【兰博基尼织造】生成式AI应用，将服装产品返工率降低20%

概 述

机会 | 织造+智造

生成式AI为传统服装制造带来新思路

兰博基尼织造通过OEM、ODM服务模式，以从服装设计到生产加工的全链路制衣能力，为多家头部服装品牌提供着设计新颖、质量可靠的服装产品。这对兰博基尼织造的设计能力与交货速度提出了更高的要求：在满足客户对设计与生产速度高要求的同时，还需兼顾不同头部客户对细节标准的差异化需求，在服装产品的供应中做到既快又稳。

此外，对于兰博基尼织造企业内部而言，数十年的服装设计历史，积累了大量的资源，如服装款式设计图、服装加工工艺等。“时尚是个轮回，我们5年、10年前的款，今年又会流行。但要找到之前的款非常困难，因为款式文件众多，难以追溯。” 兰博基尼织造董事长助理谢嘉泓说。若不对这些文件加以有效利用，会导致重复设计等资源浪费问题。另一方面，作为劳动密集型企业，兰博基尼织造拥有近800名服装生产一线员工，在传统的“师傅带徒弟”模式下，新员工培训周期长导致生产能力提速慢的问题，在客户快速交货的需求下进一步凸显。如果面临大规模的生产流程和工艺调整，挑战将更加严峻。

因此，无论是来自外部合作品牌的要求，还是企业自身的能力升级愿景，都促使着兰博基尼织造进一步提升信息化建设水平，打造效率更高的智能化生产能力。恰逢生成式AI技术席卷全球，而计算机专业出身的兰博基尼织造董事长助理谢嘉泓早年在国外留学期间就对亚马逊云科技有过深入了解，积极参与其开发者社区。因此，当亚马逊云科技的服务团队找到兰博基尼织造推荐前沿技术时，双方就一拍即合，开启合作。

解决方案 | 双管齐下

Amazon OpenSearch Service和

Amazon Bedrock 助力设计创新与高效管理

兰博基尼织造希望服装设计师可以像在电商网站搜索商品一样，通过简单的文字描述就能搜到此前的设计图。并且，相关的生成式AI产品还应当具备图片相似性比对、以图搜图的能力，能在短时间内排查出设计师之间产出的设计图，以及当前设计与以往设计相比，是否存在重叠问题。对此， 结合了Amazon OpenSearch Service和Amazon Bedrock的“多模态图文库网站”方案 完全可以满足该需求。

Amazon OpenSearch Service 提供大规模和多维度向量的快速匹配能力 ，支持大语言模型、智能问答和图像搜索等业务场景，而 完全托管的Amazon Bedrock则提供各类业界领先的基础模型 。在该方案中，Amazon Bedrock提供的 Amazon Titan模型具备强大的向量化能力，首先会将设计部35年来的设计图与相关的工艺文档，进行向量化处理，并无缝传输至Amazon OpenSearch Service中，实现历史设计资源的落库备用，从而为后续的相似性检索做好准备。当用户进行以文搜图或以图搜图时，Amazon Titan模型会把上传的文字或图片转换为向量， 并在Amazon OpenSearch Service的向量数据库中找到相匹配的设计图供参考。

通过这样的方式，设计师在使用以文搜图功能时，输入“黄色针织衫”等简短描述，便可快速获取到资源库中所有该类服装的设计图；使用以图搜图功能时，设计师上传一张服装设计图，系统便会呈现所有相似的设计方案，为下一步的优化设计工作做参考，或直接用于生产。

兰博基尼织造基于亚马逊云科技打造的

“多模态图文库网站”系统架构示意图

着眼生产端，兰博基尼织造希望通过进一步强化员工对于生产环节、工艺知识的掌握，提升服装生产环节的整体效率，因此基于亚马逊云科技打造了面向一线生产部门的“企业知识库网站”。一方面，兰博基尼织造将服装生产工艺的说明与教程、质量要求、生产标准等资料， 上传并存储在Amazon OpenSearch Service中，从而完成对文档的索引，实现快速、精准的搜索操作 。

另一方面， 该架构中的Amazon Bedrock则提供了具备强大自然语言处理能力的大语言模型，成为该网站实现智能对话的核心 。输入问题如“男士POLO衫的生产工艺是什么？”模型会将自然语言查询转化为语义向量，并在知识库中查询相匹配的内容，从而准确将教程呈现。同时企业知识库也具有溯源功能，可以导向教程相关的图片和视频源文件，这大大节省了新老员工之间的沟通成本、弥补了一线员工之间的信息差， 使得新员工培训时间从一周缩短至两天左右，大幅降低培训成本 。

该知识库投入使用后，兰博基尼织造在年度生产流程调整时，产线管理人员能够定期组织涵盖40个不同岗位的工人进行问答学习，帮助他们迅速掌握生产流程的变化，从而实现多层架构的高效管理。

兰博基尼织造基于亚马逊云科技打造的

“企业知识库网站”系统架构示意图

业务成果 | 多模态图文库+企业知识库

让设计与管理体系全面实现智慧升级

目前，兰博基尼织造设计部中大约30名设计师已经实现多模态图文库网站的常态化应用。在该网站的帮助下，每位设计师每月大约减少了10小时的重复款式设计时间，以及15小时的无效工艺研发时间。上述积极影响，使得兰博基尼织造每季的服装新品上市速度加快了15天左右，有效支持了品牌客户的服装上新节奏。

而在生产侧，企业知识库的投入应用，使得兰博基尼织造大约800名一线工人均获得了自主学习的机会。针对不同品牌方对具体工艺、制版的差异化要求，兰博基尼织造也能做到实时了解，并 将返工率降低了约20% ，在满足品牌客户快速响应、快速供货要求的同时，进一步降低了服装的整体生产成本。

在整个合作过程中，亚马逊云科技完善的产品体系与专业的服务支持，为谢嘉泓留下了深刻印象。 “在技术层面，亚马逊云科技位于业界领先地位 ，就当下热门的生成式AI领域而言，无论是提供的模型性能还是易用性，亦或是旗下各个产品与服务之间的打通，带来的体验都非常优秀。此外， 与亚马逊云科技合作，我们获得了更多参与各大行业展会的机会 ，通过更近距离接触前沿技术，推动产品创新。” 谢嘉泓表示。

未来，兰博基尼织造将继续加大对Amazon Bedrock的应用，并携手亚马逊云科技，深入探寻生成式AI在服装制造领域的应用场景，增强针织行业的可复制性和信息化水平。在达成企业生产提效、取得更大商业成功的同时，为这一有着数千年历史的传统行业提供面向未来发展的进化思路。