Sztuczna inteligencja w produkcji tekstyliów i odzieży: perspektywy rynkowe, przypadki użycia i strategia wdrożenia

• Kontrola jakości (wykrywanie wad tkanin, dopasowanie kolorów, analiza powierzchni)
• Utrzymanie predykcyjne (prognozowanie awarii maszyn)
• Optymalizacja łańcucha dostaw / zapasów i prognozowanie popytu
• Personalizacja produktów i elastyczna produkcja (zwłaszcza w modzie i odzieży)
• Generatywne projektowanie/CAD wzorów, wariantów kolorystycznych i wykończeń z natychmiastową oceną możliwości produkcyjnych

• Zwiększenie skuteczności wykrywania wad tkanin z około 60–70% przy kontroli ręcznej do ponad 90%, co znacząco ogranicza odpady i poprawki.
• Utrzymanie predykcyjne zmniejsza liczbę nieoczekiwanych awarii o 30–40% oraz niezaplanowane przestoje o 30–50%, jednocześnie redukując koszty utrzymania o 20–25%.
• Optymalizacja procesów obniża zużycie energii i chemikaliów o wartości jednocyfrowe (np. 5–10%), poprawiając marże i wyniki zrównoważonego rozwoju.
• Prognozowanie popytu + rekomendacje asortymentu zmniejszają braki magazynowe i nadprodukcję, chroniąc marżę i kapitał obrotowy.

• Wizja komputerowa z bibliotekami defektów (tkactwo, dziewiarstwo, druk, barwienie, wykończenie) oraz analizą spektralną/kolorystyczną dla spójności odcieni.
• Wykrywanie anomalii w szeregach czasowych i danych wielowymiarowych dla predykcyjnego utrzymania ruchu, kondycji wrzecion oraz dryftu wibracji/temperatury.
• Optymalizacja i symulacja (digital twins) do strojenia receptur, równoważenia linii oraz przesuwania obciążeń energii/pary.
• Prognozowanie popytu + reinforcement learning dla alokacji i uzupełnień; systemy rekomendacji dla asortymentów i rozmiarówki.
• Modele generatywne do tworzenia wzorów i oceny wykonalności produkcyjnej wspomaganej CAD; copiloty LLM do prowadzenia po procedurach SOP i przekazań między zmianami.
• Copiloty dla planistów wspierające decyzje o alokacji i merchandisingu z prezentacją ograniczeń, ryzyk i poziomów pewności.

• Projektowanie opóźnień/SLA: cele inline QC <120–250 ms; API dla planistów akceptujące opóźnienia minutowe; cele dostępności 99,0–99,5% z alertami do OT + IT.
• Jakość danych: standardowe taksonomie defektów, procedury etykietowania z podwójnym QA oraz okresowe ponowne etykietowanie, aby przeciwdziałać dryftowi.
• Wzorzec wdrożenia Shadow mode → HITL → assisted → autonomous z możliwością rollbacku i przypinania wersji modeli oraz receptur.
• Monitorowanie precyzji/czułości, dryftu, opóźnień, wskaźników anomalii i poziomu nadpisywania przez operatorów; automatyczne wyzwalacze ponownego trenowania z pełnymi śladami audytowymi.
• Wzorce wdrożeń: edge dla niskich opóźnień i wymogów rezydencji danych, cloud dla ciężkiego treningu; bezpieczna łączność przez VPC/privatelink i dostęp oparty na rolach; minimalizacja PII oraz gotowość na audyty kupujących.

