アリババAIはダブル11ショッピングフェスティバルの衣料品工場で運用され、欠陥認識の精度は人間を上回った。

AI がダブル 11 の生産と製造をスピードアップします。 10月29日、記者は、アリババのAIアルゴリズムが全国の多くの紡織・服装工場で導入され、原材料、原反、完成生地、服装などすべての生産リンクの品質検査を工場が自動的に完了するのに役立っていることを知った。認識精度は90％を超え、人間のレベルをはるかに超え、全体的な効率は5倍に大幅に向上した。

中国は世界最大の繊維・衣料品の生産・加工拠点ですが、現在、工場における品質検査作業はほぼすべて手作業で行われており、生産効率が低い原因の一つとなっています。データによれば、生地検査員の平均欠陥検出率はわずか 70% であり、疲労により検査漏れの範囲が広がりやすく、最終的には衣服の全体的な品質に影響を及ぼします。

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手作業による検査の効率は低い

現在、アリババは、この側面に AI アルゴリズムを適用することに先頭に立っています。市場には数十種類の一般的な生地があり、その中には100種類近くの生地の欠陥があり、欠陥の多くは形状が非常に似ているため、従来のマシンビジョン技術を使用して自動検出を実現することは困難であると報告されています。機械がこれらの微妙な違いを正確に識別できるようにするために、アリババDAMOアカデミーは業界初の生地トレーニングセットを確立し、AIがさまざまな種類の生地の質感の特徴を完全に学習できるようにしました。通常、髪の毛の直径の10分の1ほどの小さな欠陥を識別でき、識別精度は90％を超え、人間のレベルの70％をはるかに上回り、検出効率は5倍に大幅に向上しました。

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アリババAIは90%以上の精度で生地の欠陥を自動検出

現在、アリババAIは化学繊維、綿、デニム、皮革などの主流の生地の品質検査を完了し、しわ、薄い斑点、汚れ、シミなどの欠陥を正確に分類することができます。生機から完成生地まで、品質検査員が品質管理の決定を下すのを支援できます。

AIが生地の微妙な欠陥を正確に識別

DAMOアカデミーのアルゴリズム専門家であるChu Zhi氏は、「AIは従来の産業にとってコストを削減し、効率を高めるための重要な手段となっている。過去数年間、アリババはさまざまな業界のさまざまなシナリオに適したAIアルゴリズムを開発してきた。現在、それらは工業、運輸、医療、教育などの業界で広く使用されている」と述べた。

アリババクラウドは2017年に業界初の産業ビジョンAIソリューションを開発し、徐々に鉄鋼、化学繊維、自動車などの分野に適用してきました。例えば、チントニューエナジーは国内の太陽光発電業界で初のAI品質検査を開始し、単結晶および多結晶セルとモジュールの欠陥をミリ秒レベルで自動判定することを実現しました。