AI voor textiel- en kledingproductie: marktvooruitzichten, use‑cases en uitvoeringsstrategie

• Kwaliteitsinspectie (detectie van stofdefecten, kleurmatching, oppervlakteanalyse)
• Predictief onderhoud (het anticiperen op machinedefecten)
• Optimalisatie van supply chain / voorraad en vraagvoorspelling
• Productpersonalisatie en flexibele productie (vooral in mode en kleding)
• Generatief design/CAD voor patronen, kleurvarianten en afwerkingen met directe maakbaarheidscontroles

• Verhoog de nauwkeurigheid van het detecteren van stofdefecten van ongeveer 60–70% bij handmatige inspectie naar 90%+, waardoor afval en nabewerking aanzienlijk worden verminderd.
• Predictief onderhoud vermindert onverwachte storingen met 30–40% en ongeplande uitvaltijd met 30–50%, terwijl de onderhoudskosten met 20–25% dalen.
• Procesoptimalisatie verlaagt het energie- en chemicaliënoverbruik met significante enkele cijfers (bijv. 5–10%), wat marges en duurzaamheidscores verbetert.
• Vraagvoorspelling + aanbevelingen voor assortiment verminderen out-of-stocks en overproductie, waardoor marge en werkkapitaal worden beschermd.

• Computer vision met defectbibliotheken (weven, breien, printen, verven, afwerken) en spectrale/kleur­analyse voor kleurnauwkeurigheid.
• Tijdreeks- en multivariate anomaliedetectie voor voorspellend onderhoud, spilconditie en afwijkingen in trillingen/temperatuur.
• Optimalisatie en simulatie (digitale twins) voor receptafstemming, lijnbalancering en verschuiving van energie-/stoombelasting.
• Vraagvoorspelling + reinforcement learning voor allocatie en aanvulling; aanbevelingssystemen voor assortimenten en maatvoering.
• Generatieve modellen voor patroonideeën en CAD‑ondersteunde produceerbaarheidsscores; LLM‑copilots voor SOP‑begeleiding en shift­overdracht.
• Planner‑copilots voor allocatie- en merchandisingbeslissingen die beperkingen, risico’s en betrouwbaarheids­scores zichtbaar maken.

• Latency/SLA‑ontwerp: inline QC‑doelen <120–250 ms; planner‑API’s die minuten tolereren; uptime‑doelen 99,0–99,5% met alerts naar OT + IT.
• Datakwaliteit: standaard defecttaxonomieën, label‑SOP’s met dubbele QA‑review en periodieke herlabeling om drift tegen te gaan.
• Shadow‑modus → HITL → ondersteund → autonoom uitrolpatroon, met rollback en versie‑pinnen voor modellen en recepten.
• Monitoring van precisie/recall, drift, latency, anomalieratio’s en operator‑overrides; automatische retraining‑triggers met audittrails.
• Deployment‑patronen: edge voor lage latency en data‑residentie, cloud voor zware training; beveiligde connectiviteit via VPC/privatelink en rolgebaseerde toegang; PII‑minimalisatie en gereedheid voor buyer‑audits.

• Computer‑vision‑ en voorspellende‑onderhoudsacceleratoren op textielniveau met vooraf gebouwde defect- en anomalietemplates voor weef-, brei-, verf-, afwerk- en printlijnen.
• End‑to‑end levering: sensor/PLC‑integratie, data‑engineering, label‑QA, modelontwikkeling, MLOps, operator‑UX en change management met rollout‑playbooks voor meerdere fabrieken.
• Governance‑first: data‑residentie, toegangscontrole, audittrails en naleving van EU/UK‑gegevensregels en buyer‑audits; ondersteunt VPC/privatelink‑connectiviteit en edge‑deployment waar data on‑site moet blijven.
• Ingebouwde MLOps en monitoring: drift-/anomalie-/latency‑monitoring, canary‑ en shadow‑modus‑rollouts, versiebeheer van modellen met rollback en SLA‑bewuste alerting voor uptime en precisie/recall.
• Veilige + conforme levering: PII‑minimalisatie, rolgebaseerde toegang, functiescheiding en incident‑playbooks afgestemd op OT + IT‑vereisten.
• Snelle pilots (8–12 weken) die besparingen kwantificeren en daarna opschalen met herbruikbare componenten, training voor operators/planners en kennisoverdracht naar interne teams.

