Automatizando los tediosos trabajos en la industria de confección

La Industria 3.0 ha demostrado ser de gran ayuda para industrias como la aeroespacial, farmacéutica, automovilística, etc.; sin embargo, la industria de fabricación de prendas de vestir no ha desbloqueado su verdadero potencial hasta el momento. Cuando alguien menciona la "automatización" en la industria de la confección, es muy probable que la mayoría de los responsables de la toma de decisiones en la industria sigan pensando que se trata de robots trabajando en el taller, lo cual no es el caso. Al analizar cientos de definiciones de automatización acuñadas por diferentes organizaciones e informes, se puede resumir la siguiente definición de automatización en el contexto de la fabricación: “la automatización es el uso de equipos para automatizar sistemas o procesos. El objetivo final de la automatización de la fabricación es aumentar la capacidad de producción y al mismo tiempo reducir los costos”.

Entonces, ¿cómo se puede automatizar un proceso de fabricación? Existen tecnologías como la inteligencia artificial, los brazos robóticos, los sistemas automáticos de recogida y colocación, la automatización robótica de procesos y las herramientas de software, entre muchas otras, que ayudan a aumentar la productividad y al mismo tiempo pretenden quitarle trabajos tediosos a los humanos. La fabricación de prendas de vestir, que es tan compleja como puede ser una industria, tiene un enorme margen para la automatización en procesos como inspección de telas, salas de corte, pisos de costura, inspección de productos, medición de prendas, embalaje, acabado, lavado y envío.

La inspección de tejidos que tradicionalmente se ha realizado manualmente durante décadas está experimentando ahora una transición importante. El proceso se lleva a cabo antes de que tenga lugar la producción de la prenda y ahora equipos especiales están reemplazando el trabajo manual, inspeccionando y clasificando automáticamente la tela y contando los defectos de la tela inspeccionada antes de almacenar todos los detalles para un acceso futuro. La tecnología de inspección de tejidos o identificación de defectos de tejidos existe desde hace años, pero sólo unas pocas empresas han ido más allá de la tecnología tradicional para incursionar en la tecnología impulsada por la IA para la inspección de tejidos.

La inteligencia artificial ayuda a la industria de la confección a superar la alta tasa de defectos de las fábricas de ropa y textiles debido a defectos de tela, la alta tasa de compensación y la baja tasa de reconocimiento manual. El papel de esta tecnología impulsada por la IA es aún más importante porque la información de identificación manual en el proceso de inspección de tejidos no se puede transmitir de manera efectiva y la industria no puede formar puntos débiles realistas, como estándares unificados, y por lo tanto no puede reformarlos.

Bullmer, propiedad de Jack Stock de China, marca su nombre como una de las primeras empresas en lanzar una tecnología inteligente de próxima generación impulsada por IA (AI 01) para la inspección de tejidos. La autoevolución continua en la inspección de tejidos con la tecnología patentada de autoaprendizaje de modelo profundo de Bullmer basada en IA ayuda a las fábricas en el complejo entorno de tejidos, ya que las máquinas pueden aprender cada vez más inteligencia de forma automática. La máquina integra una variedad de tecnologías de procesamiento de imágenes y el escaneo de línea avanzado utiliza una cámara industrial para garantizar la estabilidad y la antiinterferencia de las imágenes y la detección.

La tecnología de identificación de defectos de tejidos basada en IA ofrece beneficios sustanciales. En primer lugar, los mapas de defectos en los tejidos se pueden formar directamente utilizando tecnología y los datos se pueden conectar directamente a los sistemas de gestión de las fábricas, como ERP, MES, etc., para facilitar el juicio, la gestión y el manejo de problemas. En segundo lugar, la estandarización de la gestión de tejidos se vuelve mucho más sencilla. La máquina impulsada por IA reduce la alta tasa de defectos de las empresas que generalmente surge debido a problemas de tejido y la tasa de reducción puede oscilar entre el 72 y el 78 por ciento. Todo esto se logra gracias a la estandarización de los parámetros de identificación de defectos. En tercer lugar, la tecnología admite 24 horas de trabajo ininterrumpido y una máquina de inspección de tejidos puede ayudar a reducir la intervención manual de unos cuatro trabajadores de inspección de tejidos. La inspección de tejidos en un solo día utilizando esta tecnología puede recorrer 20.000 metros en 10 horas de trabajo.

