Automatisierung der mühsamen Aufgaben in der Bekleidungsindustrie

Industrie 3.0 hat sich als Segen für Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Pharmazie, Automobilindustrie usw. erwiesen, die Bekleidungsindustrie hat ihr wahres Potenzial jedoch noch nicht ausgeschöpft. Wenn jemand von „Automatisierung“ in der Bekleidungsindustrie spricht, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass die meisten Entscheidungsträger der Branche immer noch denken, dass es nur um Roboter geht, die in der Werkstatt arbeiten, was nicht der Fall ist. Durch die Analyse Hunderter Definitionen von Automatisierung, die von verschiedenen Organisationen und Berichten geprägt wurden, lässt sich die folgende Definition von Automatisierung im Fertigungskontext zusammenfassen: „Automatisierung ist der Einsatz von Geräten zur Automatisierung von Systemen oder Prozessen.“ Das Endziel der Fertigungsautomatisierung besteht darin, die Produktionskapazität zu erhöhen und gleichzeitig die Kosten zu senken.“

Wie lässt sich also ein Fertigungsprozess automatisieren? Es gibt Technologien wie künstliche Intelligenz, Roboterarme, automatische Pick-and-Place-Systeme, robotergestützte Prozessautomatisierung, Softwaretools und viele andere, die dazu beitragen, die Produktivität zu steigern und gleichzeitig darauf abzielen, den Menschen mühsame Aufgaben abzunehmen. Die Bekleidungsherstellung, die so komplex ist, wie eine Branche nur sein kann, bietet ein enormes Potenzial für die Automatisierung von Prozessen wie Stoffinspektion, Zuschnittsräumen, Nähböden, Produktinspektion, Bekleidungsmessung, Verpackung, Endbearbeitung, Waschen und Versand.

Die Textilinspektion, die jahrzehntelang traditionell manuell durchgeführt wurde, erlebt nun einen großen Wandel. Der Prozess wird vor der Herstellung des Kleidungsstücks durchgeführt und jetzt ersetzen spezielle Geräte die manuelle Arbeit, indem sie den Stoff automatisch prüfen und klassifizieren und die Mängel des geprüften Stoffes zählen, bevor die gesamten Details für einen späteren Zugriff gespeichert werden. Die Technologie zur Stoffinspektion oder Stoffdefekterkennung gibt es schon seit Jahren, aber nur wenige Unternehmen sind über die traditionelle Technologie hinausgegangen und haben sich für die Inspektion von Stoffen mit KI-gesteuerter Technologie beschäftigt.

Künstliche Intelligenz hilft der Bekleidungsindustrie, die hohe Fehlerquote von Bekleidungs- und Textilfabriken aufgrund von Stofffehlern, hoher Kompensationsrate und niedriger manueller Erkennungsrate zu überwinden. Die Rolle einer solchen KI-gesteuerten Technologie ist umso wichtiger, da manuelle Identifikationsinformationen im Stoffinspektionsprozess nicht effektiv übertragen werden können und die Industrie keine realistischen Schwachstellen wie einheitliche Standards schaffen und diese daher nicht reformieren kann.

Bullmer – im Besitz des chinesischen Unternehmens Jack Stock – macht sich einen Namen als eines der ersten Unternehmen, das eine KI-gesteuerte intelligente Technologie der nächsten Generation – AI 01 – für die Stoffinspektion auf den Markt bringt. Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Stoffinspektion mit der KI-basierten, patentierten Deep Model Self-Learning-Technologie von Bullmer hilft Fabriken/Fabriken in der komplexen Stoffumgebung, da die Maschinen immer mehr Intelligenz automatisch erlernen können. Das Gerät integriert eine Vielzahl von Bildverarbeitungstechnologien und der fortschrittliche Zeilenscan nutzt eine Industriekamera, um die Stabilität und Anti-Interferenz von Bildgebung und Erkennung sicherzustellen.

