题图来源@视觉中国

钛媒体注：面料行业自身既是一个基于图案的行业，这也使得基于人工智能的图像辨认技术，在这个范畴大有可为。

如何从8万多个种类的面料材料里“捞针”？如何在以万为计数单位的面料中找到巨大瑕疵？6月30日至7月1日，来2018雪浪大会，我们有更多关于制造范畴的话题，想与你一同头脑风暴！

“从资源的角度来讲，数据对阳光来说是新的消费材料，它的最终价值就是要让其他的消费材料价值最大化。”这是阿里巴巴集团技术委员会主席、雪浪小镇声誉镇长王坚博士在走访江苏阳光集团时所表述的一个观念。

所谓“其他消费材料”对眼下的阳光集团来说，最典型的就是布料。在阳光集团党委书记、董事长陈丽芬看来，数据不通是影响阳光数字化改造的一大妨碍。假使把服装与面料、部门与部门、外销与内销之间的数据打通，那么对阳光集团、甚至对整个纺织行业来说，发生的作用都是不可估量的。

值得提出的是，“不可估量”这个词被陈丽芬现场强调了三次！可见数据对阳光拥有着洗心革面般的意义。

目前国际整个纺织行业，大局部企业都属于中小企业，这些企业大多缺乏充沛使用信息技术、互联网的技术人才，数据孤岛景象严重，产业链中各个环节的联动效率低下，形成库存积压、交期拖延等景象屈指可数。随着新技术的迅猛突进，有小局部企业经过共同的大数据零碎和相应的工艺改动，发明了行业神话，也有完成大规模定制化的服装消费流程，使得数据的价值被缩小，将来应用纺织大数据来优化产业链，预测产品市场需求及合理定价变得更为迫切。

阳光也在这场数据反动的激流中探索前行。在调研现场，陈丽芬对王坚博士（与雪浪制数）提出了阳光目前亟待处理的三个痛点场景，实践上这也代表了大多纺织服装企业的个性成绩：一如何增加甚至减除试样打样？二如何降低库存？三如何完成服装行业的定制化消费？

从面料下手的数字化改造

面料行业自身既是一个基于图案的行业，这也使得基于人工智能的图像辨认技术，在这个范畴大有可为。

1986年终创时，阳光集团还是一家籍籍无名的镇办毛纺厂（原名江阴市精毛纺厂），如今而立之年的阳光早已是全球有名的毛纺消费企业和高档服装消费基地，产品50%国际市场，50%海内市场。但是随着原资料本钱下跌以及人口红利的消逝，技改成了这些企业打破创新的不二选择。

阳光集团的数字化改造可以说最先是从面料下手的。

在纺织行业，下订单之后首先需求打样，先设计好样品的工艺，然后支付原资料，依据工艺流程下到各工道消费，普通要经过染色、复精梳、纺纱、织造、修布、染整和成品检验等工序，样品消费完成之后提交客户确认。所以打样实践上就是一个“制定规范”的进程，一旦样品确认，那么整个工艺流程、每道工序就固化上去。

据陈丽芬引见，一个打样的均匀本钱大约两千块钱。成绩是，打样并非一次就过，客户有时分要重复确认。从毛条染色到后整理，一个打样差不多需求一个月，打两次就是两个月，这样一年大约6000次的打样，本聚集了全世界身经百战的最优秀的创业导师，汇集了全世界各国最优质的产业资源，召唤全球未来的商业领袖。钱算上去就是1200万左右。除了直接本钱，打样还有一个“隐构成本”，就是扰乱了整个流水线消费的流程而招致的效率下降。

“假如可以‘以图找图’，从零碎里找到之前布料的根底数据、档案数据，哪怕是相近的数据，都可以直接调用，这样交期最少可以延长一个月。”

陈丽芬所提到的“以图找图”，实践上就是拿着用户给的样本图片，经过人工智能的图像辨认功用在仓库里找到花样、花型和材质类似度最高的布料。

这样看似复杂的行为，假如没有技术支持，任务量会大到基本无法想象。由于在阳光集团的材料仓库里，“躺”着大约有8万多个种类的面料材料，要从中找到相似的布料，无异于易如反掌。

