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随着AI视觉技术与工业物联网技术的不断进步,传统纺织服装行业正迎来产业升级的新一轮革命。步科聚焦纺织服装行业需求,联合英特尔、Dilili Labs等合作伙伴,打造了一套适用于“小批量、多品种、短交期”的纺织行业解决方案。
首先,传统纺织服装行业作为典型的劳动密集型产业,人力在企业运营过程中占据了极大的比重。同时,伴随着质检、采样、切割、缝纫等各个生产环节的需求越来越多样化,加上员工技能水平、配合程度的差异,人工操作的诸多不可控因素,常导致服装质量不稳定、材料浪费等现象。
此外,在成衣生产或者订购过程中,产品的数量、样式等信息,皆由人工发起与处理,通过以往电话沟通、手动记录的方式不仅会让生产陷入黑箱操作,更是严重影响了生产效率,从而导致企业无法适应快速发展的市场和日益激烈的竞争。
基于以上纺织服装行业面临的困境,步科携手英特尔、Dilili Labs,共同推出一套纺织行业解决方案——融合了机器视觉、边缘技术、物联网技术的端到端的整体解决方案。该套纺织行业解决方案集成了英特尔的机器视觉系统、Dilili Labs的AI视觉平台,以及步科的miniMES系统。其中,步科miniMES系统是一套采用了步科纺织机械解决方案(即机器物联网软硬件组合系统,包含智能电子看板、智能终端、KHDesigner组态软件等),能解决纺织服装工厂生产流程中信息传递、数据采集、过程简单控制的自动化管理系统。
纺织行业解决方案将机器物联网技术和AI视觉技术充分结合,让全员参与纺织服装工厂数字化转型升级,有效提升生产效率,实现企业精益化、自动化管理。
纺织行业解决方案硬件系统架构图
样衣生产完成后,AI视觉系统结合摄像头自动采集样衣图像数据,并生成对应的底库文件,储存在系统中,以便后期图像数据的调用。
在正式裁切前,通过AI视觉系统采集裁床上的样衣图像数据,将其与底库文件进行对比,确认当前裁切的服装款式,并将款式信息上传到步科miniMES系统。步科miniMES系统能自动匹配对应的工单,并下发至工位智能终端。该套纺织行业解决方案准确、实时、高效的图像采集能力,完美替代人工图像数据收集、手动检查等人为操作,避免重复劳作,还能保证数据的准确性。
一方面,在不改变原来设备的情况下,通过在缝纫机上加装传感器、在工位上加装智能终端等改造方式,步科miniMES系统中的机器物联网硬件设备(智能终端、KW无线数据采集器等),能实时采集缝制针数、生产用时等生产数据,并自动分析计算出各工序的线平衡率、实时节拍、在线库存,以及各个员工的效率、一次性通过率等关键数据。员工通过智能终端,可实时查看工作效率、WIP等问题,以此自主调整生产工序和作业过程,有助于员工生产标准化,降低对员工的能力要求。
另一方面,步科miniMES系统通过边缘计算,能将统计结果生成定制化的图表,最终显示在智能电子看板上。全过程自动收集数据、计算数据,既能有效实现企业精益化、自动化管理,解决生产的透明问题,又能帮助管理者及时做出决策,指导和优化工厂的整体生产力和运营效率,加速纺织服装产业早日实现数字化转型升级。
工位智能终端
在员工质检时,通过摄像头捕捉员工的动作,AI视觉系统能自动判断每一步的图像,计算出质检的数量。同时,产线也可以设计多个堆放区域,如合格品区、生产不良区、来料不良区等区域,员工质检完成后,将不同性质的服装放到不同区域,由AI视觉系统自动采集进行计数,以此得到相应的数据。同样地,这些数据也可上传至步科miniMES系统进行统计分析,并在电子看板上可视化呈现,无需担心漏检等问题。
现场生产数据一目了然
包装环节与质检环节类似,通过AI视觉系统自动采集、分析图像数据,准确计算出最后成品的数量。
使用该纺织行业解决方案,可达到毫秒级的数据采集频率,实现采集全过程零人工介入,有效避免了因人为操作导致的统计误差、成衣质量不稳定等现象。
此外,通过持续、快速、精准、自动化管理集成纺织服装工厂信息的能力,大大降低对员工的能力要求,助力纺织行业解决方案轻松落地,实现工厂生产流程精准化、数字化、透明化,快速提升纺织品生产效率与生产流程的运转。
接下来,步科将与英特尔、Dilili Labs等伙伴深入合作,借助步科miniMES自动化管理系统与AI视觉技术的融合,开发订单追溯、绩效查询等更多应用,以强大的边缘AI功能以及解决方案的稳定性和可靠性,促进纺织服装行业现代化和数字化转型升级,为打造面向未来的智慧工厂奠定坚实的基础。
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