TEKSTİLDE YAPAY ZEKA KULLANIMI
Bilindiği gibi tekstil (kumaş, giyim üretimi) ve perakende (moda markaları) sektörü büyük yatırımlar (ham madde, tesis, makine, tasarım, insan kaynağı, lojistik) gerektiren ağırlıklı olarak insan gücüne dayalı emek yoğun bir sektördür. Pamuğun ipliğe ve kumaşa dönüştürülmesinden, kıyafetin tasarlanmasına ve mağazada satışa sunulmasından tekrar yeni koleksiyonun hazırlanmasına kadarki süreç büyük bir döngüyü ifade ediyor. Bu döngünün en önemli kriteri her aşamasını ölçülebilir hale getirmektir. Çünkü ölçebildiğinizin verimliliğini yönetebilirsiniz. Ölçebildiğinizden veri elde edersiniz ve bu verileri işleyip çeşitli iyileştirmelerde kullanırsınız. Aynı verileri, IoT yani nesnelerin internetinin çağında üretimden mağazaya her aşamaya yerleşmeye başlayan Endüstri 4.0 kavramının temeli olan Yapay Zekayı eğitmek için de kullanırsınız.
Yapay Zekanın tekstilde devreye girdiği aşama burada başlıyor.
Hangi işlem, ne kadar sürede birim miktarda ürün çıkartıyor? Bu iş kaç çalışan ile yapılıyor? Çalışan istikrarı nedir? Çalışan verimliliğinin üretim verimliliğine etkisi nedir? Sektörde yeterince kalifiye çalışan mevcut değil ise bunu karşılamak için işletme neler yapmalı? Çalışan güvenliğini riske atacak işlemler bertaraf edilebiliyor mu? Makine arızasının üretim verimliliğine etkisi nedir? Çıkan hata oranı nedir? Hataların kaynakları nelerdir? Hatalar hangi aşamalarda ne şekilde tespit edilebiliyor? Tespit edilen hatalara müdahale süresinin verimliliğe etkisi nedir? Ürünün mağazaya giriş süresinin satışa etkisi nedir? Tasarım aşamasında dünya trendlerine ek olarak müşteri trendi ne kadar takip edilebiliyor? Marka müşterisinin satın alma alışkanlığını, vücut tipini, demografik yapısını tanımlayabiliyor mu? Hangi ürünün kaç kişi tarafından denendiğini ve satın alındığını biliyor mu? Bir ürünün deneme oranının yüksek olmasına rağmen satın alınmama sebebi nedir? İnternetten alışveriş yapan müşterilerin yaptığı iadelerin ciroya ve iş gücüne etkisi nedir? Müşterisine diğer markalardan farklı olarak ne tür deneyimler sunuyor ve müşteri sadakatini arttırıyor mu?
Bu soruların tamamının çözümünde yazılım veya yazılım destekli makineler kullanıyoruz. Günümüz şartlarında hızın ve istikrarlı verimliliğin sürekliliğini sağlayacak olan ise bu yazılımların öğretiyi uygulaması ve kendini geliştirmesiyle, yani yapay zekayla ilişkilidir. Makineye yüklenen yazılım ile yapacağı hareketi öğrenmesi, tekrarlayan hareketler sayesinde tabiri caizse ustalaşması ve yapay sinir ağları sayesinde yeni hareketleri tahmin edip doğru sonuçlar çıkartması yapay zekanın ürünüdür.
Özelleştirilmiş platform çözümleri, tekstil imalatının tüm aşamalarında (tasarım ve renklendirmeden elyaf yapımına kadar) otomasyona olanak sağlar ve varlık kullanımı ile üretkenliği optimize eder. Küresel kuruluşlar, tekstil endüstrisinde pazarı kontrol etmek için şirket rekabetlerinin artmasından dolayı RYZ (robotlar ve yapay zeka) girişimlerinin yaygınlaştığına dikkat çekiyor.
Yapay Zeka (YZ), tekstil endüstrisinin köklü değişimine değerli bir katkı sağlayacaktır. Bu katkı; üretim, kalite, maliyet, bilgi, istatistiksel süreç yönetimi, online-offline mağaza ve ürün yönetimi, müşteri tanıma ve tanımlama, online-offline müşteri deneyimi, zamanında üretim ve bilgisayarla tümleşik üretim alanlarında entegre süreçleri kapsamaktadır. Modern tekstil endüstrisinde uzman sistemler ve yapay sinir ağları tanıtılmaya başlandı.
