ AI như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể phân tích đánh giá của khách hàng, mạng xã hội và báo cáo thị trường để dự đoán xu hướng. Điều này giúp các nhà sản xuất lập kế hoạch sản xuất tốt hơn và tránh sản xuất dư thừa hoặc thiếu hụt.
• Phân loại vải: Camera độ phân giải cao và thị giác máy tính có thể được sử dụng để tự động phân loại xơ và sợi bằng cách kiểm tra độ căn chỉnh, vị trí và chất lượng. Điều này bảo đảm tính đồng nhất, giảm lãng phí và loại bỏ gián đoạn.
• Chuẩn bị nguyên vật liệu: Các hệ thống robot hỗ trợ bởi AI có thể hỗ trợ các tác vụ chuẩn bị nguyên vật liệu, chẳng hạn như nạp ống sợi lên giá cuộn (các khung lớn được thiết kế để chứa nhiều ống sợi nhằm dễ dàng tháo sợi). Các hệ thống tự hành này sử dụng camera 3D và cánh tay robot để thực hiện chính xác các tác vụ lặp đi lặp lại và đòi hỏi nhiều sức lực. Việc tự động hóa công đoạn này giúp chuẩn bị hiệu quả cho quy trình kéo sợi.
• Kéo sợi và dệt: AI có thể giúp tối ưu hóa hoạt động kéo sợi và dệt bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến như độ rung, tốc độ và lực căng của máy. AI thực hiện các điều chỉnh theo thời gian thực để bảo đảm chất lượng ổn định và dự đoán nhu cầu bảo trì nhằm giảm thời gian ngừng hoạt động.

Hình 2. Một phương tiện tự hành với các cánh tay robot đang nạp ống sợi.

Các ứng dụng chính của AI trong ngành dệt may#

Sau khi đã thảo luận về cách AI có thể giúp sản xuất dệt may nhanh hơn, thông minh hơn và hiệu quả hơn, hãy cùng tìm hiểu chi tiết hơn về một số đổi mới chính đang chuyển đổi hoạt động sản xuất dệt may hiện nay.

AI trong kiểm soát chất lượng giúp giảm lỗi dệt may#

Trong sản xuất dệt may, kiểm soát chất lượng được sử dụng để kiểm tra vải và bảo đảm vải đáp ứng các tiêu chuẩn cụ thể, chẳng hạn như màu sắc và hoa văn đồng nhất. Vải được kiểm tra các lỗi như hoa văn lệch, sợi lỏng và biến thiên màu sắc. Thị giác máy tính có thể được sử dụng để quét vải nhằm phát hiện các lỗi này. Camera độ phân giải cao được đặt phía trên các cuộn vải có thể quét toàn bộ chiều rộng vải ở tốc độ cao, chụp ảnh chi tiết dưới ánh sáng mạnh để làm nổi bật các lỗi khó nhận biết như nếp nhăn, vết bẩn hoặc sợi lỏng.

Các tác vụ thị giác máy tính, chẳng hạn như phát hiện đối tượng và phân đoạn instance, có thể phân tích những hình ảnh này theo thời gian thực. Phát hiện đối tượng xác định và định vị các lỗi cụ thể, trong khi phân đoạn instance tiến xa hơn bằng cách cô lập từng thành phần riêng lẻ, chẳng hạn như sợi hoặc hoa văn, với độ chính xác đến từng pixel. Các phương pháp này có thể giúp xác định chính xác khiếm khuyết và phân biệt giữa biến thiên bình thường với lỗi thực tế. Nhờ đó, quy trình kiểm tra có thể được tăng tốc, đồng thời cải thiện độ chính xác, tính nhất quán và hiệu quả bằng cách phát hiện sớm vấn đề và giảm lãng phí.

Ví dụ, hệ thống WiseEye là một nghiên cứu điển hình nổi bật về việc sử dụng Vision AI để phát hiện lỗi vải trên máy dệt. Hệ thống này sử dụng thị giác máy tính để nhận diện hơn 40 loại lỗi, bao gồm nếp nhăn, vết bẩn và màu không khớp, với độ chính xác trên 90%. Hệ thống có thể kiểm tra vải ở tốc độ lên đến 60 mét mỗi phút và hoạt động với nhiều loại vật liệu, chẳng hạn như vải trơn, vải chéo và vải jersey, cũng như các hoa văn như màu trơn, sọc và caro.

Hình 3. Một máy dệt được tích hợp thị giác máy tính để phát hiện lỗi vải.

