奠基於台南的和明紡織，創立至今超過四十年，不僅將府城老字號打入國際時尚尖端供應鏈，也是始終堅持根留台灣的紡織業者，近期更積極創新，導入TensorFlow與Google雲端平台，不僅改造內部工作流程，同時藉此快速地回應瞬息萬變的市場需求，轉型成為數位化企業。
台灣紡織業舉世聞名，和明紡織正是Burberry、Ralph Lauren、Filson等國際精品服飾的面料供應商。「和明紡織的商業模式，是由客戶提出面料需求，例如顏色、紋理、材質、光澤、織法，客製化地生產，完成後先行打樣以便於確認符合需求，才會進入量產階段。如此經營四十多年，累積了超過十萬種面料樣式，可說是和明紡織重要的資產。」和明紡織策略執行顧問李佳憲強調。
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| ▲ 和明紡織把四十多年生產累積的面料轉換為數位檔，並運用雲端服務提供的圖像辨識技術，以監督式方法建立機器學習模型，讓設計師透過App快速查找，改良工作效率與回應市場的速度。 |
面料樣品生產完成後，會被存放到台北或台南的三處倉庫。當設計師收到客戶需求，須提供設計樣品時，理應先找出過往生產的類似面料，但由於品類數量實在過多，未必能夠在短時間內人工搜尋到類似款式，因此通常都是重新設計與生產樣本，再提供給客戶。如此往來的工作流程，有時甚至需要花費三個月時間才得以完成。
問題是近年來紡織業市場競爭日漸嚴峻，最大的挑戰莫過於快時尚潮流與新興設計師品牌崛起，使得上游訂單數量隨之減少，欲因應市場變化，勢必得從內部轉型開始，改善舊式倉儲管理、人工作業流程，提升整體效率。此外，過往生產技術與經驗更需要透過數位化技術加以保存，才得以傳承與再利用。
「儘管和明紡織早在十年前就已開始思考保存經驗的方式，之所以未付諸行動，主要受限於技術、人才、投入的成本。我身為顧問，主要在協助企業換位思考，並且讓業主們了解現代資訊科技技術的發展，已經得以在可接受的成本下，來實現過去無法達成的創新。」李佳憲說。和明紡織目前導入的技術，即是運用Google雲端平台上實作TensorFlow，將實體面料予以數位化並建立分類系統，以改善搜尋與挑選的工作流程。
在面料的數位化過程，首要任務是透過拍照把布料先轉換成為數位檔案，之後才得以運用影像辨識技術學習照片中的特徵，並且予以分類，也就是基於TensorFlow框架實作機器學習模型訓練，建立面料樣式辨識能力，最後再讓設計師以手機App方式查找與展示。如此一來，手動倉儲流程轉換為數位化，可大幅縮短搜尋與供貨時間，只要透過手機App拍照客戶需求的布料，即可快速查找過去曾經設計過的相似款式，並且從倉庫中調出庫存，可能僅須微幅調整即可產出樣本。「原本從接單到提供樣本大約三個月，可大幅縮短到三天時間，更快速地回應客戶所需。」李佳憲強調。