Roadmap und Geschichte von FabGoalie AI
Seit 2021 arbeiten die National Yang Ming Chiao Tung University (NYCU) und Fu Hsun Fiber Industries gemeinsam an der Entwicklung von FabGoalie AI. Das System hat sich zu einer schlüsselfertigen Lösung entwickelt, die sich für den Einsatz in modernen Stoffproduktionsanlagen eignet.
Auf dieser Seite finden Sie einen Überblick über die Entwicklungsgeschichte des Systems sowie eine Zusammenfassung wichtiger Meilensteine. Für die neuesten Updates und Details zur aktuellen Version besuchen Sie bitte die FabGoalie AI-Seite.
FabGoalie AI Prototyp V2 – Markteinführung auf der TITAS 2025
Ein neuer Prototyp befindet sich derzeit in der Entwicklung und wird offiziell auf der Taipei Textile Exhibition (TITAS) 2025 in Taipeh, Taiwan vorgestellt. Besuchen Sie unseren Stand vom 14.–16. Oktober 2025 im Taipei Nangang Exhibition Center.
Im Vergleich zur ersten Version bietet dieser neue Prototyp zahlreiche Verbesserungen. Er verfügt über eine optimierte optische Markierung für eine schnellere und präzisere Erkennung der Stoffkanten, was sowohl die Genauigkeit als auch die Fehlerbehandlung verbessert.
Zusätzlich wurde eine Funktion zur Erkennung von Farbabweichungen integriert, um Unregelmäßigkeiten in verschiedenen Stoffabschnitten zu identifizieren.
Erste Medienberichterstattung über FabGoalie AI in Textile Network
Wir freuen uns, dass FabGoalie AI in einem Fachbeitrag über KI in der Stoffproduktion in Textile Network vorgestellt wurde – einem führenden internationalen Fachmagazin der Textilbranche, das sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch erscheint.
Der vollständige Artikel erschien in der zweiten Printausgabe von Textile Network im Jahr 2025. Eine Online-Zusammenfassung finden Sie hier oder Sie greifen über die offizielle Website von Textile Network auf die digitale Version zu.
FabGoalie AI verlässt 2024 die Konzeptphase
Fu Hsun Fiber Industries präsentierte auf der TITAS 2024 an seinem Stand einen voll funktionsfähigen Prototyp. In einer Live-Demonstration zeigte FabGoalie AI seine Fähigkeit, sechs Arten von Fehlern zu erkennen – darunter Ölflecken, Farbflecken, Fremdgarne, Löcher, gebrochene oder gehakte Garne und Falten.
Seitdem wurden die Systemfunktionen weiter ausgebaut, doch der Start des ersten Prototyps war ein bedeutender Meilenstein und ein großer Erfolg. Die Tests bestätigten, dass sich FabGoalie AI nahtlos in bestehende Stoffproduktionslinien integrieren lässt. Derselbe Prototyp ist weiterhin im Einsatz – ständig lernend und mit zunehmender Erkennungsgenauigkeit.
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Bitte senden Sie uns eine Nachricht – wir antworten so schnell wie möglich. Beschreiben Sie Ihr Anliegen bitte kurz, damit wir Sie mit der passenden Ansprechpartnerin oder dem passenden Ansprechpartner verbinden können.
FabGoalie AI war nie als rein akademisches Forschungsprojekt gedacht – es wurde von Anfang an mit Blick auf die praktische Anwendung entwickelt. Deshalb arbeitet die NYCU eng mit Fu Hsun Fiber Industries zusammen, um sicherzustellen, dass das System den tatsächlichen Anforderungen des Produktionspersonals gerecht wird.
Um Ihnen besser weiterhelfen zu können, geben Sie bitte an, ob Ihr Interesse im Bereich der akademischen Forschung oder der kommerziellen Anwendung des Systems liegt.