El impacto de la IA en la industria textil
- 2 de marzo de 2022
- Publicado por: Juan Manuel
- Categoría: novedades

Hace unos años, el término “inteligencia artificial” o IA se reservaba principalmente para las películas de ciencia ficción. Hoy, la IA está a nuestro alrededor. Desde autos sin conductor hasta monitoreo de redes sociales y ese asistente virtual con el que acaba de conversar en el sitio web de un minorista, la IA se está convirtiendo rápidamente en parte de nuestra vida cotidiana.
Se prevé que el mercado de software de IA golpee $ 62 mil millones en 2022. El mayor aumento se proyecta en el área de gestión del conocimiento, también conocida como aprendizaje automático. Esta es el área de la IA donde las máquinas pueden usar los datos que recopilan para realizar tareas y procesos.
Un área en la que la inteligencia artificial está experimentando un crecimiento es la industria textil. AI está encontrando un hogar con los fabricantes textiles, ayudando con trabajos de inspección visual como la combinación de colores y la creación de patrones. Y algunas empresas están utilizando inteligencia artificial para ayudar con el control de calidad, la gestión de la cadena de suministro y una experiencia del cliente mejorada en general.
Haciendo patrones
Un área del proceso de fabricación textil que ve un mayor uso de la IA es la confección de patrones. Jeffrey Joines, jefe del departamento de ingeniería textil, química y ciencia en la Facultad de Textiles Wilson de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, dice que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se pueden usar dentro de la maquinaria textil para asegurarse de que las prendas de vestir u otros productos se corten correctamente tan poco como nada. la tela se desperdicia.
La IA también puede ayudar a garantizar que las piezas de tela estampadas se corten correctamente para que los diseños como rayas y flores estén exactamente donde los necesita un fabricante.
“Si puede optimizar no solo cómo colocarlos para reducir el desperdicio, sino también minimizar la cantidad de tiempo que lleva cortar en el camino que toman, eso también es importante”, explica.
Y como la tela a veces puede estirarse durante el proceso de corte, Joines dice que la inteligencia artificial también puede ayudar a diseñar el patrón para el corte de la tela. “El sistema de visión puede mirarlo y ajustar el patrón solo un poco dependiendo del patrón real para esa pieza de tela en particular”, agrega.
Igualación de colores y formulación de tintes
Otra área en la que se está utilizando la inteligencia artificial en la industria textil es en la combinación de colores. Según Ken Butts, director global del equipo de cuentas clave de la empresa de flujo de trabajo de gestión del color de datos, SmartMatch de la empresa utiliza IA y aprendizaje automático para automatizar el proceso de formulación de tintes.
Tradicionalmente, la formulación de una receta de tinte para que coincida con un color específico se haría visualmente y, por lo general, necesitaría algunas etapas de corrección de color en el camino. Con SmartMatch, dice Butts, el software almacena y utiliza experiencias pasadas para producir una coincidencia de color con un Delta E CMC más bajo, lo que ayuda a minimizar los pasos de corrección de color.
“Cuando juntas tintes, generalmente suceden cosas inesperadas”, explica Butts. “Hay interacciones entre los tintes que solo ocurren cuando se combinan entre sí. O tal vez estamos usando un material en particular o un proceso ligeramente diferente que hace que el color se produzca de manera un poco diferente. SmartMatch básicamente busca a través de la base de datos para encontrar colores similares en el mismo material, y luego nos da una predicción basada en el rendimiento real de esos tintes juntos. El resultado final es que nuestra primera fórmula es casi como ejecutar una formulación y dos correcciones a la vez porque se aprende cómo funcionan juntos esos tintes”.
Gestión del control de calidad
Un área en la que Joines ve crecimiento para la IA en la industria textil es el control de calidad. Por ejemplo, durante los últimos 10 a 15 años, dice, más fabricantes de maquinaria han estado colocando sensores en máquinas como máquinas para fabricar hilados, tejer y tejer para monitorear problemas de producción. En el pasado, esos sensores detenían una máquina para que un humano entrara y solucionara el problema. Con tecnologías de inteligencia artificial más nuevas, Joines dice que esas mismas máquinas usarán sensores para observar el proceso de fabricación y asegurarse de que no haya inconvenientes en la producción. Por ejemplo, una máquina podría “aprender” a ajustar las velocidades de estiramiento para asegurarse de que no haya defectos de hilo durante la fabricación del hilo.
“Va a ver más de este tipo de tecnologías utilizadas, especialmente en hilos, donde los humanos no tienen que interactuar para solucionar problemas”, dice Joines. “Se predicen antes de que sucedan en función de todos los sensores que están en las máquinas”.
AI también ayuda con el control de calidad cuando se trata de la combinación de colores. Butts dice que la tolerancia de la IA, en el programa de control de calidad Datacolor Tools, puede ser entrenada por los clientes que necesitan tener un control estricto sobre su coincidencia de colores para marcar los lotes de producción como aprobados o no aprobados según sus especificaciones.
“El programa ha sido utilizado de manera muy eficaz por empresas que fabrican materiales que se reponen a lo largo del año, pero también por empresas de múltiples fuentes”, agrega Butts. “Si tiene un programa de múltiples fuentes, o si está produciendo componentes que deben coincidir entre sí, están utilizando efectivamente la tolerancia de la IA para obtener un control y una consistencia de color mucho mejores”.
Mirando hacia el futuro
A medida que la IA continúa desempeñando un papel cada vez más importante en la industria textil, Joines cree que los fabricantes comenzarán a utilizar los datos que los sensores de su maquinaria recopilan internamente en lugar de solo ponerlos a disposición de los clientes. “Los verá integrando eso en sus propias cajas de control, monitoreando los datos para tomar mejores decisiones”, explica. “Estos algoritmos se están volviendo lo suficientemente rápidos y los datos están ingresando, donde creo que podrá realizar cambios sobre la marcha automáticamente, sin interacción humana. Creo que vas a ver mucho más de eso”.
Y Joines también dice que AI permitirá a los fabricantes textiles crear un “gemelo digital” de toda su cadena de suministro para ayudar a automatizar y administrar la cadena de suministro de manera más eficiente. Por ejemplo, un productor de hilo que necesita enviar telas puede ver qué está afectando al fabricante de ropa que contrató esas piezas de tela en caso de que haya una demora en algún lugar de la cadena de suministro, como un huracán, y qué pasos deben tomarse para resolver cualquier problema. , como redirigir la estructura a un puerto diferente.
“Va a ver, en el área de la cadena de suministro, un mayor uso de este tipo de gemelo digital, de poder automatizar y administrar la cadena de suministro mucho mejor y de manera más eficiente”, agrega Joines. “Realmente se trata de cómo se reducen los costos; todo se reduce a desperdicios y costos. Es mejor para la economía (y) mejor para el medio ambiente”.
Fuente: AATCC
Autor: Corrie Pelc
