Pukka Indonusa
年
2024
業界
製造業
サービス
AIと深層強化学習(DRL)
目的
持続可能でコスト効率の高い製造方法の需要が高まるにつれ、Pukka は、生産プロセスにおいて重要でありながらリソースを大量に消費する部分である衣服の裁断における業務効率の向上を目指しました。Pukka は、当社のチームと連携して、裁断注文計画プロセスに革命を起こすことを目指し、業務に人工知能 (AI) を統合する取り組みに乗り出しました。競争力を維持し、持続可能性の目標を達成するために、Pukka は裁断業務を最適化するインテリジェントでスケーラブルなソリューションを必要としていました。
私たちの作品
これらの課題に対処するために、私たちは多段階のアプローチを開発しました。
- AI を活用したソリューション設計: 注文要件、生地の制約、運用上の変数を分析して効率的な裁断計画を生成できる AI 駆動の最適化ツールを設計しました。
- コラボレーションとトレーニング: Pukka の生産チームと協力して AI ツールのシームレスな統合を実現し、効果的な導入のためのトレーニングを提供しました。
- 反復開発: アジャイル手法を使用して、実際のフィードバックと変化する要件に基づいてソリューションを改良しました。
- 持続可能性への重点: 材料の無駄を最小限に抑え、Pukka の持続可能な製造への取り組みをサポートする機能を組み込みました。
Pukka の成功は、アパレル製造分野における AI の変革の可能性を示しています。衣服の裁断などの重要なプロセスを最適化することで、メーカーは大幅なコスト削減、持続可能性の向上、運用の回復力の向上を実現できます。このケース スタディは、AI を業務に統合して長期的な価値を推進しようとしている業界の他の組織にとってのモデルとなります。
効率性を重視したAI