• Wizja komputerowa klasy tekstylnej i akceleratory predykcyjnego utrzymania ruchu z gotowymi szablonami defektów i anomalii dla linii tkackich, dziewiarskich, farbiarskich, wykończeniowych i drukarskich.
• Kompleksowa realizacja: integracja czujników/PLC, inżynieria danych, QA etykietowania, rozwój modeli, MLOps, UX dla operatorów oraz zarządzanie zmianą z podręcznikami wdrożenia w wielu zakładach.
• Podejście governance-first: rezydencja danych, kontrola dostępu, ścieżki audytu oraz zgodność z przepisami UE/UK i audytami kupujących; wsparcie łączności VPC/privatelink i wdrożeń on-edge, gdy dane muszą pozostać na miejscu.
• MLOps i monitorowanie w standardzie: monitorowanie dryftu/anomalii/opóźnień, wdrożenia canary + shadow mode, wersjonowane modele z rollbackiem oraz alertowanie SLA‑aware dla dostępności i precision/recall.
• Bezpieczne i zgodne dostarczanie: minimalizacja PII, dostęp oparty na rolach, rozdział obowiązków oraz procedury incydentowe zgodne z wymaganiami OT + IT.
• Szybkie pilotaże (8–12 tygodni), które kwantyfikują oszczędności, a następnie skalowanie z używalnymi komponentami, szkoleniami dla operatorów/planistów oraz transferem wiedzy do zespołów wewnętrznych.

• Według AHK (Niemiecka Izba Handlu Zagranicznego) globalny rynek tekstyliów wyniósł około 1,84 bln USD w 2023 r., a prognozowany wzrost przychodów na lata 2024–2030 to 7,4%.
• Globalny rynek odzieży to około 1,7 bln USD i ma osiągnąć 2,6 bln USD do 2025 r., co odpowiada około 2% światowego PKB.
• Niektóre badania szacują tekstylia + odzież na około 2,6 bln USD w 2023 r. i ponad 4 bln USD do 2033 r.
• Tekstylia techniczne (motoryzacyjne, medyczne, ochronne) wykazują szybszy wzrost i wyższe marże, co zwiększa inwestycje w automatyzację i AI.

• APAC (Chiny, Indie, Bangladesz, Wietnam itd.) posiada największy udział w produkcji i konsumpcji; niektóre raporty wskazują 40–45%.
• Unia Europejska to kluczowy rynek importu odzieży (191 mld EUR w 2022 r.).
• Turcja należy do głównych eksporterów do krajów takich jak Niemcy, znana z jakości średniej i wyższej, szybkich dostaw i elastycznej produkcji.
• Nearshoring do Europy/MENA napędza inwestycje w fabryki cyfrowe, modularne i oparte na AI, skracając czas realizacji.

• Presja kosztowa: wzrost wynagrodzeń i kosztów energii obniża marże, przyspieszając automatyzację i inwestycje w AI.
• Presja na zrównoważony rozwój: sektor odpowiada za około 5% globalnych emisji CO₂; od 2024 r. ok. 65% producentów stosuje praktyki ukierunkowane na zrównoważenie.
• Zmienność popytu: fast fashion i niepewny popyt zwiększają ryzyko zapasów i planowania; rośnie wykorzystanie AI w prognozowaniu i planowaniu.
• Śledzenie pochodzenia i zgodność: nadchodzące regulacje (Cyfrowy Paszport Produktu, ujawnienia ESG) zwiększają zapotrzebowanie na pozyskiwanie danych i kontrolę anomalii opartą na AI.

• Market.us: 2,4 mld USD w 2023 → 21,4 mld USD w 2033; CAGR 24,6% w latach 2024–2033.
• Inny raport konsultingowy: 2,64 mld USD w 2024 → 43,8 mld USD w 2034; około 32,4% CAGR.
• Towards Chemical & Materials: 4,12 mld USD w 2025 → 68,4 mld USD w 2035; CAGR 32,45%.
• Najsilniejszy wzrost obejmuje computer vision, predykcyjne utrzymanie ruchu, optymalizację energii oraz generatywny design/kopiloty CAD.

• Produkcja / hala fabryczna: predykcyjne utrzymanie ruchu, kontrola jakości (tkanina, przędza, powłoka, druk), optymalizacja procesów (strojenie parametrów, optymalizacja receptur, zarządzanie energią).
• Łańcuch dostaw i planowanie: prognozowanie popytu, optymalizacja zapasów, analiza ryzyka dostawców, dynamiczne zaopatrzenie.
• Produkt i klient: projektowanie produktów, prognozowanie trendów, personalizacja i rekomendacje rozmiarów, optymalizacja cen.
• Udział według zastosowań (około 2024): kontrola jakości ma największy udział—ponad 30%; predykcyjne utrzymanie ruchu jest jednym z najszybciej rosnących segmentów; łańcuch dostaw i personalizacja szybko zyskują na znaczeniu dla dużych marek.
• Data governance, MLOps i inferencja on‑edge/near‑line to obecnie kluczowe kryteria zakupowe, umożliwiające przejście audytów fabrycznych i spełnienie wymagań IT.

