?　　從8萬多個品種的面料里“撈針”?——這家五百強企業(yè)利用人工智能打造了一個“紡織大腦”

　　面料行業(yè)本身既是一個基于圖案的行業(yè)，這也使得基于人工智能的圖像識別技術，在這個領域大有可為。

　　如何從8萬多個品種的面料資料里“撈針”?如何在以萬為計數(shù)單位的面料中找到微小瑕疵?6月30日至7月1日，來2018雪浪大會，我們有更多關于制造領域的話題，想與你一起頭腦風暴!

　　“從資源的角度來講，數(shù)據(jù)對陽光來說是新的生產(chǎn)資料，它的最終價值就是要讓其他的生產(chǎn)資料價值最大化。”這是阿里巴巴集團技術委員會主席、雪浪小鎮(zhèn)名譽鎮(zhèn)長王堅博士在走訪江蘇陽光集團時所表述的一個觀點。

　　所謂“其他生產(chǎn)資料”對眼下的陽光集團來說，最典型的就是布料。在陽光集團黨委書記、董事長陳麗芬看來，數(shù)據(jù)不通是影響陽光數(shù)字化改造的一大障礙。倘若把服裝與面料、部門與部門、內(nèi)銷與外銷之間的數(shù)據(jù)打通，那么對陽光集團、甚至對整個紡織行業(yè)來說，產(chǎn)生的作用都是不可估量的。

　　值得提出的是，“不可估量”這個詞被陳麗芬現(xiàn)場強調(diào)了三次!可見數(shù)據(jù)對陽光擁有著脫胎換骨般的意義。

　　目前國內(nèi)整個紡織行業(yè)，大部分企業(yè)都屬于中小企業(yè)，這些企業(yè)大多缺乏充分應用信息技術、互聯(lián)網(wǎng)的技術人才，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重，產(chǎn)業(yè)鏈中各個環(huán)節(jié)的聯(lián)動效率低下，造成庫存積壓、交期拖延等現(xiàn)象比比皆是。隨著新技術的迅猛突進，有小部分企業(yè)通過獨特的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和相應的工藝改變，創(chuàng)造了行業(yè)神話，也有實現(xiàn)大規(guī)模定制化的服裝生產(chǎn)流程，使得數(shù)據(jù)的價值被放大，未來利用紡織大數(shù)據(jù)來優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈，預測產(chǎn)品市場需求及合理定價變得更為迫切。

　　陽光也在這場數(shù)據(jù)革命的洪流中摸索前行。在調(diào)研現(xiàn)場，陳麗芬對王堅博士(與雪浪制數(shù))提出了陽光目前亟待解決的三個痛點場景，實際上這也代表了大多紡織服裝企業(yè)的共性問題：一如何減少甚至減除試樣打樣?二如何降低庫存?三如何實現(xiàn)服裝行業(yè)的定制化生產(chǎn)?

　　從面料下手的數(shù)字化改造

　　面料行業(yè)本身既是一個基于圖案的行業(yè)，這也使得基于人工智能的圖像識別技術，在這個領域大有可為。

　　1986年初創(chuàng)時，陽光集團還是一家籍籍無名的鎮(zhèn)辦毛紡廠(原名江陰市精毛紡廠)，如今而立之年的陽光早已是全球有名的毛紡生產(chǎn)企業(yè)和高檔服裝生產(chǎn)基地，產(chǎn)品50%國內(nèi)市場，50%海外市場。但是隨著原材料成本上漲以及人口紅利的消失，技改成了這些企業(yè)突破創(chuàng)新的不二選擇。

　　陽光集團的數(shù)字化改造可以說最先是從面料下手的。

　　在紡織行業(yè)，下訂單之后首先需要打樣，先設計好樣品的工藝，然后領取原材料，根據(jù)工藝流程下到各工道生產(chǎn)，一般要經(jīng)過染色、復精梳、紡紗、織造、修布、染整和成品檢驗等工序，樣品生產(chǎn)完成之后提交客戶確認。所以打樣實際上就是一個“制定標準”的過程，一旦樣品確認，那么整個工藝流程、每道工序就固化下來。

　　據(jù)陳麗芬介紹，一個打樣的平均成本大概兩千塊錢。問題是，打樣并非一次就過，客戶有時候要反復確認。從毛條染色到后整理，一個打樣差不多需要一個月，打兩次就是兩個月，這樣一年大概6000次的打樣，成本算下來就是1200萬左右。除了直接成本，打樣還有一個“隱形成本”，就是擾亂了整個流水線生產(chǎn)的流程而導致的效率下降。

