Anwendungen der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens in der Textilindustrie: Eine Übersicht

Die Textilindustrie befindet sich im Wandel, angetrieben durch Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), und entwickelt sich in Richtung des Paradigmas "Fashion 4.0". In dieser Übersicht wird eine systematische Bewertung der Anwendungen von KI und ML über den gesamten Textillebenszyklus, einschließlich Faserklassifizierung, Garnproduktion, Stoffbildung, Färbung, Druck, Qualitätskontrolle, Lieferkettenmanagement und Nachhaltigkeit, durchgeführt. Basierend auf begutachteten Studien, die zwischen 2015 und 2026 veröffentlicht wurden, berichtet die Übersicht über experimentelle Leistungsbenchmarks, wie konvolutionale neuronale Netze (CNNs), die über 99 % Genauigkeit bei der Erkennung von Stofffehlern erreichen. Darüber hinaus reduziert die ML-basierte Optimierung der Färbung den Wasserverbrauch und den Chemikalieneinsatz. LSTM- und transformerbasierte Modelle verbessern die Vorhersagegenauigkeit der Nachfrage im Vergleich zu statistischen Baselines. Hartnäckige Herausforderungen sind Datenknappheit, Modellinterpretierbarkeit und die Integration in veraltete Systeme. Die Übersicht identifiziert auch zukünftige Forschungsrichtungen, darunter föderiertes Lernen, digitale Zwillinge und Fundamentmodelle. Insgesamt zeigen diese Ergebnisse, dass KI- und ML-Technologien die Produktionseffizienz, die Produktqualität und die Umweltverträglichkeit in der Textilindustrie erheblich verbessern können.