德国立异 |从新定义纺织自动化：从洗衣房到电商退货处理

对柔性材料的深刻理解

Sewts的创始人对高抗拉强度和低抗压强度的材料特殊感兴趣。
各向异性材料（Anisotropic materials）——即性子随着丈量方向而变革的材料——长期以来一贯是抓取机器人面临的寻衅。

"纺织品是柔性的," Sewts的联合创始人亚历山大布莱（Alexander Bley）阐明道。
"当我抓取它们时，它们会改变形状。
"在酒店洗衣房中，准备刚洗过的毛巾或床单须要几个步骤，包括从篮子里取出洗衣物，并将其纵向放置在运送带上，以便传送给折叠机。
Sewts这家险些在五年前成立的初创公司现在可以完成这项事情。
一个机器臂将洗衣物从容器中拉出并放到运送带上，几米之外，第二个机器人臂捉住洗衣物的一角，将其夹在一侧，然后交给所谓的滑动机器人，后者将纺织品横向拉伸。
几秒钟内，拉伸好的物品被通报到折叠机上。

仿照与合成数据演习AI算法

在TUM学习期间，创始人为他们后来的创新奠定了根本。
在碳复合股料研究所，亚历山大布莱研究了技能纺织品的性子，这些纺织品的行为取决于力的加载方向。
在“铺层仿照”中，他提出了处理柔性材料的想法。
联合创始人蒂尔里克特（Till Rickert）在汽车工程研究所研究自动驾驶，研究的主要部分是利用合成演习数据来演习AI算法。
与布莱一样，蒂姆多尔克斯（Tim Doerks）也来自碳复合股料部门，他专注于构建和测试原型。
这些履历无缝融入了Sewts的创新办理方案中。

他们面对的第一个技能寻衅是教机器人如何抓取洗衣物并以得当的形式通报。
比如，根据毛巾的铺放办法，它可以呈现出许多不同的形状。
它也可以是条纹或格子，白色或彩色。
Sewts的创始人用一些技巧来教会机器人这些无数的变革。
他们在打算机中仿照毛巾可能呈现的各种形状，并为系统天生自己的（人工）演习数据。
与其拍摄毛巾的所有形状和样式并输入系统，不如让打算机天生图像作为演习数据。
"我们利用合成数据来演习我们的AI算法," 布莱说，他和联合创始人蒂姆多尔克斯以及蒂尔里克特一样，都在TUM完成了机器工程硕士学位。

超过多个项目的发展之路

在UnternehmerTUM创新中央的XPLORE项目中，Sewts初创团队积极发展他们的商业理念，未来的企业家们已经设想了大约70种潜在运用处景，包括车辆座椅套、遮阳篷和电缆线束等。
XPLORE项目的一个关键环节是识别特殊适宜特定市场的产品。
在第一个运用处景中，XPRENEURS孵化项目专注于识别工业洗衣客户，评估德国和环球市场的规模，并识别紧张的市场进入壁垒。
真正的迁移转变点是联邦经济部批准的EXIST帮助，这项帮助为初创公司供应了一年的支持。
同时，该初创公司还通过工业创新者操持得到了六位数的资金支持，该操持由UnternehmerTUM和欧洲投资基金共同参与，为后续的大规模融资奠定了根本。

这一举措无疑是精确的：Sewts通过现有的发卖系统已经实现了数百万欧元的发卖额，员工人数不到30人。
而市场潜力还远未被充分开拓。
布莱估计，欧洲和美国每年发卖5000到6000台折叠机。
“我们可以轻松地将我们的机器人引入这些市场，”这位年轻的企业家自傲地说道。

从工业洗衣到在线零售

第二个主要案例研究目前正在进行：在线时尚零售中的退货处理。
一项试点项目已经测试了一种新的机器人系统，处理一家大型德国零售商的退货商品。
与工业洗衣的紧张差异在于服装种类繁多。
T恤、长袖衬衫、有纽扣或无纽扣、V领，以及带拉链的裤子。
AI系统须要学习处理所有这些，以便为折叠机准备衣物。
2023年，总计700万欧元的新风险投资恰好用来改进技能，进军国际市场并推出更多运用处景。
正如布莱所说："让垂直领域一个个展开。
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