Il settore tessile, uno dei pilastri dell’industria della moda, può trovare nell’impiego delle tecniche di intelligenza artificiale un alleato prezioso per innovare processi e sistemi ed essere più green. E l’Italia della ricerca gioca un ruolo importante.
TAKEAWAY
- Il settore industriale tessile ha un forte valore economico e occupazionale a livello mondiale. Ha però bisogno di innovarsi nei suoi processi e sistemi per essere più sostenibile, ambientalmente e non solo.
- Tecniche di intelligenza artificiale possono essere impiegate in svariate fasi del processo produttivo tessile, dalla produzione dei filati alla loro tintura. Attività di tradizione millenaria possono contare sull’AI per aumentare la qualità e l’efficienza dei prodotti.
- In Europa, il grado di innovazione nel settore tessile cresce. In particolare in Italia, cuore dell’industria della moda, dove è stato avviato il progetto PRISMA, che intende portare ricerca e innovazione. In questo senso sono di aiuto le startup, che sfruttano AI e altre tecnologie per migliorare molte fasi e attività.
L’impiego di tecniche di intelligenza artificiale nell’industria tessile potrà contribuire a modernizzare e a migliorare un settore che oggi vale circa 3mila miliardi di dollari, equivalenti al 2% del PIL mondiale, considerando complessivamente il settore della moda di cui il tessile è un pilastro.
«L’uso dell’AI nel tessile è limitato a poche applicazioni, per rilevare errori e anomalie. Le aziende tessili stanno applicando la computer vision per il riconoscimento dei modelli e dei colori dei tessuti. Questa tecnologia riduce il tempo di ispezione della qualità del tessuto e fa risparmiare sui costi». Lo rileva il report “Advanced Technologies for Industry“, realizzato dalla Commissione Europea e focalizzato proprio sulle tendenze tecnologiche nell’industria tessile, particolarmente importanti per l’UE a livello economico e occupazionale. Con un fatturato annuo attuale di 162 miliardi di euro, vede occupate 1,9 milioni di persone in più di 221mila imprese nell’UE, secondo Eurostat (dati 2018).
Malgrado la crisi innescata dalla pandemia, il settore è comunque vitale e l’Italia è il primo paese dell’Unione Europea per occupazione nei settori del tessile, abbigliamento e pelli. Insieme a Germania, Francia e Spagna, è tra i maggiori produttori del settore; ma per fatturato è largamente il più importante, col 35% del corrispettivo UE.
Il nostro paese, inoltre, figura – insieme a Germania e Francia – in testa alla lista di professionisti con competenze tecnologiche avanzate impiegati nell’industria tessile.
Come vedremo, nel Belpaese è stato avviato un progetto finalizzato a sfruttare il potenziale innovativo delle tecnologie emergenti per applicarle al settore tessile-moda e creare i presupposti per realizzare un’infrastruttura dedicata a svolgere attività di trasferimento tecnologico verso le imprese.
Intelligenza artificiale nell’industria tessile: i campi applicativi
L’industria tessile e dell’abbigliamento copre una serie di attività che vanno dalla trasformazione di fibre naturali o sintetiche in filati e tessuti, alla produzione di filati sintetici, biancheria da letto, spaziando dall’abbigliamento ai filtri industriali.
È possibile pensare all’impiego delle tecniche di intelligenza artificiale nell’industria tessile in molteplici ambiti. Si parte sempre dai dati e dal loro impiego: con l’accesso in tempo reale ai dati operativi, i produttori tessili possono utilizzare l’AI per migliorare la produttività e la capacità della forza lavoro grazie alla diffusione dell’automazione industriale. Dalla fabbricazione dei tessuti alla tintura fino alla produzione di filati e al controllo di tutte le fasi per garantire qualità, non c’è una fase in cui non possa essere contemplato l’impiego di tecniche di artificial intelligence.
Partiamo dalla produzione dei filati: è un’attività dalla storia millenaria, la cui qualità può beneficiare sensibilmente dall’impiego della tecnologia. «L’occhio umano farebbe fatica a scoprire e a gestire oltre il 70% dei difetti segnalati, se questi fossero più grandi di due metri e si muovessero più velocemente di 30 metri al minuto. La tecnica di segmentazione dell’immagine può rilevare il 90% dei difetti in un tessuto liscio» segnalano Monica Sikka, Samridhi Garg e Alok Sarkar del National Institute of Technology Jalandhar (in India), autori di un articolo pubblicato sul Research Journal of Textile and Apparel, dedicato proprio all’applicazione dell’intelligenza artificiale nell’industria tessile.
