KR102009253B1

KR102009253B1 - 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 방법 및 모듈화 의류 제조 시스템

Info

Publication number: KR102009253B1
Application number: KR1020190015141A
Authority: KR
Inventors: 박용철; 안성훈; 서은석; 김성민; 김성철; 정우균
Original assignee: 호전실업 주식회사; 서울대학교산학협력단
Priority date: 2018-02-14
Filing date: 2019-02-08
Publication date: 2019-08-09
Anticipated expiration: 2039-02-08
Also published as: WO2019160309A1; CN111771223B; US20200397081A1; US11771159B2; CN111771223A

Abstract

다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 방법 및 그 제조 시스템이 개시된다. 입력되는 주문 의류의 형상 그래픽 데이터를 분석하여, 주문 의류를 구성하는 복수의 기본 구성품을 생성한다. 복수의 기본 구성품들 각각에 대하여 주문 의류의 치수별 기본 패턴들을 생성한다. 그 복수의 기본 패턴들을 의류패턴 데이터베이스에 저장된 기준의류패턴들과 유사도 비교를 하여 복수의 기본 패턴들 각각의 패턴 카테고리를 판별한다. 복수의 기본 패턴의 패턴 카테고리 판별 결과와 현재 가동 중에 있는 의류생산라인에 관한 정보에 기초하여, 복수의 기본 패턴 각각에 대하여 세분화된 작업 모듈을 결정한다. 결정된 작업 모듈들을 제작하기 위한 모듈 공정 라인들과, 각 모듈 공정 라인에서 제작된 기본 패턴 제작물들을 합복하여 주문 의류의 제작을 완성하기 위한 합복 공정 라인을 포함하는 모듈화 봉제공정라인의 구성을 의류생산라인 가동 정보에 기초하여 설계한다.

Description

다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 방법 및 모듈화 의류 제조 시스템 {Modularized clothing manufacturing method and system for small quantity batch clothes production}

본 발명은 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 방법 및 모듈화 의류 제조 시스템에 관한 것으로서, 특히 의복의 다품종 소량 생산에 있어서 의복 생산 공정의 모듈화를 통해 종래의 대량 생산 방식의 문제점을 극복할 수 있는 모듈화 의류 제조 방법 및 모듈화 의류 제조 시스템에 관한 것이다.

소품종 또는 단일품종 의류의 대량생산에 비해 다품종 의류의 소량생산은 몇 가지 구별되는 특성이 있다. 다양한 의복 스타일의 소량 생산은 기존의 수백 내지 수천 장 단위의 원단 재단에서 수 내지 수십 장 단위의 원단 재단이 요구된다. 수천 내지 수만 벌의 의류를 대량 생산하기 위해서는 수 십일 내지 수 개월간 동일 제품 생산라인을 유지해야 하지만, 다품종 의복 소량생산을 위해서는 각 품종별로 1일 내지 수일의 짧은 기간 동안 생산라인이 유지됨에 따라, 신속하고 유연한 생산라인의 전환이 필요하다. 기존의 대량생산에서는 생산라인의 생산수준을 위한 품질향상을 위한 기간의 운용이 가능하나, 다품종 소량생산에서는 이러한 품질향상을 위한 기간의 운용이 불가하여 상시적으로 높은 수준의 전문화된 작업인력이 요구된다.

종래의 소품종 대량생산을 위한 봉제 생산라인은 대부분 일자 라인으로 설계된다. 원단을 수 십장씩 적층해두고 재단 작업을 별도로 실시하고, 부자재와 재단물을 일자형 생산라인으로 이동시켜 그 생산라인을 따라 재단물이 이동하며 조립되는 형태로 봉제작업이 이루어진다. 일자 라인으로 공정을 설계하는 이유는 대량 생산의 경우 봉제 작업자가 같은 작업을 일정 기간 이상(예를 들어 아웃도어 자켓의 경우 1 개월)지속적으로 반복함으로써 생산 효율이 높아지기 때문이다.

도 8은 후드가 달린 상의를 생산하기 위한 일자 형태의 봉제 생산라인의 구성예를 나타낸다. 도 8을 참조하면, 라이닝 작업, 후드 라이닝 작업, 후드 쉴링 작업을 순차적으로 수행하여 후드를 만드는 생산 라인이 일자 형태로 구성된다. 또한, 상의 뒷판과 슬리브, 칼라, 커프 및 탭(cuff & tabs), 손 주머니와 앞판을 만드는 작업 라인, 그리고 이들을 후드와 결합하고(join), 플라켓과 칼라를 만드는 작업을 수행하여 추가적으로 결합하여 합복을 완성하는 작업 라인이 별도의 일자 형태로 구성된다.

일반적으로, 일자 형태의 봉제 라인 설계는 의류의 샘플을 확인하여 봉제 공정이 몇 개의 공정으로 이루어져 있는지를 분석한 후, 봉제 라인 레이아웃(layout)을 설계한다. 몇 명의 작업자를 봉제 라인에 배치할 것인가에 대한 주요 고려사항은 표준 작업자가 의류 한 벌 만드는 데 소요되는 총 시간, 즉 전체 SMV(Standard Minute Value)값이다. 여기서, SMV는 표준 작업자가 미리 정해진 조건으로 특정 작업을 수행하는 데 드는 시간을 나타낸다.

의류 한 벌을 만드는 데 소요되는 총 시간을 한 명이 작업하는 단위 시간으로 나누어 가장 적합한 인력이 몇 명인지를 결정하는 방식이다. 보통 작업의 스타일과 난이도에 따라서 다르지만, 보통 직조 원단(영어로 Woven, 이하 우븐이라고 함.)의 경우 인당 SMV 를 2 ~ 3 분으로 고려한다. 니트 원단의 경우에는 보통 1 분 이하로 고려한다. 예를 들어 총 작업시간이 100 분(mins)이 소요되는 경우, 대략 40 명의 작업자를 고려하고, 총 작업시간이 대략 150 분(mins)이 걸리는 의류 생산의 경우에는 50 ~ 55 명, 160 분(mins)이 소요되는 경우에는 대략 60 명 정도와 같은 형태로 라인을 설계하는 것이다. 이러한 소요시간과 작업자 수와의 관계는 원단의 재료(우븐, 니트), 옷의 스타일(상의, 하의 등), 그리고 같은 종에서의 작업 난이도 등에 따라서 결정된다.

일자 형태의 봉제 생산 라인의 경우, 한 가지 스타일의 의류 생산이 끝나고, 다른 스타일의 의류를 생산하기 위해서는, 그 새로운 스타일에 맞추어 봉제 생산라인의 레이아웃이 신규로 설계되어야 한다. 생산라인의 레이아웃이 신규로 설계되어 생산 속도가 일정 수준까지 도달하기에는 많은 시간이 소요된다. 즉, 생산라인의 레이아웃 변경이 생산 효율이 저하시키는 가장 큰 요소인 것이다. 예를 들어, 우븐 원단에 아웃도어 재킷 의류를 생산하는 경우를 보면, 일반적인 경우 레이아웃을 변경하고, 평균 생산 효율을 100%이라고 할 경우, 첫날의 생산 효율은 40%로 본다. 이후 작업자들의 공정 작업이 익숙해짐에 따라 보통 하루에 생산 효율이 10%씩 상승한다고 가정하고 생산을 기획한다. 이에 2 일차 50%, 3 일차 60%, 4 일차 70%, 5 일차 80%, 6 일차 90%, 7 일차 100%가 된다. 여기서 최대 생산 효율은 140%이다. 또한 생산 효율이 100%을 넘어가는 경우에는 하루에 10% 씩 상승하는 것으로 고려하지 않는다. 경우에 따라서 다르나, 10% 보다는 작은 단위로 상승한다. 이러한 형태로 생산능률을 가정하는 경우, 평균적으로 대략 30 일 이상을 같은 스타일을 생산한다고 가정했을 경우, 30일 평균 생산 효율이 100% 정도가 된다. 이와는 별개로 스타일 변경에 따라 레이아웃 설치 및 변경, 작업자 공정 교육 등에 따라 대략 1 일 정도는 생산이 불가능하게 된다. 즉, 이 기간의 생산 효율은 0%가 되는 것이다.

이러한 이유로, 생산 수량이 적어 잦은 스타일 변경이 발생하는 경우, 일자 라인 형태의 생산 공정은 레이아웃 변경에 따른 업무 효율 손실(Loss)이 매우 크게 된다. 때문에 생산량이 적은 다품종 소량생산이 필요한 의류의 경우에는 일자 라인을 통한 생산은 큰 생산 효율 손실로 인하여 적합하지 않다. 그러므로 다품종 소량생산은 일자 형태의 봉제 생산 라인은 적합하지 않고, 일자 형태가 아닌 다른 적합한 생산 공정 방식이 필요하다.

