CN116894539A - 一种服装生产监测方法、系统及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种服装生产监测方法、系统及介质，该方法包括：获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征；将服装裁剪特征进行预处理；获取订单信息，根据订单信息与优化后的服装裁剪信息生成生产设备服装裁剪状态信息；将服装裁剪状态信息与预设的状态信息进行比较，得到状态偏差率；判断所述状态偏差率是否大于或等于预设的状态偏差率阈值；若大于或等于，则根据修正信息将服装裁剪信息进行修正；若小于，则将服装裁剪数据传输至终端；通过服装制作工艺对服装裁剪状态信息进行实时动态调整，使服装裁剪满足要求，从而实时对服装生产状态进行动态监测，保证服装裁剪满足要求，提高服装生产效率。
Description
技术领域
本申请涉及生产监测领域，具体而言，涉及一种服装生产监测方法、系统及介质。
背景技术
服装行业是典型的劳动密集型产业，生产加工环节众多，每个环节都需要复杂、繁琐的处理流程。从原材料的采购处理、生产环节各道工序的加工作业、成品的库存运输到零售商店销售等多个环节，生产自动化程度偏低、生产周期长，人力成本高，是制约服装行业发展的瓶颈，现有的服装生产过程中无法对生产状态进行精准动态监测，也难以根据订单信息对服装裁剪过程中生产设备的运行参数进行监控预警，并动态调整，影响服装生产效率，针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种服装生产监测方法、系统及介质，可以通过服装制作工艺对 服装裁剪状态信息进行实时动态调整，使服装裁剪满足要求，从而实时对服装生产状态进行动态监测，保证服装裁剪满足要求，提高服装生产效率。
本申请实施例还提供了一种服装生产监测方法，包括：
获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征；
将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息；
获取订单信息，根据订单信息与优化后的服装裁剪信息生成生产设备服装裁剪状态信息；
将服装裁剪状态信息与预设的状态信息进行比较，得到状态偏差率；
判断所述状态偏差率是否大于或等于预设的状态偏差率阈值；
若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息将服装裁剪信息进行修正；
若小于，则将服装裁剪数据传输至终端。
可选地，在本申请实施例所述的服装生产监测方法中，获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征，具体位置：
获取服装制作工艺，所述服装制作工艺包括服装裁剪速度、服装裁剪时间、裁床用电量、裁床利用率；
通过服装制作工艺计算服装生产设备开机率；
判断所述服装生产设备开机率是否大于或等于预设的开机率阈值；
若大于或等于，则生成修正休息，根据修正信息对服装生产设备运行参数进行调整；
若小于，则将服装生产设备的裁剪状态信息传输至终端。
可选地，在本申请实施例所述的服装生产监测方法中，将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息，具体为：
获取服装裁剪特征，将服装裁剪特征与预设的特征进行比较，得到特征偏差率；
判断所述特征偏差率是否大于预设的特征偏差率阈值；
若大于，则生成服装裁剪权重信息，根据服装裁剪权重信息对服装裁剪参数进行调整；
若小于，则将服装裁剪特征进行归一化处理。
可选地，在本申请实施例所述的服装生产监测方法中，获取订单信息，根据订单信息与优化后的服装裁剪信息生成生产设备服装裁剪状态信息，具体为：
获取订单信息，所述订单信息包括交易额、交易订单数、开机设备数、运行时间、裁割速度、裁剪时间、面料层数、裁床利用率、用电量、电流、电压；
将订单信息输入预设的服装生产模型，生成服装生产状态信息；
根据服装生产状态信息根据服装生产过程中设备开机率；
根据设备开机率判断设备生产效率；
判断生产效率是否满足要求；
若满足要求，则判定生产设备运行状态正常；
若不满足要求，则判定生产设备运行状态异常。
可选地，在本申请实施例所述的服装生产监测方法中，获取订单信息，所述订单信息包括交易额、交易订单数、开机设备数、运行时间、裁割速度、裁剪时间、面料层数、裁床利用率、用电量、电流、电压，还包括：
获取生产设备当日开机设备有效台数，根据生产设备当日开机设备有效台数计算设备开机率；
根据设备开机率计算生产设备日运行时长；
将生产设备日运行时长与订单信息进行结合分析计算裁床日产量；
根据裁床日产量与历史产量进行比较，得到产量波动信息。
可选地，在本申请实施例所述的服装生产监测方法中，根据设备开机率计算生产设备日运行时长，还包括：
获取生产设备日运行时长，并根据生产设备电流与电压计算生产设备每小时裁剪量及用电量；
计算当日每一台生产设备的用电量；