Tradycyjna kontrola tkanin opiera się na ludzkim wzroku. Jest pracochłonna, czasochłonna i silnie podatna na zmęczenie operatorów.

Systemy komputerowego widzenia i uczenia głębokiego skanują powierzchnie tkanin za pomocą kamer wysokiej rozdzielczości i wykrywają w czasie rzeczywistym wady tkackie i cięcia, pominięte ściegi, dziury, linie, plamy oraz odchylenia kolorystyczne.

Zaawansowane konfiguracje łączą obrazowanie RGB + hiperspektralne do kontroli odcieni oraz edge AI do detekcji o niskiej latencji bezpośrednio na linii.

Modele segmentacji (warianty U-Net, Mask R-CNN) izolują obszary wad w celu precyzyjnych decyzji o wycięciu; kontrole spektrometryczne/Delta-E monitorują spójność odcieni w trybie inline.

• Dokładność ręcznej inspekcji wynosi około 60–70%, co oznacza, że 20–30% wad jest pomijanych.
• Dobrze wytrenowane modele osiągają ponad 90% dokładności dla wielu typów defektów.
• Niektóre systemy czasu rzeczywistego wykrywają ponad 40 rodzajów wad przy prędkości linii 60 m/min z dokładnością powyżej 90%.
• Badania z lat 2024–2025 wskazują na 80–95% dokładności nawet w przypadku złożonych wzorów.
• Kontrola spójności kolorów i rejestracji nadruku zmniejsza liczbę reklamacji związanych z odcieniem i ilość poprawek w łańcuchu dostaw odzieży.
• Typowe docelowe opóźnienie inferencji inline: <120–250 ms na klatkę na urządzeniu edge, aby nadążyć za prędkością linii.
• Przykład kodu (Python): `defects = yolo_model.predict(fabric_frames)`.

Linie produkcji tekstyliów często pracują 24/7; większość przestojów wynika z nieplanowanych awarii i niewłaściwej konserwacji.

Zbierane są dane z czujników (wibracje, temperatura, prąd, prędkość, naprężenie itd.); uczenie maszynowe poznaje wzorce normalnej pracy i wcześnie sygnalizuje odchylenia.

Połączenie wykrywania anomalii z danymi kontekstowymi (typ zamówienia, materiał, warunki środowiskowe) ogranicza liczbę fałszywych alarmów i pozwala priorytetyzować właściwe działania.

Modele segmentują według klasy zasobu: przędzarki, krosna, linie farbiarskie, ramy suszące, stentery oraz maszyny dziewiarskie mają odmienne sygnatury i tryby awarii.

• Około 40% redukcji nieoczekiwanych awarii urządzeń.
• Około 25% oszczędności kosztów utrzymania ruchu.
• 30–50% redukcji nieplanowanych przestojów.
• Lepsze planowanie części zamiennych dzięki przewidywanemu czasowi do awarii i informacjom MTBF.
• Interwały konserwacji oparte na stanie, dostrajane według krytyczności i wykorzystania maszyn.

Procesy takie jak numeracja przędzy, wzory tkanin, parametry dziewiarskie, receptury barwiarskie czy profile temperatury i czasu utrwalania obejmują wiele zmiennych; ręczne znalezienie optymalnych kombinacji jest trudne.

AI analizuje duże zbiory danych procesowych, aby wskazać kombinacje parametrów maksymalizujące wydajność i jakość oraz warunki zwiększające zużycie energii lub chemikaliów.

Cyfrowe bliźniaki umożliwiają wirtualną symulację zmian receptur i parametrów przed wdrożeniem na linii, ograniczając eksperymenty i straty.