다품종 소량 생산을 위해서는 스타일이 다른 여러 종류의 의복들을 동시다발적으로 만들어야 하는 경우도 있을 수 있다. 그런 경우, 다수의 생산라인을 동시에 가동하고 또한 생산라인의 잦은 변경이 필요할 수 있다. 이러한 요구에 탄력적으로 대응하면서 작업 효율을 극대화하기 위한 방안이 강구될 필요가 있다. 그런데 기존에는 각각의 스타일의 의류를 생산하는 데 최적인 생산라인의 구성, 투입될 장비와 작업자들의 결정, 여러 작업들 간의 순서, 원부자재의 이동 동선 등의 결정은 경험이 풍부한 관리자나 작업자의 경험에 바탕한 직관에 의해 이루어졌다. 그러한 직관에 기반한 결정 방식이 최선이라는 보장이 없다.

1)공개특허공보 제10-2013-0007405호

본 발명에서는 기존 일자 라인을 통한 생산방식의 문제점을 극복하여, 짧은 작업 기간에 스타일이 변경되는 경우에도 작업 효율 손실을 최대로 줄일 수 있는 모듈화 봉제 라인 방안을 제안하고자 한다. 본 발명의 목적은 의류 제조 방법 및 그 시스템을 세분화하여 모듈화 함으로써 다양한 의복 디자인에 유연하게 대응할 수 있게 구성하여, 기존의 대량 생산 방식의 문제점을 극복하고 다품종 소량 생산방식으로 변화하는 시장의 요구에 부합할 수 있는 의류 제조 방법 및 그 시스템을 제공하는 것에 있다.

기본적인 개념은 의류의 스타일이 변경되는 경우에도 작업자별 생산 공정 작업이 비슷한 작업이 되도록 설계하는 것이다. 즉, 비슷한 공정끼리 업무를 그룹핑(모듈화)하여, 생산 의류의 스타일이 변경되더라도, 단위 생산 모듈별로는 작업 공정의 변경이 크지 않도록 하는 방식이다. 이렇게 함으로써 스타일 변경에 따른 급격한 생산 효율 저하가 발생하지 않도록 하는 것이다.

이를 위해서는 모듈 작업이 스타일 변경에 따른 영향이 크지 않도록 모듈이 정의될 수 있다. 또한 합복 봉제 공정에서 시간 손실이 없도록 모듈 공정 작업이 준비되어야 하고, 생산계획에 따라서 미리 작업을 모듈로 나누고, 공정별 작업 순서 및 이송 결정 등의 스케줄링 기능이 매우 중요하게 되는 것이다.

상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명에서는 이하의 수단을 채용한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예들에 따른 모듈화 의류 제조 방법은 제1 컴퓨터 장치의 프로세서가 의복 생산에 관련된 복수의 기능을 포함하는 컴퓨터 프로그램의 명령어 시퀀스를 실행하는 단계를 포함한다. 상기 복수의 기능은, 입력되는 주문 의류의 형상 그래픽 데이터를 분석하여, 상기 주문 의류를 구성하는 복수의 기본 구성품을 생성하는 기능; 상기 복수의 기본 구성품들 각각에 대하여 상기 주문 의류의 치수별 기본 패턴들을 생성하는 기능; 상기 복수의 기본 패턴들을 의류패턴 데이터베이스에 저장된 기준의류패턴들과 유사도 비교를 하여 상기 복수의 기본 패턴들 각각의 패턴 카테고리를 판별하는 기능; 상기 복수의 기본 패턴의 패턴 카테고리 판별 결과와 현재 가동 중에 있는 의류생산라인에 관한 정보에 기초하여, 상기 복수의 기본 패턴 각각에 대하여 세분화된 작업 모듈을 결정하는 기능; 및 결정된 상기 작업 모듈들을 제작하기 위한 모듈 공정 라인들과, 각 모듈 공정 라인에서 제작된 기본 패턴 제작물들을 합복하여 상기 주문 의류의 제작을 완성하기 위한 합복 공정 라인을 포함하는 모듈화 봉제공정라인의 구성을 의류생산라인 가동 정보에 기초하여 설계하는 기능을 포함한다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈화 의류 제조 방법은 상기 제1 컴퓨터 장치에서, 상기 모듈화 봉제공정라인의 전체적인 구성에 따른 각 모듈화 봉제공정라인 별 작업지시서를 생성하여 출력 가능하도록 제공하는 기능을 더 포함하여, 합복 공정 라인용 작업지시서에 기재된 합복 순서에 따라 각 모듈 공정 라인에서 제작된 기본 패턴 제작물이 상기 합복 공정 라인에 순서대로 전달되도록 할 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈화 의류 제조 방법은 상기 제1 컴퓨터 장치에서, 상기 모듈화 봉제공정라인의 각 공정라인 별로 봉제 작업에 필요한 소요 원단 재단물과 부자재의 양에 관한 정보를 산출하여 원단 및 부자재 창고의 제2 컴퓨팅 장치로 전달하는 기능을 더 포함하여, 원단 및 부자재 창고에서 각 공정라인 별로 필요한 양 만큼의 원단 재단물과 부자재가 공급될 수 있도록 할 수 있다.

삭제

예시적인 실시예에 있어서, 상기 복수의 기본 구성품들의 판별은 형상 인식 알고리즘에 기초하여 상기 주문 의류의 형상 그래픽 데이터를 스캔하여 기본 구성품별로 분류하는 것을 통해 이루어질 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 주문 의류의 치수별 기본 패턴들은 상기 주문 의류를 구성하는 기본 구성품의 패턴을 다수의 점으로 분할하고 각 점의 관계를 함수화 하여 의류 사이즈에 따라 그 기본 구성품의 기본 패턴의 크기를 탄력적으로 조정하는 파라메트릭 패턴화 기법에 의해 생성될 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈화 의류 제조 방법은, 상기 제1 컴퓨터 장치에서, 생성된 치수별 기본 패턴들 각각을 제작하는 데 드는 작업시간을 산출하는 기능; 및 상기 작업모듈 별 총 작업시간을 산출하는 기능을 더 포함할 수 있다. 이에 의해, 상기 작업 모듈의 결정은 산출된 작업모듈 별 총 작업시간들 간에 가장 작은 편차가 발생하도록 상기 기본 패턴들의 작업들을 그룹핑하여 작업모듈을 구성하는 방법으로 이루어질 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 작업시간은 SMV(standard minute value)를 기준으로 산출될 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈화 의류 제조 방법은, 상기 제1 컴퓨터 장치에서, 입력되는 상기 주문 의류의 치수 정보와 주문수량 정보를 이용하여, 상기 주문 의류를 주문에 맞게 생산하는 데 필요한 소요 원단량과 소요 부자재량을 산출하는 기능을 더 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈화 의류 제조 방법은, 상기 제1 컴퓨터 장치에서, 일반적인 의류패턴 데이터를 학습데이터로 하여 소정의 머신러닝 알고리즘에 기초한 학습을 통해 의류의 구성품별 기준의류패턴을 학습하는 기능; 및 학습된 기준의류패턴을 의류별 및 패턴 카테고리 별로 분류하여 상기 의류패턴 데이터베이스에 저장하는 기능을 더 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 작업 모듈의 결정은(i)주문 의류의 합복을 위한 기본 구성품의 동일 유사성;(ii)사용하는 봉제 장치의 동일성,(iii)작업 모듈 별 작업 시간들 간에 발생할 수 있는 편차의 최소성 중 어느 한 가지 기준을 적용하거나 또는 두 가지 이상의 기준을 조합하여 중복 적용하는 방법으로 이루어질 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈 공정 라인의 구성은 상기 결정된 작업 모듈들의 봉제 작업 우선순위와 상기 복수의 기본 패턴들의 합복 순서에 기초하여 설계될 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 봉제 작업 우선순위는 납기가 먼저 도래하는 순서에 따라 정해질 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈 공정 라인의 구성은 비슷한 형상과 조립 순서를 갖는 작업 모듈끼리 및/또는 공동으로 작업 가능한 작업 모듈끼리 같은 모듈 공정 라인에서 작업이 수행되도록 설계될 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 설계하는 기능을, 상기 주문 의류의 상기 복수의 기본 패턴들을 의복의 스타일별로 합복을 위한 기본 패턴의 동일 유사성에 따라 그룹핑하여 각 그룹을 1 차 모듈로 지정하는 기능; 상기 1 차 모듈의 하위 공정을 같은 봉제 장치를 사용하는 공정끼리 그룹핑하여 각 그룹을 2 차 모듈로 지정하는 기능; 상기 2 차 모듈의 하위 공정이 복수 개 있는 경우, 각 하위 공정을 1 개의 작업으로 구성되는 기본 공정들로 세분화하여 그 세분화 된 기본 공정들 각각의 SMV(Standard Minute Value)를 고려하여 작업모듈별 총 작업시간을 산출하는 기능; 및 산출된 작업모듈별 총 작업시간들 간에 가장 작은 편차가 발생하도록 상기 기본 공정들을 그룹핑하여 상기 모듈 공정 라인을 구성하는 기능을 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈 공정 라인들은 상기 모듈 공정 라인들에서 합복에 필요한 기본 패턴 제작물을 완성하는 데 소요되는 작업시간들 간의 편차가 ± 5 % 이내가 되도록 설계될 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 작업 모듈은 상기 기본 구성품에 따라 구분된 1 차 모듈부터, 상기 1 차 모듈의 하위 공정을 세분화하여 1 개의 작업으로 구성되는 기본 공정으로 이루어진 N 차 모듈까지 단계적으로 구성되며, 상기 1 차 모듈에서 생산되는 각각의 기본 패턴 제작물의 합복 봉제 순서가 도래하기 전에 각 기본 패턴 제작물의 제작이 완료되도록 상기 1 차 내지 상기 N 차 모듈의 작업 시간이 결정될 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 의류패턴 데이터베이스는 기존의 의류 생산 과정에서 수집된 자료와 전문 디자이너의 검토자료 및 의류 제작 설비를 모니터링하여 수집된 자료를 종합하여 구축될 수 있다.