将当日生产设备的用电量减去前7天历史平均用电量，得到电量差值；
将电量差值与前7天历史平均用电量进行百分比计算，得到用电量偏离度；
判断所述用电量偏离度是否大于或等于预设的偏差率阈值，
若大于或等于，则判定其中一台设备运行异常；
若小于，则获取生产设备日产能信息。
第二方面，本申请实施例提供了一种服装生产监测系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括服装生产监测方法的程序，所述服装生产监测方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征；
将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息；
获取订单信息，根据订单信息与优化后的服装裁剪信息生成生产设备服装裁剪状态信息；
将服装裁剪状态信息与预设的状态信息进行比较，得到状态偏差率；
判断所述状态偏差率是否大于或等于预设的状态偏差率阈值；
若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息将服装裁剪信息进行修正；
若小于，则将服装裁剪数据传输至终端。
可选地，在本申请实施例所述的服装生产监测系统中,获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征，具体位置：
获取服装制作工艺，所述服装制作工艺包括服装裁剪速度、服装裁剪时间、裁床用电量、裁床利用率；
通过服装制作工艺计算服装生产设备开机率；
判断所述服装生产设备开机率是否大于或等于预设的开机率阈值；
若大于或等于，则生成修正休息，根据修正信息对服装生产设备运行参数进行调整；
若小于，则将服装生产设备的裁剪状态信息传输至终端。
可选地，在本申请实施例所述的服装生产监测系统中，将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息，具体为：
获取服装裁剪特征，将服装裁剪特征与预设的特征进行比较，得到特征偏差率；
判断所述特征偏差率是否大于预设的特征偏差率阈值；
若大于，则生成服装裁剪权重信息，根据服装裁剪权重信息对服装裁剪参数进行调整；
若小于，则将服装裁剪特征进行归一化处理。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括服装生产监测方法程序，所述服装生产监测方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的服装生产监测方法的步骤。
由上可知，本申请实施例提供的一种服装生产监测方法、系统及介质，通过获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征；将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息；获取订单信息，根据订单信息与优化后的服装裁剪信息生成生产设备服装裁剪状态信息；将服装裁剪状态信息与预设的状态信息进行比较，得到状态偏差率；判断所述状态偏差率是否大于或等于预设的状态偏差率阈值；若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息将服装裁剪信息进行修正；若小于，则将服装裁剪数据传输至终端；通过服装制作工艺对 服装裁剪状态信息进行实时动态调整，使服装裁剪满足要求，从而实时对服装生产状态进行动态监测，保证服装裁剪满足要求，提高服装生产效率。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，本申请的目的和优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的服装生产监测方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的服装生产监测方法的服装生产设备运行参数调整流程图；
图3为本申请实施例提供的服装生产监测方法的服装裁剪特征处理流程图；
图4为本申请实施例提供的服装生产监测系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到，相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1是本申请一些实施例中的一种服装生产监测方法的流程图。该服装生产监测方法用于终端设备中，该服装生产监测方法，包括以下步骤：
S101，获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征，将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息；
S102，获取订单信息，根据订单信息与优化后的服装裁剪信息生成生产设备服装裁剪状态信息；
S103，将服装裁剪状态信息与预设的状态信息进行比较，得到状态偏差率，判断状态偏差率是否大于或等于预设的状态偏差率阈值；