Die KI-gesteuerte Technologie zur Identifizierung von Stofffehlern bietet erhebliche Vorteile. Erstens können Fehlerkarten in Stoffen direkt mithilfe von Technologie erstellt werden, und die Daten können direkt mit den Managementsystemen der Fabriken wie ERP, MES usw. verbunden werden, um die Beurteilung, Verwaltung und Problembehandlung zu erleichtern. Zweitens wird die Standardisierung des Stoffmanagements viel einfacher. Die KI-gesteuerte Maschine reduziert die hohe Fehlerquote von Unternehmen, die im Allgemeinen aufgrund von Stoffproblemen auftritt, und die Reduzierungsrate kann etwa 72 bis 78 Prozent betragen. Dies alles wird durch die Standardisierung der Fehlererkennungsparameter erreicht. Drittens unterstützt die Technologie eine ununterbrochene Arbeit rund um die Uhr und eine Stoffinspektionsmaschine kann dazu beitragen, den manuellen Eingriff von etwa vier Stoffinspektionsarbeitern zu reduzieren. Die eintägige Stoffinspektion mit dieser Technologie kann in 10 Arbeitsstunden 20.000 Meter zurücklegen.

Vorbei sind die Zeiten, in denen automatische Schneidemaschinen in Bekleidungszuschneideräumen nur zum Schneiden der Stoffschichten verwendet wurden. Zulieferer von Schneidtechnologien haben heute KI und ML in ihre Maschinen integriert, um den Vorproduktionsprozess zu verbessern und voranzutreiben, was in der heutigen Zeit, in der Maschinenstillstände die Produktivität und pünktliche Lieferung drastisch beeinträchtigen können, offensichtlich ein Bedarf ist.

Alle fortschrittlichen Schneider des renommiertenDer in Frankreich ansässige Technologiekonzern Lectra Sie sind mit Hunderten von Sensoren ausgestattet, die ausfallen können, wenn in der Maschine ein Fehler auftritt. Diese Vorhersage erfolgt durch die Erfassung von Wartungs- und Produktionsdaten der Maschine, auf deren Grundlage Lectra weiter herausfinden kann, ob seine Kunden diese Ausrüstung optimal nutzen. Wenn sie es nicht richtig nutzen, kann Lectra anhand der gesammelten Daten das herausfinden und Kunden auffordern, es viel besser zu nutzen, indem sie einige relevante Parameter ändern.

Ähnlich,Morgan Tecnica mit Sitz in Italien ist davon überzeugt, dass seine Wurzeln fest in der Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) verankert sind, da seine automatischen Schneidemaschinen in der Lage sind, mögliche Ausfälle wie Messerbruch oder Lagerausfall im Voraus vorherzusagen. Die neuen Schneidgeräte sind mit einer Reihe von Sensoren ausgestattet, die den Belastungsgrad der Mechanik im kritischsten Bereich des Schneidgeräts überprüfen. Mit diesen Sensoren informiert das Unternehmen seine Kunden im Voraus darüber, dass sie ihre Teile austauschen sollten, oder weist sie darauf hin, dass sie wahrscheinlich nicht mit den richtigen Parametern wie der richtigen Abstimmung, Geschwindigkeit und Beschleunigung arbeiten, was zu einem vorzeitigen Ausfall einiger Komponenten führen kann.

Ein führenderDer in den USA ansässige Schneidtechnologieriese Eastman Machine Company revolutioniert auch die Schneidetechnologie, indem es Industrie 4.0-Konzepte – maschinelles Lernen, M2M-Kommunikation – in seine automatischen Schneidemaschinen integriert. Eastman verfügt über eine synchronisierte Technologie, die die Bewegungssteuerung vollständig digitalisiert. Wenn etwas defekt ist oder nicht mehr richtig funktioniert, gibt die Schneidemaschine im Vorfeld ein Signal auf dem Monitor und der Anwender weiß, dass er das Teil austauschen muss. Das Unternehmen nennt dies „Robotic Indication System (ROI)“, das sich so mit der Maschine verbindet, dass es automatisch erkennt, welche Verkabelung sich löst, und durch Blinken auf dem Monitor über das defekte Teil informiert.