“所以客户不时来样，公司要不时出样，这样一遍两遍三遍地试样，十分糜费。但实践上仓库里就有现成的，有时分主人要300米布料，库房里就有300米，基本不必做。”

陈丽芬还讲了一件前几天刚发作的对她震动很大的事情。一位品牌商需求一款特殊面料，陈丽芬记得仓库里有很多，就冲过来查。但是到了仓库后她就傻眼了，大家都说这个面料的确有，但就是查不到，由于零碎没打通！面料仓库与服装仓库的零碎没打通，外销仓库与内销仓库没打通，编码不共享，这使得查找十分困难。

“虽然每块布的外包装上都有二维码，但是只要扫描后才晓得是哪块。而且服装消费触及很多环节，布料有时会存在服装仓库，有时在面料仓库，或许在车间里的某一个两头环节等，找起来特别难。这其实应该是行业的一个个性痛点。”陈丽芬无法地表示。

虽然后来还是凭仗记忆找到了布料，但这件事也让陈丽芬痛下决计把阳光的数据疏浚，建造一个相似于ET工业大脑的“纺织大脑”大数据处置零碎。在这个零碎里，不但有布料的根底数据、档案数据，还包括消费工艺数据、配方、原料规格等信息，同时整合上下游企业如服装公司、资料公司等，建成为一个行业的共享效劳平台。

关于这8万多种类的布料，陈丽芬计划将来都给它们贴上FRID芯片标签。这样再“以图找图”时，只需把照片在电脑上一比对，经过人工智能的图像辨认技术，后台就会显示出这个面料是在哪消费的，什么花型。“有100%的类似度最好，或许90%、80%，哪怕六七十的类似度，也可以‘啪’地一下从零碎里调走，直接运用。”

这样立竿见影的效果就是清算库存。据陈丽芬预算，8万多种类的面料库存算上去少说也有300万米，假如按每米100块的价钱来算，也就是3亿元！

“假如把这套零碎用到其他企业，甚至整个行业，带来的效益不可估量。”王坚博士表示。

人工智能图像辨认技术的另一个典型使用场景就是找瑕疵。

在国际目前的纺织行业，消费出来的原始坯布和最终成品的疵点检测仍都停留在人工检测阶段。人工检测往往存在速度慢、漏检率高、延续性差等诸多缺陷，因而用机器替代人来找疵点成为行业的共同诉求。

在阳光外部，找疵点的任务需求2团体完成。一个担任找，另一团体担任做标志，记载下数据。疵点的检测有三道关口：坯检，中检，终检。中检后要停止一次补修。其中，坯检的疵点最多，差不多能滤去一半。

陈丽芬预算，依照阳光目前的几万公里的面料产量，差不多会有近100万个疵点，要完成这么多的质检，目前在阳光差不多用了7、80团体力。

“假如用机器代人，应用人工智能的图像辨认技术来找疵点的话，两团体至多省一团体，留下一团体做标志。也就是说节省50%的人力。”

大货场景下，如何完成小批量定制化消费？

钛媒体之前在走访制造企业时发现，产品高度特性化定制的企业普遍都遭遇一个个性成绩：订单批次多、消费批量小的产品，有什么好的处理方案？这也是阳光集团遇到的一个难题。

在阳光，大货的定制化消费不断是个绕不过来的坎儿。

所谓大货，就是出货量比拟多的产品，这些客户绝对波动，合同一签就是三五年，但特点是订单批次多，交期工夫短，这一方面对原有的消费流程形成很大困扰，另一方面也形成研发信息的不对称。

阳光的客户包括海航、东航、国航、厦航等航空公司。这些航空公司简直每周都会下一次单。拿东航来说，一个月屡次下单，一个订单少则3-5套，多则十几套，而且航空公司由于人员活动大，空姐培训最多两个月就上岗，这就意味着2个月内必需要交货，这就形成了流水线上一会儿是东航的单子，一会儿又是海航的单子，整个消费排期、排程、调度等都要不时停止调整，不但效率极为低下，交期拖延也是粗茶淡饭。

