CN113869966A - 服装个性化定制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及大批量定制技术领域，提供一种服装个性化定制方法及系统，通过将不同客户订单中个性化需求数据，以材料性质、尺寸大小、订单时间和配件类型进行聚类，形成不同的需求数据组；再将需求数据组输入配置单元，形成基本模块、变型模块和拓展模块的设计数据集；不同模块类型的设计数据集中涉及的制造工艺类型进行聚类，与制造工艺排程数据集映射关联，形成加工数据集；加工数据集中时间节点和过程数据通过不同终端设备进行显示，反馈至客户。本发明还提供了一种系统，不仅提高新产品开发效率，能够满足日趋个性化需求；将企业定制配置、生产的过程数据反馈至客户，能够实时反映状态数据与数据交互，提高整个服装新产品开发质量。
Description
技术领域
本发明涉及大批量定制技术领域，特别涉及一种服装个性化定制方法及系统。
背景技术
大批量定制(Mass Customization，MC)是以近似大批量生产的效率生产商品和提供服务以满足客户的个性化需求，是集企业、客户、供应商、员工和环境于一体，在系统思想指导下，用整体优化的观点。充分利用企业已有的各种资源，在标准技术、现代设计方法、信息技术和先进制造技术的支持下，根据客户的个性化需求，以大批量生产的低成本、高质量和效率提供定制产品和服务的生产方式，在汽车、机床、航空等工业均为重点关注领域和前沿。
US20190343206A1公开了一种用于服装的大规模定制生产的图案制作系统和方法，该系统通过高度和尺寸定制参数获取，使得顾客能够将服装贴合到他们的身体尺寸，且使顾客根据他们的喜好来定制服装的风格定制；其中用于服装大批量定制生产的制版系统，包括计算模块，互联网，用户设备，包括产品模式库和订单模式库的设计数据库，一个或多个服务器，处理器，定制输入模块，用户风格推荐模块和比较模块，从在线商店，实体商店或通过其它渠道获得的定制的个体消费者订单的单元制造。
由于在大规模定制过程中由客户下订单，订单的描述往往过于抽象，且企业定制配置、生产的过程又处于客户未知状态中，随着服装定制要求和结构日益复杂，客户的个性化需求也越来越多，导致新产品开发效率偏低，交货时间偏长等一系列问题。
发明内容
在服装大批量定制的大量测试和实践中，服装定制过程要求的时间周期短，个性化需求多，定制要求和结构日趋复杂，通常采用黑箱式的一个订单一个订单地完成，往往导致市场响应时间慢且不能满足日趋个性化需求，订单中存在相同或相似的需求。
有鉴于此，本发明旨在提出一种服装个性化定制方法，该服装个性化定制方法包括，
步骤S1，根据不同客户订单中个性化需求数据，以材料性质、尺寸大小、订单时间和配件类型进行聚类，形成不同的需求数据组；
步骤S2，将需求数据组输入配置单元，形成基本模块、变型模块和拓展模块的设计数据集；
步骤S3，不同模块类型的设计数据集中涉及的制造工艺类型进行聚类，与制造工艺排程数据集映射关联，形成加工数据集；
步骤S4，加工数据集中时间节点和过程数据通过不同终端设备进行显示，反馈至客户。
优选地，步骤S2中，配置单元根据需求数据组中的材料性质、尺寸大小进行再分类，和配置单元中的基本模块进行比较计算，若存在相同尺寸，材质相同的模块，则直接选用基本模块；若存在同一系列的相似尺寸，材质相似的模块，则选用变型模块；若完全不同尺寸和材质的，则选用拓展模块。
优选地，在步骤S1中，一个客户订单包括多个需求数据，需求数据通过均值聚类算法进行聚类。
优选地，步骤S3中，不同模块类型的设计数据集包括制造工艺数据，其中，制造工艺数据包括制造工艺类型；不同模块类型的设计数据集与制造工艺排程数据集形成多对多映射关系。
优选地，步骤S3中，制造工艺数据还包括制造设备运行信息，根据制造设备运行信息计算制造工艺排程数据，在一段时间内，制造工艺排程数据形成制造工艺排程数据集。
优选地，步骤S4中，针对加工数据集中时间节点和过程数据，将订单中所有需求数据中最后需求数据得到满足的时间节点作为订单完成时间，反馈至客户；其中过程数据能够实时呈现给客户加工状态和时间进度。
本发明还提供了一种用于实施上述的服装个性化定制方法的系统，该系统包括，
获取单元，用于根据不同客户订单中个性化需求数据，以材料性质、尺寸大小、订单时间和配件类型进行聚类，形成不同的需求数据组；
配置单元，用于将需求数据组输入配置单元，形成基本模块、变型模块和拓展模块的设计数据集；