Atrás quedaron los días en que se utilizaban cortadoras automáticas en las salas de corte de prendas para cortar únicamente las capas de tela. Hoy en día, los proveedores de tecnología de corte han incorporado IA y ML en sus máquinas para actualizar y avanzar en el proceso de preproducción, lo que obviamente es una necesidad en la actualidad, cuando el tiempo de inactividad de las máquinas puede obstaculizar drásticamente la productividad y la entrega a tiempo.

Todos los cortadores avanzados de los renombradosEl grupo tecnológico francés Lectra Vienen repletos de cientos de sensores que pueden romperse cuando se produce una falla dentro de la máquina. Esta predicción se realiza recopilando datos de mantenimiento y datos de producción de la máquina, a partir de los cuales Lectra puede averiguar si sus clientes están utilizando ese equipo al nivel óptimo. Si no lo están usando de la manera correcta, Lectra, utilizando los datos recopilados, puede descubrirlo y pedir a los clientes que lo usen de una manera mucho mejor cambiando algunos parámetros relevantes.

Similarmente,Morgan Tecnica, con sede en Italia cree que sus raíces están firmemente plantadas en la comunicación máquina a máquina (M2M), ya que sus cortadoras automáticas son capaces de predecir cualquier posible avería con antelación, como la rotura de una cuchilla o un fallo de los rodamientos. Hay una serie de sensores equipados en las cortadoras de nueva era que verifican el nivel de tensión de la mecánica en el área más crítica de la cortadora. Con estos sensores, la compañía informa con antelación a sus clientes que deben cambiar sus piezas o les sugiere que probablemente no estén trabajando en parámetros correctos como la configuración, la velocidad y la aceleración adecuadas, lo que puede provocar una avería prematura en algunos componentes.

Un liderazgoEl gigante estadounidense de tecnología de corte Eastman Machine Company También está revolucionando la tecnología de corte al adoptar conceptos de Industria 4.0 (aprendizaje automático, comunicación M2M) en sus cortadoras automáticas. Eastman dispone de tecnología sincronizada que digitaliza totalmente el control de movimiento. Si algo falla o no funciona correctamente, la máquina de corte emite una señal en el monitor con antelación y el usuario sabe que debe sustituir la pieza. La empresa llama a esto 'Sistema de Indicación Robótica (ROI)' que se conecta con la máquina de tal manera que indica automáticamente qué cableado se está soltando y parpadea en el monitor para informar sobre la pieza defectuosa.

Los Sewbots, ofrecidos por la empresa estadounidense SoftWear Automation, ocuparon grandes titulares hace un par de años. Se trataba de una línea de costura controlada por robots y destinada a coser camisetas sin intervención humana alguna. A pesar de captar cierta atención de la industria textil de todo el mundo, la empresa no pudo ampliar la comercialización. ¡La razón principal es que la empresa no podía implementar robots en otros productos que no fueran camisetas!

El hecho es que todavía no se dispone de la automatización completa del proceso de costura de un gran número de prendas de vestir; sin embargo, existen ciertas innovaciones que tienen casi el mismo propósito a través de avances en la industria de la costura. Todos estos avances apuntan en gran medida a reducir la intervención humana, que se ha convertido en una necesidad para las fábricas, ya que deberían buscar simplificar procesos arduos y complejos que siempre se han llevado a cabo convencionalmente a través de la fuerza laboral.