Per valutare la qualità del filato, viene applicata l’analisi delle immagini per esaminare ogni aspetto utile del processo legato all’accostamento dei filati. L’immagine di un difetto del filato viene catturata da telecamere ad alta risoluzione e analizzata da un sistema informatico pre programmato.
Mediante deep learning e reti neurali, è possibile analizzare un numero enorme di combinazioni, per identificare qualsiasi difetto del filato e anche nella formazione del tessuto.
Tecniche di deep learning in aiuto al tessile
Le reti neurali artificiali possono prevedere vari attributi fisici a partire dai dati strutturali di un tessuto, tra cui la permeabilità all’aria, le proprietà di isolamento termico e la rigidità alla flessione. Il loro impiego consente di risparmiare tempo e denaro, prevedendo il comportamento del materiale prima che sia fabbricato.
Anche nella tintura dei tessuti – processo anch’esso antico e che implica un elevato grado di precisione – si può pensare all’applicazione dell’intelligenza artificiale nell’industria tessile. L’AI e la nuova generazione di soft computing possono già oggi gestire qualsiasi attività umana, a cominciare da fasi specifiche quali la formulazione della tintura, la verifica della corrispondenza dei colori fino al controllo qualità per il rilevamento dei difetti senza coinvolgimento umano.
«Un sistema informatico può imparare miliardi di combinazioni di errori che si verificano su un prodotto tessile, utilizzando machine learning e big data. Quindi, qualunque sia il difetto, un sistema pre-programmato può rilevarlo» sottolineano i tre autori dell’Ateneo indiano.
Le applicazioni future dell’intelligenza artificiale nell’industria tessile includono la modellazione virtuale del filato, prevedendo caratteristiche fondamentali quali la resistenza alla trazione e le eventuali irregolarità.
Il peso specifico dell’Italia
L’impiego dell’intelligenza artificiale nell’industria tessile è un terreno dalle potenzialità ancora poco esplorate. Il report della Commissione Europea citato all’inizio evidenzia alcune possibili applicazioni dell’AI per rilevare difetti visivi nei filati e nei tessuti. In particolare, segnala l’impiego di tecniche di machine learning per identificare modelli di aiuto alle aziende nel migliorare il loro grado di efficienza.
Un sistema basato su ML può permettere di ottimizzare l’inventario e la gestione della catena di fornitura e anche la manutenzione delle macchine. E ancora: l’adozione di algoritmi AI può essere utile a tracciare il comportamento dei consumatori, ma anche per il design di prototipi e materiali.
L’Europa conta molto sul tessile, come pure sulla moda, vanto del made in Italy. La filiera della moda e del tessile in Italia conta più di 400mila addetti e circa 50mila aziende attive, con un fatturato superiore a 83 miliardi di euro (dati 2021).
Il nostro paese è il terzo esportatore mondiale di prodotti tessili, dopo Cina e India e il primo in Europa: più di un quarto (27%) della produzione totale europea di tessuti è realizzata nel nostro paese, che figura tra quelli a più forte interesse per i venture capitalist.
L’appeal dell’Italia della moda si nota, infatti, anche nell’interesse di investitori in startup e in imprese ad alto tenore di innovazione.
Circa il 21% delle startup sostenute dagli investimenti innovano nell’area dei materiali, come l’uso di nuove fibre, materiali compositi, prodotti chimici ecologici e materiali a base biologica. La sostenibilità è un argomento importante e il 14% delle startup è focalizzato sul “rendere più green” l’industria tessile.
Elevare il tech transfer, dalla ricerca alle PMI: il progetto PRISMA
Il tessile italiano è il terzo settore manifatturiero nazionale, dopo il meccanico e l’automotive. Conta su un gran numero di aziende attive sul territorio, per lo più PMI, con circa 400mila addetti impiegati.