한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 시스템은, 의복 생산에 관련된 복수의 기능을 포함하는 컴퓨터 프로그램을 실행하기 위한 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 제1 컴퓨팅 장치를 구비한다. 상기 컴퓨터 프로그램을 실행하는 상기 제1 컴퓨팅 장치는 주문/생산 정보 입력부, 주문정보 분석부, 모듈화 패턴 분류부, 그리고 모듈화 공정 설계부를 포함한다. 상기 주문/생산정보 입력부는 입력되는 주문 의류의 형상 그래픽 데이터를 분석하여, 상기 주문 의류를 구성하는 복수의 기본 구성품을 생성할 수 있다. 상기 주문정보 분석부는 상기 복수의 기본 구성품들 각각에 대하여 상기 주문 의류의 치수별 기본 패턴들을 생성한다. 상기 모듈화 패턴 분류부는 상기 복수의 기본 패턴들을 의류패턴 데이터베이스에 저장된 기준의류패턴들과 유사도 비교를 하여 상기 복수의 기본 패턴들 각각의 패턴 카테고리를 판별한다. 상기 모듈화 공정 설계부는 상기 복수의 기본 패턴의 패턴 카테고리 판별 결과와 현재 가동 중에 있는 의류생산라인에 관한 정보에 기초하여, 상기 복수의 기본 패턴 각각에 대하여 세분화된 작업 모듈을 결정하고, 결정된 상기 작업 모듈들을 제작하기 위한 모듈 공정 라인과, 각 모듈 공정 라인에서 제작된 기본 패턴 제작물들을 합복하여 상기 주문 의류의 제작을 완성하기 위한 합복 공정 라인을 포함하는 모듈화 봉제공정라인의 구성을 의류생산라인 가동 정보에 기초하여 설계한다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈화 공정 설계부는 상기 모듈화 봉제공정라인의 전체적인 구성에 따른 각 공정라인 별 작업지시서를 생성하여 출력 가능하도록 제공함으로써, 합복 공정 라인용 작업지시서에 기재된 합복 순서에 따라 각 모듈 공정 라인에서 제작된 기본 패턴 제작물이 상기 합복 공정 라인에 순서대로 전달되도록 하는 기능을 더 포함할 수 있다

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈화 공정 설계부는 상기 모듈화 봉제공정라인의 각 공정라인 별로 봉제 작업에 필요한 소요 원단 재단물과 부자재의 양에 관한 정보를 산출하여 원단 및 부자재 창고의 제2 컴퓨팅 장치로 전달함으로써, 원단 및 부자재 창고에서 각 공정라인 별로 필요한 양 만큼의 원단 재단물과 부자재가 공급될 수 있도록 하는 기능을 더 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 주문정보 분석부는 형상 인식 알고리즘에 기초하여 상기 주문 의류의 형상 그래픽 데이터를 스캔하여 기본 구성품별로 분류하는 것을 통해 상기 복수의 기본 구성품들을 판별해낼 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈화 공정 설계부는 생성된 치수별 기본 패턴들 각각을 제작하는 데 드는 작업시간과 상기 작업모듈 별 총 작업시간을 산출하고, 산출된 작업모듈 별 총 작업시간들 간에 가장 작은 편차가 발생하도록 상기 기본 패턴들의 작업들을 그룹핑하여 작업모듈을 구성하는 방법으로 상기 작업 모듈을 결정하여 상기 모듈 공정 라인들을 설계할 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 주문정보 분석부는 입력되는 상기 주문 의류의 치수 정보와 주문수량 정보를 이용하여, 상기 주문 의류를 주문에 맞게 생산하는 데 필요한 소요 원단량과 소요 부자재량을 산출하여 상기 모듈화 공정 설계부로 제공할 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 의류패턴 데이터베이스는, 일반적인 의류패턴 데이터를 학습데이터로 하여 소정의 머신러닝 알고리즘에 기초한 학습을 통해 의류의 구성품별 기준의류패턴을 학습하고, 그 학습된 기준의류패턴을 의류별 및 패턴 카테고리 별로 분류하여 저장하는 것에 의해 구축될 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈화 공정 설계부는, (i) 주문 의류의 합복을 위한 기본 구성품의 동일 유사성; (ii) 사용하는 봉제 장치의 동일성, (iii) 작업 모듈 별 작업 시간들 간에 발생할 수 있는 편차의 최소성 중 어느 한 가지 기준을 적용하거나 또는 두 가지 이상의 기준을 조합하여 중복 적용하는 방법으로 상기 작업 모듈을 결정할 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈화 공정 설계부는 (i) 상기 결정된 작업 모듈들의 봉제 작업 우선순위와 상기 복수의 기본 패턴들의 합복 순서에 기초하는 것과, (ii) 비슷한 형상과 조립 순서를 갖는 작업 모듈끼리 및/또는 공동으로 작업 가능한 작업 모듈끼리 같은 모듈 공정 라인에서 작업이 수행되도록 하는 것 중 적어도 어느 한 가지를 적용하여 상기 모듈 공정 라인의 구성을 설계할 수 있다.

예시적인 실시예에 있어서, 상기 모듈화 공정 설계부는 상기 모듈 공정 라인들을 상기 모듈 공정 라인들에서 합복에 필요한 기본 패턴 제작물을 완성하는 데 소요되는 작업시간들 간의 편차가 ± 5 % 이내가 되도록 설계할 수 있다.

본 발명의 의류 제조 방법은 비슷한 공정끼리 업무를 그룹핑 및 모듈화하여 작업자별 생산 공정 작업이 비슷한 작업이 되도록 설계함으로써, 짧은 작업 기간에 스타일이 변경되는 경우에도 작업 효율 손실을 최대로 줄일 수 있어, 다품종 소량 생산방식으로 변화하는 시장의 요구에 적합하다.

도 1 은 본 발명의 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 방법의 개념도를 나타낸다.
도 2 는 본 발명의 합복 공정을 고려한 의류의 기본 구성품과 모듈 단위의 결정 방법의 일 예시를 나타낸다.
도 3 은 본 발명의 데이터 수집 및 분석을 위한 시스템의 개략도를 나타낸다.
도 4 는 본 발명의 빅데이터 기반의 인공지능에 의해 제안된 공정 순서 조정의 일 예시를 나타낸다.
도 5 는 본 발명의 빅데이터 기반의 인공지능에 의해 제안된 공정 배치의 일 예시를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 모듈화 의류 제조 시스템(100)의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 7은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 모듈화 봉제공정라인의 구성 예를 나타낸다.
도 8은 기존의 한 가지 스타일을 생산하는 데 사용된 일자 형태의 생산라인의 구성예를 도시한다.

이하, 본 발명의 다품종 소량 의복 생산에 적합한 모듈화 의류 제조 방법 및 모듈화 의류 제조 시스템에 대해 상세하게 설명한다.

[다품종 소량 의복 생산에 적합한 모듈화 의류 제조 방법]

도 1 에 도시된 바와 같이, 본 발명의 모듈화 의류 제조 방법은 의복 설계 단계(1), 모듈화 세부 공정 결정 단계(2), 생산 준비 단계(3), 모듈 봉제 단계(5)및 합복 봉제 단계(6)로 구성된다.

[의복 설계 단계]

먼저, 의복 설계 단계(1)에서는 주문자의 요구를 반영한 주문 의복의 디자인이 수행될 수 있다. 그 디자인을 통해 완성된 디자인 정보가 서버 컴퓨터에 입력될 수 있다. 그 디자인 정보는 주문 의류의 형상과 모양 등이 표현된 그래픽 데이터를 포함할 수 있다. 주문 의류의 치수, 주문 수량, 납기 등의 정보도 서버 컴퓨터에 입력될 수 있다. 또한, 공장에서 현재 가동 중인 의류 생산라인에 관한 구체적인 정보가 서버 컴퓨터에 제공될 수 있다. 서버 컴퓨터에 제공되는 정보에는 예컨대 의류의 구성품별로 몇 개의 생산라인이 현재 가동되고 있는지에 관한 정보가 포함될 수 있다.이와 같은 작업은 도 6과 관련하여 후술할 주문/생산 정보 입력부(210)에 의해 수행될 수 있다.