Sewbots – angeboten von der US-Firma SoftWear Automation – sorgten vor einigen Jahren für große Schlagzeilen. Dabei handelte es sich um eine von Robotern gesteuerte Nählinie mit dem Ziel, T-Shirts ohne menschliches Zutun zu nähen. Obwohl das Unternehmen die Aufmerksamkeit der Bekleidungsindustrie auf der ganzen Welt auf sich zog, konnte es die Kommerzialisierung nicht ausweiten. Der Hauptgrund ist, dass das Unternehmen keine Roboter in anderen Produkten als T-Shirts einsetzen konnte!

Tatsache ist, dass die vollständige Automatisierung des Nähprozesses einer Vielzahl von Bekleidungsartikeln immer noch nicht möglich ist; Es gibt jedoch bestimmte Innovationen, die durch Fortschritte in der Nähindustrie fast denselben Zweck erfüllen. All diese Fortschritte zielen in erster Linie darauf ab, menschliche Eingriffe zu reduzieren, die für Fabriken zu einer Notwendigkeit geworden sind, da sie versuchen sollten, mühsame und komplexe Prozesse zu vereinfachen, die traditionellerweise immer von Arbeitskräften durchgeführt wurden.

Eine solche Innovation istJacks „Pick and Place“-System durch einen Roboterarm, den das Unternehmen in Zusammenarbeit mit Huawei in seinem Musternäher entwickelt hat. In einer exklusiven Demonstration erfuhr Team Apparel Resources (AR), dass ein Roboterarm am Musternäher angebracht ist und ein Bediener drei Nähmaschinen gleichzeitig überwachen kann. „Dieser Roboterarm, der mit Jacks Musternäher ausgestattet ist, ist unsere Antwort an die Menschen, die in der Bekleidungsindustrie nach Roboternähgeräten suchen“, teilte Jacks Beamter dem Team AR mit.

Der größte Vorteil dieser automatischen Musternähmaschine besteht darin, dass zwei verschiedene Designs mit derselben Nähmaschine genäht werden können. Die Nähmaschine kann die Motive in der Vorlage visuell erkennen und entsprechend nähen, da im Nähkopf eine Kamera eingebaut ist, die das Nähmuster festlegt. Da der Roboterarm Eingaben vom Nähkopf erhält, nimmt er die Vorlage von einer Nähstation auf und legt sie automatisch auf eine andere, wodurch enorme Kosten für die Bediener und Zeit gespart werden und die Produktivität des gesamten Prozesses gesteigert wird.

Die jüngste bahnbrechende Entwicklung im Bereich der Automatisierung ist dem in Deutschland ansässigen Unternehmen zu verdankenRobotextile GmbH hat vier neue Greifmethoden entwickelt, die in der Lage sind, nahezu alle gängigen Textilien und Stoffe sicher zu greifen und sehr präzise wieder abzulegen. Einzelne Schichten können auf die gleiche Weise aufgenommen werden wie die oberste Schicht eines Stapels von Kleidungsstücken. Greifer A ist für Jeans, Baumwolle, Hemden, Anzüge; Greifer B ist für steife Materialien, Mischfasern und beschichtete Stoffe; Greifer C ist für gewebte und gestrickte Stoffe; während Gripper D für Unterwäsche, statisch aufgeladene Stoffe und Rollkanten ist.

Die meisten Greifer von Robotextile verfügen über eine integrierte Doppellagenkontrolle und halten das Textil durch Klemmen während der Bewegung an Ort und Stelle. Die Greifer umfassen die folgenden physikalischen Methoden: Coanda Venturi-Luftstrom, Klebepunkt, Gummi-Andruckrolle, Silikonfinger, Nadelgreifer und Vakuum.

