AI được ứng dụng như thế nào trong sản xuất hàng may mặc?

Tác động của đại dịch COVID-19 đến ngành may mặc

Trong hơn 2 năm qua, sự bùng phát của đại dịch COVID-19 đã phá vỡ chuỗi cung ứng của ngành dệt may và may mặc theo nhiều cách khác nhau. Ngành may mặc là ngành chịu ảnh hưởng nặng nề thứ hai sau ngành du lịch. Cùng vớiđó, tình trạng giãn cách xã hội, đóng cửa cơ sở kinh doanh và cầu tiêu dùng suy giảm do sức khỏe kinh tế toàn cầu "èo uột" đã khiến nhiều doanh nghiệp (DN) may mặc thua lỗ, tạm dừng hoạt động, thậm chí lâm vào bờ vực phá sản.

Theo một nghiên cứu về mức độ ảnh hưởng của COVID -19 đối với ngành dệt may của Intracen, doanh số bán lẻ hàng may mặc trên toàn cầu năm 2020 đã giảm 15% so với 2019. Cũng trong năm 2020, đã có nhiều DN bán lẻ may mặc tại Mỹ và châu Âu phải đệ đơn phá sản, hoặc cắt giảm quy mô từ 30 - 50% trên tổng số cửa hàng. Xu hướng này tiếp diễn tới quý II/2021 và chững lại sau đó do kinh tế thế giới được cải thiện nhờ tình hình dịch bệnh được kiểm soát tốt hơn và được tác động tích cực do các gói kích thích kinh tế, cũng như độ phủ sóng rộng hơn của chương trình tiêm vắc-xin cộng đồng.

Trên thực tế sau gần hai năm gián đoạn, đến nay, ngành dệt may toàn cầu đã dần hồi phục. Tại Mỹ, một số thương hiệu đạt kết quả khả quan hơn hơn so với thị trường bị chi phối bởi quần áo thể thao và hàng cao cấp. McKinsey ước tính doanh thu thời trang toàn cầu năm 2021 đạt 96% so với mức năm 2019.

Theo Statista, khi các chính phủ dần dỡ bỏ các biện pháp hạn chế do COVID-19 và hoạt động kinh doanh dần trở lại bình thường, nhu cầu toàn cầu đối với các mặt hàng may mặc sẽ tăng trở lại. Doanh thu của thị trường may mặc toàn cầu được dự đoán sẽ tăng lên khoảng 2.000 tỷ USD vào năm 2026 từ con số 1,5 nghìn tỷ USD vào năm 2021.

Tuy nhiên, do tác động của đại dịch COVID-19, xu hướng của ngành thời trang may mặc cũng có nhiều thay đổi. Thời trang giá rẻ và cao cấp sẽ tiếp tục tăng trưởng tốt hơn, vì sự phục hồi dự kiến sẽ không đồng đều giữa các phân khúc giá trị trong khi thị trường trung cấp siết chặt lại. Vải không dệt ngày càng được sử dụng phổ biến để làm các sản phẩm khác nhau trong ngành chăm sóc sức khỏe, chẳng hạn như áo choàng phẫu thuật, tạp dề, màn, các bộ phận của mặt nạ và băng vết thương. Chúng cũng được sử dụng trong các sản phẩm vệ sinh, chẳng hạn như khăn vệ sinh, băng vệ sinh, tã trẻ em và lót khăn ăn.

AI được ứng dụng như thế nào trong sản xuất hàng may mặc?

Sự gia tăng dân số và nhu cầu về các sản phẩm quần áo là một cơ hội lớn đối với ngành may mặc nhưng làm sao để các nhà sản xuất có thể đáp ứng được các kỳ vọng này? Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong sản xuất hàng may mặc là một giải pháp hiệu quả để đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng mà không vượt quá nguồn lực có sẵn của DN.

Quy trình sản xuất hàng may mặc ngày càng trở nên tự động hóa hơn để phục vụ nhu cầu ngày càng cao của người tiêu dùng, giảm số lượng lỗi và giữ cho chi phí sản xuất thấp. AI có thể được sử dụng để dự đoán hiệu quả của một đường may, thiết kế quần áo, trong PPC (Production Planning Control - Kiểm soát kế hoạch cắt), trong các thao tác may khác nhau và trong kiểm soát chất lượng. Thậm chí, AI còn được áp dụng cho sản xuất quần áo thông minh để dự đoán thuộc tính của quần áo sau một quy trình cụ thể.

Cải thiện phân loại nguyên liệu sản xuất

Trong lĩnh vực sản xuất hàng may mặc, AI có thể giúp cải thiện kiểm soát chất lượng thông qua phân loại sợi và các nguyên liệu cơ bản khác.

Ứng dụng AI vào công đoạn này giúp tiết kiệm chi phí và phân loại các nguyên liệu cơ bản được sử dụng trong sản xuất hàng may mặc chính xác hơn. Nói cách khác, AI có thể đảm bảo các nguyên liệu được phân loại với tiêu chuẩn cao hơn và nhất quán hơn so với những gì con người có thể làm thủ công, do đó nâng cao chất lượng trung bình của hàng may mặc thành phẩm.

Tự động hóa việc thu thập dữ liệu và quản lý tài sản

Các trung tâm phân phối (DC) là nơi lưu trữ dữ liệu hoạt động sản xuất. Nhờ vậy, các nhà quản lý DC có nhiều nguồn thông tin để giúp họ tối ưu hóa khối lượng công việc hiện tại, từ dữ liệu lịch sử về xu hướng của người tiêu dùng và nhà cung cấp đến thông tin chi tiết theo thời gian thực về biến động thị trường.