Una de esas innovaciones esEl sistema 'Pick and Place' de Jack mediante el brazo robótico que la compañía ha desarrollado en colaboración con Huawei en su alcantarillado patrón. En una demostración exclusiva, Team Apparel Resources (AR) descubrió que hay un brazo robótico conectado a la máquina de coser y que un operador puede monitorear tres máquinas de coser al mismo tiempo. "Este brazo robótico equipado con la máquina de coser de Jack es nuestra respuesta a las personas que buscan costura robótica en la industria de la confección", compartió el funcionario de Jack con Team AR.

La mayor ventaja de esta máquina de coser automática es que muestra que se pueden coser dos diseños diferentes con la misma máquina de coser. La máquina de coser puede identificar visualmente los diseños en la plantilla y coser en consecuencia, ya que hay una cámara instalada en el cabezal de costura que decide el patrón de costura. A medida que el brazo robótico recibe información del cabezal de costura, toma la plantilla de una estación de costura y la coloca en otra, todo automáticamente, ahorrando una enorme cantidad de costos de operadores, tiempo y aumentando la productividad de todo el proceso.

El reciente avance en el campo de la automatización debe atribuirse a la empresa alemanaRobotextile GmbH que ha desarrollado cuatro nuevos métodos de agarre que pueden agarrar de forma segura casi todos los textiles y tejidos habituales y depositarlos de nuevo con gran precisión. Las capas individuales se pueden recoger de la misma manera que la capa superior de una pila de cortes de prendas. La pinza A es para mezclilla, algodón, camisas y trajes; La pinza B es para materiales rígidos, fibras mixtas y tejidos recubiertos; La pinza C es para tejidos y tejidos de punto; mientras que Gripper D es para ropa interior, telas cargadas estáticamente y bordes enrollables.

La mayoría de las pinzas de Robotextile tienen un control de doble capa incorporado y mantienen el tejido en su lugar sujetándolo a medida que se mueve. Las pinzas incluyen los siguientes métodos físicos: flujo de aire Coanda Venturi, punto de pegamento, rodillo de presión de goma, dedo de silicona, pinza de aguja y vacío.

Con sede en Italiavibemac También ha sido pionera en el suministro de máquinas de coser automáticas de alta tecnología para la industria de la confección durante más de cuatro décadas. Lo que Vibemac, como empresa, está haciendo es desarrollar estaciones de costura concargadores y descargadores automáticos . Una de estas máquinas es la máquina dobladillos de bolsillo V700/701. En la versión modificada (V700LDR) de esta dobladilladora de bolsillo, se ha introducido una estación de alimentación automática con 4 muelles de carga automáticos. Un dispositivo de carga especializado puede transferir los bolsillos a la cinta de transporte a través de un brazo robótico. Y, una vez que los bolsillos están doblados, un descargador apila automáticamente los bolsillos, por orden, en el disco de almacenamiento al final de la cinta de transporte. Esto es "automatización inteligente", como la denomina Vibemac.

Máquina moldeadora automática de sujetadores AMP Pisani es un ejemplo más de cómo se ha innovado en la fabricación de sujetadores. AMP PISANI P88/4E es una unidad flexible con cuatro moldes dobles. Los alicates están desarrollados específicamente para moldear copas de sujetador en espuma y pueden producir ocho copas por ciclo. La máquina tiene una placa móvil con forma cortada con láser que ayuda a eliminar las arrugas en cada taza profunda o para espuma laminada de baja densidad. "No todas las máquinas de moldeo del mercado tienen placas móviles y eso es una ventaja adicional para nosotros", comentóPata de Foo Toon,Director general de Focus Garment Tech – distribuidor de AMP Pisani en el sur de Asia.

