รีเซต

"จีน" ใช้ AI คัดผ้าชั่วโมงละ 2 ตัน เร็วกว่าคน 50 เท่า!

"จีน" ใช้ AI คัดผ้าชั่วโมงละ 2 ตัน เร็วกว่าคน 50 เท่า!
TNN ช่อง16
6 เมษายน 2569 ( 15:38 )
10

ที่นิคมอุตสาหกรรมในเมืองจางเจียกั่ง ทางชายฝั่งตะวันออกของจีน เครื่องจักรขนาดใหญ่กำลังทำงานต่อเนื่อง คัดแยกเสื้อผ้าใช้แล้วจำนวนมหาศาล โดยหัวใจสำคัญคือการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI เข้ามาวิเคราะห์องค์ประกอบของผ้าได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

เครื่องจักรดังกล่าวมีชื่อว่า Fastsort-Textile พัฒนาโดยบริษัท DataBeyond สตาร์ตอัปด้านรีไซเคิล AI ของจีน และได้รับการจัดอันดับให้เป็นหนึ่งในสิ่งประดิษฐ์ยอดเยี่ยมแห่งปี 2025 โดยนิตยสาร Time

เทคโนโลยีนี้สามารถอ่านองค์ประกอบของเส้นใยผ้าแต่ละชิ้นได้ภายในเวลาไม่ถึง 1 วินาที ก่อนจะคัดแยกตามประเภทเส้นใย เช่น ไนลอน หรือโพลีเอสเตอร์ เพื่อนำไปเข้าสู่กระบวนการรีไซเคิลอย่างมีประสิทธิภาพ

ความสามารถของเครื่องจักรถือว่าก้าวกระโดด เมื่อสามารถคัดแยกเสื้อผ้าได้ถึง 100 กิโลกรัมภายในเวลาเพียง 2–3 นาที เทียบกับแรงงานคนที่ต้องใช้เวลานานถึง 4 ชั่วโมงในการทำงานในปริมาณเดียวกัน อีกทั้งยังสามารถประมวลผลได้สูงสุดถึง 2 ตันต่อชั่วโมง

ความแม่นยำของ AI ยังช่วยลดข้อผิดพลาดที่มักเกิดขึ้นจากมนุษย์ โดยเฉพาะการแยกประเภทผ้าที่มีส่วนผสมใกล้เคียงกัน ซึ่งเป็นปัญหาสำคัญในอุตสาหกรรมรีไซเคิล

อุตสาหกรรมสิ่งทอถือเป็นหนึ่งในแหล่งมลพิษสำคัญของโลก โดยเฉพาะสิ่งทอสังเคราะห์ที่ผลิตจากเชื้อเพลิงฟอสซิล ซึ่งคิดเป็นสัดส่วนราวร้อยละ 70 ของการผลิตสิ่งทอทั่วโลก ขณะที่ จีน เป็นผู้ส่งออกสิ่งทอรายใหญ่ที่สุดของโลก มูลค่าสูงถึง 142,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

ก่อนหน้านี้ เสื้อผ้าที่ผ่านกระบวนการคัดแยกมากถึงร้อยละ 50 ไม่สามารถนำไปรีไซเคิลได้และต้องถูกส่งไปเผาหรือฝังกลบ แต่หลังจากนำเทคโนโลยี AI มาใช้ สัดส่วนดังกล่าวลดลงเหลือเพียงร้อยละ 30 สะท้อนประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

ผู้เชี่ยวชาญมองว่า เทคโนโลยีลักษณะนี้ไม่เพียงช่วยลดต้นทุนแรงงานและเวลา แต่ยังเป็นก้าวสำคัญของการพัฒนา "โรงงานอัจฉริยะ" ที่สามารถดำเนินงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง หรือที่เรียกว่า Dark Factory ซึ่งใช้หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติแทนแรงงานมนุษย์

การนำ AI เข้ามาในกระบวนการรีไซเคิลจึงไม่ใช่เพียงนวัตกรรมด้านเทคโนโลยี แต่กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการแก้ปัญหาสิ่งแวดล้อมระดับโลก และอาจเป็นโมเดลใหม่ของอุตสาหกรรมแฟชันในอนาคต 

ยอดนิยมในตอนนี้

แท็กยอดนิยม

ข่าวที่เกี่ยวข้อง