Uno dei centri nevralgici del settore è Prato: il distretto tessile locale è composto da circa settemila imprese operanti nella moda. Proprio qui è nato PRISMA (PRato Industrial SMart Accelerator), progetto che si propone di creare, nella città e nel territorio toscano, un’infrastruttura dedicata a svolgere attività di trasferimento tecnologico verso le imprese: «L’attività di PRISMA consiste nell’indagare e sfruttare il potenziale innovativo delle tecnologie emergenti – Internet of Things, intelligenza artificiale, blockchain e 5G – e applicarle al settore tessile-moda e Made in Italy».
Sono quattro gli obiettivi del progetto. Oltre a creare un centro di tech transfer dedicato, si vogliono attuare progetti di ricerca e sperimentazione congiunti fra Università, centri di ricerca e imprese per lo sviluppo di nuove soluzioni basate sulle tecnologie emergenti, tra cui IoT e 5G a favore del Made in Italy.
Inoltre, si intendono porre le condizioni di crescita delle startup coinvolte e favorire il processo di trasferimento tecnologico verso le imprese manifatturiere a sostegno dell’innovazione, della competitività e dell’occupazione.
I partner del progetto (che si concluderà nel 2024) sono il Comune di Prato, il Polo universitario cittadino, il dipartimento di Ingegneria dell’Università di Firenze, l’Istituto nazionale di Ottica del CNR e Next Technology Tecnotessile (NTT), organismo di ricerca a capitale misto pubblico-privato (il 40% appartiene al MIUR), costituito quale polo di riferimento per il trasferimento tecnologico.
Intelligenza artificiale per l’industria tessile: il ruolo delle startup
Il grado di penetrazione dell’innovazione tecnologica è assai forte nel settore tessile. Il dinamismo in atto è comprovato dal fatto che l’industria tessile italiana ed europea ha un crescente investimento di capitale di rischio dal 2010 a oggi, con il più alto numero di round di finanziamento, indicando una forte attività di startup dedicate.
Nel progetto PRISMA sono diverse le imprese innovative attive: tra queste c’è Binoocle, che impiega l’intelligenza artificiale per l’industria tessile, nello specifico computer vision e sensoristica per mappare in tempo reale spazi e oggetti della produzione, nonché per creare informazioni di processo attraverso i dati e generare automazioni. In particolare, applicherà modelli specifici di machine learning per eseguire un monitoraggio sul controllo qualità per qualsiasi tipo di tessuto.
Himatex, invece, sfrutta machine learning e big data per il proprio sistema Hegoplan, al fine di estrapolare le dimensioni del corpo dell’utente, così che questo sia in grado di scegliere modello, taglia e tessuto dell’abito in pochi secondi, riducendo il rischio di reso del 40%.
Sfrutta, invece, le proprie conoscenze nell’ambito dell’automazione industriale lo spinoff Iprod: si tratta di una piattaforma integrata che combina tecniche di artificial intelligence, IoT e cloud per aumentare la produttività e l’agilità delle PMI e delle grandi aziende manifatturiere, mediante raccolta, gestione e ottimizzazione delle informazioni relative alle aree operative fondamentali, favorendo una progressiva digitalizzazione dell’azienda.
Altre startup – al di fuori del progetto – sono attive nel favorire l’innovazione del settore tessile italiano, che ha estremo bisogno di modernizzarsi e di efficientare processi e fasi. L’industria tessile mantiene, infatti, il record della più bassa efficienza nell’utilizzo energetico ed è uno dei comparti industriali più energivori. Per rendere meno impattante il settore si punta anche a modelli più “circolari” come il riciclo.
Anche in questo caso, l’intelligenza artificiale nell’industria tessile può fornire un contributo, come dimostra Atelier Riforma, startup a vocazione sociale che ha ideato e realizzato Re4Circular, piattaforma tecnologica che impiega tecniche AI per automatizzare la catalogazione degli abiti usati e permettere la loro destinazione ottimale, che sia riciclaggio, upcycling o riuso.
Grazie all’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale, è in grado di individuare e riconoscere i capi e di smistare i rifiuti tessili, permettendo di alleviare l’impatto ambientale. A livello mondiale, meno dell’1% degli indumenti viene riciclato come vestiario, in parte a causa di tecnologie inadeguate, ricorda il Parlamento Europeo.
