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迎战快时尚 台纺织厂导入Google机器学习
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  Google日前宣布台湾企业导入机器学习首个成功案例,成立超过40年台南小型纺织厂和明纺织,运用TensorFlow及Google云端平台,从灵感发想、设计到看样到提供样布流程,从以往平均需要1.5至3个月大幅缩短,有些甚至2~3天即可完成。

  成立超过40年的和明纺织以专营各式各样的格子布打出一片天,可是随着Zara等快时尚崛起,和明从花样设计到打出样布得耗费1.5个月甚至三个月,不利于竞争,即使想从过往40年来累积超过10万种的布料设计中找寻灵感,以缩短设计与打样的时间,然而以和明在台湾有3个仓库分别在台北与台南、旧有布料设计尚未数位化建檔,只能靠人力前往仓库翻找某块设计的布,费时费力。

  因此去年10月开始,和明纺织以手上已有的5,000多种透过CAD设计、拥有数位资料的布料为基础,运用Google机器学习技术及云端平台服务,将这些布料样式数位化建檔,并训练布料样式的辨识模型,帮助设计师能快速从资料库中搜寻特定样式,以往接到客户的布料样式需求,从灵感发想、设计到看样到提供样布,平均需要1.5至3个月的时间,透过新系统的协助有效利用既有檔案及库存,甚至只需2~3天即可完成。

  当然上述过程也不是一帆风顺。协助和明导入Google机器学习的和明纺织策略执行顾问李佳宪表示,一开始训练机器辨识时採用非监督式,成效不好到只能委请和明纺织的总设计师有空时以监督式方式训练,辨识度才大幅提高到符合需求。