Google今日舉辦機器學習(Machine Learning)媒體聚會,分享在雲端應用相關主題,並邀請已導入相關雲端應用服務的和明紡織現身說法,談及如何藉由Google雲端服務來協助企業轉型,提升生產力與競爭力。

在快時尚崛起以及內部倉儲技術、人力資源的消耗等挑戰下,和明紡織一直以來都在思考如何將過去多年在產業內累積的經驗有效透過數位轉型的過程,滿足傳承know-how以及提升企業效率的目標。在雲端服務技術發展以及使用成本等因素都到位的時間點下,和明紡織自2017年10月開始運用Google機器學習技術以及雲端平台服務,開始將過去生產過的布料樣式透過標準化流程數位化建檔,並進一步訓練布料樣式的辨識模型,現階段已經達到可以協助內部設計師快速從資料庫找到特定樣式布料,將過去動輒需要花費1.5~3個月的看樣至提供樣布的作業時間,縮短到2~3天,大幅提升效率。

和明紡織目前已開發的企業內部App,能夠讓設計師透過拍照快速找到過去所開發過的布料樣式,縮短提供客戶看樣的所需作業時間。(圖/黃慧雯攝)
和明紡織目前已開發的企業內部App,能夠讓設計師透過拍照快速找到過去所開發過的布料樣式,縮短提供客戶看樣的所需作業時間。(圖/黃慧雯攝)

Google雲端企業客戶經理田哲禹分享,和明紡織運用了Google雲端平台與機器學習技術,有效改善了內部作業流程,進一步更創造了全新的服務模式,是Google致力於將人工智慧大眾化的目標下,一個值得分享的成功案例。和明紡織策略執行顧問李佳憲表示,自去年10月至今,Google團隊在和明要建立特別適用於該公司的布料辨識模型中,依據階段性的需求提供了協助與建議,有效的協助他們在導入雲端服務以及建立機器學習模型的過程中解決特定難題。

田哲禹分享到,以實際執行面來說,企業或團體可以依照需求,自行訓練機器學習模型,或者導入Google已經訓練好的API(應用程式介面),例如影像辨識API、自然語言API、翻譯API等等,或者是運用CloudML在沒有專業機器學習相關人才的前提下,自行訓練相關模型。也就是說在導入機器學習等AI技術以及雲端服務的層面上,可以依需求來選擇適合的產品與服務。以和明紡織的例子來說,由於他們期待未來能夠將所訓練好的模型(透過拍照辨識布料),能進一步開放,期待能串接設計師社群的目標,因此他們選擇了相對最為困難的方法,就是自行訓練機器學習辨識模型,雖然在過程中遭遇不少挑戰,但是和明不僅在導入Google雲端服務以及機器學習技術過程中受到協助,在此過程中也進一步影響了和明的高層,開始思考將公司內部系統搬上雲端的可能性,更大程度的推動企業數位轉型。

論到提升或培養企業競爭力,數位轉型是當前許多企業的普遍需求。田哲禹指出,Google目前已從mobile first轉向AI first,致力於讓人工智慧大眾化。目前,Google透過「運算、演算法、數據、人才」四大方向來發展雲端人工智慧服務,透過提供數據收集與分析工具、運算能力與演算工具,以及協助培育機器學習相關人才等實際作法,可協助有需要的企業或團體數位轉型,跟上AI潮流並為企業找到全新契機。

(中時電子報)

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