• Volgens AHK (German Chamber of Commerce Abroad) bedroeg de wereldwijde textielmarkt in 2023 ongeveer $1,84 biljoen, met een verwachte omzetgroei van 7,4% voor 2024–2030.
• De wereldwijde kledingmarkt bedraagt circa $1,7 biljoen en zal naar verwachting $2,6 biljoen bereiken in 2025, ongeveer 2% van het wereldwijde BBP.
• Sommige onderzoeken schatten textiel + kleding op ongeveer $2,6 biljoen in 2023 en boven $4 biljoen in 2033.
• Technische textielen (automotive, medisch, beschermend) vertonen snellere groei en hogere marges, wat investeringen in automatisering en AI versterkt.

• Azië-Pacific (China, India, Bangladesh, Vietnam, enz.) heeft het grootste aandeel in productie en consumptie; sommige rapporten noemen 40–45%.
• De Europese Unie is een belangrijke importmarkt voor kleding (EUR 191 miljard in 2022).
• Turkije behoort tot de belangrijkste exporteurs naar landen zoals Duitsland, bekend om middelhoge tot hoge kwaliteit, snelle levering en flexibele productie.
• Nearshoring naar Europa/MENA stimuleert investeringen in digitale, modulaire en door AI ondersteunde fabrieken voor kortere doorlooptijden.

• Kosten­druk: stijgende lonen en energiekosten verkleinen marges en versnellen investeringen in automatisering en AI.
• Duurzaamheidsdruk: de sector is verantwoordelijk voor ongeveer 5% van de wereldwijde CO₂‑uitstoot; vanaf 2024 past circa 65% van de producenten duurzaamheidsgerichte praktijken toe.
• Vraagvolatiliteit: fast fashion en onzekere vraag vergroten voorraad- en planningsrisico’s; AI voor forecasting en planning groeit sterk.
• Traceerbaarheid en compliance: nieuwe regelgeving (Digital Product Passport, ESG‑rapportages) vergroot de behoefte aan datacaptatie en door AI ondersteunde anomaliecontroles.

• Market.us: $2,4 miljard in 2023 → $21,4 miljard in 2033; CAGR 24,6% voor 2024–2033.
• Een ander consultancyrapport: $2,64 miljard in 2024 → $43,8 miljard in 2034; circa 32,4% CAGR.
• Towards Chemical & Materials: $4,12 miljard in 2025 → $68,4 miljard in 2035; 32,45% CAGR.
• De sterkste groei zit in computervisie, voorspellend onderhoud, energie-optimalisatie en generatief ontwerp/CAD‑copilots.

• Productie / fabriek: voorspellend onderhoud, kwaliteitsinspectie (stof, garen, coating, print), procesoptimalisatie (parameterafstelling, receptoptimalisatie, energiemanagement).
• Supply chain en planning: vraagvoorspelling, voorraadoptimalisatie, leveranciersrisicoanalyse, dynamische inkoop.
• Product en klant: productontwerp, trendvoorspelling, personalisatie en maatadvies, prijsoptimalisatie.
• Aandeel per toepassing (rond 2024): kwaliteitsinspectie heeft het grootste aandeel met 30%+; voorspellend onderhoud is een van de snelst groeiende segmenten; supply chain en personalisatie winnen snel aan belang voor grote merken.
• Data governance, MLOps en on‑edge/near‑line inference zijn nu belangrijke aankoopcriteria om fabrieksaudits en IT‑eisen te doorstaan.

Traditionele stofinspectie is afhankelijk van het menselijk oog. Het is arbeidsintensief, tijdrovend en sterk gevoelig voor vermoeidheid van operators.

Computer vision- en deep‑learning‑systemen scannen stofoppervlakken met hogeresolutiecameras en detecteren weef- en snijfouten, gemiste steken, gaten, lijnen, vlekken en kleurafwijkingen in realtime.

Geavanceerde opstellingen combineren RGB + hyperspectrale beeldvorming voor kleurtolerantiecontrole en edge‑AI voor detectie met lage latentie rechtstreeks op de lijn.

Segmentatiemodellen (U‑Net‑varianten, Mask R‑CNN) isoleren defectgebieden voor nauwkeurige uitsnijdbeslissingen; spectrale/Delta‑E‑controles bewaken de kleurconsistentie inline.

