Rõivaste tootmises hakkavad üha enam võimust võtma digitaalsed lahendused, mis võimaldavad masstootmises senisest rohkem tähelepanu pöörata personaliseerimisele – klient saab valida endale disaini ja vastavalt tema personaalsetele mõõtudele tooted on kas toodetud või aidatud teha suuruse valik.
Nimelt võib peagi saada võimalikuks nn rõivaste masspersonaliseerimise digitaalne tehnoloogia – igaüks meist võib mõne 3D body scanneri mobiiliäpi abil oma keha parameetrid ära mõõta, rõivaste mõõdud sel moel teada saada, edastada need näiteks veebipoele, kust siis tellitakse tehasest juba täpselt vastavas suuruses rõivaese.
Ennekõike võiks selline digitaalne rätsepakunst vähendada tänapäeval domineerivat rõivaste n-ö tühjatootmist, sest hinnanguliselt koguni 30–40% (WGSN x OC&C Report: Doing more with less) praegu üle ilma toodetavatest riideesemetest jääb müümata, mis tähendab, et keegi ei hakka neid kunagi kandma. McKinsey andmetel on aastatel 2000–2014 rõivaste ostmine suurenenud 60%, aga need visatakse ära poole kiiremini. Ühest uuringust selgus, et USA-s ei kanta 20% toodetud riietest kunagi, Ühendkuningriigis on see koguni 50%.
Tekstiilid kuuluvad aga materjalide hulka, mille taaskasutamine ja ringlusse võtmine on üks problemaatilisemaid. Seega sobitub digitaalse ja personaliseeritud rõivatootmise juurutamine suurepäraselt roherevolutsiooni vaimuga.
Lisaks sellele annaks personaliseeritud rõivatootmine inimestele rahulolutunde, sest nad saavad kanda täpselt selliseid rõivaid, mis neile tõepoolest ka meeldivad ning mis mõõtude poolest on täpselt parajad.
Õmblemine saab toimuda personaalsete mõõtude järgi
Just sellise valdkonnaga on viimased kaks aastat tegelenud Pirjo Elbrecht, kes kaitses Tallinna Tehnikaülikoolis (TalTech) 2018. aastal doktorikraadi rõivatootmise masspersonaliseerimiseks vajalike andmete kogumise ja nende CAD-süsteemile loetavaks kohendamise meetodite väljatöötamise alal.
Pirjo Elbrechti sõnul sai Eesti Teadusagentuuri sektoritevahelise mobiilsuse toetuse (SekMo) raames rahastatud uurimistöö, mis uuris kuidas saada kliendi mõõtudest (käsitsi sisestatud või 3D-skaneeritud), soovidest (disain) ning tehnilistest piirangutest piltlikult öeldes ühe klikiga masspersonaliseeritud lõiked ja tehnilised kirjeldused. Projekti eesmärk oli välja töötada toimiv lahendus, mis hõlmab algoritmide koostamist, standardiseerimist ja automatiseerimist. Rõivatööstusettevõtetel on puudu süsteem, mis võimaldaks lõikeid genereerida kiirelt ja odavalt masspersonaliseeritud nõudlusele.
Uurimistöö eesmärgiks oli kõigepealt, kas ja kuidas on body scanneri mobiilirakenduse abil saadud andmete põhjal võimalik teha rõivaste lõikeid ning kui usaldusväärsed üldse sellisel moel saadud andmed on. Edasi tulid juba spetsiifilisemad ülesanded, näiteks lahenduste leidmine 3D-andmete põhjal algoritmide koostamiseks, et rõivatootmist personaliseerida ning kanda neid andmeid üle ka CAD-süsteemi, et kogu protsess oleks rakendatav masstootmises.