서버 컴퓨터에서는, 입력된 디자인 정보를 분석하여 합복 공정을 고려하여 기본 구성품이 결정될 수 있다. 상기 기본 구성품은 의복의 종류 및 스타일에 따른 합복에 필요한 부분을 말하며, 예를 들어 도 2 에 도시된 바와 같이, 소매, 몸판(앞판, 뒷판), 후드 등으로 구분될 수 있다. 디자인 도면에 도시된 하나의 의류는 복수의 기본 구성품들의 조합으로 구성될 수 있다. 예컨대, 형상 인식 알고리즘에 기초하여 그 디자인 도면의 그래픽 데이터를 스캔하여 기본 구성품별로 분류하는 것을 통해 주문 의류의 기본 구성품들을 판별해낼 수 있다. 이와 같은 작업은 도 6과 관련하여 후술할 주문정보 분석부(220)에 의해 수행될 수 있다.

서버 컴퓨터에서는, 주문 의류의 기본 구성품들 각각에 대하여 자동으로 패턴화하여 기본 패턴들을 결정할 수 있다. 기본 구성품들에 대한 기본 패턴의 결정에는 축적된 의류패턴 데이터베이스(240)자료를 활용할 수 있다. 그 데이터베이스(240)는 기존의 의류 생산 과정에서 수집된 자료와 전문 디자이너의 검토자료 및 의류 제작 설비(21)를 모니터링하여 수집된 자료를 종합하여 구축될 수 있다. 기존에는 의복 패턴은 기본 형태의 종이 패턴을 경력이 많은 패턴사가 인체 치수를 기반으로 직관적으로 제작하고 있다. 이러한 종래의 패턴 제작 방식은 다양한 치수의 인체에 대해 다 잘 맞는 패턴을 만들기 어렵고, 추가로 여러 가지 치수로 패턴을 수정하는 그레이딩 공정 및 가봉 공정이 요구되는 문제점이 있었다. 그러나 본 발명에서는 미리 서버 컴퓨터(200)에 축적된 의류패턴 데이터베이스(240)에 기초하여 자동으로 주문 의류의 치수별 패턴을 생성함으로써 보다 착용자의 몸에 맞는 의복을 제작할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 주문 의류의 치수별 패턴은 파라메트릭 패턴화 방법을 통해 자동으로 생성할 수 있다. 상기 파라메트릭 패턴화 방법은 패턴을 그리는 데 필요한 모든 공식을 컴퓨터에 입력한 뒤 3차원 인체 측정 등을 통해 얻은 수많은 인체 치수를 대입하여 자동으로 패턴을 제작하는 방법을 말한다. 즉, 주문 의류를 구성하는 기본 구성품의 패턴을 다수의 점으로 분할하고 각 점의 관계를 함수화 하여 의류 사이즈에 따라 그 기본 구성품의 기본 패턴의 크기를 탄력적으로 조정하는 방법이다. 이러한 파라메트릭 패턴화 방법은 입력된 패턴식이 다양한 치수의 인체에 적합한지 검증하기가 용이하며 일단 검증된 패턴을 사용하면 그레이딩이나 가봉 공정을 생략할 수 있다.

서버 컴퓨터에서는, 주문 의류의 사이즈별 기본 구성품의 기본 패턴들을 생성한 후, 그 생성된 기본 패턴 정보를 고려하여, 주문 의류를 사이즈 별 주문수량에 맞게 생산하는 데 필요한 원단량과 부자재양을 산출할 수 있다. 또한 필요에 따라서 일부 의복 패턴들에 대해 봉제 전에 미리 거쳐야 할 공정을 지정할 수 있다.

서버 컴퓨터에서는 또한, 주문 의류 치수별 기본 패턴들이 확보되면 각 기본 패턴들을 제작하는 데 드는 작업시간을 산출할 수 있다. 이 작업 시간은 앞서 언급한 SMV(standard minute value)를 기준으로 산출될 수 있다.

위에서 설명한 기본 패턴을 생성하고 예상 작업시간을 산출하는 등의 일련의 작업들은 도 6과 관련하여 후술할 모듈화 패턴 분류부(230)와 의류패턴 데이터베이스(240)에 의해 수행될 수 있다.

[모듈화 세부 공정 결정 단계]

모듈화 세부 공정 결정 단계(2)에서는 상기 의복 패턴들에 대해 각각 작업 모듈(51, 52, 53)이 지정되고, 상기 작업 모듈(51, 52, 53)들의 봉제 순서를 포함하는 전체 봉제 공정이 설계되며, 모듈 공정 라인 작업지시서 및 합복 공정 라인 작업지시서가 생성된다. 모듈화 세부 공정 결정 단계(2)는 도 6과 관련하여 후술할 모듈화 공정 설계부(260)에 의해 수행될 수 있다.

구체적으로, 모듈화 세부 공정 결정 단계(2)에서는 상기 의복 설계 단계(1)에서 생성된 주문 의류의 기본 패턴들 각각에 대해 작업 모듈(51, 52, 53)을 결정할 수 있다. 본 발명에서는 합복 공정을 위한 기본 구성품을 만들기 위해 세분화된 작업 공정을 '작업 모듈(51, 52, 53)' 이라고 정의한다. 예시적인 실시예에 따르면, 상기 작업 모듈(51, 52, 53)은 다음과 같은 기준에 따라 결정할 수 있다:(i)주문 의류의 합복을 위한 기본 구성품의 동일 유사성;(ii)사용하는 봉제 장치의 동일성,(iii)작업 모듈(51, 52, 53)별 총 작업 시간들 간에 발생할 수 있는 편차의 최소성, 또는(iv)상기 기준 들 중 일부나 전부를 중복 적용하는 기준.

예시적인 일 실시예에 따르면, 주문 의류의 기본 패턴들에 대한 작업 모듈(51, 52, 53)의 결정은 주문 의류의 스타일별로 합복을 위한 기본 구성품을 기준으로 이루어질 수 있다. 예를 들어 상기 의복 설계 단계(1)에서 옷의 종류 및 스타일에 따라서 정의된 기본 구성품들(예를 들어, 합복을 위한 심실링 스타일 자켓의 기본 구성품으로는 소매, 앞판, 뒷판, 칼라(collar), 후드, 플라켓, 지퍼, 커프 등을 들 수 있다)각각에 대해 작업 모듈(51, 52, 53)이 결정될 수 있다. 즉, 동일하거나 유사한 기본 구성품은 동일한 작업 모듈로 지정될 수 있다. 이렇게 상기 기본 구성품들을 기준으로 작업 모듈(51, 52, 53)을 결정하는 경우 모듈 봉제 단계(5)와 합복 봉제 단계(6)의 연계 구성이 용이해져 후술하는 전체 봉제 공정 설계가 보다 용이해진다.

예시적인 다른 실시예에 따르면, 상기 주문 의류의 기본 패턴들에 대하여 같은 봉제 장치를 사용하는 공정끼리 그룹핑하여 작업 모듈(51, 52, 53)이 결정될 수 있다. 이와 같이 그룹핑하여 작업 모듈(51, 52, 53)을 결정하는 경우, 재봉틀 등의 의류 제작 설비(21)의 이동을 최소화할 수 있어 작업 효율이 향상될 수 있다.

또한, 예시적인 다른 실시예에 따르면, 상기 작업 모듈(51, 52, 53)은 가장 작은 단위의 공정의 SMV(Standard Minute Value)를 고려하여 결정될 수도 있다. 여기서 SMV 란 앞에서 언급하였듯이, 정해진 조건 하에서 표준적인 작업자가 주어진 작업(Task)을 수행하는 데 걸리는 시간을 의미한다. 좀 더 구체적으로, 상기 기본 패턴들 각각에 대한 작업 공정을 가장 작은 단위의 기본 공정으로 세분화한 후, 각각의 기본 공정들의 SMV 를 산출한다. 여기서, 상기 가장 작은 단위의 기본 공정은 1 개의 작업, 예를 들어 ‘미싱을 통한 일자 라인 봉제' 또는 '자수' 등과 같은 한 가지 공정으로 이루어질 수 있다. 이후 상기 기본 공정의 SMV 를 고려하여 작업 모듈(51, 52, 53)별 총 작업 시간을 산출하고, 산출된 작업 모듈 별 총 작업시간들 간에 가장 작은 편차가 발생하도록 기본 패턴들의 작업을 그룹핑하는 방법으로 작업 모듈(51, 52, 53)을 결정할 수 있다. 상기 SMV 는 작업 인원에 영향을 받는 값이다. 그러므로 작업 인원이 많을 경우, 모듈화의 구분이 더욱 세분화되어 작업이 가능하며, 반대로 작업 인원이 적을 경우에는 상대적으로 한사람이 작업하는 기본 공정의 수는 늘어나게 된다. 작업 모듈(51, 52, 53)별 총 작업 시간에 가장 작은 편차가 발생하도록 그룹핑하여 작업 모듈(51, 52, 53)을 결정하는 경우, 각 공정 상에 균일한 인적 및 물적 자원의 분배가 가능해진다. 또한, 합복 봉제 단계(6)에서 기본 구성품이 적시에 도착할 수 있기 때문에 효율적인 공정 시간 관리가 가능해진다.

