隨著AI視覺技術與工業物聯網技術的不斷進步，傳統紡織服裝行業正迎來產業升級的新一輪革命。步科聚焦紡織服裝行業需求，聯合英特爾、Dilili Labs等合作伙伴，打造了一套適用于“小批量、多品種、短交期”的紡織制造解決方案。

傳統紡織服裝行業正面臨哪些巨大挑戰？

傳統紡織服裝行業作為典型的勞動密集型產業，人力在企業運營過程中占據了極大的比重。同時，伴隨著質檢、采樣、切割、縫紉等各個生產環節的需求越來越多樣化，加上員工技能水平、配合程度的差異，人工操作的諸多不可控因素，常導致服裝質量不穩定、材料浪費等現象。

此外，在成衣生產或者訂購過程中，產品的數量、樣式等信息，皆由人工發起與處理，通過以往電話溝通、手動記錄的方式不僅會讓生產陷入黑箱操作，更是嚴重影響了生產效率，從而導致企業無法適應快速發展的市場和日益激烈的競爭。

如何以合理的成本提高紡織服裝工廠的生產效率和質量，提升市場競爭力？

基于以上，步科攜手英特爾、Dilili Labs，共同推出一套紡織制造解決方案——融合了機器視覺、邊緣技術、物聯網技術的端到端的整體解決方案。

該方案集成了英特爾的機器視覺系統、Dilili Labs的AI視覺平臺，以及步科的miniMES系統。其中，步科miniMES系統是一套采用了步科IoT軟硬件組合（智能電子看板、智能終端、KHDesigner組態軟件等），能解決生產流程中信息傳遞、數據采集、過程簡單控制的自動化管理系統。

紡織制造解決方案將IoT技術和AI視覺技術充分結合，讓全員參與紡織服裝工廠數字化改造，有效提升生產效率，實現企業自動化、精益化管理。

方案硬件系統架構圖

在服裝生產的各個環節中，紡織制造解決方案是如何實現其價值的？

1打樣環節

樣衣生產完成后，AI視覺系統結合攝像頭自動采集樣衣圖像數據，并生成對應的底庫文件，儲存在系統中，以便后期圖像數據的調用。

2裁切環節

在正式裁切前，通過AI視覺系統采集裁床上的樣衣數據，將其與底庫文件進行對比，確認當前裁切的服裝款式，并將款式信息上傳到步科miniMES系統。

步科miniMES系統能自動匹配對應的工單，并下發至工位智能終端。系統準確、實時、高效的圖像采集能力，完美替代人工圖像收集、手動檢查等人為操作，避免重復勞作，還能保證數據的準確性。

3縫制環節

一方面，在不改變原來設備的情況下，通過在縫紉機上加裝傳感器、在工位上加裝智能終端等改造方式，步科miniMES系統中的IoT硬件設備（智能終端、KW無線數據采集器等），能實時采集縫制針數、生產用時等生產數據，并自動分析計算出各工序的線平衡率、實時節拍、在線庫存，以及各個員工的效率、一次性通過率等關鍵數據。

員工通過智能終端，可實時查看工作效率、WIP等問題，以此自主調整生產工序和作業過程，有助于員工生產標準化，降低對員工的能力要求。

另一方面，步科miniMES系統通過邊緣計算，能將統計結果生成定制化的圖表，最終顯示在智能電子看板上。全過程自動收集、計算數據，既能有效實現企業精益化管理，解決生產的透明問題，又能幫助管理者及時做出決策，指導和優化工廠的整體生產力和運營效率。

工位智能終端

4質檢環節

在員工質檢時，通過攝像頭捕捉員工的動作，AI視覺系統能自動判斷每一步的圖像，計算出質檢的數量。同時，產線也可以設計多個堆放區域，如合格品區、生產不良區、來料不良區等區域，員工質檢完成后，將不同性質的服裝放到不同區域，由AI視覺系統自動采集進行計數，以此得到相應的數據。

同樣地，這些數據也可上傳至步科miniMES系統進行統計分析，并在電子看板上可視化呈現，無需擔心漏檢等問題。

現場生產數據一目了然

5包裝環節

包裝環節與質檢環節類似，通過AI視覺系統自動采集、分析圖像數據，準確計算出最后成品的數量。

端到端的紡織制造解決方案，能夠為紡織服裝制造商帶來哪些好處？

紡織服裝制造商使用該方案，可達到毫秒級的數據采集頻率，實現采集全過程零人工介入，有效避免了因人為操作導致的統計誤差、成衣質量不穩定等現象。

此外，通過持續、快速、精準、自動化集成信息的能力，降低對員工的能力要求，助力方案輕松落地，實現工廠生產流程精準化、自動化、透明化，快速提升紡織品生產效率與生產流程的運轉。

英特爾+步科，深入打造智慧紡織服裝工廠

接下來，步科將與英特爾、Dilili Labs等伙伴深入合作，借助步科miniMES自動化管理系統與AI視覺技術的融合，開發訂單追溯、績效查詢等更多應用，以強大的邊緣AI功能以及解決方案的穩定性和可靠性，促進紡織服裝行業數字化和現代化轉型，為打造面向未來的智慧工廠奠定堅實的基礎。