如何透過AI降本增效 - 以製衣流程為例

如何透過 AI 降本增效？有兩種思考方向：

1.將整個公司（或是行業）的流程展開，具體分析每一步驟背後的工作，能否透過 AI 進行協作甚至取代。

2.透過企業流程再造的方式，根本重新思考 AI 工具能否徹底改變作業流程，以期在成本、品質、彈性、速度等指標上，產生巨幅績效的提升。

以下以製衣流程為例（如圖1所示），簡單先說明第一種：

1.創意構思

此過程包括多個階段：首先是確定主題，聚焦設計理念與價值，選定核心元素與風格方向；接著通過腦力激盪，細化主題，延展成衣細節，並確立主色調。隨後進行創意實驗，融合設計元素，篩選與搭配面料，驗證創意的可行性。最後，將所有構思進行篩選整理，並以可視化方式呈現完整的設計概念。如圖 2 所示。

將 AI 融入到創意構思當中，可以在各個階段提升效率、創意和準確性。以下是具體的應用方式：

(1)確定主題

使用 AI 生成靈感和趨勢分析，通過分析大量資料（如設計大師、時尚趨勢報告、歷史資料等），幫助確定主題和風格方向。AI 還能根據已有設計樣式自動推薦相關的設計元素，或生成多個風格方案供選擇，從而縮短決策時間。

(2)腦力激盪

利用 AI 工具，如生成對應的色彩板或成衣草圖，快速提供色調搭配、服裝細節的設計選擇。AI 還可依據設計理念、流行元素和目標市場，提供多種更詳細的方案，進一步延展創意。

(3)創意實驗、篩選面料、驗證可行性

AI 能幫助模擬和視覺化設計中的面料搭配，提供布料質感與色彩的數位效果，讓設計師可以快速看到搭配效果。也可以運用AI進行3D建模，模擬服裝在不同情境下的效果，以驗證設計的可行性。

(4)概念可視化

利用 AI 生成數位展示，將所有設計元素、草圖和概念進行視覺化，形成完整的設計演示文檔。AI 還能生成動態效果和多角度展示，提升設計概念的展示效果，以便於向客戶或合作夥伴展示最終方案。

2.調查企劃

此階階是製衣流程中至關重要的環節，包括：趨勢調研、設計規劃、產品企劃及排程分工。

首先，通過分析市場流行趨勢和設計元素，收集靈感；接著確定服裝廓形、色彩、面料及工藝細節，構建設計藍圖；隨後根據上架時間、款式數量及品類結構，結合過往銷售數據制定產品策略；最後制定詳細排程，確保創意設計順利落地。如圖 3 所示。

將 AI 融入調查企劃階段，可以按以下方式實現：

(1)趨勢調研

AI 分析市場數據和設計元素，生成流行趨勢報告。快速收集靈感，提供即時的設計靈感來源。

(2)設計規劃

AI 自動生成服裝廓形、色彩搭配、面料選擇和工藝細節方案。根據設計理念創建設計藍圖，確保創意的可行性和市場適應性。

(3)產品策略

AI 基於歷史銷售數據和市場需求，提供精確的產品策略。根據上架時間、款式數量、品類結構等因素，優化產品計劃。

(4)排程分工

AI 幫助制定詳細的生產排程，確保各階段進度準確。協調設計、製作、行銷等部門的分工，確保創意設計順利落地並按時完成。通過 AI 的協助，整個製衣流程的效率、精確度和創意性都能得到顯著提升。

3.設計繪圖

此階段是將創意轉化為具體視覺形象的過程，包含以下階段：首先進行草圖繪製，產出大量設計草圖並篩選出優化的款式。其次進行花稿設計，專注於面料印花或局部圖案的細節設計。隨後根據回饋意見進行修改，確定設計方案。最後製作單款的平面款式設計圖，為後續製作提供清晰的參考依據。如圖4所示。

將 AI 融入設計繪圖階段過程中，可以在每個階段中發揮重要作用：

(1)草圖繪製

AI 可以自動生成多款設計草圖，根據設計概念提供多種草圖方案，幫助設計師快速篩選和優化款式。根據設計理念和風格，AI 可以提供草圖風格的多樣選擇，支持設計師進行靈感探索。

(2)花稿設計

AI 可以根據設計主題，自動生成面料印花或局部圖案設計，提供多樣化的花稿方案。透過人工智能技術，AI 可以生成細節圖案和色彩搭配，幫助設計師精細化花稿設計。

(3)設計修改

AI 能夠快速處理來自各方的回饋意見，進行設計修改並生成更新版本的草圖和花稿。根據回饋的具體要求，AI 可以即時調整設計，節省設計師的調整時間。

(4)平面款式設計

AI可以自動生成平面款式設計圖，並依據草圖和花稿的最終選定方案進行精確繪製。提供高質量的設計圖，作為後續製作和生產的參考依據，確保設計的準確性和可執行性。

4.物料選擇

此為製衣流程中不可或缺的步驟，涵蓋以下內容：首先篩選面料與輔料，最終確定符合設計需求的材質，並預估樣品及進貨所需用量；接著通過尋找合適的供應管道進行採購，確保物料入庫無誤；最後製作打樣單，詳細記錄服裝的尺寸與規格，為後續生產奠定基礎。如圖 5 所示。