计算单元，用于不同模块类型的设计数据集中涉及的制造工艺类型进行聚类，与制造工艺排程数据集映射关联，形成加工数据集；
反馈单元，用于将加工数据集中时间节点和过程数据通过不同终端设备进行显示，反馈至客户。
优选地，所述获取单元包括聚类模块，用于将一个客户订单中的多个需求数据通过均值聚类算法进行聚类。
优选地，所述配置单元包括基本模块、变型模块和拓展模块；所述基本模块，用于筛选出具有相同尺寸，材质相同的需求数据组；所述变型模块，用于筛选出同一系列的相似尺寸，材质相似的需求数据组；所述拓展模块，用于筛选出完全不同尺寸和材质的需求数据组。
根据本发明实施例的另一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述的方法。
相对于现有技术，本发明提供的服装个性化定制方法，可实现技术效果：通过将不同客户订单中个性化需求数据，以材料性质、尺寸大小、订单时间和配件类型进行聚类，形成不同的需求数据组；再将需求数据组输入配置单元，形成基本模块、变型模块和拓展模块的设计数据集；不同模块类型的设计数据集中涉及的制造工艺类型进行聚类，与制造工艺排程数据集映射关联，形成加工数据集；加工数据集中时间节点和过程数据通过不同终端设备进行显示，反馈至客户。本发明还提供了用于执行上述服装个性化定制方法的系统，在大规模定制过程中将订单的数据转变为需求数据组，再将存在相同或相似的需求数据组形成不同模块后，再进行逐个满足和生产制造，不仅能够缩短交货周期，提高新产品开发效率，能够满足日趋个性化需求；且将企业定制配置、生产的过程数据反馈至客户，能够实时反映状态数据与数据交互，提高整个服装新产品开发质量。
本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的服装个性化定制方法一种实施方式的流程图；
图2为本发明的实施服装个性化定制方法的系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了解决背景技术部分所指现有技术中，大规模定制过程是由客户下订单，订单的描述往往过于抽象，且企业定制配置、生产的过程处于客户未知状态中，随着服装定制要求和结构日益复杂，客户的个性化需求也越来越多，导致新产品开发效率偏低，交货时间偏长等一系列的问题。本发明提供一种服装个性化定制方法，如图1-图2所示，服装个性化定制方法包括，
步骤S1，根据不同客户订单中个性化需求数据，以材料性质、尺寸大小、订单时间和配件类型进行聚类，形成不同的需求数据组；
步骤S2，将需求数据组输入配置单元，形成基本模块、变型模块和拓展模块的设计数据集；
步骤S3，不同模块类型的设计数据集中涉及的制造工艺类型进行聚类，与制造工艺排程数据集映射关联，形成加工数据集；
步骤S4，加工数据集中时间节点和过程数据通过不同终端设备进行显示，反馈至客户。
本发明通过将不同客户订单中个性化需求数据，以材料性质、尺寸大小、订单时间和配件类型进行聚类，形成不同的需求数据组；再将需求数据组输入配置单元，形成基本模块、变型模块和拓展模块的设计数据集；不同模块类型的设计数据集中涉及的制造工艺类型进行聚类，与制造工艺排程数据集映射关联，形成加工数据集；加工数据集中时间节点和过程数据通过不同终端设备进行显示，反馈至客户。在大规模定制过程中将订单的数据转变为需求数据组，再将存在相同或相似的需求数据组形成不同模块后，再进行逐个满足和生产制造，不仅能够缩短交货周期，提高新产品开发效率，能够满足日趋个性化需求；且将企业定制配置、生产的过程数据反馈至客户，能够实时反映状态数据与数据交互，提高整个服装新产品开发质量。
例如，在一个服装定制订单中至少包括服装材料性质、尺寸大小、配件类型等需求信息，针对相同服装材料性质可以形成一个需求组数据，即为加工女装所需求的材质为柔软型纯棉，蓝色；在另一个订单中，加工男装所需求的材质为柔软型纯棉，蓝色，则两个订单中的需求数据即可组成一个需求数据组{柔软型纯棉，蓝色}，相对一个订单一个订单地完成，这一类需求数据组能够针对设计、生产、制造也都可以在同一批次的布料上进行，减少换料和采购等时间周期，从而更好地缩短整个新产品开发周期。
为了更好地组合不同的需求数据，减少冗余和不必要的重复设计活动，缩短设计、生产、制造阶段的时间，在本发明更为优选的情况下，步骤S2中，配置单元根据需求数据组中的材料性质、尺寸大小进行再分类，和配置单元中的基本模块进行比较计算，若存在相同尺寸，材质相同的模块，则直接选用基本模块；若存在同一系列的相似尺寸，材质相似的模块，则选用变型模块；若完全不同尺寸和材质的，则选用拓展模块。