Uczenie ze wzmocnieniem lub optymalizacja bayesowska może dostrajać nastawy w określonych granicach; ograniczenia OT (bezpieczeństwo, emisje, integralność partii barwiarskiej) pozostają zakodowane na stałe.

• Modelowanie cyfrowych bliźniaków pozwala testować receptury i ustawienia w środowisku wirtualnym, skracając czas prób i błędów.
• Wyższa prędkość produkcji i mniej przestojów.
• Niższe zużycie energii, wody i chemikaliów przy tej samej jakości.
• Automatyczne rekomendacje nastaw ograniczają zmienność operatorką na kluczowych maszynach.
• Optymalizacja dozowania chemikaliów inline zmniejsza zmienność między partiami.

W złożonych środowiskach produkcyjnych wspólna optymalizacja portfela zleceń, parku maszynowego i planu zmian jest trudna.

Zaawansowana analityka ocenia priorytety i terminy dostaw, aby rekomendować, które zlecenia powinny być realizowane na których liniach i w jakiej kolejności.

Planiści AI uwzględniają czasy przezbrojeń, kompatybilność procesów barwienia/wykończeń oraz umiejętności operatorów, aby minimalizować przestoje i nadgodziny.

Prognozy hierarchiczne i szeregów czasowych zasilają alokację, a uczenie ze wzmocnieniem lub optymalizatory MILP proponują harmonogramy pod ograniczeniami.

• Wyższy odsetek dostaw na czas.
• Mniej nadgodzin i pilnych przezbrojeń.
• Wyższe wykorzystanie linii i mniej wąskich gardeł.
• Lepsza niezawodność promise-to-ship dla klientów marek.
• Bardziej spójne S&OP: powiązanie sygnałów popytu z decyzjami o zdolnościach tkackich/dziewiarskich/barwiarskich.

Barwienie i wykończenie, pranie, suszenie, parowanie i utrwalanie zużywają znaczące ilości energii i wody.

Zarządzanie energią oparte na AI analizuje dane dotyczące zużycia, aby wykrywać anomalie oraz rekomendować równoważenie obciążenia i optymalne ustawienia temperatury oraz czasu.

Wykrywanie anomalii w sieciach pary i sprężonego powietrza zapobiega wyciekom i zapewnia natychmiastowe oszczędności.

• Oszczędność energii na poziomie 5–10%.
• Znaczące ograniczenie śladu węglowego.
• Lepsza zgodność z regulacjami, takimi jak EU Green Deal.
• Bardziej przewidywalne zapotrzebowanie na media i niższe opłaty szczytowe.

Modele generatywne przyspieszają tworzenie wzorów, palet kolorystycznych i detali; zintegrowane z CAD AI weryfikuje wykonalność produkcyjną, ograniczenia materiałowe i wpływ na koszty na wczesnym etapie.

Prognozowanie popytu połączone z systemami rekomendacji wskazuje, które fasony, kolory i rozmiary kupować lub produkować dla każdego kanału i regionu.

Optymalizacja markerów i algorytmy układu kroju redukują marnotrawstwo tkaniny w krojowni, zintegrowane z CAD i PLM.

• Krótszy cykl od projektu do półki i mniej rund prototypowania.
• Wyższa sprzedaż w pełnej cenie dzięki krzywym rozmiarowym i asortymentom dopasowanym do kanału.
• Niższe ryzyko nadprodukcji i lepsze rotacje kapitału obrotowego.
• Redukcja odpadów dzięki optymalizacji markerów i planowania cięcia.

Widoczność end‑to‑end jest coraz częściej wymagana przez marki i regulatorów; AI pomaga uzgadniać dane od dostawców, logistyki i produkcji, aby ujawniać anomalie i ryzyka.

Wizja komputerowa oraz sygnały RFID/IoT są łączone w celu weryfikacji etykiet, materiałów i etapów procesu na potrzeby cyfrowych paszportów produktów.

Sygnały ryzyka dostawców (OTIF, błędy jakości, alerty ESG) zasilają decyzje alokacyjne i dotyczące podwójnego źródłowania; blockchain lub podpisane zdarzenia wspierają potwierdzanie łańcucha dostaw tam, gdzie to wymagane.