Aşağıda yapay zekanın tekstil sektöründeki kullanım alanları ve bu alanlardaki örnek uygulamalarından bazılarını görebilirsiniz.
Üretim sürecindeki kullanım alanları;
Dijital İkizler: İplik ve kumaş üretiminde kullanılan her bir makinenin dijital ikizleri yapılıp makinelerde oluşacak yorulmalar, sistem bozuklukları, parça değişim gereksinimleri ve verime etki edecek tüm faktörler dijital ortamda gözlemlenip önceden müdahale edilmesi sağlanabilir.
Dikiş Makineleri: Üretim bandında farklı dikim makineleri düz, overlok, zincir dikiş gibi farklı amaçlara hizmet ediyor. Bu makinelere öğretilecek çalışma şekli sayesinde dikiş verimliliği ve kaliteyi arttırmada büyük etki yapacaktır. Şu anda Giresun’daki bir fabrikada Japon mühendisler tarafından üretilen yapay zeka adapte edilmiş dikiş makineleri kullanılmaktadır. Makineler birbirlerine komut verip gerekli makine ayarlarını yapabilir durumdalar.
Dikime Hazırlık İşlemleri: Kumaşların serimi, pastal atımı, kesimi ve metolaması dikim bandına göre planlanan işlemlerdir. Yoğunluk, işlerin bitiriliş süreleri ve verimliliğin ölçülebildiği bir bantta serim, kesim ve metolamayı planlayabilir ve robotlar sayesinde dikim hazırlığı kaynaklı hata oranlarını sıfırlayabilirsiniz.
Hata Tanımlama: Kumaş üretiminde son nokta olan kalite kontrol aşamasında, operatör kalite aynasında oturarak her bir hatayı el ile işaretler ve bilgisayara tanımlamasını girer. Halbuki işaretleme, tanımlama, kayıt altına alma ve raporlama sistemini bilgisayar sayesinde de yapabiliriz. Görüntü işleme ile hataları algılayıp, hata türünü tanımlayıp, oldukları yeri bir aparatla işaretleyip raporlanması sağlanabilir.
Kalite Kontrol: Kumaşın dokuma veya örme deseni, iplik özellikleri, tel sayısı, baskı deseni, kaplama rengi ve yüzey görüntüsünün iyi ve kötü olarak öğretildiği bir sistem kumaş kalite kontrolündeki iş gücünü korumanızı; bitmiş üründeki tanımlamalar ise gözden kaçabilecek birçok hatanın iş gücünden daha kısa sürede belirlenmesini ve müdahale edilmesini sağlar.
Renk Değerlendirmesi: Kumaş ve bitmiş üründe renk değerlendirmesi yani lotlama çok önemli yer tutar. Özellikle dikim öncesi kesim aşamasında yapılan gruplamalar bitmiş ürüne direkt etki eder. Kumaşlardaki renk nüans farklılıklarının, geçip kalabilecek tolerans değerlerinin, nüans farklarına göre sınıflandırılıp gruplama yapılmasının hem kumaş hem de konfeksiyon üretiminde hata payını düşürmeye ve zaman kazanmaya olumlu etkileri olacaktır.
Anlık Stok ve Verimlilik Takibi: Üretimde yapılan mikroçip/barkod yerleşimleri ve görüntü işleyebilen kameralar ile drone’ların (insansız hava araçları) bağlantı kurmasını sağlayıp işletme içinde belirli periyotlarla çeşitli rotalarda dolaşımını sağlayıp hem üretim hatlarının hem de depo stok durumlarının anlık olarak sistemden takip edilmesi yapay zekanın maharetlerindendir.
Perakende sürecindeki kullanım alanları;
Vücut Tarayıcıları: Moda perakende sektörünün internet alışverişlerinde karşılaştığı en büyük problemlerden biri fit ve beden uyumsuzluğundan yapılan iadeler. Dünya genelinde yıllık olarak 100 milyar doların üzerinde etkisi bulunan iadeleri ortadan kaldırmaya yönelik fotoğraftan vücut tarayan, ölçüleri alan ve kıyafetin ölçüleri ile karşılaştırıp doğru ölçüyü müşteriye veren derin öğrenme uygulamaları geliştiriliyor ve çok yakın zamanda tüm markalarda deneyimleyeceğiz.