• Nauwkeurigheid van handmatige inspectie bedraagt ongeveer 60–70%, wat betekent dat 20–30% van de defecten wordt gemist.
• Goed getrainde modellen behalen meer dan 90% nauwkeurigheid over vele defecttypen.
• Sommige realtime systemen detecteren meer dan 40 defecttypen bij 60 m/min lijnsnelheid met meer dan 90% nauwkeurigheid.
• Studies uit 2024–2025 melden 80–95% nauwkeurigheid, zelfs bij complexe patronen.
• Kleurconsistentie- en printregistratiecontroles verminderen kleureisen en nabewerkingen in toeleveringsketens voor kleding.
• Typische inline inferentievertraging: <120–250 ms per frame aan de edge om de lijnsnelheid bij te houden.
• Codevoorbeeld (Python): `defects = yolo_model.predict(fabric_frames)`.

Textielproductielijnen draaien vaak 24/7; de meeste stilstand komt voort uit ongeplande storingen en onjuist onderhoud.

Sensorgegevens (trillingen, temperatuur, stroom, snelheid, spanning, enz.) worden verzameld; machine learning leert normale patronen en markeert afwijkingen vroegtijdig.

Door anomaliedetectie te combineren met contextuele gegevens (ordertype, materiaal, omgevingscondities) worden foutpositieven verminderd en worden de juiste interventies geprioriteerd.

Modellen segmenteren per assetklasse: spinframes, weefgetouwen, verflijnen, tenterframes, stenters en breimachines hebben elk unieke signaturen en faalmodi.

• Ongeveer 40% minder onverwachte uitval van apparatuur.
• Ongeveer 25% besparing op onderhoudskosten.
• 30–50% minder ongeplande stilstand.
• Betere planning van reserveonderdelen dankzij voorspelde time‑to‑failure en MTBF‑inzichten.
• Op conditie gebaseerd onderhoud met intervallen afgestemd op machinekritikaliteit en benuttingsgraad.

Processen zoals garennummer, weefpatronen, breiparameters, verf­recepten en fixatieprofielen voor temperatuur en tijd bevatten veel variabelen; handmatig optimale combinaties vinden is moeilijk.

AI analyseert grote hoeveelheden procesdata om parametercombinaties te identificeren die opbrengst en kwaliteit maximaliseren, en condities die energie- of chemicaliënverbruik verhogen.

Digital twins simuleren recept- en parameterwijzigingen virtueel voordat ze op de lijn worden toegepast, waardoor experimenten en afval afnemen.

Reinforcement learning of Bayesiaanse optimalisatie kan setpoints binnen guardrails afstellen; OT-constraints (veiligheid, emissies, batchintegriteit van verf) blijven hard gecodeerd.

• Digital twin‑modellen maken recept- en instellingstests in een virtuele omgeving mogelijk, wat trial-and-error-tijd verkort.
• Hogere productiesnelheid en minder stilstanden.
• Lager energie‑, water‑ en chemicaliënverbruik voor dezelfde kwaliteit.
• Geautomatiseerde setpointaanbevelingen verminderen operatorvariatie op kritieke machines.
• Inline optimalisatie van chemische dosering verlaagt de variatie tussen batches.

In complexe productieomgevingen is het uitdagend om orderportfolio, machinepark en shiftplanning samen te optimaliseren.

Geavanceerde analytics beoordeelt prioriteiten en leverdata om aan te bevelen welke orders op welke lijnen en in welke volgorde moeten draaien.

AI-planners houden rekening met omsteltijden, compatibiliteit van verf/finish en operatorvaardigheden om stilstand en overuren te minimaliseren.

Hiërarchische en tijdreeksvoorspellingen voeden de allocatie, terwijl reinforcement learning- of MILP-optimizers planningen voorstellen binnen constraints.

• Hogere on-time delivery‑ratio’s.
• Minder overuren en minder urgente beladingen.
• Hogere lijnbenutting en minder bottlenecks.
• Betrouwbaardere promise-to-ship voor merklanten.
• Strakkere S&OP: het koppelen van vraagsignalen aan beslissingen over weef-/brei-/verfcapaciteit.

Verven en afwerken, wassen, drogen, stomen en fixeren verbruiken aanzienlijke hoeveelheden energie en water.

AI-gestuurd energiebeheer analyseert verbruiksdata om afwijkingen te detecteren en aanbevelingen te doen voor load balancing en optimale instellingen voor temperatuur en duur.

Anomaliedetectie in stoom- en persluchtnetwerken voorkomt lekkages en levert directe besparingen op.