• Mniej obciążeń zwrotnych i kar za niezgodność.
• Szybsza analiza przyczyn źródłowych, gdy problemy jakościowe pojawiają się na dalszych etapach.
• Planowanie scenariuszowe dla zakłóceń u dostawców i opóźnień logistycznych.
• Lepsze decyzje SKU/asortymentowe per kanał dzięki wyższej dostępności i niższemu kapitałowi obrotowemu.

Dynamiczne ustalanie cen i optymalizacja markdown równoważą marżę i rotację dla zmiennych modeli, jednocześnie chroniąc przedziały cenowe marki.

Copiloty dla planerów podsumowują sygnały podaży, zmiany popytu i ograniczenia przepustowości, rekomendując alokacje według kanału/regionu/SKU z objaśnieniami.

• +150–300 pb wzrostu marży na wybranych SKU dzięki optymalizacji tempa markdown (zakres zależy od kategorii i sezonowości).
• Lepsze planowanie wyprzedaży i niższe zapasy końcowe.
• Decyzje asortymentowe oparte na krzywych rozmiarowych, zwrotach i lokalnych sygnałach popytowych.

• 20–30% poprawy wykrywania wad w porównaniu z kontrolą manualną.
• Niektóre systemy wykrywają 40+ typów wad z dokładnością powyżej 90%.
• Istotne zmniejszenie liczby reklamacji i zwrotów (zależnie od firmy).
• Kontrola odcienia i nadruku ogranicza poprawki i odpady w farbiarni o niskie wartości dwucyfrowe.
• Docelowa latencja inline: <120–250 ms, aby nadążyć za liniami 40–80 m/min.

• 30–40% redukcji nieoczekiwanych awarii.
• 20–25% redukcji kosztów utrzymania ruchu.
• 30–50% mniej nieplanowanych przestojów (do 48% w niektórych przypadkach).
• Mniej nadgodzin i interwencji weekendowych dzięki stabilizacji okien serwisowych.
• Widoczność MTBF poprawia planowanie części zamiennych i negocjacje z dostawcami.

• 5–10% redukcji zużycia energii na jednostkę.
• 3–5% poprawy wskaźników odpadu i poprawek, z wielomilionowym wpływem przy dużej skali.
• Mniejsze zużycie chemikaliów i wody w procesach barwienia/wykańczania bez utraty jakości.
• 1–3% wzrost wydajności kluczowych receptur dzięki optymalizacji nastaw.

• 10–20% poprawy błędu prognozy popytu (przykłady branżowe).
• Wyższa rotacja zapasów i poziom obsługi.
• Lepsza dokładność zobowiązań wobec marek, ograniczając kary.
• +3–8 pkt poprawy terminowości dostaw przy planowaniu wspieranym przez AI.

• Mniej rund prototypowania i szybsze zatwierdzanie projektów skracają harmonogram o tygodnie.
• Wyższa sprzedaż w cenie regularnej dzięki decyzjom dot. krzywych rozmiarów i asortymentu opartym na danych.
• Mniejsza nadprodukcja ogranicza odpisy i poprawia konwersję gotówkową.
• 1–3 pkt poprawy marży dzięki inteligentnej optymalizacji przecen/cen dla wybranych SKU.

• Dojrzałość cyfrowa i luki w danych: dane maszynowe często nie są zbierane lub nie są znormalizowane.
• Koszty inwestycji i niepewny ROI: szczególnie dla MŚP inwestycja początkowa wydaje się wysoka, a korzyści trudne do oszacowania.
• Niedobór wykwalifikowanych talentów: kompetencje łączące OT, IT i data science są rzadkie.
• Zarządzanie zmianą: obawy operatorów i kadry średniej o utratę pracy.
• Zarządzanie danymi i bezpieczeństwo: sieci zakładowe, PLC i systemy wizyjne muszą być zgodne z wymogami IT/infosec oraz audytami klientów.
• Jakość etykietowania: niespójne taksonomie wad i dryf procedur SOP obniżają precyzję/rekall modeli.