Otro producto de ingeniería ofrecido por Focus Garment Tech es Keki JD-200; una máquina automática de correas de sujetador . El proceso de confección de tirantes de sujetador es tan sencillo como podría ser. Una vez iniciado el proceso, la correa pasa por un sistema de 8 hebillas que aumenta el tamaño de la parte de ajuste a 40-120 mm. Solo se necesitan 4 segundos para completar un tamaño de correa de 400 mm, mientras que la productividad por hora es de 900 piezas.

El proceso de medición de prendas es uno de esos procesos que requiere cientos de horas de trabajo para medir una gran cantidad de prendas en una fábrica diariamente, pero no hay certeza de si la medición es precisa y la prenda aprobada no fallará en el momento. ¡El extremo del receptor!

Las altas posibilidades de que se produzcan errores humanos relacionados con el proceso de medición tradicional crean situaciones alucinantes en la mayoría de los casos para los inspectores de calidad. Ciertos desafíos que enfrenta una fábrica de prendas de vestir tradicionales en el proceso de medición de prendas impactan negativamente en la rentabilidad. Uno de estos desafíos es el alto consumo de tiempo en el sistema de medición manual. El tiempo medio necesario para medir manualmente una sola prenda, registrar los datos e introducirlos en un programa informático ronda los cinco minutos. Y el tiempo es aún mayor si el producto es demasiado complejo para medirlo.

Supongamos que una fábrica requiere medir 10.000 piezas, entonces se requieren alrededor de 50.000 minutos del total de inspectores de prendas de vestir, lo que lleva a sólo dos soluciones: 1) aumentar el número de trabajadores involucrados en el proceso de medición o 2) aumentar el número de días para medir 10.000 piezas. realizar el proceso antes de pasar al proceso siguiente. En ambos casos, la fábrica debe tener en cuenta grandes costos indirectos al planificar un proyecto. En el proceso de control de calidad de las prendas, los inspectores dedican, en promedio, de una hora y media a cuatro horas al día simplemente ingresando los datos de inspección en archivos Excel o PDF.

Otro problema son las altas posibilidades de que se produzcan errores humanos durante el proceso de medición, ya que el método tradicional de medición de tamaño e introducción de datos es propenso a todo tipo de errores humanos. Los inspectores de calidad suelen calcular la desviación de las medidas reales con respecto al tamaño especificado antes de anotar la diferencia. Esto aumenta la carga mental y expone a los inspectores a errores no deseados.

El acceso a los datos es el tercer problema importante, ya que el método actual de medición del tamaño y los resultados en datos analógicos impiden que el negocio de la fábrica tome decisiones correctas en tiempo real en varias operaciones y esto añade problemas al proceso ya defectuoso. Todos estos desafíos se pueden resolver con la introducción de la transformación digital de todo este proceso de medición de prendas y existen tecnologías inteligentes disponibles en el mercado que pueden resolver estos problemas de medición.

Una empresa surcoreana...Laboratorios de bagels – presentó hace algún tiempo la solución de medición del tamaño de bagel (ALT Smart Tape), y lo mismo ofrece Sakho, una empresa hermana del grupo H&H. La solución de medición utiliza la tecnología de cinta métrica inteligente patentada de Bagel Labs para medir el tamaño digitalmente y enviar datos directamente a la computadora a través de Bluetooth. La cinta "inteligente" puede medir hasta 160 cm (63 pulgadas) y tiene un rango de error de sólo ±0,5 mm, lo que la convierte en la cinta métrica digital más precisa del mundo, según la empresa. Además, es compatible con la mayoría de ERP y PLM disponibles, así como con Microsoft Excel.

El proceso de medición también ha sido innovado porDongguan Yunji Zhihui Tecnología Co., Ltd. , con sede en la zona de desarrollo de alta tecnología de Dongguan en China, es un desarrollador de equipos inteligentes industriales de alta tecnología y proveedor de servicios técnicos. La compañía lanzó recientemente su máquina de medición e inspección visual de prendas de alta tecnología equipada con un sistema de visión, que ha llenado el vacío del sistema de inspección visual en la industria de fabricación de prendas de vestir.

