Denim sektörünün önde gelen teknoloji şirketlerinden Jeanologia, Kingpins China Fuarı’nda denim finisaj tasarımı için geliştirdiği yapay zekâ çözümü “Billy”yi Çin pazarına tanıttı. Şirket, yeni sistemle tasarım ve üretim süreçleri arasındaki bağlantıyı güçlendirmeyi hedefliyor. Jeanologia tarafından geliştirilen Billy, giysi görsellerini analiz ederek vintage denimdeki solma efektlerini, kontrastları ve karakteristik aşınma izlerini dakikalar içinde lazer tasarımlarına dönüştürüyor. Böylece geleneksel olarak saatler süren teknik hazırlık süreçleri dijital bir iş akışıyla önemli ölçüde kısalıyor. Şirketin açıklamasına göre sistem, yıllar içerisinde geliştirilen 9 binden fazla lazer tasarımından oluşan bilgi birikimiyle eğitildi. Bu sayede vintage denim görünümünü endüstriyel ölçekte tekrarlanabilir ve uygulanabilir tasarımlara dönüştürebiliyor.
Yapay zekâ, lazer ve otomasyon bir arada
Jeanologia, yapay zekâ ile lazer teknolojisini bir araya getirerek denim üretiminde daha hızlı, hassas ve verimli süreçler oluşturmayı amaçlıyor. Sistem, manuel rötuş ihtiyacını azaltırken üretim süreçlerindeki verimsizliklerin de önüne geçmeyi hedefliyor. Kingpins China kapsamında gerçekleştirilen canlı gösterimlerde ziyaretçiler, vintage denim görsellerinin anında lazer uygulamalarına dönüştürüldüğü dijital iş akışını yakından inceleme fırsatı buldu.
Çin, dijital dönüşümün önemli merkezlerinden biri
Jeanologia, Çin’de 18 yılı aşkın süredir faaliyet gösteriyor ve ülkede 200’den fazla müşteriyle çalışıyor. Şirketin verdiği bilgiye göre bugün Çin’de üretilen jeanlerin yüzde 20’den fazlası Jeanologia teknolojileri kullanılarak üretiliyor. Otomasyon, yapay zekâ ve dijital ürün geliştirme teknolojilerine yönelik yatırımların hız kazandığı Çin pazarı, şirketin yeni çözümlerini tanıttığı stratejik merkezlerden biri olarak öne çıkıyor.30 yılı aşkın süredir tekstil sektöründe faaliyet gösteren Jeanologia, lazer, G2 Ozone, eFlow, H2Zero ve ColorBox gibi teknolojilerle su, enerji ve kimyasal kullanımını azaltmaya yönelik çözümler geliştiriyor.