Sitz in ItalienVibemac ist seit über vier Jahrzehnten auch ein Vorreiter bei der Bereitstellung von High-Tech-Nähautomaten für die Bekleidungsindustrie. Was Vibemac als Unternehmen tut, ist die Entwicklung von Nähstationen mitautomatische Be- und Entlader . Eine dieser Maschinen ist die Taschensäummaschine V700/701. In der modifizierten Version (V700LDR) dieser Taschensäummaschine wurde eine automatische Zuführstation mit 4 automatischen Ladedocks eingeführt. Eine spezielle Ladevorrichtung kann die Taschen über einen Roboterarm auf das Transportband übertragen. Und sobald die Taschen gesäumt sind, stapelt ein Entlader die Taschen automatisch der Reihe nach auf der Speicherplatte am Ende des Transportbandes. Das ist „intelligente Automatisierung“ – wie Vibemac es nennt.

AMP Pisani automatische BH-Formmaschine ist ein weiteres Beispiel dafür, wie innovativ die Herstellung von BHs ist. AMP PISANI P88/4E ist eine flexible Einheit mit vier Doppelformen. Die Zange wurde speziell zum Formen von BH-Körbchen aus Schaumstoff entwickelt und kann pro Zyklus acht Körbchen herstellen. Die Maschine verfügt über eine bewegliche Platte mit lasergeschnittener Form, die dazu beiträgt, Falten in jeder tiefen Tasse oder bei laminiertem Schaumstoff mit geringer Dichte zu beseitigen. „Nicht alle Formmaschinen auf dem Markt verfügen über bewegliche Platten, und das ist ein zusätzlicher Vorteil für uns“, kommentierte erFoo Toon Paw,Geschäftsführer von Focus Garment Tech – Händler von AMP Pisani in Südasien.

Ein weiteres von Focus Garment Tech angebotenes technisches Produkt ist Keki JD-200; eine automatische BH-Trägermaschine . Der Prozess der Herstellung von BH-Trägern ist denkbar einfach. Sobald der Vorgang gestartet wird, durchläuft das Band ein 8-Schnallen-System, das die Größe des Verstellteils auf 40–120 mm erhöht. Es dauert nur 4 Sekunden, um eine Bandgröße von 400 mm fertigzustellen, während die Produktivität pro Stunde 900 Stück beträgt.

Der Prozess der Messung von Kleidungsstücken ist ein solcher Prozess, der Hunderte von Arbeitsstunden erfordert, um täglich eine große Anzahl von Kleidungsstücken in einer Fabrik zu messen. Es gibt jedoch keine Gewissheit, ob die Messung genau ist und das übergebene Kleidungsstück nicht ausfällt Empfängerende!

Die hohe Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler im Zusammenhang mit dem traditionellen Messprozess führt für die Qualitätsprüfer häufig zu einer verwirrenden Situation. Die bestimmten Herausforderungen, mit denen eine traditionelle Bekleidungsfabrik bei der Messung von Kleidungsstücken konfrontiert ist, wirken sich negativ auf die Rentabilität aus. Eine dieser Herausforderungen ist der hohe Zeitaufwand im manuellen Messsystem. Die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um ein einzelnes Kleidungsstück von Hand zu messen, die Daten aufzuzeichnen und in ein Computerprogramm einzugeben, liegt bei etwa 5 Minuten. Und wenn das Produkt zu komplex ist, um gemessen zu werden, dauert es sogar noch länger.

Angenommen, eine Fabrik muss 10.000 Teile vermessen, dann sind rund 50.000 Minuten der gesamten Bekleidungsinspektoren dediziert erforderlich, was zu nur zwei Lösungen führt – 1) entweder die Anzahl der am Messprozess beteiligten Arbeiter erhöhen oder 2) die Anzahl der Tage erhöhen Führen Sie den Prozess durch, bevor es zum Folgeprozess übergeht. In beiden Fällen muss die Fabrik bei der Planung eines Projekts hohe indirekte Kosten berücksichtigen. Im QC-Prozess von Kleidungsstücken verbringen Inspektoren durchschnittlich eineinhalb bis vier Stunden am Tag damit, Inspektionsdaten einfach in Excel- oder PDF-Dateien einzugeben.