La máquina de inspección visual de prendas utiliza un sistema de inspección por visión por computadora como tecnología central, inteligencia artificial (IA) como motor y la integración de mecanismos de hardware automatizados. La máquina adopta el diseño de la línea de montaje como referencia. Las camisetas probadas se colocan sobre la cinta/cama de la máquina y se pueden detectar las piezas que no están cubiertas.

Una vez que la prenda ingresa a la máquina, la pantalla, después de 6 segundos, muestra automáticamente el mensaje – Pasa/Falla, con todas las medidas. Puede detectar de forma rápida y precisa la talla de varias partes de la ropa, en particular de las camisetas, y puede identificar y calcular errores automáticamente. La máquina también puede identificar automáticamente la información del producto y generar varios informes de calidad requeridos por las fábricas de prendas de vestir.

Por ejemplo, si una camiseta pasa por la máquina, ésta mide automáticamente las 15 dimensiones de las camisetas en un máximo de seis segundos, que son: ancho del cuello, profundidad del cuello, ancho del hombro izquierdo, ancho del hombro derecho, largo de la manga izquierda, ancho del hombro derecho, largo de la manga, ancho de la manga izquierda, ancho de la manga derecha, ancho del pecho, ancho de la cintura, largo de la camiseta, ancho de la camiseta, simetría del largo de la manga, simetría del ancho de los hombros y simetría del ancho de los puños.

Convencionalmente, cientos de trabajadores solían dedicar cientos de horas a doblar manualmente prendas de diferentes tipos diariamente en una típica fábrica orientada a la exportación y la situación no es mejor incluso hoy en día a pesar de que la automatización ha allanado el camino para mejorar la situación. los procesos del taller de una fábrica.

Línea de máquinas plegadoras automáticas de Thermotron STP 1000 Viene como una unidad autónoma o como parte de un conjunto de máquinas plegadoras y ensacadoras y las máquinas son: STP 1000 (máquina plegadora automática), PV40 (máquina ensacadora automática) y KL60 (máquina selladora automática). La línea de máquinas totalmente automática necesita un solo operador y es capaz de doblar, ensacar y sellar 5.500 prendas en un turno de ocho horas.

“La variedad de prendas es enorme y, para cada prenda, tenemos una reacción diferente de la máquina, pero nuestros ingenieros han podido crear una línea de máquinas que se pueden utilizar para doblar todo tipo de prendas informales como camisetas, polos. Camisas, suéteres, pantalones de jeans”, comentóGeorge Paschalidis,Gerente de ventas,termotrón . Thermotron también ofrece la apiladora automática NT50 que es capaz de apilar las prendas ya dobladas tal como vienen de la STP 1000.

Shenzhen Lingchuang tecnología automatizada Co. Ltd. se ha centrado en la tecnología de embalaje y plegado automático de prendas durante más de una década. La empresa, con más de 40 patentes y una capacidad de producción de más de 400 máquinas al año, está equipada con un centro de I+D de última generación donde invierte en innovación y personalización de vanguardia.

La serie de máquinas empacadoras utiliza solo un trabajador para alimentar manualmente las prendas (puntos y pantalones) y el plegado, empaque y sellado se realiza automáticamente para un proceso de empaque eficiente y brinda la productividad deseada. La velocidad promedio de empaque de la máquina es de 500 a 700 piezas por hora, lo que equivale a alrededor de 5000 piezas por día, lo que aumenta la eficiencia del empaque y minimiza la mano de obra en el plegado y empaque manual de prendas. Las principales máquinas chinas están homologadas por marcas de renombre mundial como Nike, Uniqlo, Adidas, Anta, H&M, Gap, Super Dry, etc., según afirma la empresa.