S104，若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息将服装裁剪信息进行修正；
S105，若小于，则将服装裁剪数据传输至终端。
需要说明的是，通过确定服装生产工艺：服装主要制作工艺为面料、验布、裁剪、印/绣花、缝制、锁眼钉扣、整烫、检验、包装，通过现场调研获取服装制作工艺，针对每个制作环节选取合适监测工具，形成数字化生产监测，提取服装裁剪过程中可以精准反应裁剪过程的特征进行分析处理，并对服装裁剪特征进行滤波降噪，提高服装裁剪特征的精准度，使服装裁剪状态判断更加精准，其中主要监测工具为PLC，以太网通讯处理器采集数据并通过开放平台系统对接完成数据交互、服装 ERP 系统对接并获取交易订单数据。
请参照图2，图2是本申请一些实施例中的一种服装生产监测方法的服装生产设备运行参数调整流程图。根据本发明实施例，获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征，具体位置：
S201，获取服装制作工艺，服装制作工艺包括服装裁剪速度、服装裁剪时间、裁床用电量、裁床利用率；
S202，通过服装制作工艺计算服装生产设备开机率；
S203，判断服装生产设备开机率是否大于或等于预设的开机率阈值；
S204，若大于或等于，则生成修正休息，根据修正信息对服装生产设备运行参数进行调整；
S205，若小于，则将服装生产设备的裁剪状态信息传输至终端。
需要说明的是，设备开机率计算方式如下：
当日开机率=当日开机设备有效台数/设备总台数、近3天开机率波动程度=近三天每日开机率/前 7 天日均开机率。
请参照图3，图3是本申请一些实施例中的一种服装生产监测方法的服装裁剪特征处理流程图。根据本发明实施例，将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息，具体为：
S301，获取服装裁剪特征，将服装裁剪特征与预设的特征进行比较，得到特征偏差率；
S302，判断特征偏差率是否大于预设的特征偏差率阈值；
S303，若大于，则生成服装裁剪权重信息，根据服装裁剪权重信息对服装裁剪参数进行调整；
S304，若小于，则将服装裁剪特征进行归一化处理。
需要说明的是，通过对服装裁剪特征进行归一化处理，使服装裁剪特征趋于预设的区间内，提高服装裁剪特征的反应精准性，此外当服装裁剪特征出现较大偏差时，根据权重信息对特征进行优化调整。
根据本发明实施例，获取订单信息，根据订单信息与优化后的服装裁剪信息生成生产设备服装裁剪状态信息，具体为：
获取订单信息，订单信息包括交易额、交易订单数、开机设备数、运行时间、裁割速度、裁剪时间、面料层数、裁床利用率、用电量、电流、电压；
将订单信息输入预设的服装生产模型，生成服装生产状态信息；
根据服装生产状态信息根据服装生产过程中设备开机率；
根据设备开机率判断设备生产效率；
判断生产效率是否满足要求；
若满足要求，则判定生产设备运行状态正常；
若不满足要求，则判定生产设备运行状态异常。
根据本发明实施例，获取订单信息，订单信息包括交易额、交易订单数、开机设备数、运行时间、裁割速度、裁剪时间、面料层数、裁床利用率、用电量、电流、电压，还包括：
获取生产设备当日开机设备有效台数，根据生产设备当日开机设备有效台数计算设备开机率；
根据设备开机率计算生产设备日运行时长；
将生产设备日运行时长与订单信息进行结合分析计算裁床日产量；
根据裁床日产量与历史产量进行比较，得到产量波动信息。
需要说明的是，裁床产量计算如下：理论每小时裁剪量=60(min)/(每件服装裁剪周长(m)/裁剪速度(m/min))×面料层数×裁床利用率、产量波动程度=当天日产量/前 7天日均产量。
根据本发明实施例，根据设备开机率计算生产设备日运行时长，还包括：
获取生产设备日运行时长，并根据生产设备电流与电压计算生产设备每小时裁剪量及用电量；
计算当日每一台生产设备的用电量；
将当日生产设备的用电量减去前7天历史平均用电量，得到电量差值；
将电量差值与前7天历史平均用电量进行百分比计算，得到用电量偏离度；
判断用电量偏离度是否大于或等于预设的偏差率阈值，
若大于或等于，则判定其中一台设备运行异常；
若小于，则获取生产设备日产能信息。
需要说明的是，通过判断用电量偏离度对生产设备运行情况进行初步分析判断，筛查，用电量偏离度大于30%且小于或等于50%时，说明生产设备用电量处于合理范围，可以判定生产设备可能出现超负荷情况，并进行筛查，若用电偏离度大于50%时，则对生产设备进行故障预警排查。
根据本发明实施例，还包括：
通过关系图表结合实际业务订单输出所需生产设备每日运行效率、每日开机率、设备累计总产量与生产设备平均用电量；
通过判断每日运行效率、每日开机率、设备累计总产量与生产设备平均用电量是否小于预设的阈值；
若小于，则对生产设备运行状态进行预警。