Ứng dụng AI có thể biến các DC thành nơi cung cấp mối quan hệ của các dữ liệu liên quan đến: hàng tồn kho hiện tại, lịch sử về nhu cầu và nhu cầu thời gian thực, xu hướng lực lượng lao động và nhu cầu trong tương lai, nguyên liệu sẵn có và giá cả.

Ngoài việc thu thập và trích xuất dữ liệu liên quan đến từng bên tham gia trong chuỗi cung ứng, AI cũng có thể tối ưu hóa việc di chuyển và phân bổ nhân sự, nguyên liệu và các tài sản khác trong các nhà máy, cơ sở sản xuất may mặc.

Một ứng dụng khác là sử dụng robot tự động, thông minh. Ví dụ, việc vận chuyển nguyên liệu từ khu vực này sang khu vực khác của nhà máy - chẳng hạn như từ kho chứa đến đóng gói - có thể cắt giảm đáng kể thời gian và đảm bảo an toàn lao động.

AI còn hỗ trợ con người tìm kiếm đường đi an toàn trong các cơ sở hiện đại có thể nâng cao năng suất, hiệu quả và sản lượng theo nhiều cách: vận chuyển sản phẩm trong các không gian nhà kho; giảm thời gian thực hiện các nhiệm vụ quan trọng; vận chuyển nguyên liệu thô và thành phẩm an toàn; giảm khả năng xảy ra các sự cố an toàn và hư hỏng các cấu trúc của nhà máy, cơ sở sản xuất; vận chuyển hàng hóa nhanh hơn và hoạt động hiệu quả hơn.

AI cũng đã chứng tỏ hữu ích trong quy trình làm việc và quản lý lực lượng lao động. Khi cân bằng công việc hiện tại và tương lai với nguồn lao động sẵn có đang trở nên khó khăn hơn bao giờ hết, AI giúp các nhà quản lý bố trí các ca làm việc và xây dựng quy trình đáp ứng nhu cầu hiện tại và dự đoán những nhu cầu trong tương lai.

Giảm sai sót trong quá trình kiểm tra sản phẩm cuối cùng

Việc kiểm tra hàng may mặc thành phẩm và bán thành phẩm trong quá trình sản xuất của chúng là điều cần thiết để có ít sự loại bỏ hơn. Chất lượng cuối cùng của một sản phẩm may thành phẩm phụ thuộc vào chất lượng may và các lỗi khác có trong đó. Việc kiểm tra chất lượng cuối cùng của hàng may mặc thành phẩm chủ yếu được thực hiện bởi những người có kinh nghiệm, rất tốn thời gian và thường chủ quan trong thực tế. Kết quả kiểm tra bị ảnh hưởng bởi tình trạng thể chất và tinh thần của nhân viên kiểm tra. Do đó, việc kiểm tra tự động là rất cần thiết để tăng hiệu quả và kết quả chính xác.

Các thuật toán kết hợp với hệ thống chiếu sáng đặc biệt có thể đánh giá tình trạng và khả năng bán của mẫu quần áo mới sản xuất. Việc đo mức độ ánh sáng truyền qua và phản xạ cho phép AI kiểm tra xem liệu mật độ của một mảnh vải hoặc một bộ quần áo hoàn chỉnh có đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng hiện tại hay không.

Trong một thử nghiệm về thị lực của con người trong môi trường sản xuất, các nhà nghiên cứu đã chứng minh khả năng mắc lỗi loại I và loại II lần lượt là 17,8% và 29,8%. Loại lỗi đầu tiên liên quan đến dương tính giả, trong khi loại lỗi sau liên quan đến việc người kiểm tra bị bỏ sót các lỗi thực sự.

Trong quá trình sản xuất hàng may mặc, mỗi quy trình đóng một vai trò quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng của hàng may mặc thành phẩm. Chất lượng của các bán thành phẩm cần được kiểm tra tại mỗi quy trình này trước khi kiểm tra lần cuối. Các sản phẩm may mặc thành phẩm được kiểm tra theo thông số kỹ thuật của chúng, ngoại quan tổng thể, lỗi, kích cỡ và mặc vừa vặn. Ví dụ như việc xác định sớm sợi không đạt tiêu chuẩn trong quá trình sản xuất có thể giúp các nhà sản xuất giảm thiểu chi phí và sai sót, do vậy mang lại giá trị trong toàn bộ chuỗi kinh tế

AI giúp cá nhân hóa cho ngành may mặc

Sản xuất bền vững và cá nhân hóa là một lĩnh vực khác mà AI ngày càng được ứng dụng mạnh mẽ. Các kỹ thuật hình ảnh 3D hiện đại cho phép người tiêu dùng lựa chọn trang phục có kiểu dáng phù hợp với cơ thể của họ.

Thiết kế sáng tạo là một công nghệ khác đang tạo nên làn sóng trong ngành may mặc. Các nhà thiết kế và kỹ sư sử dụng thuật toán AI để đưa ra các tiêu chí hay yêu cầu về nguyên liệu và hiệu suất, sau đó đào tạo AI tạo các thiết kế sản phẩm đáp ứng các tiêu chí đó. Kết quả là tạo ra nhiều loại thiết kế khả thi hơn, giảm đáng kể nguyên liệu và thời gian.

Ngày nay, AI đang được ứng dụng rộng rãi hơn trong ngành may mặc, từ lựa chọn nguyên liệu và tìm nguồn cung ứng cho đến sản xuất và bán lẻ. AI có thể được sử dụng trong các quy trình sản xuất dệt khác nhau như phân loại sợi, dự đoán tính chất sợi, phát hiện lỗi vải,... Với nhiều tiến bộ AI trong tương lai gần, nó sẽ trở thành một công cụ quan trọng cho các nhà sản xuất hàng may mặc để nâng cao chất lượng, tăng sản lượng sản xuất, giảm chi phí vận hành và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người tiêu dùng./.

TH