• 5–10% energiebesparing.
• Aanzienlijke vermindering van de CO2-voetafdruk.
• Betere naleving van regelgeving zoals de EU Green Deal.
• Betere voorspelbaarheid van nutsverbruik en lagere piekkosten.

Generatieve modellen versnellen de ideevorming van patronen, kleurvarianten en afwerkingen; CAD-geïntegreerde AI controleert vroegtijdig maakbaarheid, stofbeperkingen en kostenimpact.

Vraagvoorspelling in combinatie met aanbevelingssystemen bepaalt welke stijlen, kleuren en maten per kanaal en regio moeten worden ingekocht of geproduceerd.

Markeroptimalisatie en nestingalgoritmen verminderen stofverspilling in snijruimtes, gekoppeld aan CAD en PLM.

• Kortere ontwerp-tot-schap cycli en minder sample-rondes.
• Hogere full-price sell-through via maatcurves en kanaalspecifieke assortimenten.
• Lager risico op overproductie en betere omloopsnelheid van werkkapitaal.
• Minder verspilling dankzij geoptimaliseerde markercreatie en snijplanning.

End-to-end zichtbaarheid wordt steeds meer geëist door merken en toezichthouders; AI helpt data van leveranciers, logistiek en productie te reconciliëren om afwijkingen en risico’s zichtbaar te maken.

Computer vision en RFID/IoT-signalen worden gecombineerd om labels, materialen en processtappen te verifiëren voor digitale productpaspoort-gereedheid.

Risicosignalen van leveranciers (OTIF, kwaliteitsissues, ESG-flags) voeden allocatie- en dual-sourcingbeslissingen; blockchain of ondertekende events ondersteunen chain-of-custody waar nodig.

• Minder terugvorderingen en compliance-boetes.
• Snellere root-causeanalyse wanneer kwaliteitsproblemen in latere fases optreden.
• Scenario­planning voor verstoringen bij leveranciers en logistieke vertragingen.
• Strakkere SKU-/assortimentsbeslissingen per kanaal met betere beschikbaarheid en lager werkkapitaal.

Dynamische prijsstelling en optimalisatie van prijsverlagingen balanceren marge en sell-through voor volatiele stijlen, terwijl prijscorridors van het merk worden beschermd.

Planner-copilots vatten aanbodsignalen, vraagverschuivingen en capaciteitsbeperkingen samen en doen uitlegbare aanbevelingen voor allocaties per kanaal/regio/SKU.

• +150–300 bps margeverbetering op gerichte SKU’s via geoptimaliseerde prijsverlagingscadans (bereik varieert per categorie en seizoenspatroon).
• Betere uitverkoopplanning met lagere restvoorraden.
• Assortimentsbeslissingen onderbouwd door maatcurves, retouren en gelokaliseerde vraagsignalen.

• 20–30% verbetering in defectdetectie vergeleken met handmatige inspectie.
• Sommige systemen detecteren 40+ defecttypes met 90%+ nauwkeurigheid.
• Aanzienlijke vermindering van klantklachten en retouren (bedrijfsspecifieke variatie).
• Schaduw- en printcontrole verminderen herwerk in verfhuizen en secondake met lage dubbele cijfers.
• Inline latentiedoelen: <120–250 ms om 40–80 m/min‑lijnen bij te houden.

• 30–40% minder onverwachte storingen.
• 20–25% lagere onderhoudskosten.
• 30–50% minder ongeplande stilstand (tot 48% in sommige gevallen).
• Minder overuren en interventies in het weekend door stabielere onderhoudsvensters.
• MTBF‑inzicht verbetert planning van reserveonderdelen en onderhandelingen met leveranciers.

• 5–10% lager energieverbruik per eenheid.
• 3–5% verbetering in scrap‑ en herwerkniveaus, met impact van miljoenen dollars op schaal.
• Minder chemisch en waterverbruik bij verven/afwerken zonder kwaliteitsverlies.
• 1–3% opbrengstverhoging op kritieke recepten via setpoint‑optimalisatie.

• 10–20% verbetering in foutmarge van vraagvoorspellingen (branchevoorbeelden).
• Hogere voorraadrotatie en servicelevels.
• Betere toewijdingsnauwkeurigheid richting merkklanten, waardoor boetes afnemen.
• +3–8 punten verbetering in on‑time delivery wanneer planning AI‑ondersteund is.

