製造
紡織成衣的製造有「極多可測量變數」的說法，這涉及機器速度、布料張力、溫度、濕度、瑕疵率、耗能量、操作者介入及作業轉換時間等。因此，AI在三個面向可改善機器效率：
• 改善製程穩定性
• 減少瑕疵
• 在可能導致停機之前預期到機器問題
在紡織廠裡，預測性維護模型得以分析振動特徵 、監督目前模式與感測器飄移 ，因此可提早警示零件磨損、錯位或潤滑問題。
如此可讓團隊在計畫的框架內排程維護作業，而不是在機器當機後反應式地停止生產線。整體而言，設備的有效性改善，可減少因倉促的修理、品質問題造成重新作業及出貨延誤等所產生的隱藏性成本。
品質管控是另一個因為AI效率可大幅改善的部分。傳統上成衣的檢查作業是勞力密集且往往是主觀的判斷。電腦檢視系統現在可以遠超過人工檢視的速度，根據一致的標準，辨識出諸如破洞、紗節、色斑、色澤不均及織紋不規則等瑕疵。
其好處不僅是挑出瑕疵，而且是及早挑出，可預防廢棄物的產生， 而不是製造完成後才發現瑕疵。
將瑕疵檢測連結到生產參數時，AI還可提供可能的根本原因。這有助於終止檢測與修正的循環，將品質管控從事後修正轉變成一個持續管理的過程。
染整
在染整的環節，AI模型可優化染料配方，監督染浴情況，並察覺到「漂移」 的現象。這種現象發生時必須重染，這是最昂貴與最耗資源的重製作業之一。
藉著穩定的過程與減少變化，紡織廠得以在第一時間達到接近目標的色彩，因而改進生產力並降低資源消耗。
在後處理作業方面，AI有助微調一些參數，例如拉幅定型機溫度檔案或是機臺停頓時間(視特定布料性能與周遭大氣環境而定)，因而可改進一貫性，並降低會耗費能源的謹慎設定的需要。
成衣與家用紡織品製造
成衣或家用紡織品製造效率的提升往往倚賴規劃與生產線的平衡，這個領域一直受到款式變化、操作員技術及訂單波動的限制。
AI驅動的規劃工具在這方面有所助益。特別因為這類工具可產生更為健全的排程，因為能考慮的變數範圍較人工規劃能處理的範圍要寬廣得多。這類變數包括：
• 作業轉換成本
• 瓶頸作業
• 技能評估
• 即時監督進行中的工作
• 對多個客戶的交貨承諾
當訂單改變，這類由AI驅動的系統可迅速優化作業，而不是依賴規劃者以人工方式重新建立排程，避免延誤及無意間產生的廢棄物。
此外，藉著規劃周全的操作員工作指派與工作站排序，AI得以支撐生產線的平衡，以減少停機時間與停工狀況。其目的是不將人員視為可機動互換的部分，而是利用數據：
• 產生更順暢的作業次序
• 達成更可預測的結果
• 減少生產線尾端成品暴衝的次數
製造環節的主要開發者
在製造方面，通用性製造執行系統(MES)的專門開發商提供技術予紡織廠及它們的供應商，以便附加在機器製造商自己開發的特定機器規劃與品質系統上。
專用MES系統最知名的供應商之一是德國西門子(Siemens)公司，提供跨越全球各地多個製造作業基地的即時可視度與管控系統。
另一提供內建AI與端對端製造執行能力的雲端MES系統的主要開發商，是位於德國的SAP Digital Manufacturing(思愛普)；而法國達梭系統公司(Dassault Systèmes)的Delmia製造作業平台，普遍被用於MES，並使用即時數據驅動生產力與品質的改善。
在家用紡織品方面，瑞典的ACG Kinna Automatic是開發完全由AI驅動的枕頭與棉被生產線的先驅，從填充材料的處理與拆開和全線的布料輸入，到縫合、數位品質管控及包裝，皆由機器人生產。
在成衣製造方面，英國的Coats Digital是成衣產業最知名的大咖之一，擁有一套名為FastReactPlan的系統。這是特別為成衣生產所設計的系統，統合關鍵路徑規劃、方法-時間-成本的優化、車間可視度及品質管理，讓工廠得以快速確認訂單並更可靠地規畫生產。
另一家瑞典公司Eton Systems則製造單元生產系統 ，此種系統對數以千計的成衣與家用紡織品產品線的生產力有正面影響，現在已由AI能力的加持而更為強大。
Eton Systems設備包括可個別處理產品的運送工具，其目的在移除人工運輸，將人工處理減至最少，因而節省生產時間，大幅降低從訂單到成品的交貨期。
一個Eton Systems的單元生產系統(UPS)一天可處理超過一萬件的產品，每一件皆有自己的識別碼，這使得產品在生產的各階段順序間移動時，全程皆可完全追蹤。
一項自動的緩衝系統使得產品能在生產過程中以「及時到達」的方式，移動到每一個階段。
配銷與供應鏈作業
AI可解決一些配銷與供應鏈作業效率改善的問題，這是因為服裝生產有許多成本來自於：
• 規格不符
• 生產數量錯誤
• 持貨過久而需以折扣或複雜的物流消除存貨
AI模型統合歷史銷售紀錄、定價、促銷、氣候、網路流量、社群訊號甚至於當地活動，得以產生的預測，較傳統時間序列的方法更詳盡與更適應需求。其目的是：
• 避免熱門系列缺貨
• 避免冷門產品生產過剩
• 補貨更為穩定與有效
• 降低因應式運送成本
這樣得到的預測結果，自然延伸達到優化存貨的結果。AI可建議保持多少存貨，存在何處，何時將之分配到不同銷售通路，在服務水準和運送成本與降價風險之間取得平衡。
在全方位銷售通路 的環境下，可包括訂單路徑智慧規劃的決策，涉及電子商務訂單是否應由某個配銷中心出貨，或是自接近顧客地點的店面、存貨狀況及人力的考量來出貨。
AI也能支援機動的定價與降價策略，可讓存貨的銷售較少有劇烈的折扣，因此改進利潤效率，同時降低作業上需一再重複再次定價的循環。
