迎戰快時尚 台紡織廠導入Google機器學習

      Google日前宣布台灣企業導入機器學習首個成功案例，成立超過4 0年台南小型紡織廠和明紡織，運用TensorFlow及Google雲端平台，從靈感發想、設計到看樣到提供樣布流程，從以往平均需要1.5至3個月大幅縮短，有些甚至2～3天即可完成。
　  成立超過40年的和明紡織以專營各式各樣的格子布打出一片天，可是隨著Zara等快時尚崛起，和明從花樣設計到打出樣布得耗費1.5個月甚至三個月，不利於競爭，即使想從過往40年來累積超過10萬種的布料設計中找尋靈感，以縮短設計與打樣的時間，然而以和明在台灣有3個倉庫分別在台北與台南、舊有布料設計尚未數位化建檔，只能靠人力前往倉庫翻找某塊設計的布，費時費力。
　  因此去年10月開始，和明紡織以手上已有的5,000多種透過CAD設計、擁有數位資料的布料為基礎，運用Google機器學習技術及雲端平台服務，將這些布料樣式數位化建檔，並訓練布料樣式的辨識模型，幫助設計師能快速從資料庫中搜尋特定樣式，以往接到客戶的布料樣式需求，從靈感發想、設計到看樣到提供樣布，平均需要1.5至3個月的時間，透過新系統的協助有效利用既有檔案及庫存，甚至只需2～3天即可完成。
　  當然上述過程也不是一帆風順。協助和明導入Google機器學習的和明紡織策略執行顧問李佳憲表示，一開始訓練機器辨識時採用非監督式，成效不好到只能委請和明紡織的總設計師有空時以監督式方式訓練，辨識度才大幅提高到符合需求。