• Minder sample‑rondes en sneller design‑lock verkorten de doorlooptijd met weken.
• Hogere full‑price sell‑through via datagedreven maatrondes en assortimentskeuzes.
• Lagere overproductie vermindert afboekingen en verbetert cashconversie.
• 1–3 punten margeverbetering via slimmere markdown/prijsoptimalisatie op gerichte SKU’s.

• Digitale maturiteit en datalacunes: machinedata wordt vaak niet verzameld of niet gestandaardiseerd.
• Investeringskosten en onzekerheid over ROI: vooral voor mkb’s lijkt de initiële investering hoog en zijn voordelen lastig te kwantificeren.
• Tekort aan gekwalificeerd talent: gecombineerde OT-, IT- en datasciencevaardigheden zijn schaars.
• Veranderingsmanagement: zorgen bij operators en middenkader over baanverlies.
• Data governance en beveiliging: fabrieknetwerken, PLC’s en visionsystemen moeten voldoen aan IT/infosec‑eisen en audits van afnemers.
• Labelkwaliteit: inconsistente defecttaxonomieën en SOP‑drift verlagen precisie/recall van modellen.

• Verkeerde model- of algoritmekeuze → hoge false‑positive/false‑negative‑percentages.
• Modelverwaarlozing → nauwkeurigheid neemt af naarmate processen veranderen.
• Overafhankelijkheid van leveranciers (black‑box‑oplossingen).
• Gebrek aan MLOps en monitoring → drift wordt niet gedetecteerd, wat ROI aantast.
• Genegeerde edge-/latentiebeperkingen → inspectiesystemen kunnen de lijnsnelheid mogelijk niet bijhouden.
• Onvoldoende HITL/QA‑loops → onopgemerkte labelruis en trage modelherstel.

• Selecteer de lijnen en machines met de grootste impact (bijv. spinnen/weven/breien + verven/afwerken).
• Plan investeringen in sensoren en dataverzameling (PLC-integraties, trillings-/temperatuursensoren, energiemeters).
• Verzamel data in een centraal platform (data lake of time-series database + dashboards).
• Implementeer data governance: toegangsbeheer, bewaartermijnen, labelstandaarden en auditlogs afgestemd op eisen van afnemers.
• Definieer defecttaxonomieën, label-SOP’s en QA-steekproefplannen voor CV-datasets; stel latentie/SLA‑verwachtingen vast met OT.

• Proof of Concept voor stofdefectdetectie: implementeer cameragebaseerde inspectie op een geselecteerde lijn en kwantificeer gemiste defecten en besparingen versus handmatige inspectie.
• Pilot voorspellend onderhoud: verzamel sensordata van enkele kritieke machines en bouw een vroegtijdig waarschuwingsmodel; voorkom 1–2 kritieke storingen om ROI aan te tonen.
• Werk met externe leveranciers maar wijs minimaal één interne business owner en één data-/automatiseringsverantwoordelijke toe.
• Zet MLOps‑basics op: versiebeheer, CI/CD voor modellen, dashboards voor precisie/recall en alertroutering naar onderhouds-/kwaliteitsteams.
• Voer shadow mode + HITL‑review uit voor QC‑ en onderhoudsalerts vóór auto‑stop; stem SLA/latentie voor inline inspectie af (<250 ms).

• Rol geautomatiseerde kwaliteitsinspectie uit naar extra lijnen en stofsoorten.
• Breid voorspellend onderhoud uit naar het volledige kritieke machinepark.
• Ontwikkel aanvullende analys-modellen voor energie- en procesoptimalisatie.
• Verbeter ERP/MES‑planning en scheduling met een AI‑laag.
• Integreer met traceerbaarheidssystemen en vereisten voor digitale productpaspoorten; toon metriek in klantenportalen.
• Implementeer continue monitoring voor drift, latentie en uptime; voeg rollback/versiebeheer en blue‑green of canary releases voor modellen toe.
• Operatortraining en verandermanagement om over te gaan van assisted naar autonome modi met duidelijke SOP‑updates.

