導入Google機器學習 台紡織廠增兩優勢

出版時間:2018/03/08 15:29

Google今8日舉辦機器學習媒體聚會,與會的Google雲端企業客戶經理田哲禹(James Tien)分享機器學習技術在雲端平台的應用,透過運算、演算法、數據與技術人才等,幫助企業、開發者增加效益。而現場找來台灣和明紡織的策略執行顧問李佳憲分享在導入機器學習技術(TensorFlow和Google雲端平台)後,不僅可降低相關倉儲設備、人力成本,也加快與客戶溝通到產品進入市場的時間。
 
和明紡織策略執行顧問李佳憲表示,紡織廠最重要的就是生產面料,以往設計師會生產設計面料再交給客戶,在這個過程數十年來累積了超過十萬種面料。分成顏色、紋理、材質、光澤、織法的面料存儲在倉庫中,而以往有新的訂單,設計師要去倉庫找很麻煩,所以得重新設計,一來一往等於要花近三個月,相當花費時間。
 
為了更進一步的數位化保留,紡織廠導入了google的機器學習技術,以流程:布料拍攝-人工標籤布料特徵-機器學習模型訓練-建立布料樣式檔案等,期間也要利用設計師投入增加查找樣品面料的精準度。雖然過程中相當繁瑣,但當建立後對企業最大的誘因就是少掉很多設備成本的投入,再者就是加快廠商需求新設計推出的時間。
 
統計經手動倉儲流程自動化後,大幅縮短搜尋及供貨時間,接單到提供虛實從1.5~3個月(以往需要來回寄送布料供廠商確定),降低至兩、三天(現在可透過資料庫提供樣式供選擇)而從新設計推出到市場的時間也從12個月減短到9個月,設計產能也大幅提升在兩年內增加一萬種以上的樣式。而預期之後透過開放式平台,可促進新的商業模式,例如讓更多設計師添加新的內容到平台中。
 
Google雲端企業客戶經理田哲禹表示,雲端運算上主要為因應人工智慧應用的龐大運算需求,倚賴Google Cloud Ai包括GPU、CPU、Cloud TPU等作為運算核心;而演算法例如TensorFlow、或是既有的影像、語音、翻譯辨識等API模型,來解決客戶的需求。例如遊戲廠商ELEX旗下知名遊戲《列王的紛爭》,就在聊天室內導入可即時翻譯的API增加各國玩家互動。
 
另外,數據包含龐大、各式的資料庫,人才則是Google資助全球多個AI研究計畫相關人才等。而今年一月Google也發表新的Cloud AutoML,旗下第一款產品Cloud AutoML Vision API讓一般公司也能開發出客製化的機器學習模型,進一步降低營運成本。(黃子倫/台北報導)

有利大幅減少設備成本以及時間成本。
有利大幅減少設備成本以及時間成本。

和明紡織的策略執行顧問李佳憲與Google雲端企業客戶經理田哲禹。
和明紡織的策略執行顧問李佳憲與Google雲端企業客戶經理田哲禹。





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