Ein weiteres Problem ist die hohe Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler während des Messprozesses, da die traditionelle Methode der Größenmessung und Dateneingabe anfällig für alle Arten menschlicher Fehler ist. Qualitätsprüfer berechnen häufig die Abweichung der tatsächlichen Messungen von der Spezifikationsgröße, bevor sie die Differenz aufschreiben. Dies erhöht die mentale Belastung und setzt die Inspektoren ungebetenen Fehlern aus.

Der Zugriff auf Daten ist das dritte große Problem, da die aktuelle Methode der Größenmessung und die Ergebnisse in analogen Daten das Unternehmen der Fabrik daran hindern, korrekte Entscheidungen in Echtzeit über verschiedene Abläufe hinweg zu treffen, was den ohnehin schon fehlerhaften Prozess zusätzlich erschwert. All diese Herausforderungen können mit der Einführung der digitalen Transformation des gesamten Bekleidungsmessprozesses gelöst werden, und es sind intelligente Technologien auf dem Markt verfügbar, die diese Messprobleme lösen können.

Ein südkoreanisches Unternehmen –Bagel Labs – hat vor einiger Zeit die Bagel-Größenmesslösung (ALT Smart Tape) eingeführt, und das Gleiche wird von Sakho, einem Schwesterunternehmen der H&H-Gruppe, angeboten. Die Messlösung nutzt die proprietäre intelligente Maßbandtechnologie von Bagel Labs, um die Größe digital zu messen und Daten über Bluetooth direkt an den Computer zu senden. Das „intelligente“ Maßband kann bis zu 160 cm (63 Zoll) messen und hat einen Fehlerbereich von nur ±0,5 mm, was es nach Angaben des Unternehmens zum genauesten digitalen Maßband der Welt macht. Darüber hinaus ist es mit den meisten verfügbaren ERPs und PLMs sowie mit Microsoft Excel kompatibel.

Auch das Messverfahren wurde von innoviertDongguan Yunji Zhihui Technology Co., Ltd. mit Sitz in der Dongguan High-Tech Development Zone in China ist ein Entwickler und Anbieter technischer Dienstleistungen für intelligente High-Tech-Industriegeräte. Das Unternehmen hat kürzlich seine High-Tech-Maschine zur visuellen Inspektion und Messung von Kleidungsstücken auf den Markt gebracht, die mit dem Vision-System ausgestattet ist und die Lücke des visuellen Inspektionssystems in der Bekleidungsindustrie geschlossen hat.

Die visuelle Inspektionsmaschine für Kleidungsstücke nutzt ein Computer-Vision-Inspektionssystem als Kerntechnologie, künstliche Intelligenz (KI) als Motor und die Integration automatisierter Hardwaremechanismen. Die Maschine übernimmt das Fließbanddesign als Referenz. Die geprüften T-Shirts werden auf das Maschinenband/-bett gelegt und die nicht abgedeckten Teile können erkannt werden.

Sobald das Kleidungsstück in die Maschine gelangt, zeigt der Bildschirm nach 6 Sekunden automatisch die Meldung „Pass/Fail“ mit allen Messungen an. Es kann schnell und genau die Größe verschiedener Teile der Kleidung, insbesondere von T-Shirts, erkennen und Fehler automatisch erkennen und berechnen. Die Maschine kann außerdem Produktinformationen automatisch identifizieren und verschiedene Qualitätsberichte erstellen, die von den Bekleidungsfabriken benötigt werden.

Wenn beispielsweise ein T-Shirt durch die Maschine läuft, misst diese automatisch in maximal sechs Sekunden die 15 Maße des T-Shirts: Kragenbreite, Kragentiefe, linke Schulterbreite, rechte Schulterbreite, linke Ärmellänge, rechte Ärmellänge, linke Ärmelweite, rechte Ärmelweite, Brustweite, Taillenweite, T-Shirt-Länge, T-Shirt-Breite, Ärmellängensymmetrie, Schulterbreitensymmetrie und Manschettenweitensymmetrie.