예시적인 실시예에 따르면, 작업 모듈(51, 52, 53)은 상술한 세 가지 기준들을 중 두 가지 이상을 조합하여 중복 적용하여 결정할 수도 있다. 도 2 에 도시된 바와 같이, 옷의 스타일별로 합복을 위한 기본 구성품의 동일 유사성에 따라서 1 차로 구분하여 1 차 작업 모듈(11)로 지정할 수 있다. 상기 1 차 작업 모듈(11)의 하위 공정들이 여러 개 있을 수 있다.그 하위 공정들에 있어서, 상기 기본 구성품의 세부 구성품에서 같은 봉제 장치를 사용하는 공정끼리 그룹핑하여 2 차 작업 모듈(12)로 지정할 수 있다. 그리고 상기 2 차 작업 모듈(12)의 하위 공정도 복수 개 있을 수 있다. 그 경우, 2차 작업 모듈(12)의 하위 공정들 각각을 1 개의 작업으로 구성되는 기본 공정으로 세분화한 후, 그 세분화된 기본 공정들 각각의 SMV를 산출한다. 산출된 작업 모듈(51, 52, 53)별 총 작업시간에 가장 작은 편차가 발생하도록 그룹핑하여 모듈 공정 라인을 구성할 수 있다. 이렇게 구성되는 각 모듈 공정 라인이 각 작업 모듈(51, 52, 53)에 해당될 수 있다. 또한 의복 디자인의 복잡성에 따라 상기 작업 모듈(51, 52, 53)은 상기 1 차 모듈(11)부터, 상기 1 차 모듈(11)의 하위 공정을 세분화하여 1 개의 작업으로 구성되는 기본 공정으로 이루어진 N 차 모듈(여기서, N은 1보다 큰 자연수)까지 복수의 단계로 단계적으로 구성될 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 서버 컴퓨터에서는, 주문 의류의 기본 패턴들에 대한 작업 모듈들(51, 52, 53)이 결정되면, 결정된 상기 작업 모듈들을 제작하기 위한 모듈 공정 라인과, 각 모듈 공정 라인에서 제작된 기본 패턴 제작물들을 합복하여 상기 주문 의류의 제작을 완성하기 위한 합복 공정 라인을 포함하는 모듈화 봉제 공정라인의 구성을 의류생산라인 가동 정보에 기초하여 설계할 수 있다. 즉, 모듈화 세부 공정 결정 단계(2)에서 그 결정된 작업 모듈들(51, 52, 53)의 봉제 작업 우선순위와 상기 기본 패턴들의 합복 순서가 종합적으로 고려되어 주문 의류의 모듈화 봉제공정라인의 전체적인 구성이 설계될 수 있다.

주문 의류를 구성하는 기본 패턴들의 제작 순서에 따라 생산 효율성이 다를 수 있다. 생산 효율성 측면에서 주문 의류를 구성하는 기본 패턴들의 제작 우선순위를 정할 수 있다. 먼저 생산이 되어야 하는 기본 패턴들의 우선 순위 별로, 비슷한 종류 및 스타일별로 작업 순서 및 수량을 결정할 수 있다. 만일 다양한 스타일의 옷을 제작해야 하는 경우 비슷한 형상과 조립 순서를 갖는 작업 모듈끼리 같은 모듈공정 라인에서 봉제 작업을 수행 하도록 결정하거나, 공동으로 작업이 가능한 작업모듈끼리 같은 모듈 공정 라인을 사용하도록 결정될 수 있다.

합복 봉제 단계(6)의 합복조에서 조립되는 상기 기본 패턴들의 조립 순서에 따라서 상기 기본 패턴들을 제작하는 작업 모듈(51, 52, 53)의 제작 순서가 결정된다. 그리고 작업 모듈(51, 52, 53)의 결정된 제작 순서에 따라서 세분화 단계의 제작 순서가 순차적으로 결정된다. 또한 동시에 2 이상의 주문 의복 디자인이 입력되는 경우, 각 주문 별 납기 기한을 고려하여 납기 기한이 먼저 도래하는 의복 주문의 작업 모듈(51, 52, 53)의 일부에 대하여 우선 순위를 부여하여 작업 모듈(51, 52, 53)의 작업 순서가 조정될 수도 있다. 또한, SMV를 기준으로 계산된 각 기본 패턴 별(작업모듈 별)작업시간을 고려하여 각 작업모듈의 운영 방안에 관한 방침이 결정될 수 있다.

도 2 에는 1 차 및 2 차 모듈(11, 12)로 이루어지는 작업 모듈(51, 52, 53)의 작업 순서에 대한 예시가 도시되어 있다. 도 2 에 도시된 바와 같이 기본 패턴들을 생산하는 작업 모듈(51, 52, 53)이 2 단계로 구성되는 경우에는 2 차 모듈(12)에 대한 작업 지시가 먼저 이루어진 후, 1 차 모듈(11)에 대한 작업 지시가 이루어질 수 있다. 이후, 1 차 모듈(11)의 봉제 작업이 완성되면 합복을 위하여 기본 구성품이 합복 공정 라인으로 전달될 수 있다.

각 모듈 공정 라인에서 기본 패턴들의 제작이 완료되면, 그 제작된 기본 패턴들은 합복 공정 라인으로 이송될 수 있다. 여기서 합복 공정 라인의 합복 봉제 단계(6)는 작업의 특성 상 순서대로 조립되므로, 상기 합복 공정 라인 작업지시서에 기재된 합복 순서에 따라 각 작업 모듈(51, 52, 53)에서 생산된 상기 기본 패턴들이 상기 합복 공정 라인에 순서대로 전달되는 것이 바람직하다. 작업 모듈(51, 52, 53)이 1 차 모듈(11)부터 N 차 모듈까지 단계적으로 구성되어 있는 경우를 고려한다. 이 경우, 기본 패턴들이 합복 공정 라인에 순서대로 전달되면, 상기 1 차 모듈(11)에서 생산되는 각각의 기본 패턴에 대해 합복 봉제 단계(6)에서의 그 기본 패턴의 합복 봉제 순서가 도래하기 전에 해당 작업 모듈(51, 52, 53)의 작업이 완료되도록 상기 1 차 내지 상기 N 차 모듈의 작업 시간이 결정될 수 있다. 즉, 합복 봉제 단계(6)에서의 어느 하나의 기본 패턴의 합복 봉제 순서가 도래하기 전에 그 기본 패턴의 1 차 모듈(11)에서의 생산이 완료되도록 작업 시간이 결정되는 것이 바람직하다.

예시적인 실시예에 따르면, 작업의 효율성을 고려하여 한 단계(또는 작업자)에서 몇 공정을 하는 것이 가장 빠른지를 합복 작업(봉제), 옷의 정렬, 이송, 등의 시간적 요소들을 고려하여 가장 짧은 시간을 계산하여 합복의 단계를 결정할 수 있다. 합복의 단계별 시간이 결정되면 각 단계에서 필요한 가장 큰 모듈(기본 패턴)의 작업 시간이 결정될 수 있다. 예를 들어, 상의 자켓의 경우에 1)앞판 + 뒷판, 2)1번 완료품 + 소매, 3)2번 완료품 + 칼라(Collar)(또는 후드), 4)3번 완료품 + 지퍼(앞쪽 등), 5)4번 완료품 + 커프, 6)5번 완료품 + 안감 등의 순서로 작업이 이루어질 수 있다. 이에 기본 패턴 제작물들이 도착하는 순서는 작업단계(한사람 또는 하나의 장치가 합복 봉제하는 단위)에서 필요한 기본 패턴 제작물이 도착하도록 구성되는 것이 바람직하다. 예를 들어 합복의 1 단계가 앞판과 뒷판이 합복되는 경우에 앞판과 뒷판이 합복 1 단계 시점에 도착해야 한다. 합복 2 단계 시점에서 소매가 필요하므로, 합복 2 단계 시점에 소매 모듈이 전달되어야 한다. 따라서 합복의 단계별 작업 시점은 그 단계의 기본 패턴에 대한 각 상하위 모듈들의 작업시간과 이송시간을 모두 고려하여, 그 기본 패턴의 1 차 모듈(11)의 작업 종료 시점에서 이송 시간을 합한 시점보다 같거나 늦어야 한다. 그래야 합복의 단계별 작업에 필요한 모듈단위의 기본 패턴 제작물들이 합복 단계에 적시에 전달 될 수 있기 때문이다.

또한 본 발명의 다른 일 실시예로서, 모듈 공정 라인들에서 합복에 필요한 기본 패턴 제작물을 완성하는 데 소요되는 작업시간들 간의 편차는 ± 5 % 이내가 되도록 모듈 공정 라인들을 설계하는 것이 바람직하다.

