摘要
自動化與數位化正重塑紡織成衣產業的價值鏈，使之愈來愈趨向數據導向、積極反應及重視廢棄物的管理。特別是由於採用了AI(人工智慧)，使得價值鏈上設計、製造及配銷的各個環節皆增加了效率。

 

在產品設計方面，運用AI能獲得的最立即效率來自於縮短了從概念到樣本的時間。然而，如果能將AI連結到商品的售罄率歷史資料，讓設計相關的決策能得到實際成功因素證明的支持，則效率更會翻倍。此外，AI還能藉著將決策環繞著永續性與成本的考量正式化，更進一步協助改善設計效率。

 

在製造方面，AI在三個面向可對機器效率有所貢獻：改善製程穩定性；減少瑕疵；以及在可能導致停機之前就預期到問題所在。另外，AI也能支撐生產線的平衡，因為它會比人工規劃考量到的變數範圍寬廣得多。在染整的環節，AI則有助降低資源消耗與能源使用。

 

AI在配銷與供應鏈作業方面有可能促成一些最大的效率改善，反映出的事實是，服裝生產有許多成本是來自於規格不符、生產數量錯誤、或是持貨過久而需以折扣或複雜的物流清倉。透過路徑規劃、整合及例外管理，物流規劃可得益於AI，AI也愈來愈常用於風險感知，並進而建議其他路徑或調整生產優先次序。

 

欲獲得穿透紡織成衣供應鏈設計、製造及配銷等三個環節的最大效率，是將AI視為一種連結的能力，而不是一整套各自獨立的工具。然而，這尚未普遍實現。部分原因是因為紡織成衣價值鏈高度片段化的性質，每一個環節皆有不同的經濟誘因。在單一系統裡連結各個環節需要一定程度的透明度，還需要轉向到一致的目標，並且願意接受妥協。不過，這條路徑是明確的。因為沒有組織能再承擔得起生產過剩、長期供過於求或無止境的降價帶來的低效率。

 

緒論

自動化與數位化正重塑紡織成衣產業的價值鏈，使之愈來愈趨向數據導向，積極反應及重視廢棄物的管理。這樣的價值鏈和片段式與依靠直覺指引行事的傳統產業模式形成對比。

 

原則上，設計、製造及配銷可連結在一起成為單一、一致的系統，可被認為是真正的人工智慧(AI)。然而在現實上，這個概念尚未被普遍實踐，也幾乎不是像行銷話語所說的「一個簡潔的端對端平台」。

 

事實上，AI已成為各種相異的、以數據引領的技術的流行用語，雖然其中有多項技術已應用了數年，不過透過先進的演算法，均被賦予了額外的能力。

 

設計

在產品設計方面，運用AI能獲得的最立即效率來自於縮短了從概念到樣本的時間。傳統上設計師的工作多是以下列次序進行：

• 產生點子
• 開發版型
• 製造樣本
• 試穿階段
• 實現概念

 

這樣的過程往往耗時又耗材。

 

使用AI輔助設計工具(可被視為傳統電腦輔助設計(CAD)軟體的延伸)，可加速設計的早期階段。這類工具可依界定的條件立即產生各種配色、印花及廓形的變化，例如：
• 目標客層檔案
• 價格點
• 季節趨勢

 

關鍵在於，這些工具無須取代創意判斷，卻能卸除因一些次要改變而需無數次重製的重擔，讓設計師與採購人員得以在較早的階段就能達成一個強力的產品小型組合。

 

如果能將AI連結到商品的售罄率歷史資料與商品特質，因而讓設計的決策得到過往成功因素的證明支持，而非僅依喜好或直覺來決策，則效率更會翻倍。

 

開發版型與試衣

透過數據與模擬，版型開發會更有效率，一般的試衣問題也更易於辨識。AI模型可自過往的打版與修改歷史學習，凸顯特殊布種或是供應商的特定設備會一再出現的合身問題。

 

當此項資訊結合了3D成衣模擬系統，實體樣本的數量需求就會減少，因為團隊可在第一個大樣產生前，以數位方式先評估立體裁剪、張力點及量身行為。

 

企業接著可將這些模擬結果與材料庫連結，材料庫可能會包含機械性能(物理特性)的細節。如此一來，數位模特兒變成真實產品表現的正確預知者，因此到最後階段比較不可能發生耗費成本修改的情況。

 

即使是在仍必須依賴實體樣本的情況下，AI可協助團隊優先挑出那些不確定性最高的虛擬樣本，決定它們才是真正需要實體裁剪出的原型樣本，而不是將每一個款式皆視為從零開始。

 

永續性與成本

此外，AI還能藉著將圍繞永續性與成本考量的決策正式化，以進一步協助改善設計效率。

 

例如，在選擇材料方面，設計師往往面對在合規需求、手感、耐穿性與價格之間的取捨問題；他們對自己的決定對下游的影響所知有限，諸如染料化學性的限制、交貨期或最小訂單量。

 

使用AI導向的系統，讓設計師較易提議符合功能與法規需求的布料與輔料，同時也可強調這些材料與供應商表現的亮點。