Herkömmlicherweise verbrachten Hunderte von Arbeitern täglich Hunderte von Stunden damit, Kleidungsstücke unterschiedlicher Art in einer typischen exportorientierten Fabrik manuell zu falten, und die Situation ist auch heute nicht besser, obwohl die Automatisierung den Weg für eine Verbesserung geebnet hat die Werkstattprozesse einer Fabrik.

Die automatische Faltmaschinenlinie STP 1000 von Thermotron ist entweder als autonome Einheit oder als Teil eines Falt- und Verpackungsmaschinensatzes erhältlich und die Maschinen sind – STP 1000 (automatische Faltmaschine), PV40 (automatische Verpackungsmaschine) und KL60 (automatische Verschließmaschine). Die vollautomatische Maschinenreihe benötigt nur einen Bediener und kann in einer Acht-Stunden-Schicht 5.500 Kleidungsstücke falten, verpacken und verschließen.

„Die Vielfalt der Kleidungsstücke ist riesig und auf jedes Kleidungsstück reagiert die Maschine unterschiedlich, aber unsere Ingenieure konnten eine Reihe von Maschinen entwickeln, mit denen alle Arten von Freizeitkleidung wie T-Shirts und Polo gefaltet werden können.“ Hemden, Pullover, Jeanshosen“, kommentierte erGeorg Paschalidis,Verkaufsleiter,Thermotron . Thermotron bietet auch die automatische Stapelmaschine NT50 an, die in der Lage ist, die bereits gefalteten Kleidungsstücke so zu stapeln, wie sie aus dem STP 1000 kommen.

Shenzhen Lingchuang Automated Technology Co. Ltd. konzentriert sich seit mehr als einem Jahrzehnt auf die automatische Falt- und Verpackungstechnologie für Kleidungsstücke. Das Unternehmen mit über 40 Patenten und einer Produktionskapazität von mehr als 400 Maschinen pro Jahr verfügt über ein hochmodernes Forschungs- und Entwicklungszentrum, in dem es in Spitzeninnovationen und kundenspezifische Anpassungen investiert.

Bei der Verpackungsmaschinenserie ist nur ein Arbeiter für die manuelle Zuführung der Kleidungsstücke (Strickwaren und Hosen) erforderlich. Das Falten, Verpacken und Verschließen erfolgt automatisch für einen effizienten Verpackungsprozess und sorgt für die gewünschte Produktivität. Die durchschnittliche Verpackungsgeschwindigkeit der Maschine beträgt 500–700 Stück pro Stunde, was etwa 5000 Stück pro Tag entspricht, wodurch die Verpackungseffizienz erhöht und der Personalaufwand beim manuellen Falten und Verpacken von Kleidungsstücken minimiert wird. Die führenden chinesischen Maschinen sind nach Angaben des Unternehmens von weltbekannten Marken wie Nike, Uniqlo, Adidas, Anta, H&M, Gap, Super Dry usw. zugelassen.

Ohne Angabe ist die Liste unvollständigROQ mit Sitz in Portugal das die automatische Faltmaschine ROQfold anbietet, die jede Art und Form von Kleidung wie T-Shirts, Sweatshirts, Polos – kurz- oder langärmlig – Hosen, Röcke, Kleider usw. falten kann. Das Geheimnis dieser Flexibilität beim Falten verschiedener Produkte ist seine drei Faltstationen – Ärmel, Rumpf und Endfalte. ROQfold verfügt über zwei Konfigurationen: (1) mit 3 Faltstationen (2) ohne Ärmelfaltstation, wodurch die Maschine weniger Platz auf dem Fabrikgelände einnimmt. Das Unternehmen empfiehlt jedoch, diese zweite Konfiguration nur zum Falten von T-Shirts zu verwenden.