본 발명의 모듈화 세부 공정 결정 단계(2)에서 이루어지는 전체 봉제 공정 설계는 빅테이터 기반의 인공지능에 의해 수행될 수 있다. 큰 부분의 합복 봉제 순서는 옷의 종류와 형태(스타일)에 따라서 일반적으로 결정될 수 있다. 다만 세부 부분의 합복 봉제 순서와 봉제 방법은 여러 가지 다양한 방법으로 가능하다. 예를 들어, 합복 단계에서도 어떤 부분의 기본 패턴 제작물들을 먼저 합복하는 것이 좀 더 효율적인지는 경우의 수가 많아서 실제 작업을 여러 순서로 해서 비교해 보지 않고는 알 수 없다. 그러므로, 옷의 종류 및 스타일(또는 모듈 단위에서)에 따라서 모듈화 방안(단계, 작업 순서 등), 합복 순서 등을 달리 해가면서 가장 최적의, 즉 빠르고 오류가 적은 합복이 되는 순서를 알아내는 것이 중요하다. 하지만, 종래에는 경험이 많은 작업자의 경험에 의존하는 것에 불과하였다. 따라서 본 발명에서는 최적의 봉제 공정 순서를 결정하기 위해 옷의 종류 및 스타일(또는 작업 모듈 단위에서)에 따라서 작업되었던 모듈화 방안, 봉제 순서를 데이터베이스화 하고, 이러한 데이터베이스를 바탕으로 옷의 종류와 스타일이 결정되고 패턴이 결정되면, 그 패턴에 따라서 인공지능(AI)이 최적의 작업 순서를 찾아내도록 구성하도록 하였다.

이를 위해 상기 서버 컴퓨터(23)는 빅데이터 기반의 인공지능을 포함할 수 있다. 또한 상기 생산 준비 라인, 상기 모듈 공정 라인 및 상기 합복 공정 라인에는, 각 공정 라인의 의류 제작 설비(21)의 전력 소모를 모니터링 할 수 있는 설비 센서(22)나 작업자의 작업 시간, 작업 특성을 측정할 수 있는 작업자 센서(24)가 구비되며, 상기 설비 센서(22)및 작업자 센서(24)가 모두 구비될 수도 있다.

도 3 에 도시된 바와 같이, 상기 설비 센서(22)는 각 공정 라인의 의류 제작 설비(21)의 전력 소모를 모니터링할 수 있도록 구비되며, 상기 전력 소모를 서버(23)에 실시간으로 송신하도록 구비된다. 상기 작업자 센서(24)는 상기 의류 제작 설비(21)에 부착되거나 작업자가 착용할 수 있는 웨어러블(wearable)장비에 구비된다. 상기 설비 센서(22)와 마찬가지로 상기 작업자 센서(24)도 작업자의 작업 시간, 작업 특성을 측정하여 서버(23)에 실시간으로 데이터를 전송하도록 구비된다. 서버(23)는 상기 설비 센서(22)및 상기 작업자 센서(24)중 하나 이상으로부터 전 의류 제작 설비(21)의 전력 소모 및 고장 여부, 작업자의 작업 상태를 실시간으로 수신하고, 상기 빅데이터 기반의 인공지능은 상기 설비 센서(22)및 상기 작업자 센서(24)로부터 수신된 데이터를 기존의 축적된 데이터와 비교 분석하여 불량률, 의류제작 상황별 장비의 배치 순서, 공정별 지연시간, 작업자별 작업 특성 등을 분석하여 실시간으로 최적의 전체 봉제 공정을 제안할 수 있다.

상기 빅데이터 기반의 인공지능에 의한 공정 설계의 일 실시예로서, 상기 빅데이터 기반의 인공지능은 서버(23)에서 수신된 데이터를 축적된 기존의 데이터와 비교 분석하고 공정별 불량률을 분석하여, 불량률이 최소화될 수 있도록 공정 순서를 조정하거나, 품질이 높은 장비 또는 작업 능력이 우수한 작업자로 교체될 수 있도록 제안할 수 있다. 예를 들어 불량 원인이 모듈화 공정 순서 문제일 경우, 도 4 에 예시된 바와 같이 공정 순서를 조정하는 것이 제안될 수 있으며, 장비 품질 또는 작업자의 능력 문제일 경우 품질이 높은 장비 또는 작업 능력이 우수한 작업자로 교체를 제안할 수 있다.

상기 빅데이터 기반의 인공지능에 의한 공정 설계의 다른 일 실시예로서, 상기 빅데이터 기반의 인공지능은 서버(23)에서 수신된 데이터를 기존의 축적된 데이터와 비교 분석하여 주문된 의복 디자인에 따른 의류 제작 설비(21)또는 작업자의 최적 배치를 제안할 수 있다. 이 경우 재단기, 재봉기 등의 의류 제작 설비(21)가 유연하게 이동할 수 있도록 바퀴 또는 이동형 패널 위에 장착되는 것이 바람직하다. 이와 같이 의류 제작 설비(21)가 공장 내에서 유연하게 이동될 수 있음으로써, 빅데이터 기반의 인공지능에 의해 제안된 배치를 신속히 구성할 수 있다. 또한 도 5 에 도시된 바와 같이, 2 이상의 의복이 동시에 생산되는 경우 각 의복 디자인 별 가용일자, 대상 의류의 형태/구조, 개발 작업 시간 및 능력 등을 고려하여 의류 제작 설비(21)또는 작업자의 최적 배치를 제안할 수 있다.

상기 빅데이터 기반의 인공지능에 의한 공정 설계의 다른 일 실시예로서, 상기 빅데이터 기반의 인공지능은 서버(23)에서 수신된 데이터를 축적된 기존의 데이터와 비교 분석하여 공정별 지연시간을 분석하고, 상기 공정별 지연시간이 최소화 될 수 있도록 공정별 투입인원의 조정을 통해 최적 인력배치를 제안할 수 있다.

또한 상기 빅데이터 기반의 인공지능에 의한 공정 설계의 다른 일 실시예로서, 상기 빅데이터 기반의 인공지능은 서버(23)에서 수신된 데이터를 기존의 축적된 데이터와 비교 분석하여 작업자의 작업 패턴, 불량률 등을 도출하고 작업자의 작업능력을 판단하여 그 자료를 제공할 수 있다. 그리고 판단된 작업자의 작업능력을 기초로 납기의 임박으로 신속한 작업이 필요한 경우, 혹은 높은 품질을 요구하는 소량의 맞춤형 제품을 생산하여야 하는 경우 등 특정 상황에 적합한 작업자들이 해당 공정에 배치될 수 있도록 상기 생산 준비 단계(3), 상기 모듈 봉제 단계(5)및 상기 합복 봉제 단계(6)에 투입될 대상 인원을 제안할 수 있다.

한편, 주문 의류의 모듈화 봉제공정라인의 전체적인 구성이 설계되면, 그 전체적인 구성에 따른 각 모듈화 봉제공정라인 별로 작업지시서를 생성하여 출력 가능하도록 제공할 수 있다. 구체적으로, 모듈화 세부 공정 결정 단계(2)에서는 각 작업 모듈(51, 52, 53)별 봉제 방법이 기재된 모듈 공정 라인 작업지시서와 합복 공정 라인에서 수행되는 작업에 대한 합복 공정 라인 작업지시서를 생성할 수 있다. 상기 모듈 공정 라인 작업지시서에는 해당 모듈에 할당된 기본 구성품에 소요되는 원단 및 부자재, 봉제 방법, 봉제 순서 등이 상세하게 설명될 수 있다. 상기 합복 공정 라인 작업지시서에는 합복 봉제 단계(6)와 단계별 상세한 합복 작업에 대하여 설명될 수 있다. 또한 상기 모듈 공정 라인 작업지시서 및 상기 합복 공정 라인 작업지시서에는 봉제 방법과 봉제 순서와 더불어 디자인(전체, 부분), 원단 정보, 자재 정보, 각 부분품 사이즈, 설계 정보 히스토리, 최종 작업 요구사항 등이 포함될 수 있다. 그 각 모듈화 봉제공정라인 별 작업지시서는 각 모듈화 봉제공정라인의 작업자에게 온라인 또는 오프라인 형태로 전달될 수 있다.

[생산 준비 단계]

상기 의복 생산 단계에서 산출된 필요한 원단 및 부자재의 수량에 따라 원단 및 부자재를 조달하여 생산 준비 라인에 이송할 수 있다. 구체적으로, 주문 의류의 모듈화 봉제공정라인의 전체적인 구성이 설계되면, 각 모듈화 봉제공정라인 별로 봉제 작업에 필요한 소요 원단 재단물과 부자재의 양이 산출될 수 있다. 각 봉제공정라인 별 필요한 원단 재단물과 부자재 양에 관한 정보는 원단 및 부자재 창고에 있는 컴퓨팅 장치로 전달될 수 있다. 그에 따라 원단 및 부자재 창고에서 각 봉제공정라인 별로 필요한 양 만큼의 원단 재단물과 부자재를 공급할 수 있다.