　　“如果能夠‘以圖找圖’，從系統(tǒng)里找到之前布料的基礎數(shù)據(jù)、檔案數(shù)據(jù)，哪怕是相近的數(shù)據(jù)，都可以直接調(diào)用，這樣交期起碼可以縮短一個月?！?/p>

　　陳麗芬所提到的“以圖找圖”，實際上就是拿著用戶給的樣本圖片，通過人工智能的圖像識別功能在倉庫里找到花色、花型和材質(zhì)相似度最高的布料。

　　這樣看似簡單的行為，如果沒有技術支持，工作量會大到根本無法想象。因為在陽光集團的資料倉庫里，“躺”著大概有8萬多個品種的面料資料，要從中找到類似的布料，無異于大海撈針。

　　“所以客戶不斷來樣，公司要不斷出樣，這樣一遍兩遍三遍地試樣，非常浪費。但實際上倉庫里就有現(xiàn)成的，有時候客人要300米布料，庫房里就有300米，根本不用做?！?/p>

　　陳麗芬還講了一件前幾天剛發(fā)生的對她觸動很大的事件。一位品牌商需要一款特殊面料，陳麗芬記得倉庫里有很多，就沖過去查。但是到了倉庫后她就傻眼了，大家都說這個面料確實有，但就是查不到，因為系統(tǒng)沒打通!面料倉庫與服裝倉庫的系統(tǒng)沒打通，內(nèi)銷倉庫與外銷倉庫沒打通，編碼不共享，這使得查找非常困難。

　　“雖然每塊布的外包裝上都有二維碼，但是只有掃描后才知道是哪塊。而且服裝生產(chǎn)涉及很多環(huán)節(jié)，布料有時會存在服裝倉庫，有時在面料倉庫，或者在車間里的某一個中間環(huán)節(jié)等，找起來特別難。這其實應該是行業(yè)的一個共性痛點?！标慃惙覠o奈地表示。

　　盡管后來還是憑借記憶找到了布料，但這件事也讓陳麗芬痛下決心把陽光的數(shù)據(jù)疏通，建造一個類似于ET工業(yè)大腦的“紡織大腦”大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。在這個系統(tǒng)里，不但有布料的基礎數(shù)據(jù)、檔案數(shù)據(jù)，還包括生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù)、配方、原料規(guī)格等信息，同時整合上下游企業(yè)如服裝公司、材料公司等，建成為一個行業(yè)的共享服務平臺。

　　對于這8萬多品種的布料，陳麗芬打算未來都給它們貼上FRID芯片標簽。這樣再“以圖找圖”時，只需把照片在電腦上一比對，通過人工智能的圖像識別技術，后臺就會顯示出這個面料是在哪生產(chǎn)的，什么花型?！坝?00%的相似度最好，或者90%、80%，哪怕六七十的相似度，也可以‘啪’地一下從系統(tǒng)里調(diào)走，直接使用?！?/p>

　　這樣立竿見影的效果就是清理庫存。據(jù)陳麗芬估算，8萬多品種的面料庫存算下來少說也有300萬米，如果按每米100塊的價格來算，也就是3億元!

　　“如果把這套系統(tǒng)用到其他企業(yè)，甚至整個行業(yè)，帶來的效益不可估量?！蓖鯃圆┦勘硎尽?/p>

　　人工智能圖像識別技術的另一個典型應用場景就是找瑕疵。

　　在國內(nèi)目前的紡織行業(yè)，生產(chǎn)出來的原始坯布和最終成品的疵點檢測仍都停留在人工檢測階段。人工檢測往往存在速度慢、漏檢率高、連續(xù)性差等諸多缺陷，因此用機器代替人來找疵點成為行業(yè)的共同訴求。

　　在陽光內(nèi)部，找疵點的工作需要2個人完成。一個負責找，另一個人負責做標記，記錄下數(shù)據(jù)。疵點的檢測有三道關口：坯檢，中檢，終檢。中檢后要進行一次補修。其中，坯檢的疵點最多，差不多能濾去一半。

　　陳麗芬估算，按照陽光目前的幾萬公里的面料產(chǎn)量，差不多會有近100萬個疵點，要完成這么多的質(zhì)檢，目前在陽光差不多用了7、80個人力。

　　“如果用機器代人，利用人工智能的圖像識別技術來找疵點的話，兩個人至少省一個人，留下一個人做標記。也就是說節(jié)省50%的人力?！?/p>

　　大貨場景下，如何實現(xiàn)小批量定制化生產(chǎn)?