„Digitaalse rätsepakunsti põhiline idee seisneb selles, kuidas saab 3D-kehaskaneeringust inimese mõõdud eraldada ning need edasi kanda lõigetele, mis on tasapinnalised. Võttes seejuures arvesse kliendi soove kanga, disaini, taskute suuruse ja asetusega,” kirjeldab Elbrecht oma teadustöö sisu. „Ehk siis, klient saab ise disainida oma rõivaste tegumoe. Minu töö seisnes selles, kuidas kliendi mõõtude ja disainivalikute baasil saaks koostada tööstusele sobilikud lõiked, mille järgi personaliseeritud rõivaid välja lõigatakse.”
Algoritm, mis arvestab inimese soovidega
Süsteemi keerukus seisneb sobilike mõõtude eraldamises 3D-kehaskanneris (skanner nimelt ei tea, mis asi on rind, puus jne), sobilikud algoritmid tuleb ette kirjutada. Kui tooted peavad enne lõpptarbijani jõudmist läbima pesu (teksapüksid), siis tuleb digitaalses rätsepakunstis osata arvesse võtta ka kanga kokku tõmbumist pesus ning seda, kui palju üldse saab erinevatest kehaosadest naisi ja mehi rõivastega pigistada, et see tunduks mugav ja hea. Lisaks on inimeste soovid erinevad – kes tahab hästi liibuvat jakki, kes avara lõikega pluusi jne.
Selle tõttu tuleb kogu protsessi väga täpselt jälgida – Elbrecht kinnitab, et isegi see on tähtis, millisest kangarulli osast mingi tükk välja lõigatakse. Ühesõnaga – on palju nüansse, mida loodavad algoritmid peavad suutma arvesse võtta. Süsteemi on aga vaja, sest muidu poleks selline lahendus efektiivselt masstootmises kasutatav.
Kõigepealt tuleb algoritmide abil vajalike kohtade 3D-mõõdud eraldada ning seejärel kanda need üle 2D-lõigetele.
„Sellest kõigest on saanud minu jaoks väga kirge pakkuv teema. Nüüd ongi minu unistus saavutada olukord, et me ei toodaks üleliigseid rõivaid,” räägib Pirjo Elbrecht. „Kui hakkame tootma rõivaesemeid täpselt iga inimese mõõtude järgi selliselt, nagu tema tahab ja just siis, kui seda on tarvis, poleks rõivatootjatel vaja meeletutes kogustes lattu toota lootuses, et äkki keegi ka midagi ostab.”
Sellest veel samm edasi oleks kangastele mustrite peale trükkimine, tehnoloogia on selleks iseenesest olemas, aga praegu oleks see massiliseks kasutamiseks veel liiga kallis, lisaks kaasneb veel rida aspekte, mis sellise meetodi käiku andmise teel seisavad.
Rõivatootjad seisavad kannapöörde ootel
Elbrechti sõnul on inimese keha 3D-skanneerimise üks kõige käegakatsutavamaid väljundeid see, et igaüks saab seda tehnoloogiat kasutades täpselt teada, mis suuruses tema keha on ehk selle, millise suurusega rõivad talle sobivad. Tõsi, olemas on justkui üldtunnustatud mõõtude tabelid, aga suurt kontrolli nende üle ei peeta, mõõtude tõlgendamisel on tootjal üsna lai tegevusvabadus ning enda keha mõõtmeid mõõdutabeli raamidesse sobitada on teinekord päris keeruline.
„Võtmeküsimus on see, kuidas rõivaste masspersonaliseerimine muuta ettevõtte jaoks võimalikult kuluefektiivseks. Seda saab saavutada protsesside digitaliseerimise ja automatiseerimisega,” selgitab Elbrecht. „Doktoritöö raames tootsime n-ö katseliselt kolme aastaga 15 000 paari masspersonaliseeritud teksapükse ettevõttes NOMO Jeans Corporation Oy. Selle käigus sai loodud erinevaid algoritme ja üles ehitatud süsteem, et CAD-tarkvara abil oleks automaatselt võimalik kliendilt saadud 3D-mõõtudest teha tööstusele sobilik 2D-lõige.”