需要说明的是，关系图表通过监测的生产设备历史运行数据，并对生产设备历史运行数据进行统计分析，建立生产运行模型，并对模型进行迭代优化，使模型越来越精准，将订单数据输入生产运行模型，可以自动生成生产设备每日运行效率、每日开机率、设备累计总产量与生产设备平均用电量，并进行动态预警，提高生产设备监测灵活性，此外还可以根据模型输出的结果对关系图表进行反向迭代优化，实现输出数据的更新替换，保证关系图表的准确性。
请参照图4，图4是本申请一些实施例中的一种服装生产监测系统的结构示意图。第二方面，本申请实施例提供了一种服装生产监测系统4，该系统包括：存储器41及处理器42，存储器41中包括服装生产监测方法的程序，服装生产监测方法的程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征；
将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息；
获取订单信息，根据订单信息与优化后的服装裁剪信息生成生产设备服装裁剪状态信息；
将服装裁剪状态信息与预设的状态信息进行比较，得到状态偏差率；
判断状态偏差率是否大于或等于预设的状态偏差率阈值；
若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息将服装裁剪信息进行修正；
若小于，则将服装裁剪数据传输至终端。
需要说明的是，通过确定服装生产工艺：服装主要制作工艺为面料、验布、裁剪、印/绣花、缝制、锁眼钉扣、整烫、检验、包装，通过现场调研获取服装制作工艺，针对每个制作环节选取合适监测工具，形成数字化生产监测，提取服装裁剪过程中可以精准反应裁剪过程的特征进行分析处理，并对服装裁剪特征进行滤波降噪，提高服装裁剪特征的精准度，使服装裁剪状态判断更加精准，其中主要监测工具为PLC，以太网通讯处理器采集数据并通过开放平台系统对接完成数据交互、服装 ERP 系统对接并获取交易订单数据。
根据本发明实施例,获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征，具体位置：
获取服装制作工艺，服装制作工艺包括服装裁剪速度、服装裁剪时间、裁床用电量、裁床利用率；
通过服装制作工艺计算服装生产设备开机率；
判断服装生产设备开机率是否大于或等于预设的开机率阈值；
若大于或等于，则生成修正休息，根据修正信息对服装生产设备运行参数进行调整；
若小于，则将服装生产设备的裁剪状态信息传输至终端。
需要说明的是，设备开机率计算方式如下：
当日开机率=当日开机设备有效台数/设备总台数、近3天开机率波动程度=近三天每日开机率/前 7 天日均开机率。
根据本发明实施例，将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息，具体为：
获取服装裁剪特征，将服装裁剪特征与预设的特征进行比较，得到特征偏差率；
判断特征偏差率是否大于预设的特征偏差率阈值；
若大于，则生成服装裁剪权重信息，根据服装裁剪权重信息对服装裁剪参数进行调整；
若小于，则将服装裁剪特征进行归一化处理。
需要说明的是，通过对服装裁剪特征进行归一化处理，使服装裁剪特征趋于预设的区间内，提高服装裁剪特征的反应精准性，此外当服装裁剪特征出现较大偏差时，根据权重信息对特征进行优化调整。
根据本发明实施例，获取订单信息，根据订单信息与优化后的服装裁剪信息生成生产设备服装裁剪状态信息，具体为：
获取订单信息，订单信息包括交易额、交易订单数、开机设备数、运行时间、裁割速度、裁剪时间、面料层数、裁床利用率、用电量、电流、电压；
将订单信息输入预设的服装生产模型，生成服装生产状态信息；
根据服装生产状态信息根据服装生产过程中设备开机率；
根据设备开机率判断设备生产效率；
判断生产效率是否满足要求；
若满足要求，则判定生产设备运行状态正常；
若不满足要求，则判定生产设备运行状态异常。
根据本发明实施例，获取订单信息，订单信息包括交易额、交易订单数、开机设备数、运行时间、裁割速度、裁剪时间、面料层数、裁床利用率、用电量、电流、电压，还包括：
获取生产设备当日开机设备有效台数，根据生产设备当日开机设备有效台数计算设备开机率；
根据设备开机率计算生产设备日运行时长；
将生产设备日运行时长与订单信息进行结合分析计算裁床日产量；
根据裁床日产量与历史产量进行比较，得到产量波动信息。
需要说明的是，裁床产量计算如下：理论每小时裁剪量=60(min)/(每件服装裁剪周长(m)/裁剪速度(m/min))×面料层数×裁床利用率、产量波动程度=当天日产量/前 7天日均产量。
根据本发明实施例，根据设备开机率计算生产设备日运行时长，还包括：
获取生产设备日运行时长，并根据生产设备电流与电压计算生产设备每小时裁剪量及用电量；
计算当日每一台生产设备的用电量；
将当日生产设备的用电量减去前7天历史平均用电量，得到电量差值；
将电量差值与前7天历史平均用电量进行百分比计算，得到用电量偏离度；
判断用电量偏离度是否大于或等于预设的偏差率阈值，
若大于或等于，则判定其中一台设备运行异常；
若小于，则获取生产设备日产能信息。
