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Image credit: Engadget

「和明紡織」是台灣企業成功導入 Google 雲端機器學習的首例

用機器學習發掘出倉庫裡的龐大資產。

Andy Yang
2018 年 3 月 9 日, 早上 10:30
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Google 在過去其實已經向我們介紹了不少機器學習相關的應用,但大多都是運用在自家的服務中,又或是運用在科研、醫學等方面,好像很少有聽到在產業界應用機器學習的例子。昨天 Google 介紹了台灣首個導入 Google 機器學習的範例「和明紡織」,讓我們得以一窺機器學習是如何有潛力大幅提升傳統產業的競爭力。

和明紡織成立於 1976 年,和許多同時代的台灣企業一樣,雖然在業界有著極重要的地位,但因為產品不會直接來到消費者手中,因此對一般消費者來說是默默無聞的。和明主要的業務就是織布,由客戶提出想要的布料花色與樣式後,和明會先做出樣布來,再提供給客戶決定是否下單。經營四十年來,和明累積了十萬種以上的各式布料樣品,成為和明最重要的資產。

照道理,當客戶提出新設計的要求時,和明應該要能從這些樣品中輕易找到對應的,或至少類似的樣本來簡化整個流程,但因為多年來都沒有一套明確的整理分類系統,這十萬多種的布料基本上就堆在台北和台南的三個倉庫裡,就算設計師記得曾經做過某種花色,真的進倉庫裡翻箱倒櫃的找,也可能要花上 45~60 天才能把布料找出來,不見得比重做樣布來得快速。雖然和明有想過將這些布料全部建檔,但礙於設備成本,以及不知如何著手設計檢索系統而做罷。


這就是 Google 的拿手好戲了 -- Google 提供了結合 TensorFlow 與雲端平台的機器學習工具,讓和明只需要擔心拍照,以及由設計師指示並訓練布料的辨識模型。從去年 10 月開始陸續建檔後,目前已經能發揮極大的功效,除了讓和明得以掌握自己的資產外,也大幅降低設計師的負擔,並加快產品的開發,讓原本平均要 1.5 到 3 個月的時程,能縮短到 2~3 天。對於時間就是金錢的產業來說,這大幅提高了和明產品的競爭力呢。

Google 希望這樣的例子能促進更多的企業思考自己的工作流程,從中發掘可以靠著機器學習予以整理、自動化的部份,為台灣傳統產業的轉型盡一份力。

從小就對各種科技產品著迷的 Andy,有著要花很長的時間才能解釋清楚的綽號「小姜」。平常就愛出國(特別是日本)的他,最早加入 Engadget 就是因為可以出國、找到好玩的 3C 產品寫、還可以有稿費拿,一舉多得呢!現在做為一個全職的資深編輯,出國的機會已經大大的減少,但玩到新產品的機會卻依然很多,是 Andy 每日快樂的泉源。Andy 最喜歡的是勇於創新的公司,最討厭的是山寨!
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