Die Maschine benötigt nur einen Bediener, um das Werkstück zu laden, und die Maschine selbst übernimmt dann den Rest der Prozesse. Die einzigen zwei Voraussetzungen für den reibungslosen Prozess sind: die anfängliche Konfiguration der Faltenlängen und der Faltenarten (abhängig von den Abmessungen und der Art der Teile), wonach der automatisierte Prozess erfolgt.

Die Verarbeitungsgeschwindigkeit von ROQfold beträgt 700 Teile/Stunde und kann je nach Größe und Art des in die Maschine geladenen Kleidungsstücks variieren. Die Geschwindigkeit der Maschine wird vom Lader vorgegeben, damit die Arbeit ordnungsgemäß erledigt wird.

Die beliebte Denim-Marke Levi's hat ihr Automatisierungsprogramm drastisch ausgeweitet. Das Team des Robotic Process Automation (RPA) Center of Excellence (COE) von Levi Strauss & Co. hat sich zum Ziel gesetzt, bis Ende 2022 fast 25.000 Stunden mühsamer Arbeit mit 45 hauseigenen Bots zu automatisieren.

Diese Bots entlasten monotone Aufgaben wie Dateneingabe und Datenvalidierung und ermöglichen es den Mitarbeitern letztendlich, mehr Zeit für analytische Arbeiten zu haben. Von IT und Merchandising bis hin zu Vertrieb und Logistik hat das RPA COE-Team mit Funktionen im gesamten Unternehmen und auf der ganzen Welt zusammengearbeitet, um die Arbeitsbelastung zu verteilen und die Effizienz und Genauigkeit zu verbessern.

„Ende 2021 und Anfang 2022 begann ich mit der Mission, LS&Co. über die Leistungsfähigkeit der Automatisierung aufzuklären, und ich denke, mit den Ergebnissen von 2022 haben wir den Nutzen bewiesen. Jetzt ist es die Frage, wie weit wir gehen können“, sagte erStacie Clarkson, Senior Director of Process Transformation and Global Business Services Governance und Leiterin des RPA COE.

Stacie bemerkte weiter, dass die Marke im gesamten Unternehmen Automatisierungsbotschafter geschaffen habe und dass die Überschreitung ihres internen Ziels um fast 5.000 Stunden ein Beweis dafür sei, dass die Belegschaft von großen Vorteilen profitieren könne. Levi's hat noch mehr Arbeit im Gange und plant, bis Ende 2023 mindestens 45.000 Arbeitsstunden zu automatisieren.

Das globale Produktentwicklungsteam gehörte zu den vielen Funktionen, die im Jahr 2022 die RPA COE-Dienste nutzten. Die Marke Levi's® ist eine umfassende Lifestyle-Marke, die jede Saison Basics wie frische Grafik-T-Shirts anbietet. Normalerweise wäre das Produktentwicklungsteam dafür verantwortlich, Tausende von Produktcodes für Grafik-T-Shirts zu durchforsten und sie in seinem Digital-Asset-Management-Tool mit Querverweisen zu versehen, um sicherzustellen, dass alle Informationen und Bilder korrekt sind und in den Briefings enthalten sind, bevor sie an ihre Fertigungspartner gesendet werden – eine Aufgabe, die Stunden dauern würde.

Das RPA COE-Team hat in Zusammenarbeit mit dem Produktentwicklungsteam einen Bot entwickelt, der die Tausenden von Produktbeschreibungen überprüft und validiert und diejenigen markiert, die eine Form des Abgleichs benötigen, wie z. B. genaue Dateitypen oder fehlende visuelle Links. Das Team konnte sich nun auf die Behebung der Probleme konzentrieren, anstatt nach den Problemen zu suchen.

„Mit dem von unserem RPA-Team entwickelten Bot spart unser Team fast 450 Stunden pro Jahr und wir können unseren Validierungsprozess viel effizienter und effektiver gestalten“, sagte erJonathan Hsieh,Leiter der Produktentwicklung bei Levi Strauss.