將 AI 融入製衣流程中的物料選擇與採購過程，可以在每個階段中發揮高效支持作用：

(1)篩選面料與輔料

AI 可以根據設計需求，自動分析並推薦適合的面料和輔料，根據設計圖和效果圖提供多樣化的選擇方案。基於面料的質感、顏色、成本等因素，AI 能夠精確篩選符合設計需求的材質，並預估樣品和進貨所需的用量。

(2)尋找供應管道

AI 能分析供應商的庫存情況、價格波動、交貨時間等，根據需求自動匹配最合適的供應商。利用 AI 進行供應商篩選和評估，確保物料入庫的準確性和及時性，並根據歷史數據預測需求量。

(3)製作打樣單

AI 可以自動生成打樣單，將服裝的尺寸與規格準確記錄，確保生產過程中的每個細節都得到精確執行。AI 還可以根據設計圖和樣品要求，自動生成樣品製作流程和工藝指導，為後續生產提供全面的參考依據。

5.打版調整

將設計概念轉化為實體樣衣的關鍵環節，包括以下步驟：首先進行款式溝通，確保設計師與打版師對款式細節達成共識；接著進行服裝製版，根據設計圖紙製作出樣板；隨後使用白胚布料製作樣衣，進行試版；最後根據試穿與檢測結果進行調整與修改，確保樣版符合設計要求與實際穿著需求。如圖6所示。

將 AI 融入將設計概念轉化為實體樣衣的過程中，可以在每個步驟中提升效率、準確度和協作性：

(1)款式溝通

AI 可以生成視覺化的設計圖和樣式展示，幫助設計師和打版師更快速、準確地達成對款式細節的共識。通過自然語言處理技術，AI 還可以分析設計師與打版師之間的溝通內容，提供有助於溝通的設計建議或注意事項。

(2)服裝製版

AI 可自動根據設計圖和款式要求，生成初步的製版方案，幫助打版師加速樣板的製作。AI 還能根據不同尺碼範圍和設計需求自動調整樣板，為後續試穿提供更多選擇。

(3)白胚樣衣製作

AI 可以根據設計圖和製版要求，提供布料使用量和裁剪方案的最佳建議，幫助裁剪師精確完成白胚布料的裁剪與製作。還可以通過 AI 預測模型，模擬樣衣的剪裁效果和整體穿著效果，提前發現潛在的設計問題。

(4)試穿調整

AI 可根據試穿結果，提供即時的數據分析和建議，協助設計師和打版師根據實際穿著需求進行調整與修改。透過數據分析和回饋收集，AI 還能在設計過程中追蹤並改善樣衣的穿著舒適度和功能性，確保最終樣版符合設計要求。

6.樣衣製作

將設計與打版成果實現為實體樣衣的過程，主要包括以下步驟：首先確認版型細節，確保樣版與設計需求一致；接著確認選用的面料與輔料是否達到預期效果；隨後進行裁剪與縫製，製作出樣衣雛形；最後根據需要進行工藝加工，如刺繡或印花，完成樣衣的所有細節處理。如圖 7 所示。

將 AI 融入設計與打版成果實現為實體樣衣的過程中，可以提高每個步驟的效率與精確度：

(1)確認版型細節

AI 可以根據設計需求和打版圖，自動檢查樣版的細節，幫助確保版型符合設計要求。利用 AI 進行版型優化，根據設計師的反饋和市場需求提供調整建議，保證樣版的準確性和適合性。

(2)選擇面料與輔料

AI 能根據設計圖與效果預期，提供面料和輔料的最佳選擇，並模擬布料質感、顏色搭配等效果，提前預測成品的視覺效果。根據選用的面料，AI能夠提供精確的用料計算，確保樣衣製作時的面料與輔料用量合理，並達到預期效果。

(3)裁剪與縫製

AI 可以基於設計圖和樣版，生成裁剪方案和縫製流程，幫助裁剪師和縫製師精確裁剪面料。AI 還能通過數據分析和模擬，幫助設計師快速評估樣衣的結構與穿著效果，並對縫製過程中的細節進行優化建議。

(4)完成工藝加工

AI 可以生成刺繡或印花圖案設計，並提供色彩、位置等方面的建議，確保工藝與設計要求一致。根據樣衣的最終效果，AI 還能協助設計師進行工藝細節的優化和調整，確保樣衣的細節達到最佳視覺效果。

總體來說，AI 可以在每個步驟中提供數位化支持和智能化建議，幫助設計師、打版師、製作人員提高工作效率，並保證最終樣衣符合設計要求和品質標準。最終產生成衣。

作者：羅凱揚（台科大企管系博士）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人）