　　鈦媒體之前在走訪制造企業(yè)時發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)品高度個性化定制的企業(yè)普遍都遭遇一個共性問題：訂單批次多、生產(chǎn)批量小的產(chǎn)品，有什么好的解決方案?這也是陽光集團遇到的一個難題。

　　在陽光，大貨的定制化生產(chǎn)一直是個繞不過去的坎兒。

　　所謂大貨，就是出貨量比較多的產(chǎn)品，這些客戶相對穩(wěn)定，合同一簽就是三五年，但特點是訂單批次多，交期時間短，這一方面對原有的生產(chǎn)流程造成很大困擾，另一方面也造成研發(fā)信息的不對稱。

　　陽光的客戶包括海航、東航、國航、廈航等航空公司。這些航空公司幾乎每周都會下一次單。拿東航來說，一個月多次下單，一個訂單少則3-5套，多則十幾套，而且航空公司因為人員流動大，空姐培訓最多兩個月就上崗，這就意味著2個月內(nèi)必須要交貨，這就造成了流水線上一會兒是東航的單子，一會兒又是海航的單子，整個生產(chǎn)排期、排程、調(diào)度等都要不斷進行調(diào)整，不但效率極為低下，交期拖延也是家常便飯。

　　不過這些大貨也有一個好處，就是款式長期不變，基本保持在S、M、L三個常規(guī)款號。陳麗芬表示，如果能夠利用數(shù)據(jù)分析出大貨每年訂單的數(shù)量、頻次，不同規(guī)格服裝的數(shù)量，以及使用頻次最多的款式等，陽光就可以做到提前備貨。數(shù)據(jù)穩(wěn)定的情況下，有時甚至可以備出一年的存貨。

　　“這樣訂單可以降至每月一次甚至每年一次，產(chǎn)線效率也會大幅提升。當然，如果數(shù)據(jù)顯示對方出貨量越來越少，訂單批次也在減少，那么我們就會注意，對方是不是想改款。比如海航，歷史數(shù)據(jù)顯示三年換一次，那我們可以到了第三年自動減少備貨。”

　　定制化生產(chǎn)的另外一個痛點是職業(yè)裝。職業(yè)裝也是陽光的主打產(chǎn)品。自2000年開始，陽光接連推出威尼帝高級訂制服裝、龐貝職業(yè)裝等品牌，其中，龐貝服裝的年銷售超150萬套。

　　相較普通服裝，職業(yè)裝的最大特點就是每個人的尺寸體型身材完全不一樣，這就使得對量體、制板、裁剪等工序要求極為嚴苛。尤其是量體，細節(jié)把控非常嚴格，從口袋的寬窄，到領口縫制的精密程度等，數(shù)據(jù)已積累幾十萬條。

　　如此精細的量體數(shù)據(jù)，意味著裁剪也必須十分精確。在陽光，裁剪是分兩次來完成的——毛剪和精剪。舉例來說，現(xiàn)在要生產(chǎn)1萬套服裝，年齡從18到60歲之間，那么單是男裝就需要60幾個樣板，女裝也是，另外還有很多特體。這樣男裝女裝加起來差不多120多個樣本。裁剪時，需要先把相似的規(guī)格歸檔，每一檔再通過兩次裁剪完成。毛剪時，要與樣板保有1公分-0.5公分的余留，之后再精剪。這樣一套下來大概會剪掉5公分的布料。

　　“如果一年按250萬套的產(chǎn)量算，節(jié)約一公分就是25000米布，按1米100塊錢那就是250萬的成本。5公分下來就是1250萬的損耗。”陳麗芬表示。

　　除了面料損耗，人力損耗也是不容忽視的。在這方面主要有三點，一個是熟練的裁剪人工招不到，其次是速度慢，再者是人工裁剪的精度不夠，以致產(chǎn)服裝的合體率會大打折扣。

　　陳麗芬介紹說，目前量體數(shù)據(jù)在陽光還沒有得到很好的分析和處理，未來希望通過對這些數(shù)據(jù)的整合和挖掘，形成標準化的排版規(guī)格，再借助自動裁床技術實現(xiàn)一步到位精準剪裁，就會大大減少面料損耗，節(jié)約人力成本。

　　“所以這就是典型的用數(shù)據(jù)資源去換別的資源的問題?！蓖鯃圆┦空f?！皬馁Y源的角度來看，如果數(shù)據(jù)聯(lián)通如果不能反映到整個企業(yè)的資源利用效率的話，數(shù)字化就變成了一個為信息化而信息化的事情?！?/p>

　　而陳麗芬希望陽光的數(shù)字化創(chuàng)新嘗試，能夠把數(shù)據(jù)和技術都沉淀下來，形成一個紡織大腦，能夠為全行業(yè)提供服務，提升整個行業(yè)的競爭力。