AI được sử dụng để phối màu trong lĩnh vực dệt may#

Bạn có biết một màu đơn lẻ có nhiều sắc độ hơn rất nhiều so với bạn tưởng không? Những biến thiên nhỏ về tông màu, độ sáng và độ bão hòa có thể tạo ra khác biệt đáng kể, đặc biệt trong sản xuất dệt may. Phối màu là quá trình đạt được sắc độ đồng nhất giữa các lô dệt may. Trước đây, phối màu bao gồm việc kiểm tra thủ công và điều chỉnh bằng tay, dẫn đến sai sót. AI đã tạo ra bước đột phá trong việc giải quyết các vấn đề phối màu trên vải. Machine learning và thị giác máy tính có thể cung cấp các giải pháp chính xác, nhất quán và hiệu quả hơn.

Hình 4. Phối màu là một quy trình then chốt trong ngành dệt may.

Các hệ thống phối màu dựa trên AI sử dụng camera độ phân giải cao để chụp hình ảnh chi tiết của mẫu vải trong điều kiện chiếu sáng được kiểm soát. Thị giác máy tính phân tích những hình ảnh này để đánh giá các thuộc tính màu sắc chính như tông màu, độ sáng và độ bão hòa. Hệ thống so sánh các thuộc tính này với sắc độ mục tiêu, đồng thời tính đến các biến số như loại vải và ánh sáng. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs), được huấn luyện trên các dataset quy mô lớn, dự đoán cách thuốc nhuộm phản ứng trong các điều kiện khác nhau, cho phép AI đề xuất công thức nhuộm tối ưu với độ chính xác cao.

Bằng cách tự động hóa một tác vụ trước đây tốn nhiều nhân lực và dễ xảy ra sai sót, AI có thể bảo đảm kết quả nhanh hơn và đáng tin cậy hơn, qua đó thay đổi cách ngành dệt may đạt được chất lượng đồng nhất giữa các lô sản xuất.

Hướng đến ngành dệt may bền vững với AI#

Việc tạo ra thời trang với rất ít hoặc không có phế liệu đi kèm nhiều thách thức, nhưng AI đang giúp cộng đồng thời trang biến tầm nhìn này thành hiện thực. Các công cụ tiên tiến như công nghệ digital twin và mô hình hóa dự đoán đang giúp giải quyết những hạn chế tồn tại lâu nay, chẳng hạn như giảm lãng phí và cải thiện độ vừa vặn của trang phục.

Digital twin là một model ảo đại diện chính xác cho một đối tượng trong thế giới thực, chẳng hạn như cơ thể con người. Với generative AI, các dữ liệu đầu vào cơ bản như chiều cao, cân nặng, tuổi, hình dáng cơ thể và thậm chí cả tư thế có thể được sử dụng để tạo ra biểu diễn kỹ thuật số chi tiết về số đo của một cá nhân. Model này ghi lại các chi tiết chính xác như chiều rộng vai, chiều dài chân và tỷ lệ thân người. Những khả năng tiên tiến này cho phép các thương hiệu quần áo đưa ra đề xuất kích cỡ được cá nhân hóa cao, bảo đảm độ vừa vặn tốt hơn, giảm lượng hàng trả lại và nâng cao trải nghiệm mua sắm tổng thể.

Shelly Xu, CEO của SXD, đã ứng dụng những công nghệ này để giải quyết vấn đề lãng phí vải quy mô lớn. Mỗi giây, lượng vải tương đương một xe chở rác lại bị đưa vào bãi chôn lấp hoặc đốt bỏ. Xu đã hợp tác với các chuyên gia AI để phát triển SXD AI, một nền tảng nhanh chóng và hiệu quả điều chỉnh các thiết kế không rác thải.

Một tính năng quan trọng của nền tảng này là việc sử dụng "các mẫu thích ứng" dựa trên AI. Đây là những thiết kế kỹ thuật số động được hỗ trợ bởi generative AI, có thể tự động điều chỉnh theo các kích cỡ, hình dáng cơ thể và loại vải khác nhau mà không cần thiết kế lại thủ công. Công việc trước đây mất nhiều tuần thực hiện thủ công nay có thể hoàn thành tức thì, mang lại tính linh hoạt và độ chính xác. Đổi mới này có thể giảm lãng phí vải tới 46%, hạ chi phí và tăng tốc sản xuất.

Hình 5. Sử dụng generative AI để tạo digital twin nhằm định cỡ hoàn hảo.

