色への信頼：ファッション・アパレル産業のテキスタイルプリントのデジタルトランスフォーメーションを支援する

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Researchers in digital manufacturing and sustainable fashion can learn about the role of color accuracy in reducing waste and emissions.

🏢実務担当者:Fashion brands can use these findings to justify investment in digital color tools for efficiency and sustainability.

この応答的なR&D Future Fashion Factory助成プロジェクトは、Burberryとリーズ大学の協業を支援し、デジタルカラーおよびデータ駆動型デザインワークフローを探求し、現代のファッションおよびテキスタイルサプライチェーンにおけるその有効性を評価するものである。原則として、データ駆動型アプローチは、個人の経験や直感よりも技術的プロセスとデータ分析に基づく意思決定を優先し、適切な製品を生み出すことを目的とする。本研究は、デザインとテクノロジーのインターフェースからの視点を取り入れ、技術的な色彩判断の信頼性を評価する。測定された色彩判断への信頼が、プロセスの合理化、業務効率の向上、デジタル駆動型製造プロセスを通じたサステナビリティ目標の達成というデジタルトランスフォーメーションの目的にどのように影響するかを考察する。信頼性の高い色彩精度と一貫性は、デジタルデザインワークフローの評価と統合の成功において基本となり得る。この革新的研究の含意は、産業変革と、伝統的なファッション＆テキスタイル製造の改革における持続可能な進展の緊急の必要性という、より広い文脈の中に位置づけられる。それが提示する機会は、国際法規への適合に対する高まる需要、CO2排出量と材料廃棄物の透明性のある削減への義務、そして低影響製造慣行の採用と密接に一致している。色彩は、創造的デザインプロセスに不可欠であると認識されているものの、デジタルトランスフォーメーションの成功に影響を与える要因として言及されることはほとんどない。これは、色彩測定技術の成熟度と、アナログおよびデジタル製造の両方における確立されたCADソフトウェアとの統合を考慮すれば、おそらく合理的である。色彩の測定に使用される科学的機器とルーチン、分光測色法とキャリブレーションルーチンの体系的な進化が実施され、絶対的、定量的、再現可能な色彩測定の信頼性を評価している。実験結果は、技術的プロトコルの複雑さに関する疑問を提起し、人為的ミスの余地と機械精度の潜在的なドリフトの両方を明らかにしている。この初期スコーピング段階において、主要な目的は、デジタルカラーワークフローに内在する複雑さと課題への理解を深めることである。これには、既存のスキルギャップの特定と、対象を絞った教育およびトレーニングイニシアチブを通じて効果的に対処できるスキル向上の機会の探求が含まれる。産業関連スキルをファッションおよびテキスタイル教育に組み込むことが、より広範な持続可能な開発を通じて前向きな変化を促進することは広く認識されている。Future Fashion Factoryの成功事例の分析は、Industry 4.0のデジタルテキスタイルイノベーションを活用することが、ファッションおよびテキスタイル製品のデザインと創造をどのように強化しているかを実証するのに役立つ。長期的には、この調査はCO2排出量と材料廃棄物の削減に大きく貢献する可能性を秘めている。正確で初回から正しい色彩判断を可能にすることで、コストのかかるサンプリングや生地バッチ承認プロセスの必要性を減らし、より効率的でデータに基づいたデジタル製造慣行を支援することができる。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Abstract This responsive R&D Future Fashion Factory funded project supported a collaboration between Burberry and the University of Leeds to explore digital-color and data-driven design workflows, evaluating their effectiveness within contemporary Fashion and Textiles supply-chains. In principle, data-driven approaches prioritize decisions based on technical processes and data analysis over individual experience or personal intuition with the aim being to produce the right product. The study incorporates perspectives from the design and technology interface to assess the reliability of technical color-judgments. It considers how trust in measured color-decisions impacts on the Digital Transformation objectives of streamlining processes, improving business efficiency, and delivering on sustainability goals through digitally driven manufacturing processes. Reliable color accuracy and consistency can be fundamental in the assessment and successful integration of digital design workflows. The implications of this innovative research are positioned within the broader context of industry transformation and the urgent need to make sustainable progress in the reform of traditional Fashion & Textile manufacturing. The opportunities it presents are closely aligned with the growing demand for compliance in meeting international legislation, the mandate for transparent reductions in CO2 emissions, material waste, and the adoption of low-impact manufacturing practices. Color, although recognized as integral to the creative design process, is seldom mentioned as a factor influencing successful Digital Transformation. This is perhaps reasonable considering the maturity of color-measurement technologies and their integration with established CAD-software, both analogue and digital manufacturing. A systematic evolution of the scientific instruments and routines used to measure color, spectrophotometry and calibration routines, has been conducted assessing reliability for absolute, quantitative, and reproducible color measurement. Experimental results raise questions regarding the complexities of technical-protocols revealing both scope for human-error and potential drifts in machine accuracy. At this initial scoping stage, the primary objective is to deepen our understanding of the complexities and challenges inherent in digital color workflows. This includes identifying existing skill gaps and exploring opportunities for upskilling that can be effectively addressed through targeted education and training initiatives. It is widely recognized that embedding industry-relevant skills into fashion and textiles education promotes positive change through broader sustainable development. Analysis of Future Fashion Factory success stories helps to evidence how utilizing Industry 4.0 digital textile innovations are enhancing the design and creation of fashion and textile products. In the longer term, this investigation holds significant potential to contribute to the reduction of CO2 emissions and material waste. By enabling accurate, first-time-right color decisions, it can reduce the need for costly sampling and fabric batch approval processes, thereby supporting more efficient, data-informed digital manufacturing practices.

• semanticscholar https://doi.org/10.1080/17569370.2025.2610226first seen 2026-07-27 05:27:09 · last seen 2026-09-21 04:55:18