Cómo el Aprendizaje Automático está Revolucionando las Inspecciones en la Fabricación de Prendas de Vestir

En conclusión

El aprendizaje automático está revolucionando las inspecciones de ropa al proporcionar información prescriptiva sobre cada paso del proceso y mejorar la calidad, reducir el riesgo y aumentar la transparencia.

El mayor desafío para mejorar la calidad del producto que las fábricas de ropa están entregando hoy en día es capturar datos de inspección precisos y creíbles. Con muchas fábricas que dependen de métodos de décadas de antigüedad para registrar inspecciones en papel, en documentos de Microsoft Word, Excel o Adobe PDF, están descubriendo que estos métodos no pueden mantenerse al día con el ritmo al que las marcas y los minoristas necesitan producir productos.

Las fábricas, las marcas, los minoristas y los clientes a los que sirven saben si las inspecciones están teniendo éxito o no por la calidad de las prendas producidas. Las inspecciones hacen posible que una marca o minorista haga una impresión positiva al instante al proporcionar a los clientes prendas de la más alta calidad posible. La automatización de las inspecciones mediante tecnologías móviles, la agregación y el análisis de datos en una plataforma de inspección segura y basada en la nube y la obtención de información prescriptiva a partir de los datos mediante el aprendizaje automático están revolucionando la fabricación de prendas de vestir.   

El aprendizaje automático está impulsando el punto de inflexión de las inspecciones

La captura de flujos de datos en tiempo real de las inspecciones, el análisis rápido y la toma de acciones prescriptivas sobre los conocimientos adquiridos mediante el aprendizaje automático está impulsando el punto de inflexión de las inspecciones hoy en día. Mediante el uso de algoritmos basados en restricciones y la lógica para comprender por qué hay grandes diferencias en la inspección y la calidad del producto entre las fábricas, es posible mejorar la calidad del producto y el rendimiento de entrega de toda una cadena de suministro. Los algoritmos de aprendizaje automático también “aprenden” u optimizan su rendimiento a lo largo del tiempo en función de patrones repetitivos en los datos. Al aprender continuamente de los patrones de datos proporcionados por las inspecciones automatizadas, el aprendizaje automático proporciona una hoja de ruta para la mejora continua.

Aprovechando los datos obtenidos mediante la automatización del proceso de inspección, las marcas, los minoristas, las fábricas, los vendedores y los proveedores se están beneficiando de los conocimientos prescriptivos que proporcionan las plataformas de inspección basadas en el aprendizaje automático.

La automatización de las inspecciones con aprendizaje automático ofrece los siguientes beneficios:

• Reducir el riesgo, el potencial de fraude, al tiempo que se mejora la calidad del producto y del proceso en función de los conocimientos obtenidos del aprendizaje automático está forzando el punto de inflexión de la inspección.  Cuando las inspecciones se automatizan utilizando tecnologías móviles y los resultados se cargan en tiempo real en una plataforma segura basada en la nube, los algoritmos de aprendizaje automático pueden proporcionar información que reduce inmediatamente los riesgos y el potencial de fraude. Uno de los catalizadores más poderosos que impulsan el punto de inflexión de las inspecciones es la combinación de flujos de trabajo automatizados que ofrecen datos de alta calidad a partir de los que el aprendizaje automático produce información prescriptiva. Y esos conocimientos se comparten en los paneles de rendimiento de cada marca, minorista, proveedor, proveedor y fábrica que participan en las estrategias de producción compartidas hoy en día.        

• Hacer coincidir con el inspector más experimentado para una fábrica determinada y la inspección del producto aumenta drásticamente la precisión y la calidad. Cuando el aprendizaje automático se aplica al proceso de selección y asignación de inspectores, la calidad y la minuciosidad de las inspecciones aumentan. Por primera vez, las marcas, los minoristas y las fábricas tienen una visión clara y cuantificada del análisis de productividad del inspector en todo el equipo de inspectores disponibles en una región o país determinado. Las inspecciones se cargan en tiempo real en la plataforma Inspectorio, donde se aplican análisis avanzados y algoritmos de aprendizaje automático adicionales a los datos, lo que proporciona una mayor información prescriptiva que habría sido posible utilizando métodos manuales heredados.

• Capture los datos de inspección en tiempo real y conozca los problemas de calidad potenciales y reales más rápido, utilizando el aprendizaje automático para detectar anomalías en los datos rápidamente. Utilizando flujos de trabajo configurables en dispositivos móviles, los inspectores pueden capturar más rápidamente cualquier material potencial o defecto de producción y hacer que los resultados se carguen en la plataforma Inspectorio al instante. La plataforma puede analizar los datos en menos de un segundo utilizando algoritmos de aprendizaje automático para encontrar cualquier aberración o anomalía en los datos y luego alertar a los gerentes de calidad en la fábrica, marca y / o minorista. El aprendizaje automático puede evitar costosas retiradas y, como resultado, se ejecuta una producción de baja calidad.

• Mejorar la precisión, la velocidad y la escala de seguimiento y rastreo al poder aislar las causas raíz específicas de los problemas de ensamblaje, materiales y calidad del producto de forma temprana. El aprendizaje automático se destaca en la resolución de problemas muy complejos que requieren equilibrar varias restricciones al mismo tiempo. Es por eso que es una tecnología perfecta para usar en la resolución de los mayores desafíos de las cadenas de suministro, siendo el seguimiento y rastreo uno de los más difíciles. Al tener los datos de inspección capturados y seguros en la plataforma basada en la nube de Inspectorio, las marcas, los minoristas, las fábricas, los proveedores y los vendedores pueden realizar consultas de seguimiento y rastreo y también colaborar en tiempo real para mejorar la calidad del producto.

• Saber por qué fábricas y productos específicos generaron más acción correctiva / acción preventiva (CAPA) que otros y qué tan rápido se han cerrado en el pasado y por qué ahora es posible. El aprendizaje automático está haciendo posible que redes de producción enteras sepan por qué las combinaciones específicas de fábrica y productos generan la mayoría de los CAPA. Mediante el uso de la lógica basada en restricciones, el aprendizaje automático también puede proporcionar información prescriptiva sobre lo que debe mejorarse para reducir los CAPA, incluida su causa raíz.

• El aprendizaje automático está haciendo recomendaciones a los inspectores sobre qué defectos buscar primero en función de los patrones de datos obtenidos de inspecciones anteriores. Aprovechando la capacidad del aprendizaje automático para aprender de los datos a lo largo del tiempo, Inspectorio ha lanzado un recomendador de defectos como parte de su plataforma de inspección automatizada que proporciona orientación iterativa y en tiempo real a los inspectores a medida que completan los cuestionarios de prendas de vestir y de fábrica. Estas recomendaciones están mejorando aún más la precisión, la eficiencia y la productividad de las inspecciones.

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