需要说明的是，通过判断用电量偏离度对生产设备运行情况进行初步分析判断，筛查，用电量偏离度大于30%且小于或等于50%时，说明生产设备用电量处于合理范围，可以判定生产设备可能出现超负荷情况，并进行筛查，若用电偏离度大于50%时，则对生产设备进行故障预警排查。
根据本发明实施例，还包括：
通过关系图表结合实际业务订单输出所需生产设备每日运行效率、每日开机率、设备累计总产量与生产设备平均用电量；
通过判断每日运行效率、每日开机率、设备累计总产量与生产设备平均用电量是否小于预设的阈值；
若小于，则对生产设备运行状态进行预警。
需要说明的是，关系图表通过监测的生产设备历史运行数据，并对生产设备历史运行数据进行统计分析，建立生产运行模型，并对模型进行迭代优化，使模型越来越精准，将订单数据输入生产运行模型，可以自动生成生产设备每日运行效率、每日开机率、设备累计总产量与生产设备平均用电量，并进行动态预警，提高生产设备监测灵活性，此外还可以根据模型输出的结果对关系图表进行反向迭代优化，实现输出数据的更新替换，保证关系图表的准确性。
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，可读存储介质中包括服装生产监测方法程序，服装生产监测方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项的服装生产监测方法的步骤。
本发明公开的一种服装生产监测方法、系统及介质，通过获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征；将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息；获取订单信息，根据订单信息与优化后的服装裁剪信息生成生产设备服装裁剪状态信息；将服装裁剪状态信息与预设的状态信息进行比较，得到状态偏差率；判断所述状态偏差率是否大于或等于预设的状态偏差率阈值；若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息将服装裁剪信息进行修正；若小于，则将服装裁剪数据传输至终端；通过服装制作工艺对服装裁剪状态信息进行实时动态调整，使服装裁剪满足要求，从而实时对服装生产状态进行动态监测，保证服装裁剪满足要求，提高服装生产效率。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该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（可以是个人计算机、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。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
Claims (10)
1.一种服装生产监测方法，其特征在于，包括：
获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征；
将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息；
获取订单信息，根据订单信息与优化后的服装裁剪信息生成生产设备服装裁剪状态信息；
将服装裁剪状态信息与预设的状态信息进行比较，得到状态偏差率；
判断所述状态偏差率是否大于或等于预设的状态偏差率阈值；
若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息将服装裁剪信息进行修正；
若小于，则将服装裁剪数据传输至终端。
2.根据权利要求1所述的服装生产监测方法，其特征在于，获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征，具体位置：
获取服装制作工艺，所述服装制作工艺包括服装裁剪速度、服装裁剪时间、裁床用电量、裁床利用率；
通过服装制作工艺计算服装生产设备开机率；
判断所述服装生产设备开机率是否大于或等于预设的开机率阈值；
若大于或等于，则生成修正休息，根据修正信息对服装生产设备运行参数进行调整；
若小于，则将服装生产设备的裁剪状态信息传输至终端。
3.根据权利要求2所述的服装生产监测方法，其特征在于，将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息，具体为：
获取服装裁剪特征，将服装裁剪特征与预设的特征进行比较，得到特征偏差率；
判断所述特征偏差率是否大于预设的特征偏差率阈值；
若大于，则生成服装裁剪权重信息，根据服装裁剪权重信息对服装裁剪参数进行调整；
若小于，则将服装裁剪特征进行归一化处理。
4.根据权利要求3所述的服装生产监测方法，其特征在于，获取订单信息，根据订单信息与优化后的服装裁剪信息生成生产设备服装裁剪状态信息，具体为：
获取订单信息，所述订单信息包括交易额、交易订单数、开机设备数、运行时间、裁割速度、裁剪时间、面料层数、裁床利用率、用电量、电流、电压；
将订单信息输入预设的服装生产模型，生成服装生产状态信息；
