近年來數位化轉型持續在服裝業熱烈討論，但是，勞動力密集的紡織及成衣業的員工跟管理層都準備好營些新的工作模式嗎？
隨著時尚產業的擴大，服裝製造商的壓力比以往更大，不僅出貨要快速，品質也要兼顧。快時尚的節奏使自動化深度學習、人工智慧解決方案開始在服裝業發酵。導入工業4.0將傳統生產方式轉為智慧化、服務化的商業模式才能應市場需求。然而，這表示設備自動化後人都被取代了嗎? 繼續往下閱讀了解自動化如何讓勞動人員的工作更有效率，做的事更有價值。
勞動力跟自動化設備是否衝突?
根據調查，27%的員工擔心自己的工作被機器取代。但是，隨著工作環境廣泛自動化後，服裝廠員工也發現自動化的好處。
現在的人員對於重複性高的工作接受度越來越低。調查中，有81%的工廠人員對於自動化和人工智慧（AI）技術可提高工作成績；61%的調查顯示AI技術更有助於優化生產力。
再來，自動化的利潤也是可觀的。根據普華永道的數據，到2030年，AI人工智慧可以推動全球經濟增長高達15.7萬億美元，這可帶來更多的就業機會和收入。藉由創建智慧工廠，自動化 「增強 」工作上的勞動力滿足生產需求。將常規性的工作交給電腦，人則把時間花在更重要的決策權上。
藉由技術來增強工作力會是什麼樣子？
許多公司開始採用機器人流程自動化（RPA），即人工智慧驅動的系統，這能取代人員，執行平凡的、大批量的工作。RPA可自動輸入數據，減少工作量，提高生產力。RPA的效率在服裝業尤其顯著，例如成衣廠與客戶之間的聯繫，流程自動化有助於簡化和加快溝通及銷售過程。那麼，自動化如何能夠提高服裝製造後端或生產方面的生產力？
紡織成衣的製造工段繁雜，機器各個都是孤島，資料都是獨立的個體。一個精簡的製造過程必須將軟硬體結合，而製造程式管理（MPM）的數位化目前被視為改進生產過程的下一個目標。MPM是一個貫穿計畫、設計、製造和管理權過程的統一管理及監控，通常藉助於繁瑣的表格來進行。市面上已有許關MPM的管理解決方案，但最重要的還是將工廠數據整合後的應用，這才是關鍵。
然而，製造業不是僅靠MPM管理就好了，後面的數據分析才是真正企業轉型最重要的環節，藉由AI人工智慧技術優化製造過程。例如，過往紡織及成衣廠利用自動光學檢測（AOI）系統在生產過程中找出布料瑕疵；這比人工驗布效率還來的快。但是，如果只停留在自動檢測，充其量只能事半自動化，因此深度學習才是自動化背後的根本，分析並找出優化的關鍵因子。
這些技術可以降低人工品質控制所需的時間，同時確保服裝製造商生產出高品質的產品，從而使人類員工受益。 通過自動化加快生產過程，生產力有可能成倍提高，在提高獲利率的同時，也節省了資金和時間。
AI人工智慧是服裝業的未來
人工智慧技術的準確性只會越來越高。在2022年的AI案例研究中，在每分鐘20米的速度下，服裝缺陷檢測率可達96.4%。這比沒有技術協助的普通人類紡織品檢驗員70%的準確率要高，速度也快得多。
智慧工廠比傳統工廠製成更快、更精確。對於使用Ai人工智慧的生產商來說不僅提高產品品質，更幫助員工的工作表現，進而提高銷售收入。AOI系統市場預計到2024年將有12%的正向增長，而AI的需求只會愈來越多。鑒於AI有助於製成，服裝業的未來勢必會朝向自動化及智慧化生產。
結論
自動化不會取代勞動力，相反，自動化與勞動力是相輔相成，甚至藉由自動化讓製成效率事半功倍。服裝廠面臨數位轉型，自動化及人工智慧是必然的趨勢。自動化幫助服裝廠和終端客戶加速溝通及製程縮短。鑒於對人工智慧製造設備的需求不斷上升，瞭解智慧服裝行業機械中值得信賴的AOI產品的領導者，比以往任何時候都更加關鍵。聯繫我們，瞭解什麼樣的自動化設備及服務能滿足你工廠數位轉型的需求，提高您車間的生產力，縮短決策決定。