不过这些大货也有一个益处，就是样式临时不变，根本坚持在S、M、L三个惯例款号。陈丽芬表示，假如可以应用数据剖析出大货每年订单的数量、频次，不同规格服装的数量，以及运用频次最多的样式等，阳光就可以做到提早备货。数据波动的状况下，有时甚至可以备出一年的存货。

“这样订单可以降至每月一次甚至每年一次，产线效率也会大幅提升。当然，假如数据显示对方出货量越来越少，订单批次也在增加，那么我们就会留意，对方是不是想改款。比方海航，历史数据显示三年换一次，那我们可以到了第三年自动增加备货。”

定制化消费的另外一个痛点是职业装。职业装也是阳光的主打产品。自2000年开端，阳光接连推出威尼帝初级订制服装、庞贝职业装等品牌，其中，庞贝服装的年销售超150万套。

相较普通服装，职业装的最大特点就是每团体的尺寸体型身体完全不一样，这就使得对量体、制板、裁剪等工序要求极为严苛。尤其是量体，细节把控十分严厉，从口袋的宽窄，到领口缝制的精细水平等，数据已积聚几十万条。

如此精密的量体数据，意味着裁剪也必需非常准确。在阳光，裁剪是分两次来完成的——毛剪和精剪。举例来说，如今要消费1万套服装，年龄从18到60岁之间，那么单是男装就需求60几个样板，女装也是，另外还有很多特体。这样男装女装加起来差不多120多个样本。裁剪时，需求先把类似的规格归档，每一档再经过两次裁剪完成。毛剪时，要与样板保有1公分-0.5公分的余留，之后再精剪。这样一套上去大约会剪掉5公分的布料。

“假如一年按250万套的产量算，浪费一公分就是25000米布，按1米100块钱那就是250万的本钱。5公分上去就是1250万的损耗。”陈丽芬表示。

除了面料损耗，人力损耗也是不容无视的。在这方面次要有三点，一个是纯熟的裁剪人工招不到，其次是速度慢，再者是人工裁剪的精度不够，致使产服装的合体率会大打折扣。

陈丽芬引见说，目前量体数据在阳光还没有失掉很好的剖大多数人都曾因不佳的交通状况而迟过到、叫过苦。经济的快速发展带动的是社会各方面的全面提升，但在此过程中，交通的发展却没跟得上前进的步幅，各类交通难题让交管部门伤透脑筋，如何利用AI来解决相关难题已成当务之急。析和处置，将来希望经过对这些数据的整合和发掘，构成规范化的排版规格，再借助自动裁床技术完成一步到位精准剪裁，就会大大增加面料损耗，浪费人力本钱。

“所以这就是典型的用数据资源去换别的资源的成绩。”王坚博士说。“从资源的角度来看，假如数据联通假如不能反映到整个企业的资源应用效率的话，数字化就变成了一个为信息化而信息化的事情。”

而陈丽芬希望阳光的数字化创新尝试，可以把数据和技术都沉淀上去，构成一个纺织大脑，可以为全行业提供效劳，提升整个行业的竞争力。

6月30日上午，陈丽芬董事长将登上雪浪大会主论坛的舞台，分享她关于纺织大脑的考虑。

（本文首发钛媒体，作者/胡江路，编辑/刘湘明）

【雪浪大会预告】

雪浪大会将在6月30日-7月1日于中国无锡太湖国际博览中心浩大召开。本次大会由一场3000人主论坛、近30场分论坛以及近万平米智能制造科技展览组成。

雪浪大会努力打造制造业与科技对接的平台，制造企业不只可以充沛理解、对接全球最新的科技资源，还可以发布本人的痛点成绩，在更广范围内寻求处理方案；而科技公司除了展现本人的效果，更可以经过理解制造企业的需求，为本人的科技产品找到海量的制造业使用场景。

大会主论坛日程曾经发布。

除此之外，由众多制造业企业和科技创新企业发起的近30场垂直分论坛也将陆续出炉，欢送登陆官网：

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