根据服装生产状态信息根据服装生产过程中设备开机率；
根据设备开机率判断设备生产效率；
判断生产效率是否满足要求；
若满足要求，则判定生产设备运行状态正常；
若不满足要求，则判定生产设备运行状态异常。
5.根据权利要求4所述的服装生产监测方法，其特征在于，获取订单信息，所述订单信息包括交易额、交易订单数、开机设备数、运行时间、裁割速度、裁剪时间、面料层数、裁床利用率、用电量、电流、电压，还包括：
获取生产设备当日开机设备有效台数，根据生产设备当日开机设备有效台数计算设备开机率；
根据设备开机率计算生产设备日运行时长；
将生产设备日运行时长与订单信息进行结合分析计算裁床日产量；
根据裁床日产量与历史产量进行比较，得到产量波动信息。
6.根据权利要求5所述的服装生产监测方法，其特征在于，根据设备开机率计算生产设备日运行时长，还包括：
获取生产设备日运行时长，并根据生产设备电流与电压计算生产设备每小时裁剪量及用电量；
计算当日每一台生产设备的用电量；
将当日生产设备的用电量减去前7天历史平均用电量，得到电量差值；
将电量差值与前7天历史平均用电量进行百分比计算，得到用电量偏离度；
判断所述用电量偏离度是否大于或等于预设的偏差率阈值，
若大于或等于，则判定其中一台设备运行异常；
若小于，则获取生产设备日产能信息。
7.一种服装生产监测系统，其特征在于，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括服装生产监测方法的程序，所述服装生产监测方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征；
将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息；
获取订单信息，根据订单信息与优化后的服装裁剪信息生成生产设备服装裁剪状态信息；
将服装裁剪状态信息与预设的状态信息进行比较，得到状态偏差率；
判断所述状态偏差率是否大于或等于预设的状态偏差率阈值；
若大于或等于，则生成修正信息，根据修正信息将服装裁剪信息进行修正；
若小于，则将服装裁剪数据传输至终端。
8.根据权利要求7所述的服装生产监测系统，其特征在于，获取服装制作工艺，根据服装制作工艺获取服装裁剪信息，提取服装裁剪特征，具体位置：
获取服装制作工艺，所述服装制作工艺包括服装裁剪速度、服装裁剪时间、裁床用电量、裁床利用率；
通过服装制作工艺计算服装生产设备开机率；
判断所述服装生产设备开机率是否大于或等于预设的开机率阈值；
若大于或等于，则生成修正休息，根据修正信息对服装生产设备运行参数进行调整；
若小于，则将服装生产设备的裁剪状态信息传输至终端。
9.根据权利要求8所述的服装生产监测系统，其特征在于，将服装裁剪特征进行预处理，得到优化后的服装裁剪信息，具体为：
获取服装裁剪特征，将服装裁剪特征与预设的特征进行比较，得到特征偏差率；
判断所述特征偏差率是否大于预设的特征偏差率阈值；
若大于，则生成服装裁剪权重信息，根据服装裁剪权重信息对服装裁剪参数进行调整；
若小于，则将服装裁剪特征进行归一化处理。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括服装生产监测方法程序，所述服装生产监测方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的服装生产监测方法的步骤。
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|---|---|---|---|
| CN202311162623.4A CN116894539A (zh) | 2023-09-11 | 2023-09-11 | 一种服装生产监测方法、系统及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
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| CN202311162623.4A CN116894539A (zh) | 2023-09-11 | 2023-09-11 | 一种服装生产监测方法、系统及介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116894539A true CN116894539A (zh) | 2023-10-17 |
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|---|---|---|---|
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- 2023-09-11 CN CN202311162623.4A patent/CN116894539A/zh active Pending
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