Sanal Giydirme Programları: İnternetten kıyafet alışverişi yapanların en çok yakındığı konulardan biri de satın aldığı kıyafetin kendilerine yakışmaması. Bunu ortadan kaldırmaya yönelik kişinin üzerinde almak istediği kıyafeti, ayakkabıyı, aksesuarı görmesini sağlayacak bilgisayarlı görme ve derin öğrenmenin kullanıldığı uygulamalar ve akıllı aynalar geliştiriliyor.
Akıllı Mağazalar: Giderek dijitalleşen perakende sektöründe mağazaları ziyaret eden müşterilerin tanınması, denenen, satın alınan ve alınmayan kıyafetlerin belirlenmesi, mağazadaki ürünlerin yer, adet, beden durumlarının anlık olarak belirlenip çalışana ya da müşteriye bildirilmesi, müşteriye öneride bulunulması, ödemelerin kasasız olarak gerçekleştirilmesi ve tüm bunların istatistiklerinin çıkarılması markaya gelecek dönemi daha sağlıklı planlanmasında yardımcı olacak. Bu çalışmalarda yine yapay zeka; görüntü işleme, derin öğrenme ve makine öğrenmesi ile yer alıyor.
Müşteri Tanıma: Mağazaları ziyaret eden müşterilerin kim olduklarını, ne tür vücut yapısına ve ölçülere sahip olduklarını, hangi mağazayı ne kadar sıklıkla ziyaret ettiklerini, ne tür ürünler denediklerini ve satın aldıklarını görüntü işleme ve mikroçip teknolojilerinin birbirlerine entegrasyonu ile tespit etmek mümkün olmaktadır.
Akıllı Aynalar: Deneme kabinlerindeki görüntü işleme yapabilen akıllı aynalar sayesinde müşterinin ölçüleri, kabine girdiği kıyafetin hangi bedeninin kendisine en uygun olduğu, farklı bedenlerinin olup olmaması, bu ürünleri mağazanın neresinde bulabileceği, ürünü satış temsilcisinden talep etmesini sağlayacak yazılımlar da yapay zeka içermektedir.
Duyguları Anlama: Tüketicilerin alışveriş anındaki psikolojilerini, davranışlarını ve isteklerini çözümleyecek olan algoritmalar, tavsiye desteği ile hem hızlı hem de verimli alışverişi sağlayacak.
Müşteriye Anlık Yanıt: Müşterilerin istek, şikayet, görüş ve önerilerini toplayabilen yazılımlar sayesinde yenilikçi fikirlerin ortaya çıkması hızlanabilecek. Perakende satış ekibi, sektördeki açığı ve ihtiyacı böylece fark etme mekanizmasına sahip olacak ve girişimcilik alanında yeni çalışmalar yapılabilecek.
Sanal Müşteri Temsilcisi/Asistanı: Müşterinin geçmiş deneyimlerine dayanarak müşteriye özel kombinler hazırlayıp, alışverişin sonunda ilave ürün sunma becerisine sahip olan yapay zekalı müşteri temsilcileri geliştiriliyor.
Muadil Ürün Sunma: Fotoğrafı çekilen bir kıyafetin benzerinin stoklarında olup olmadığını, yoksa stoka girdiğinde haber vereceğini söyleyen bir çözüm şu anda bazı online alışveriş sitelerinde kullanılıyor.
Yeni Ürün Lansmanı: Yeni sezonda koleksiyona girecek ürüne gelen tepkileri anlamak ve iyileştirmek için mağaza vitrinine yerleştirilmiş ekranlar sayesinde, mağaza önünden geçen müşterilerin deneyimlemelerini sağlamak ve tepkilerini toplayıp analiz etmek üzere geliştirilmiş algoritmalar da yapay zeka ürünüdür.
Yazının geneline baktığımızda ihtiyaç sonucu geliştirilen ya da henüz ihtiyaç olduğunun farkında olunmayan birçok teknolojik gelişim olduğunu görüyoruz. İnsan ile makinenin fazlasıyla iç içe çalıştığı tekstil sektöründe yapılan veya yapılacak olan bu teknolojilerin tamamında yapay zekanın katkısı var. Ülkemiz markalarının dünya markalarıyla olan yarışlarında ve üretimdeki cazibemizin korunmasında bu teknolojileri geliştirip uygulamamızın çok büyük önemi olduğunun farkında olmamız gerekiyor.
