底线

机器学习正在彻底改变服装检查,为流程的每一步提供规范性的见解,提高质量,降低风险,提高透明度。

提高服装厂目前提供的产品质量的最大挑战是获取准确、可信的检验数据。 由于许多工厂依靠数十年来在纸上记录检查的方法,在 Microsoft Word、Excel 或 Adobe PDF 文档中,他们发现这些方法跟不上品牌和零售商生产产品所需的速度。

工厂、品牌、零售商及其服务的客户知道检验是否因所生产的服装质量而成功。 检查使品牌或零售商能够立即通过为客户提供尽可能高品质的服装来给人留下积极的印象。 使用移动技术实现检查自动化,在安全、基于云的检测平台上聚合和分析数据,以及使用机器学习从数据中获取规范性见解,正在彻底改变服装制造。   

机器学习是推动检查的拐点

从检查中捕获实时数据流,快速分析和采取规范行动,利用机器学习获得的见解,是推动检查的拐点今天。 通过使用基于约束的算法和逻辑来理解为什么工厂之间的检验和产品质量存在巨大差异,可以改善整个供应链的产品质量和交付性能。 机器学习算法还根据数据中的重复模式”学习”或优化其性能。 通过不断学习自动检查提供的数据模式,机器学习为不断改进提供了路线图。

利用通过自动化检查过程获得的数据,品牌、零售商、工厂、供应商和供应商都受益于机器学习型检测平台提供的规范性见解。

通过机器学习实现检查自动化可带来以下好处:

  • 降低风险,降低欺诈的可能性,同时根据机器学习获得的见解提高产品和工艺质量,迫使检验的拐点。  当使用移动技术实现检查自动化,结果实时上传到安全的基于云的平台时,机器学习算法可以提供见解,立即降低风险和欺诈的可能性。 推动检查拐点的最强大的催化剂之一是自动化工作流的组合,这些工作流提供高质量的数据,机器学习可从中产生规范性的见解。 这些见解在当今参与共享生产战略的每个品牌、零售商、供应商、供应商和工厂的性能仪表板上共享。        
  • 匹配给定工厂和产品检验最有经验的检验员可大幅提高准确性和质量。 当机器学习应用于检查员的选拔和分配过程时,检查的质量和彻底性就会提高。 品牌、零售商和工厂首次对特定地区或国家的整个检查员团队的检查员生产力分析有清晰、量化的看法。 检查实时上传到检查平台,其中将高级分析和额外的机器学习算法应用于数据,从而提供使用传统手动方法可能实现的更多规范性见解。
  • 实时捕获检查数据,更快地了解潜在和实际质量问题,使用机器学习快速发现数据中的异常情况。 使用移动设备上的可配置工作流,检查员可以更快地捕获任何潜在的材料或生产缺陷,并将结果立即上传到检查平台。 该平台可以使用机器学习算法在不到一秒钟的时间内分析数据,以查找数据中的任何异常或异常,然后提醒工厂、品牌和/或零售商的质量经理。 机器学习可以避免昂贵的召回,因此低质量的生产运行。
  • 通过能够及早分离装配、材料和产品质量问题的具体根源,提高跟踪精度、速度和规模。 机器学习擅长解决非常复杂的问题,这些问题需要同时平衡多个约束。 这就是为什么它是一个完美的技术,用于解决供应链的最大挑战,跟踪和跟踪是最困难的之一。 通过在检查员基于云的平台上捕获并保护检查数据,品牌、零售商、工厂、供应商和供应商都可以进行跟踪查询,还可以实时协作以改善产品质量。
  • 了解为什么特定的工厂和产品产生比其他工厂更多的纠正行动/预防行动 (CAPA),以及它们过去关闭的速度以及为什么现在可能关闭。 机器学习使整个生产网络能够了解为什么特定的工厂和产品组合产生最多的 CAPA。 使用基于约束的逻辑,机器学习还可以提供规范性的见解,了解需要改进哪些内容来减少 CAPA,包括其根本原因。
  • 机器学习正在根据以前检查获得的数据模式,向检查员提出建议,首先要查找哪些缺陷。 利用机器学习随着时间的推移从数据中学习的能力,督察已经推出了一个缺陷推荐器,作为其自动化检查平台的一部分,为检查员在完成服装和工厂问卷时提供迭代的实时指导。 这些建议进一步提高了检查的准确性、效率和生产率。

督察视线是一个端到端的质量控制平台,数字化和优化全球生产链的预生产、内联、最终、仓库和 远程检查 。 SIGHT 利用先进的数据分析和机器学习来评估风险,并建议采取预测行动来推动持续改进。 通过一个完全可配置的平台,您可以标准化和自动化质量操作,提高整个供应链的可见性和协作性。 将优质操作从被动操作转移到预防性操作。

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