随着AI视觉技术与工业物联网技术的不断进步，传统纺织服装行业正迎来产业升级的新一轮革命。步科聚焦纺织服装行业需求，联合英特尔、Dilili Labs等合作伙伴，打造了一套适用于“小批量、多品种、短交期”的纺织制造解决方案。
传统纺织服装行业正面临哪些巨大挑战？
传统纺织服装行业作为典型的劳动密集型产业，人力在企业运营过程中占据了极大的比重。同时，伴随着质检、采样、切割、缝纫等各个生产环节的需求越来越多样化，加上员工技能水平、配合程度的差异，人工操作的诸多不可控因素，常导致服装质量不稳定、材料浪费等现象。
此外，在成衣生产或者订购过程中，产品的数量、样式等信息，皆由人工发起与处理，通过以往电话沟通、手动记录的方式不仅会让生产陷入黑箱操作，更是严重影响了生产效率，从而导致企业无法适应快速发展的市场和日益激烈的竞争。
如何以合理的成本提高纺织服装工厂的生产效率和质量，提升市场竞争力？
基于以上，步科携手英特尔、Dilili Labs，共同推出一套纺织制造解决方案——融合了机器视觉、边缘技术、物联网技术的端到端的整体解决方案。
该方案集成了英特尔的机器视觉系统、Dilili Labs的AI视觉平台，以及步科的miniMES系统。其中，步科miniMES系统是一套采用了步科IoT软硬件组合（智能电子看板、智能终端、KHDesigner组态软件等），能解决生产流程中信息传递、数据采集、过程简单控制的自动化管理系统。
纺织制造解决方案将IoT技术和AI视觉技术充分结合，让全员参与纺织服装工厂数字化改造，有效提升生产效率，实现企业自动化、精益化管理。
方案硬件系统架构图
在服装生产的各个环节中，纺织制造解决方案是如何实现其价值的？
1打样环节
样衣生产完成后，AI视觉系统结合摄像头自动采集样衣图像数据，并生成对应的底库文件，储存在系统中，以便后期图像数据的调用。
2裁切环节
在正式裁切前，通过AI视觉系统采集裁床上的样衣数据，将其与底库文件进行对比，确认当前裁切的服装款式，并将款式信息上传到步科miniMES系统。
步科miniMES系统能自动匹配对应的工单，并下发至工位智能终端。系统准确、实时、高效的图像采集能力，完美替代人工图像收集、手动检查等人为操作，避免重复劳作，还能保证数据的准确性。
3缝制环节
一方面，在不改变原来设备的情况下，通过在缝纫机上加装传感器、在工位上加装智能终端等改造方式，步科miniMES系统中的IoT硬件设备（智能终端、KW无线数据采集器等），能实时采集缝制针数、生产用时等生产数据，并自动分析计算出各工序的线平衡率、实时节拍、在线库存，以及各个员工的效率、一次性通过率等关键数据。
员工通过智能终端，可实时查看工作效率、WIP等问题，以此自主调整生产工序和作业过程，有助于员工生产标准化，降低对员工的能力要求。
另一方面，步科miniMES系统通过边缘计算，能将统计结果生成定制化的图表，最终显示在智能电子看板上。全过程自动收集、计算数据，既能有效实现企业精益化管理，解决生产的透明问题，又能帮助管理者及时做出决策，指导和优化工厂的整体生产力和运营效率。
工位智能终端
4质检环节
在员工质检时，通过摄像头捕捉员工的动作，AI视觉系统能自动判断每一步的图像，计算出质检的数量。同时，产线也可以设计多个堆放区域，如合格品区、生产不良区、来料不良区等区域，员工质检完成后，将不同性质的服装放到不同区域，由AI视觉系统自动采集进行计数，以此得到相应的数据。
同样地，这些数据也可上传至步科miniMES系统进行统计分析，并在电子看板上可视化呈现，无需担心漏检等问题。
现场生产数据一目了然
5包装环节
包装环节与质检环节类似，通过AI视觉系统自动采集、分析图像数据，准确计算出最后成品的数量。
端到端的纺织制造解决方案，能够为纺织服装制造商带来哪些好处？
纺织服装制造商使用该方案，可达到毫秒级的数据采集频率，实现采集全过程零人工介入，有效避免了因人为操作导致的统计误差、成衣质量不稳定等现象。
此外，通过持续、快速、精准、自动化集成信息的能力，降低对员工的能力要求，助力方案轻松落地，实现工厂生产流程精准化、自动化、透明化，快速提升纺织品生产效率与生产流程的运转。
英特尔+步科，深入打造智慧纺织服装工厂
接下来，步科将与英特尔、Dilili Labs等伙伴深入合作，借助步科miniMES自动化管理系统与AI视觉技术的融合，开发订单追溯、绩效查询等更多应用，以强大的边缘AI功能以及解决方案的稳定性和可靠性，促进纺织服装行业数字化和现代化转型，为打造面向未来的智慧工厂奠定坚实的基础。