• AHK – Duits-Egyptische Kamer van Koophandel | Factsheet Textiel- & Kledingindustrie (wereldwijd/regionaal textiel & apparel, EU‑import)https://aegypten.ahk.de/en/content/download/80073/1100475?version=3
• Custom Market Insights | Wereldwijde markt voor textiel en apparel 2024–2033https://www.custommarketinsights.com/report/textile-and-apparel-market/
• Grand View Research | Marktgrootte, marktaandeel & trends voor textiel | Industrierapport 2033https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/textile-market
• Spherical Insights | Marktgrootte, marktaandeel, trends en inzichten voor textiel en apparelhttps://www.sphericalinsights.com/our-insights/textile-and-apparel-market
• Nivesh Mitra (regering van UP, India) | Wereldhandel in textiel en apparel (exportwaarde)https://niveshmitra.up.nic.in/Textiles.aspx
• Rawalwasia (industrieblog) | De modernisering van textielinnovaties in de hedendaagse industriehttps://rawalwasia.in/textile-innovations-the-modern-textile-industry-2024/

• Market.us | Marktgrootte, marktaandeel en trends voor AI in textiel | CAGR van 24,6%https://market.us/report/ai-in-textile-market/
• Towards Chemical & Materials | Marktgrootte voor AI in textiel bereikt USD 68,44 mld. in 2035https://www.towardschemandmaterials.com/insights/artificial-intelligence-in-textile-market
• Yahoo Finance | Marktgrootte voor AI in textiel groeit naar USD 68,44 miljard in 2035https://finance.yahoo.com/news/ai-textile-market-size-worth-081800362.html
• Market Techie | AI in textielmarkt 2025–2034: groei, trends en marktleidershttps://www.markettechie.com/ai-in-textile-market/
• Cervicorn Consulting | Kunstmatige intelligentie in de textielmarkt – segmentanalysehttps://www.cervicornconsulting.com/artificial-intelligence-in-textile-market

• Wiley / Hindawi | Detectie van stofdefecten met computervisie (2020)https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/2020/8189403
• Wiley / Hindawi | Detectie van stofdefecten in textielproductie: een overzicht van de stand van de techniek (2021)https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/2021/9948808
• Nature Scientific Reports | Real-time detectie van stofdefecten op basis van een verbeterd Elo-beoordelingsalgoritme (2025)https://www.nature.com/articles/s41598-025-17747-y
• SAGE Journals | Detectie van stofdefecten met AI en machine learning voor lean en geautomatiseerde productie van akoestische panelen (2024)https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/09544054231209782
• Advantech (case study) | AI-inspectie van defecten voor textiel (2019)https://www.advantech.com/en/resources/case-study/ai-defect-inspection-for-textile
• Robro Systems (technical textiles) | Hoe AI kwaliteitscontrole in de technische textielindustrie hervormt (2025)https://www.robrosystems.com/blogs/post/how-ai-is-reshaping-the-technical-textile-industry-s-quality-control
• Indian Textile Magazine | Het is tijd voor AI-computervisie om stofdefecten te detecteren (2025)https://www.indiantextilemagazine.in/it-is-time-for-ai-computer-vision-to-detect-fabric-defects/
• EasyODM (manufacturing blog) | AI in textielproductie: kwaliteitscontrole verbeteren (2024)https://easyodm.tech/ai-in-textile-manufacturing/

• WarpDriven.ai | AI-predictief onderhoud in textiel 2025https://warpdriven.ai/en/blog/industry-1/ai-predictive-maintenance-textile-machinery-guide-178
• Global Textile Times | Predictief onderhoud voor textielmachines met IoT (2025)https://www.globaltextiletimes.com/uncategorized/predictive-maintenance-for-textile-machinery-using-iot/
• Ultralytics | De toekomst van textielproductie met AI-gestuurde fabricage (2026)https://www.ultralytics.com/blog/the-future-of-textile-production-with-ai-driven-manufacturing
• Technical Textiles Innovation / ITMF | AI in de textielindustrie (editie 2024) – PDFhttps://www.itmf.org/images/dl/articles/2024/Technical-Textiles-Innovation-October-December-2024-Issue.pdf
• ITMF – International Textile Manufacturers Federation | AI in de textielindustrie (technische PDF)https://www.itmf.org/images/dl/articles/2024/AI-in-the-Textile-Industry_Technical-Textiles-Innovations.pdf
• IJRASET (academic) | Toepassing van AI voor toekomstige bedrijfsmodellen in de textielsector … (2025)https://www.ijraset.com/research-paper/applying-ai-for-future-business-models-in-the-textile
• TTP / iVGPU (academic) | AI-geïntegreerd predictief onderhoud (PDF)https://ttp.ivgpu.com/wp-content/uploads/2025/12/419_51.pdf
• ITMF Conference 2024 | AI- en digitale textielsessieshttps://www.itmf.org/conferences/previous-conferences/itmf-conference-2024