• Niewłaściwy wybór modelu lub algorytmu → wysokie wskaźniki fałszywych pozytywów/negatywów.
• Brak pielęgnacji modelu → dokładność spada wraz ze zmianą procesów.
• Nadmierna zależność od dostawców (rozwiązania typu black-box).
• Brak MLOps i monitoringu → dryf pozostaje niewykryty, co eroduje ROI.
• Zignorowanie ograniczeń edge/latencji → systemy inspekcji mogą nie nadążać za prędkością linii.
• Niewystarczające pętle HITL/QA → niewykryty szum etykiet i wolna regeneracja modelu.

• Wybierz linie i maszyny o największym wpływie (np. przędzalnia/tkanie/dzianie + farbowanie/wykończenie).
• Zaplanuj inwestycje w czujniki i zbieranie danych (integracje PLC, czujniki wibracji/temperatury, liczniki energii).
• Gromadź dane na centralnej platformie (data lake lub baza danych szeregów czasowych + pulpity).
• Wdróż zarządzanie danymi: kontrolę dostępu, polityki retencji, standardy etykietowania i logi audytowe zgodne z wymaganiami odbiorców.
• Zdefiniuj taksonomie defektów, procedury etykietowania i plany próbkowania QA dla zestawów CV; ustal oczekiwania dotyczące opóźnień/SLA z OT.

• PoC wykrywania wad tkanin: wdroż inspekcję kamerową na wybranej linii i zmierz pominięte wady oraz oszczędności względem kontroli manualnej.
• Pilotaż predykcyjnego utrzymania ruchu: zbierz dane z czujników na kilku kluczowych maszynach i zbuduj model wczesnego ostrzegania; zapobiegaj 1–2 krytycznym awariom, aby potwierdzić ROI.
• Współpracuj z dostawcami zewnętrznymi, ale przypisz co najmniej jednego właściciela biznesowego i jednego lidera ds. danych/automatyzacji.
• Uruchom podstawy MLOps: wersjonowanie, CI/CD dla modeli, pulpity dla precision/recall oraz kierowanie alertów do zespołów utrzymania/quality.
• Uruchom tryb shadow + HITL dla alertów QC i utrzymania przed auto‑stopem; uzgodnij SLA/opóźnienia dla inspekcji inline (<250 ms).

• Wdroż automatyczną kontrolę jakości na kolejnych liniach i typach tkanin.
• Rozszerz predykcyjne utrzymanie ruchu na cały park kluczowych maszyn.
• Opracuj dodatkowe modele analityczne do optymalizacji energii i procesów.
• Wzbogacaj planowanie i harmonogramowanie ERP/MES warstwą AI.
• Zintegruj systemy śledzenia i wymagania cyfrowych paszportów produktów; udostępniaj metryki w portalach klientów.
• Wdróż ciągłe monitorowanie drifta, opóźnień i dostępności; dodaj rollback/wersjonowanie oraz blue‑green lub canary dla wydań modeli.
• Przeprowadź szkolenia operatorów i zarządzanie zmianą, aby przejść z trybu wspomaganego do autonomicznego, z aktualizacją SOP.

• AHK – Niemiecko‑Egipska Izba Przemysłowo‑Handlowa | Factsheet Textile & Clothing Industry (global/regional textile & apparel, EU imports)https://aegypten.ahk.de/en/content/download/80073/1100475?version=3
• Custom Market Insights | Global Textile and Apparel Market 2024–2033https://www.custommarketinsights.com/report/textile-and-apparel-market/
• Grand View Research | Textile Market Size, Share & Trends | Industry Report, 2033https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/textile-market
• Spherical Insights | Textile and Apparel Market Size, Share, Trends and Insighthttps://www.sphericalinsights.com/our-insights/textile-and-apparel-market
• Nivesh Mitra (rząd stanu UP, Indie) | Globalny handel tekstyliami i odzieżą (wartość eksportu)https://niveshmitra.up.nic.in/Textiles.aspx
• Rawalwasia (blog branżowy) | Rewolucjonizowanie innowacji tekstylnych we współczesnym przemyślehttps://rawalwasia.in/textile-innovations-the-modern-textile-industry-2024/