例如，在配置单元中的基本模块中设置了一系列基本模块的类型，从历史订单数据中进行统计优化后形成基本模块，服装中的口袋结构设置为基本模块，口袋的样式较为有限，直接通过选取某一材质和尺寸的口袋基本模块即可，而不需要又进行重复和冗余的设计和新的生产制造，从而减少必要的设计时间。
例如，拉链或纽扣的选择，因为存在尺寸相似或材质相似或形状相似的变型模块，可以在变型模块上进行修改即可完成不同形状、材质、尺寸的设计，从而减少完全独立设计的时间。
为了更好地将个性化的需求数据进行归类，形成可以被共性的部分，在本发明更为优选的情况下，在步骤S1中，一个客户订单包括多个需求数据，需求数据通过均值聚类算法进行聚类。其中，均值聚类算法包括k均值聚类算法(K-means Clustering Algorithm)，即选择K个需求数据对象作为初始的聚类中心，然后计算每个需求数据对象与各个聚类中心之间的距离，把每个对象需求数据分配给距离它最近的聚类中心。为了更好地能够通过优化目标函数得到每个需求数据对象样本点对所有类中心的隶属度，均值聚类算法还包括C均值聚类方法(C-means Clustering Algorithm)或模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-meansClustering Algorithm)。
为了在设计阶段即考虑到生产制造阶段可实现程度，例如，设备的缺乏和加工难度、成本预算超标等，将设计数据集中需要针对可实现的制造工艺数据，在本发明更为优选的情况下，步骤S3中，不同模块类型的设计数据集包括制造工艺数据，其中，制造工艺数据包括制造工艺类型；不同模块类型的设计数据集与制造工艺排程数据集形成多对多映射关系。为了更好地将设计数据进行拆解后进行粒度更小地重新组织，多对多映射关系即在不同模块类型的设计数据集有多个数据，并且与制造工艺排程数据够成的数据集形成多对多的映射，即一个设计数据集中的数据，可能对应多个制造工艺排程数据，一个制造工艺排程数据同时也对应多个设计数据集中数据，用于满足一个设计可以有多个制造工艺进行排程，而一个制造工艺排程也有可能对应多个设计数据。
为了制造设备运行信息进行统计计算，得到可以生产计划排程的时间段，从而减少因为订单交叉干涉产生产线过载等问题，最终影响整个服装新产品的交货周期，在本发明更为优选的情况下，步骤S3中，制造工艺数据还包括制造设备运行信息，根据制造设备运行信息计算制造工艺排程数据，在一段时间内，制造工艺排程数据形成制造工艺排程数据集。
为了更好地呈现给客户整个新产品设计、生产、制造的过程，且将满足订单中所有需求数据中的最后一个需求数据满足的时间作为交货时间，在本发明更为优选的情况下，步骤S4中，针对加工数据集中时间节点和过程数据，将订单中所有需求数据中最后需求数据得到满足的时间节点作为订单完成时间，反馈至客户；其中过程数据能够实时呈现给客户加工状态和时间进度。
本发明还提供了一种用于实施上述的服装个性化定制方法的系统，该系统包括，
获取单元，用于根据不同客户订单中个性化需求数据，以材料性质、尺寸大小、订单时间和配件类型进行聚类，形成不同的需求数据组；
配置单元，用于将需求数据组输入配置单元，形成基本模块、变型模块和拓展模块的设计数据集；
计算单元，用于不同模块类型的设计数据集中涉及的制造工艺类型进行聚类，与制造工艺排程数据集映射关联，形成加工数据集；
反馈单元，用于将加工数据集中时间节点和过程数据通过不同终端设备进行显示，反馈至客户。
在本发明提供的系统中，设置有获取单元、配置单元、计算单元、反馈单元，获取单元将不同客户订单中个性化需求数据，以材料性质、尺寸大小、订单时间和配件类型进行聚类，形成不同的需求数据组；配置单元再将需求数据组输入配置单元，形成基本模块、变型模块和拓展模块的设计数据集；计算单元将不同模块类型的设计数据集中涉及的制造工艺类型进行聚类，与制造工艺排程数据集映射关联，形成加工数据集；反馈单元将加工数据集中时间节点和过程数据通过不同终端设备进行显示，反馈至客户。在大规模定制过程中将订单的数据转变为需求数据组，再将存在相同或相似的需求数据组形成不同模块后，再进行逐个满足和生产制造，不仅能够缩短交货周期，提高新产品开发效率，能够满足日趋个性化需求；且将企业定制配置、生产的过程数据反馈至客户，能够实时反映状态数据与数据交互。