Seega on põhimõtteliselt võimalik, et CAD-is valminud lõige jõuab otseteed rõivavabriku juurdelõikuse masinasse, mis lisab protsessile veelgi efektiivsust, sest praegu kulub rõivatööstuses suurem osa ajast lõigete valmistamisele ja väljalõikamisele, samas kui toote kokkuõmblemisele kuluv aeg on suhteliselt konstantne. Kogu automatiseerimise juures on selline tootmine ikkagi personaalne – lõige on CAD-is modifitseeritud konkreetse inimese järgi ja sellisena see ka välja lõigatakse.
Kõik see teenib tekstiilitööstuse automatiseerimise ja selle läbi efektiivsemaks muutmise eesmärki. Samal ajal soovivad inimesed saada üha rohkem isikupäraseid, just oma maitse järgi kujundatud tooteid. Nii seisab ka tööstus dilemma ees – ühest küljest on massi toota efektiivne, teisalt suureneb nõudlus personaliseeritud toodete järele.
Moodi hakkab suunama tehisintellekt
Muu hulgas on Pirjo Elbrecht integreerinud ühes rõivafirmas tootmisse Hilding Anders Baltic kangaroboti, millega ettevõte soovis just eelpoolmainitud dilemmat lahendada, paigaldades n-ö suure tootmise sisse eraldi väikese liini väikepartiide tootmiseks. Kangaroboti käsutuses on 250 erinevat kangast, ta valib nende seast vastavalt programmi sisestatud töökäsule ise vajaliku ning saab automaatselt alustada lõikamist. Töö on kiire, inimtööjõu kokkuhoid arvestatav. Kuna kehaskaneerimise rakendused arenevad üha täpsemaks ja kasutajasõbralikumaks, näeb Pirjo Elbrecht tulevikku ennekõike selles, et e-kaubamajades tekib võimalus tellida personaliseeritud rõivaid. Kusjuures digitaliseeritud ja personaliseeritud rätsepateenusel võiks tema hinnangul olla erinevaid ärimudeleid. Kuni selleni, et moeloojatele tuleb appi tehisintellekt (AI) näiteks tulevikumoodi prognoosides vmt.
Tekstiilitööstuse üleüldiseks probleemiks nimetab Elbrecht tõsiasja, et tänapäeval toodetakse nii odavast materjalist, kui vähegi võimalik. Odava kiirmoe ja spordirõivaste jaoks kasutatava polüestri tootmine on viimase 50 aastaga kasvanud üheksa korda. Eks ikka selleks, et asju kliendile odavamaks muuta. Asjade kestvuse huvides, aga ka keskkonda jäetavat jälge silmas pidades oleks mõistlik rõivaid või tekstiile toota kvaliteetsest kangast. Ka siin aitaks rõivatootmise personaliseerimine olukorda parandada, sest kui juba tellida, siis kes ikka tahab endale mingist hõredast kangast tehtud riideeset, mis pärast esimest kandmist välja venib.
Kuna Pirjo Elbrecht usub, et tulevik on AI poolt genereeritud moeennustuste päralt, siis on ta loonud enda ettevõtte OÜ Digital Patterns, mis muu hulgas tegeleb ka personaliseeritud rõivaste disainilahenduste pakkumisega erinevatele rõivatootjatele ja -turustajatele.
„Tahan aidata moeettevõtetel genereerida kiirelt tulevased võimalikud tarbija eelistused (disainid), genereerida selle ja firma mõõdutabeli või kliendi mõõtude põhjal lõiked ja tehnilised kaardid tootmisele – võtan enda kanda selle osa rõivatööstusest, mis võtab lõviosa tootmisele kuluvast ajast,” avab ta tulevikuplaane. „Loomulikult üritan seda protsessi võimalust mööda automatiseerida ja sujuvamaks muuta.”