La lista está incompleta sin mencionarROQ con sede en Portugal que ofrece la máquina plegadora automática ROQfold que se dice que dobla cualquier tipo y forma de ropa, como camisetas, sudaderas, polos (manga corta o larga), pantalones, faldas, vestidos, etc. El secreto de esta flexibilidad para doblar diferentes productos es sus tres estaciones de plegado: mangas, cuerpo y pliegue final. ROQfold tiene dos configuraciones: (1) con 3 estaciones de plegado (2) sin la estación de plegado de mangas, lo que hace que la máquina ocupe menos espacio en las instalaciones de la fábrica. Sin embargo, la empresa aconseja utilizar esta segunda configuración únicamente para doblar camisetas.

La máquina utiliza un solo operario para cargar la pieza y luego la propia máquina realiza el resto de procesos. Los únicos dos requisitos para que el proceso sea fluido son: la configuración inicial de las longitudes de los pliegues y el tipo de pliegues (dependiendo de las dimensiones y tipo de piezas) tras los cuales se realiza el proceso automatizado.

La velocidad de procesamiento de ROQfold es de 700 piezas/hora que puede variar dependiendo del tamaño y tipo de prenda que se carga en la máquina. La velocidad de la máquina la define el cargador para que el trabajo se realice correctamente.

La popular marca de mezclilla Levi's ha ampliado drásticamente su programa de automatización. El equipo del Centro de Excelencia (COE) de Automatización Robótica de Procesos (RPA) de Levi Strauss & Co. se propuso automatizar casi 25.000 horas de trabajo tedioso para finales de 2022 con 45 robots internos.

Estos bots alivian la carga de tareas monótonas como la entrada y validación de datos y, en última instancia, permiten a los empleados dedicar tiempo a un trabajo más analítico. Desde TI y comercialización hasta distribución y logística, el equipo de RPA COE ha trabajado con funciones en toda la organización y en todo el mundo para ayudar a equilibrar las cargas de trabajo y mejorar la eficiencia y la precisión.

“A finales de 2021 y principios de 2022, me embarqué en una misión para educar a LS&Co. sobre el poder de la automatización, y creo que con los resultados de 2022, hemos demostrado el beneficio. Ahora la cuestión es hasta dónde podemos llegar”, afirmó.Stacie Clarkson, directora sénior de transformación de procesos y gobernanza de servicios empresariales globales y líder del RPA COE.

Stacie comentó además que la marca ha creado embajadores de la automatización en toda la empresa y superar su objetivo interno en casi 5000 horas es una prueba de que existen importantes beneficios que la fuerza laboral puede aprovechar. Levi's tiene aún más trabajo en marcha y planea automatizar al menos 45.000 horas de trabajo para finales de 2023.

Su equipo global de desarrollo de productos fue una de las muchas funciones que aprovecharon los servicios de RPA COE en 2022. La marca Levi's® es una marca de estilo de vida completa de pies a cabeza que ofrece productos básicos como camisetas con gráficos frescos cada temporada. Normalmente, el equipo de desarrollo de productos sería responsable de revisar miles de códigos de productos de camisetas gráficas y compararlos en su herramienta de gestión de activos digitales, garantizando que toda la información y los elementos visuales sean precisos y se incluyan en los resúmenes antes de enviarlos a sus socios de fabricación. una tarea que llevaría horas.

El equipo de RPA COE, en asociación con el equipo de desarrollo de productos, desarrolló un bot que examinaría y validaría los miles de resúmenes de productos y señalaría aquellos que necesitaban algún tipo de conciliación, como tipos de archivos precisos o enlaces visuales faltantes. El equipo ahora podría centrarse en solucionar los problemas en lugar de buscarlos.

"Con el bot desarrollado por nuestro equipo de RPA, nuestro equipo está ahorrando casi 450 horas al año y podemos ser mucho más eficientes y efectivos en nuestro proceso de validación", dijoJonathan Hsieh,Gerente de Desarrollo de Producto en Levi Strauss.