생산 준비 라인에서는 동일한 원단을 쓰는 의복의 주문이 한 번에 재단될 수 있을 만큼 모이면 마커(marker)작성을 시작할 수 있다. 다만 주문된 의복이 소량인 경우, 보증한 리드타임(lead time)에 도달하면 한번에 재단될 수 있을 만큼 모이지 않아도 마커 작성을 시작한다. 여기서 원단 상에 의복 패턴을 배치하는 과정을 마킹(marking)이라고 하며, 이렇게 배치된 의복 패턴의 집합을 마커(marker)라고 한다. 마킹 공정은 사용되지 않고 버려지는 원단의 최소화, 패턴의 크기나 모양을 고려한 절단순서 결정, 원단의 결함을 회피하는 배치 등이 요구되는 매우 복잡한 공정이다. 특히 다품종 소량 생산 공정에서는 주문 받은 의복들을 구성하는 패턴 중 같은 원단을 쓰는 것들을 모아서 재단하고, 재단된 패턴들이 서로 섞이지 않도록 관리하는 것이 매우 중요하다.

예시적일 실시예에서, 이후의 모듈 공정 라인에서 혼동되지 않도록 동일한 원단에서 재단된 패턴들과 각 단계에서 필요한 부자재들에 대해 식별 표시(ID)를 할 수 있다. 그 일례로서 바코드/QR 코드 프린팅 장치 혹은 RFID tag 자동 부착기기를 활용할 수 있다.

생산 준비 라인에서 준비된 재단된 원단 및 부자재들을 패키지화하여 모듈 공정 라인으로 정확하게 이송한다. 상기 패키지에도 원단이나 부자재들과 같은 방식으로 식별 표시(ID)를 함으로써 모듈 공정 라인으로의 이송 시 혼동을 방지할 수 있다. 생산 준비 라인에서 모듈 공정 라인으로 이송하는 것은 컨베이어 시스템 또는 이송 로봇에 의해 자동으로 이송될 수도 있고, 작업자에 의해 직접 이송될 수도 있다.

[봉제 전 단계]

예시적인 실시예에 따르면, 의복 설계 단계(1)에서 봉제 전에 미리 거쳐야 할 공정이 지정된 일부 의복 패턴들에 대한 재단된 원단 및 부자재는 봉제 전 라인으로 이송되어 봉제 전 작업이 수행될 수 있다. 상기 봉제 전 작업으로는 자수, 인쇄, 누빔 공정 등을 들 수 있다. 봉제 전 라인에서는 먼저 상기 패키지의 식별 표시(ID)를 스캔하면 봉제 전 라인 작업지시서가 디스플레이되고, 봉제 전 라인에 설치된 의류 제작 설비(21)에 의해 봉제 전 작업이 수행된다. 이러한 봉제 전 작업은 사람에 의해 수작업으로 수행될 수도 있지만, 자동화 의류 제작 설비(21)에 의해 자동으로 수행되는 것이 바람직하다.

[모듈 봉제 단계]

상기 생산 준비 단계(3)에서 준비된 또는 상기 봉제 전 단계(4)에서 봉제 작업이 완료된 원단 제자물과 부자재는 미리 지정된 작업 모듈(51, 52, 53)의 모듈 공정 라인으로 이송된다. 각 모듈 공정 라인에서는 상기 모듈 공정 라인에 구비된 의류 제작 설비(21)에 의해 상기 원단 재단물 및 상기 부자재가 상기 모듈 라인 작업지시서에 따라 봉제되어 상기 기본 패턴 제작물이 생산된다.

재단된 원단과 부자재로 이루어진 패키지가 모듈 공정 라인으로 이송되면 작업자는 먼저 패키지에 표시된 식별 표시(ID)를 스캔하고, 이에 따라 디스플레이되는 모듈 공정 라인 작업지시서를 확인할 수 있다. 모듈 공정 라인에 배치된 작업자들은 의류 제작 설비(21)를 이용하여 상기 모듈 공정 라인 작업지시서에서 지시하는 바에 따라 이송된 원단 및 부자재를 봉제하여 기본 패턴을 생산하게 된다. 모듈 공정 라인에서의 봉제 작업은 작업자에 의해 수작업으로 이루어질 수도 있고, 바람직하게는 의류 제작 설비(21)에 의해 자동으로 이루어질 수 있다. 각 모듈 공정 라인에서 생산된 기본 구성품에는 혼동을 방지하기 위해 바코드/QR 코드 프린팅 장비 혹은 RFID Tag 자동 부착기기를 활용하여 식별 표시(ID)를 표시할 수 있다. 위 식별 표시(ID)에는 합복 공정 라인의 합복조에서 합복 작업 순서를 알 수 있는 표시가 포함되는 것이 바람직하다.

[합복 봉제 단계]

모듈 봉제 단계(5)에서의 각 작업 모듈(51, 52, 53)의 모듈 공정 라인에서 생산된 기본 구성품은 합복 공정 라인으로 이송될 수 있다. 각 모듈 공정 라인에서 합복 공정 라인으로 이송하는 것은 컨베이어 시스템 또는 이송 로봇에 의해 자동으로 이송될 수도 있고, 사람에 의해 이송될 수도 있다. 합복 작업은 부분 조립된 기본 패턴들이 최종적으로 합쳐지는 완성단계로서, 여러 단계가 시간 순서대로 봉제 작업이 이루어질 수 있다. 즉, 합복 공정 라인에 전달된 기본 패턴 제작물들은 합복 공정 라인 작업지시서에 기재된 상기 의복 설계 단계(1)에서 이미 옷의 종류 및 스타일별로 정의된 조립 순서에 맞추어 합복이 이루어질 수 있다. 따라서 각 모듈 공정 라인에서 완성된 기본 패턴 제작물들이 디자인이 결정단계에서 이미 옷의 종류 및 스타일별로 정의된 조립 순서에 맞추어 합복 공정 라인에 전달되는 것이 보다 바람직하다. 다시 말해서, 합복 작업의 단계에 맞추어 기본 패턴들이 제공되는 것이 보다 효율적이다.

[마무리 단계]

상기 합복 봉제 단계(6)이후, 합복된 의복은 그 종류에 따라 마무리 공정으로 이송될 수 있다. 상기 마무리 공정에서는 다림질, 검침 포장 등의 작업이 이루어진다.

[다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 시스템]

위에서 설명한 본 발명의 실시예들에 따른 모듈화 의류 제조 방법에 있어서, 위에서 설명한 상기 의복 설계 단계(1)와 상기 모듈화 세부 공정 결정 단계(2)의 전체 과정과, 상기 생산 준비 단계(3)의 일부 과정들은 컴퓨터 장치에서 실행될 수 있는 프로그램으로 구현될 수 있다. 그 프로그램은 컴퓨터 장치에 의해 실행될 수 있다. 도 6은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 모듈화 의류 제조 시스템(100)의 구성을 예시한다.

도 6을 참조하면, 본 발명의 모듈화 의류 제조 시스템(100)은 서버 컴퓨터(200), 원단 재단물 및 부자재들을 보관하는 창고(270)를 포함하는 생산 준비 라인, 모듈 공정 라인 및 합복 공정 라인을 포함하는 모듈화 봉제공정라인을 포함할 수 있다. 상기 서버 컴퓨터(200)는 주문/생산 정보 입력부(210), 주문정보 분석부(220), 모듈화 패턴 분류부(230), 모듈화 공정 설계부(260), 그리고 의류패턴 데이터베이스(240)를 포함할 수 있다. 이들은 각각 독립적인 프로그램 모듈로 구현될 수도 있고, 하나의 프로그램 모듈로 구현될 수도 있다.

주문/생산 정보 입력부(210)는 주문자의 주문 의복 디자인 정보를 입력받을 수 있다. 디자인 정보는 주문 의류의 형상과 모양 등이 표현된 그래픽 데이터를 포함할 수 있다. 주문/생산 정보 입력부(210)는 주문 의류의 치수, 주문 수량, 납기 등의 정보도 입력받을 수 있다. 또한, 공장에서 현재 가동 중인 의류생산라인에 관한 구체적인 정보도 입력받을 수 있다. 서버 컴퓨터에 제공되는 정보에는 예컨대 의류의 구성품별로 몇 개의 생산라인이 현재 가동되고 있는지에 관한 정보가 포함될 수 있다.

주문정보 분석부(220)는 입력된 디자인 정보를 분석하여 이후의 합복 공정을 고려하여 해당 의복 디자인의 기본 구성품을 결정한다. 주문정보 분석부(220)는 의류패턴 데이터베이스(240)에 기초하여 자동으로 주문 의류의 치수별 기본 패턴을 생성할 수 있다. 주문 의류의 치수별 패턴은 파라메트릭 패턴화 방법을 통해 자동으로 생성될 수 있다. 주문정보 분석부(220)는 생성된 기본 패턴 정보를 고려하여, 주문 의류를 사이즈 별 주문수량에 맞게 생산하는 데 필요한 원단량과 부자재양을 산출할 수 있다. 나아가, 주문정보 분석부(220)는 주문 의류 치수별 기본 패턴들이 확보되면 각 기본 패턴들을 제작하는 데 드는 작업시간을 산출할 수 있다. 이 작업 시간은 앞서 언급한 SMV(standard minute value)를 기준으로 산출될 수 있다.