Ưu và nhược điểm của AI trong sản xuất dệt may#

Chúng ta đã điểm qua nhiều cách AI có thể được áp dụng vào sản xuất dệt may; giờ hãy cùng thảo luận về một số lợi ích chính mà AI có thể mang lại cho ngành này:

• Hiệu quả năng lượng: Các cảm biến thông minh và hệ thống giám sát dựa trên AI có thể tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng tại các cơ sở sản xuất dệt may.
• Tăng cường khả năng tùy chỉnh: Các công cụ thiết kế dựa trên AI cho phép tạo hoa văn cá nhân hóa và sản xuất trang phục theo yêu cầu ở quy mô lớn.
• Thông tin chuyên sâu về thị trường: AI có thể phân tích xu hướng và sở thích của người tiêu dùng theo thời gian thực, giúp các thương hiệu nhanh chóng thích ứng với nhu cầu thay đổi.

Mặc dù những lợi ích này cho thấy AI có thể chuyển đổi ngành dệt may, điều quan trọng là cũng phải xem xét những thách thức đi kèm với việc triển khai công nghệ này:

• Vấn đề tương thích: Nhiều nhà máy dệt may sử dụng máy móc cũ không tương thích với công nghệ AI, khiến việc nâng cấp trở nên khó khăn và tốn kém.
• Mất đi tay nghề thủ công: Tự động hóa có thể làm lu mờ các kỹ thuật truyền thống, vốn được coi trọng trong ngành dệt may cao cấp và thủ công.
• Bảo trì và thời gian ngừng hoạt động: Các hệ thống AI cần được cập nhật và bảo trì thường xuyên, điều này có thể làm gián đoạn lịch sản xuất, đặc biệt trong những giai đoạn nhu cầu cao.

Tương lai của vải thông minh và AI#

AI có thể sớm hoàn toàn thay đổi cách chúng ta nhìn nhận và sử dụng vải. E-textiles, hay vải dệt điện tử, tích hợp các thành phần kỹ thuật số như cảm biến, sợi dẫn điện và bộ vi xử lý, cho phép chúng cảm nhận và phản hồi môi trường xung quanh. Những loại vải thông minh này thích ứng với thay đổi về nhiệt độ, chuyển động hoặc áp suất, tạo nên sự kết hợp liền mạch giữa thời trang, tính năng và công nghệ. Bằng cách tương tác với cả người mặc lẫn môi trường, các loại vải dệt đổi mới này đang định nghĩa lại khả năng của trang phục.

Nhìn chung, AI có thể đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao các loại vải này bằng cách cho phép tương tác cá nhân hóa, theo dõi sức khỏe và phản hồi dữ liệu theo thời gian thực. Sử dụng các công nghệ như deep learning, thị giác máy tính và cảm biến tiên tiến, các thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu thu thập từ các thành phần của vải.

Những thông tin chuyên sâu từ quá trình phân tích này có thể kích hoạt các hành động cụ thể, chẳng hạn như điều chỉnh nhiệt độ hoặc thay đổi màu sắc. Một ví dụ đầy thú vị là loại vải đổi màu do AiDLab của Hồng Kông phát triển và được giới thiệu tại Tuần lễ Thời trang Milan. Vật liệu đổi mới này sử dụng camera và Sợi quang polymer (POF) để thay đổi màu sắc dựa trên cử chỉ. Người mặc thậm chí có thể chọn màu từ ảnh trên điện thoại, cho thấy tiềm năng của vải dệt điện tử trong việc định nghĩa lại thời trang và phục hồi chức năng.

Dệt nên một ngày mai thông minh hơn#

AI đang tạo ra những thay đổi căn bản cho lĩnh vực dệt may, giúp sản xuất nhanh hơn, chính xác hơn và hỗ trợ các quy trình thân thiện với môi trường. Với những công cụ có thể phát hiện các khiếm khuyết nhỏ, dự đoán thời điểm máy móc cần bảo trì và phối màu theo thời gian thực, AI đang cải thiện hoạt động kiểm soát chất lượng và hiệu quả. AI cũng giúp tạo ra các loại vải có thể đáp ứng những nhu cầu khác nhau và được tùy chỉnh theo sở thích cá nhân. Khi AI tiếp tục phát triển, công nghệ này được kỳ vọng sẽ thúc đẩy đổi mới, tính bền vững và khả năng cá nhân hóa mạnh mẽ hơn trong ngành dệt may.

Cập nhật những tin tức mới nhất về AI! Hãy xem repository GitHub của chúng tôi để khám phá những tiến bộ mới nhất. Kết nối với cộng đồng của chúng tôi và tìm hiểu cách AI đang chuyển đổi các ngành như nông nghiệp và chăm sóc sức khỏe.