자동화된 그레이딩 및 네스팅 시스템은 AI 알고리즘을 사용하여 신발 디자인을 지능적으로 확장하고 원자재에 부품의 물리적 레이아웃을 최적화함으로써 비용 효율성을 높입니다. 이러한 시스템은 원단이나 가죽에 부품을 가장 효율적으로 배치하는 방법을 수학적으로 계산하여, 단일 프로토타입에서 대량 생산으로 전환할 때 최대 자재 수율과 최소 폐기물을 보장합니다.
신발 제조에서 효과적인 비용 관리는 인간의 능력을 뛰어넘는 정밀도를 요구합니다. 제조업체는 자재 레이아웃 관리를 위해 알고리즘을 사용함으로써 스크랩률을 크게 줄여 생산되는 모든 단위의 원자재 비용을 직접적으로 낮출 수 있습니다.
자재 최적화의 메커니즘
자동화된 그레이딩을 통한 정밀도
그레이딩은 기본 신발 디자인을 전체 사이즈 범위로 확장하는 과정입니다.
자동화 시스템은 원본 디자인 계획이 수동 계산 오류 없이 다양한 제품 크기에 걸쳐 정확하게 확장되도록 보장합니다.
이를 통해 사이즈 7과 사이즈 12의 자재 요구량이 동일한 정밀도로 계산되어, 대략적인 추정치에 기반한 과잉 구매를 방지합니다.
AI 기반 네스팅 전략
네스팅은 재단할 자재 시트에 패턴 조각을 배치하는 것을 포함합니다.
AI 알고리즘을 활용하여, 이러한 시스템은 각 부품의 기하학적 구조를 분석하여 자재 시트에서 가장 밀집된 레이아웃을 찾습니다.
이 과정은 자재 활용률을 극대화하며, 복잡한 퍼즐처럼 모양을 맞춰 인간 작업자가 간과할 수 있는 표면적을 활용합니다.
원자재 스크랩 감소
폐기물 발생은 신발 생산에서 가장 큰 재정적 손실 중 하나입니다.
레이아웃을 최적화함으로써, 시스템은 재단 후 남은 틈을 최소화하는 데 중점을 둡니다.
이러한 감소는 고가의 자재를 다룰 때 중요하며, 전반적인 원자재 비용을 크게 절감합니다.
운영상의 절충점 이해
알고리즘의 엄격함 대 자재의 미묘함
AI는 기하학적 구조에 뛰어나지만, 엄격한 입력 데이터에 의존합니다.
가죽과 같은 천연 자재를 다룰 때, 시스템은 불규칙한 모양이나 결점을 처리할 수 있을 만큼 정교해야 하며, 이는 균일한 직물에 비해 자동 네스팅 프로세스를 때때로 복잡하게 만들 수 있습니다.
디자인 무결성 대 효율성
적극적인 네스팅은 수율을 극대화하지만, 패턴은 직물이나 가죽의 결 방향과 일치해야 합니다.
작업자는 시스템의 비용 최적화 노력이 자재 부품의 시각적 또는 구조적 방향을 손상시키지 않도록 해야 합니다.
생산 전략 최적화
이러한 시스템을 효과적으로 배포하려면 기술을 특정 제조 목표와 일치시켜야 합니다.
- 주요 초점이 비용 절감이라면: 특히 고급 가죽과 같은 고가 원자재를 사용할 때, 평방 피트당 수율을 극대화하기 위해 네스팅 알고리즘을 우선시하십시오.
- 주요 초점이 품질 일관성이라면: 자동화된 그레이딩 기능을 사용하여 전체 사이즈 범위에 걸쳐 디자인 비율이 수학적으로 완벽하게 유지되도록 하십시오.
이러한 시스템을 통합하면 자재 지출이 추정이 아닌 정확한 계산에 의해 결정됩니다.
요약 표:
| 기능 | 비용 최적화 방법 | 주요 이점 |
|---|---|---|
| 자동화된 그레이딩 | 모든 사이즈에 걸쳐 디자인을 수학적으로 확장 | 수동 오류 및 과잉 구매 제거 |
| AI 기반 네스팅 | 표면 사용을 극대화하기 위해 부품을 지능적으로 배열 | 높은 자재 활용률 |
| 스크랩 감소 | 재단 패턴 사이의 남은 공간 최소화 | 고가 가죽/직물에 대한 상당한 절감 |
| 디자인 일관성 | 사이즈 범위에 걸쳐 비율 유지 | 대량 생산에서 균일한 품질 보장 |
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참고문헌
- Bharati Rathore. Integration of Artificial Intelligence& It’s Practices in Apparel Industry. DOI: 10.58972/eiprmj.v10i1y23.40
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