为了更好地将一个客户订单中的多个需求数据进行分类形成需求数据组，在本发明更为优选的情况下，所述获取单元包括聚类模块，用于将一个客户订单中的多个需求数据通过均值聚类算法进行聚类。
为了更好地组合不同的需求数据，减少冗余和不必要的重复设计活动，缩短设计、生产、制造阶段的时间，在本发明更为优选的情况下，所述配置单元包括基本模块、变型模块和拓展模块；所述基本模块，用于筛选出具有相同尺寸，材质相同的需求数据组；所述变型模块，用于筛选出同一系列的相似尺寸，材质相似的需求数据组；所述拓展模块，用于筛选出完全不同尺寸和材质的需求数据组。
本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述方法。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、移动终端、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种服装个性化定制方法，其特征在于，所述服装个性化定制方法包括，
步骤S1，根据不同客户订单中个性化需求数据，以材料性质、尺寸大小、订单时间和配件类型进行聚类，形成不同的需求数据组；
步骤S2，将需求数据组输入配置单元，形成基本模块、变型模块和拓展模块的设计数据集；
步骤S3，不同模块类型的设计数据集中涉及的制造工艺类型进行聚类，与制造工艺排程数据集映射关联，形成加工数据集；
步骤S4，加工数据集中时间节点和过程数据通过不同终端设备进行显示，反馈至客户。
2.根据权利要求1所述的服装个性化定制方法，其特征在于，步骤S2中，配置单元根据需求数据组中的材料性质、尺寸大小进行再分类，和配置单元中的基本模块进行比较计算，若存在相同尺寸，材质相同的模块，则直接选用基本模块；若存在同一系列的相似尺寸，材质相似的模块，则选用变型模块；若完全不同尺寸和材质的，则选用拓展模块。
3.根据权利要求1所述的服装个性化定制方法，其特征在于，在步骤S1中，一个客户订单包括多个需求数据，需求数据通过均值聚类算法进行聚类。
4.根据权利要求1所述的服装个性化定制方法，其特征在于，步骤S3中，不同模块类型的设计数据集包括制造工艺数据，其中，制造工艺数据包括制造工艺类型；不同模块类型的设计数据集与制造工艺排程数据集形成多对多映射关系。
5.根据权利要求4所述的服装个性化定制方法，其特征在于，步骤S3中，制造工艺数据还包括制造设备运行信息，根据制造设备运行信息计算制造工艺排程数据，在一段时间内，制造工艺排程数据形成制造工艺排程数据集。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的服装个性化定制方法，其特征在于，步骤S4中，针对加工数据集中时间节点和过程数据，将订单中所有需求数据中最后需求数据得到满足的时间节点作为订单完成时间，反馈至客户；其中过程数据能够实时呈现给客户加工状态和时间进度。
7.一种用于实施权利要求1-6任意一项所述的服装个性化定制方法的系统，其特征在于，该系统包括，
获取单元，用于根据不同客户订单中个性化需求数据，以材料性质、尺寸大小、订单时间和配件类型进行聚类，形成不同的需求数据组；
配置单元，用于将需求数据组输入配置单元，形成基本模块、变型模块和拓展模块的设计数据集；
计算单元，用于不同模块类型的设计数据集中涉及的制造工艺类型进行聚类，与制造工艺排程数据集映射关联，形成加工数据集；
反馈单元，用于将加工数据集中时间节点和过程数据通过不同终端设备进行显示，反馈至客户。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述获取单元包括聚类模块，用于将一个客户订单中的多个需求数据通过均值聚类算法进行聚类。
9.根据权利要求7-8任意一项所述的系统，其特征在于，所述配置单元包括基本模块、变型模块和拓展模块；所述基本模块，用于筛选出具有相同尺寸，材质相同的需求数据组；所述变型模块，用于筛选出同一系列的相似尺寸，材质相似的需求数据组；所述拓展模块，用于筛选出完全不同尺寸和材质的需求数据组。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1-6任意一项所述的服装个性化定制方法。
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