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KI als Treiber der Transformation in der Textilindustrie
Dr. Michael Gebert Montag, 5. Februar 2024 von Dr. Michael Gebert

Effizienzsteigerung und Fehlerreduktion

KI als Treiber der Transformation in der Textilindustrie

Industrie 4.0 hat Industrien durch die Einführung innovativer und disruptiver Technologien wie Künstliche Intelligenz, Cloud Computing und Internet der Dinge (IoT) revolutioniert. Effektivität und Wertschöpfung standen dabei im Mittelpunkt von Industrie 4.0, wohingegen bei Industrie 5.0 Nachhaltigkeit und humanzentrierte Ansätze im Fokus stehen. Die Personalisierung und Zusammenarbeit kreativer und analytischer Fähigkeiten sind Schlüsselanforderungen sowohl von Industrie 4.0 als auch 5.0. Künstliche Intelligenz wird in diesem Zusammenhang als Schlüsselakteur gesehen.

Die Bekleidungsindustrie wurde in den letzten Jahren durch KI beeinflusst und wandelt sich. Entscheidungsfindung, Trendprognose und Kosteneffektivität gehören zu den Vorteilen der Technologiedurchdringung in der personalintensiven Bekleidungsindustrie. Die Implementierung von Technologien wie maschinellem Lernen, Computer Vision und künstlicher Intelligenz hat der Bekleidungsindustrie verschiedene Möglichkeiten eröffnet. Dieser Artikel unterstreicht die Rolle von KI bei der Transformation der Bekleidungsindustrie im Kontext von Industrie 4.0 und 5.0.

Eine aktuelle Studie hat die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Textilindustrie analysiert. Dabei wurden KI-basierte Methoden für verschiedene Forschungsprobleme in diesem Bereich untersucht. Die Forschungsfragen wurden basierend auf den Prozessen in der Textilindustrie in drei Bereiche unterteilt: Garnherstellung, Gewebeherstellung und Färbung. KI-unterstützte Automatisierung hat nicht nur die Maschineneffizienz, sondern auch die gesamten Industrieabläufe verbessert. Grundkonzepte der KI wurden für reale Herausforderungen untersucht. Mehrere Wissenschaftler führten die Mehrzahl der Fallstudien durch und bestätigten, dass Bildanalyse, Backpropagation und neuronale Netzwerke speziell als Prüftechniken in der Materialprüfung von Textilien eingesetzt werden können. KI kann in verschiedenen Szenarien zur Automatisierung von Prozessen eingesetzt werden.

Anwendung von KI in der Garnherstellung

Mit Hilfe der Bildverarbeitung und eines vorprogrammierten Systems können Garnfehler leicht erkannt werden. Nachdem das System mit Standardbildern gefüttert wurde, kann das System des maschinellen Lernens Garnfehler wie Unregelmäßigkeiten, Verdrehungen, Verwicklungen, Fremdkontaminationen und mehr erkennen. Nichtlineare Regression in Kombination mit neuronalen Netzwerken ist bei der Gewebeprüfung und Prozesskontrolle der Bildverarbeitung nützlich.

KI-Anwendungen in der Gewebeherstellung

Weiterhin können Gewebefehler durch Bildverarbeitung entdeckt werden, und nichtlineare Regression und neuronale Netzwerke können verschiedene physikalische Eigenschaften aus den Strukturdaten des Gewebes vorhersagen, wie z. B. Luftdurchlässigkeit und Biegesteifigkeit. Für thermische Anwendungen konnte festgestellt werden, dass neuronale Netzwerke Zeit und Geld sparen können, indem sie das thermische Isolationsverhalten von Materialien schon vor der Herstellung und Prüfung vorhersagen. KI in Fehlererkennungs- und Identifikationssystemen für die Kleidungsprüfung erhöht die Produktion und Qualität von Bekleidung.

KI-Anwendungen in Färbeprozessen

Im Färbeprozess kann Bildverarbeitung verschiedene Schattierungen individualisieren und Probleme auch in kleinem Umfang erkennen. Neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen können zur Erstellung von Färberezepturen, farblichen Anpassung, Behandlung gefärbter Wässer und Bestimmung der Schattentiefe eingesetzt werden. Für die Nachstellung von Mischgarn aus Reflexionsspektren wird ein modulares künstliches neuronales Netzwerk (MANN) als einzigartige Lösung mit weniger Fehlerfaktoren und kürzerer Lernzeit angesehen, das einen höheren Erfolgsprozentsatz vorhersagt.

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Blick nach Vorne

Sobald die Industrie KI akzeptiert und implementiert, wird sie in der Lage sein, alle menschlichen Bemühungen mit besserer Genauigkeit zu ersetzen. Eine der größten Einschränkungen von KI ist jedoch, dass Maschinen nur die Aufgaben ausführen können, für die sie entwickelt oder programmiert wurden. In Bereichen außerhalb davon neigen sie dazu, abstürzen oder irrelevante Ausgaben zu liefern.

Insgesamt zeigt diese neue Forschungsstudie zur Künstlichen Intelligenz in der Textilindustrie, dass KI-Technologien großes Potenzial haben, Prozesse und Abläufe in diesem Sektor zu verbessern und zu automatisieren. Von der Garnherstellung über die Gewebeproduktion bis hin zur Färbung können KI-Methoden wie maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und Bildverarbeitung eingesetzt werden, um die Effizienz zu steigern, Fehler zu reduzieren und die Predictive Analytics zu verbessern. Damit kann KI in Verbindung mit Konzepten wie Industrie 4.0 und 5.0 als wesentlicher Treiber für die Transformation der Textilindustrie zu mehr Nachhaltigkeit, Personalisierung und menschzentrierter Produktentwicklung gesehen werden.


Dieser Beitrag wurde inspiriert von folgender Studie:

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