Progetto didattico
Previsione del consumo di tessuto per capi di moda
SUPSI Image Focus
Abbiamo sviluppato un modello di machine learning per prevedere la quantità di tessuto necessaria per un nuovo capo di moda. In collaborazione con un’azienda del settore fashion, abbiamo dimostrato che l’adozione del modello può ridurre significativamente gli sprechi di produzione. La tesi ha ricevuto il premio Excellence dalla Fondazione Nizzola.
Durante lo sviluppo di un nuovo capo di moda, una corretta previsione della quantità di tessuto necessaria permette di acquistare lo stock adeguato, riducendo al minimo gli sprechi e garantendo la produzione degli articoli desiderati. In collaborazione con un’azienda del settore fashion, abbiamo sviluppato un modello di machine learning in grado di prevedere il consumo di tessuto per una vasta gamma di capi, considerando sia le caratteristiche tecniche sia il design.
Mentre i modelli di base non risultano abbastanza precisi per soddisfare i requisiti di errore del nostro partner, il nostro modello personalizzato basato su Extreme Gradient Boosting genera previsioni sufficientemente accurate da poter essere utilizzate nella pianificazione e nella produzione.
Mentre i modelli di base non risultano abbastanza precisi per soddisfare i requisiti di errore del nostro partner, il nostro modello personalizzato basato su Extreme Gradient Boosting genera previsioni sufficientemente accurate da poter essere utilizzate nella pianificazione e nella produzione.