• Market.us | AI in Textile Market Size, Share, Trends | CAGR 24,6%https://market.us/report/ai-in-textile-market/
• Towards Chemical & Materials | AI in Textile Market Size to Hit USD 68.44 Bn by 2035https://www.towardschemandmaterials.com/insights/artificial-intelligence-in-textile-market
• Yahoo Finance | AI in Textile Market Size to Worth USD 68.44 Billion by 2035https://finance.yahoo.com/news/ai-textile-market-size-worth-081800362.html
• Market Techie | AI in Textile Market 2025–2034: Growth, Trends, and Leadinghttps://www.markettechie.com/ai-in-textile-market/
• Cervicorn Consulting | Artificial Intelligence in Textile Market – Market Segmental Analysishttps://www.cervicornconsulting.com/artificial-intelligence-in-textile-market

• Wiley / Hindawi | Wykrywanie wad tkanin przy użyciu widzenia komputerowego (2020)https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/2020/8189403
• Wiley / Hindawi | Wykrywanie wad tkanin w produkcji tekstyliów: przegląd stanu techniki (2021)https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/2021/9948808
• Nature Scientific Reports | Wykrywanie wad tkanin w czasie rzeczywistym w oparciu o ulepszony algorytm Elo (2025)https://www.nature.com/articles/s41598-025-17747-y
• SAGE Journals | Wykrywanie wad tkanin z wykorzystaniem AI i uczenia maszynowego w szczupłej i zautomatyzowanej produkcji paneli akustycznych (2024)https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/09544054231209782
• Advantech (studium przypadku) | AI Defect Inspection for Textile (2019)https://www.advantech.com/en/resources/case-study/ai-defect-inspection-for-textile
• Robro Systems (tekstylnictwo techniczne) | How AI is Reshaping the Technical Textile Industry's Quality Control (2025)https://www.robrosystems.com/blogs/post/how-ai-is-reshaping-the-technical-textile-industry-s-quality-control
• Indian Textile Magazine | Nadszedł czas, aby AI Computer Vision wykrywało wady tkanin (2025)https://www.indiantextilemagazine.in/it-is-time-for-ai-computer-vision-to-detect-fabric-defects/
• EasyODM (blog produkcyjny) | AI w produkcji tekstyliów: usprawnianie kontroli jakości (2024)https://easyodm.tech/ai-in-textile-manufacturing/

• WarpDriven.ai | AI Predictive Maintenance in Textiles 2025https://warpdriven.ai/en/blog/industry-1/ai-predictive-maintenance-textile-machinery-guide-178
• Global Textile Times | Predykcyjne utrzymanie ruchu maszyn włókienniczych z wykorzystaniem IoT (2025)https://www.globaltextiletimes.com/uncategorized/predictive-maintenance-for-textile-machinery-using-iot/
• Ultralytics | Przyszłość produkcji tekstyliów dzięki produkcji opartej na AI (2026)https://www.ultralytics.com/blog/the-future-of-textile-production-with-ai-driven-manufacturing
• Technical Textiles Innovation / ITMF | AI w przemyśle tekstylnym (wydanie 2024) – PDFhttps://www.itmf.org/images/dl/articles/2024/Technical-Textiles-Innovation-October-December-2024-Issue.pdf
• ITMF – International Textile Manufacturers Federation | AI w przemyśle tekstylnym (PDF techniczny)https://www.itmf.org/images/dl/articles/2024/AI-in-the-Textile-Industry_Technical-Textiles-Innovations.pdf
• IJRASET (akademickie) | Zastosowanie AI w przyszłych modelach biznesowych w branży tekstylnej i … (2025)https://www.ijraset.com/research-paper/applying-ai-for-future-business-models-in-the-textile
• TTP / iVGPU (akademickie) | AI-integrated Predictive Maintenance (PDF)https://ttp.ivgpu.com/wp-content/uploads/2025/12/419_51.pdf
• ITMF Conference 2024 | Sesje dotyczące AI i cyfrowych tekstyliówhttps://www.itmf.org/conferences/previous-conferences/itmf-conference-2024