또한 만일 어떤 의복 패턴들에 대해 자수, 인쇄, 누빔 공정 등의 미리 거쳐야 할 공정을 수행할 필요가 있을 경우에는, 의복 설계부에서 해당 의복 패턴에 대해 봉제 전 작업을 지정한다.

모듈화 패턴 분류부(230)는 의류패턴 데이터베이스(240)에 저장된 기준 패턴에 기초하여 주문정보 분석부(220)에서 생성한 주문 의류의 기본 패턴들 각각에 대하여 적합한 모듈 공정으로 분류하여 지정할 수 있다. 즉, 모듈화 패턴 분류부(230)는 주문정보 분석부(220)로부터 제공되는 복수의 기본 패턴들을 의류패턴 데이터베이스(240)에 저장된 기준의류패턴들과 유사도 비교를 하여 그 복수의 기본 패턴들 각각의 패턴 카테고리를 판별할 수 있다. 예시적인 실시예에 따르면, 머신러닝 알고리즘 중 지도학습 방법인 신경망, 지원벡터(SVM)등의 방법을 이용하여 의류패턴 데이터베이스(240)에 입력된 일반적인 의류의 패턴을 기준 패턴으로 학습시키고, 주문 정보의 분석으로 생성된 기본 패턴을 기준 패턴과 비교하여 어떤 모듈에 가장 가까운지를 판단하여 해당 모듈로 분류할 수 있다.

모듈화 공정 설계부(260)는 모듈화 패턴 분류부(230)로부터 제공되는 복수의 기본 패턴의 패턴 카테고리 판별 결과와 주문/생산 정보 입력부(210)로부터 제공되는 현재 가동 중에 있는 의류생산라인에 관한 정보에 기초하여, 상기 복수의 기본 패턴 각각에 대하여 세분화된 작업 모듈을 결정할 수 있다. 나아가, 결정된 작업 모듈들을 제작하기 위한 모듈 공정 라인과, 각 모듈 공정 라인에서 제작된 기본 패턴 제작물들을 합복하여 주문 의류의 제작을 완성하기 위한 합복 공정 라인을 포함하는 모듈화 봉제공정라인의 구성을 의류생산라인 가동 정보에 기초하여 설계할 수 있다.

구체적으로, 모듈화 공정 설계부(260)는 모듈화 패턴 분류부(230)로부터 결정된 기준 패턴들에 대한 정보를 수신한다. 그리고 모듈화 공정 설계부(260)는 의복 패턴들 각각에 대해 작업 모듈(51, 52, 53)을 지정한 후, 상기 작업 모듈(51, 52, 53)들의 봉제 순서를 포함하는 전체 봉제 공정을 설계한다. 이후 모듈화 공정 설계부(260)는 작업 모듈(51, 52, 53)각각에 대해 자세한 봉제 방법이 기재된 모듈 공정 작업지시서와, 상기 작업 모듈(51, 52, 53)각각에서 생산된 기본 구성품에 대하여 그 합복 순서 및 합복 방법 등이 자세히 기재된 합복 공정 라인 작업 지시서를 생성할 수 있다. 또한 상기 모듈화 공정 설계부(260)는 봉제 전 작업을 지정한 의복 패턴들에 대해서는 상기 봉제 전 작업에 대한 자세한 작업 지시가 기재된 봉제 전 라인 작업지시서를 생성할 수 있다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 모듈화 의류 제조 시스템의 생산 준비 라인, 모듈 공정 라인 및 합복 공정 라인에는, 각 공정 라인의 의류 제작 설비(21)에 설치되며 의류 제작 설비(21)의 전력 소모를 모니터링 할 수 있는 설비 센서(22)및 상기 의류 제작 설비(21)에 부착되거나 작업자가 착용할 수 있는 웨어러블(wearable)장비에 구비되며 작업자의 작업 시간, 작업 특성을 측정할 수 있는 작업자 센서(24)중 하나 이상이 구비될 수 있다. 설비 센서(22)및 작업자 센서(24)중 하나 이상은 무선네트워크로 상기 서버(23)와 연결되어 의류 제작 설비(21)의 전력 소모 및 고장 여부, 작업자의 작업 시간을 포함한 라인 상태를 실시간으로 서버(23)로 전송하도록 구성될 수 있다. 모듈화 공정 설계부는 빅데이터 기반의 인공지능을 포함할 수 있다. 상기 빅데이터 기반의 인공지능은 상기 설비 센서(22)및 상기 작업자 센서(24)로부터 수신된 데이터를 축적된 기존의 데이터와 비교 분석하여 봉제 공정 순서를 제안하거나, 의류 제작 설비(21)또는 작업자의 교체 또는 배치를 제안할 수 있도록 구성될 수 있다. 여기서, 도 3의 서버(23)는 도 6의 서버 컴퓨터(200)와 실질적으로 동일한 것일 수 있다.

그 구체적인 예로서, 모듈화 공정 설계부(260)는 서버(23)에서 수신된 데이터를 축적된 기존의 데이터와 비교 분석하여 불량률이 최소화 될 수 있도록, 봉제 공정 순서를 조정하거나 품질이 높은 장비 또는 작업 능력이 우수한 작업자로 교체를 제안할 수 있다. 또한 다른 예로서, 모듈화 공정 설계부(260는 상기 수신된 데이터를 축적된 기존의 데이터와 비교 분석하여 주문된 의복 디자인에 따른 의류 제작 설비(21)또는 작업자의 최적 배치를 제안할 수 있고, 상기 최적 배치에 따라 유연하게 구성될 수 있도록 의류 제작 설비(21)가 바퀴 또는 이동형 패널 위에 장착되어 이동할 수 있게 구비될 수 있다.

다른 예로서, 모듈화 공정 설계부(260)는 서버(23)에 수신된 데이터를 데이터베이스에 기존의 축적된 데이터와 비교 분석하여 공정별 지연시간을 분석하고, 공정별 지연시간이 최소화 되도록 공정별 투입인원의 조정을 판단하여 최적 인력배치를 제안할 수 있다.

또 다른 예로서, 상기 모듈화 공정 설계부(260)는 서버(23)에서 수신된 데이터를 축적된 기존의 데이터와 비교 분석하여 작업자의 작업능력을 판단하고, 판단된 작업자의 작업능력을 기초로 생산 준비 라인, 모듈 공정 라인 및 합복 공정 라인 등에 대한 대상 작업 인원을 제안할 수 있다.

[생산 준비 라인]

상기 의복 설계부에서 산출한 원단과 부자재가 조달되면, 상기 조달된 원단과 부자재는 생산 준비 라인에 바로 이송된다. 생산 준비 라인에는 원단을 재단하기 위해 구성된 컴퓨터(소프트웨어 포함)및 플로터로 구성된 마커시스템이 구비되어 있다. 생산 준비 라인에서는 상기 의복 설계부로부터 의복 패턴들에 대한 정보를 수신하고, 컴퓨터 소프트웨어로 원단의 크기에 재단이 되어야 하는 재단품들의 설계도를 집어넣는 마커 작업을 하고, 이를 플러터를 통해 실제 원단 크기의 종이에 프린트를 하고, 이 종이와 준비된 원단 수량(1 장 ~ 여러 장)과 함께 재단기를 이용하여 재단을 한다. 그리고 재단한 후에 상기 모듈화 결정부에서 지정된 작업 모듈(51, 52, 53)에 맞추어 재단된 원단과 부자재를 패키지화한다.

또한 생산 준비 라인에는 혼동 방지를 위한 식별 표시(ID)를 할 수 있는 장치가 구비될 수 있다. 예를 들어 식별 표시(ID)를 할 수 있는 장치는 또는 바코드/QR 코드 프린팅 장비 혹은 RFID Tag 자동 부착기기가 될 수 있다. 이러한 장치를 활용하여 재단된 원단 및 부자재에 식별 표시(ID)로서 바코드/QR 코드를 표시하거나, RFID Tag 등을 부착할 수 있다. 이러한 식별 표시(ID)는 상기 패키지 상에 표시될 수도 있다. 상기 식별 표시(ID)에는 봉제 전 작업의 실시 여부도 함께 표시될 수 있다.

상기 패키지들은 구비된 식별 표시(ID)에 따라 각각의 작업 모듈(51, 52, 53)의 모듈 공정 라인으로 이송된다. 생산 준비 라인에서 모듈 공정 라인으로 이송하는 것은 컨베이어 시스템 또는 이송 로봇에 의해 자동으로 이송될 수도 있고, 사람에 의해 이송될 수도 있다.

[봉제 전 라인]

상기 의복 설계부에서 봉제 전 작업이 지정되어 식별 표시(ID)에 봉제 전 작업의 실시가 표시된 재단된 원단 및 부자재, 또는 이들의 패키지는 모듈 공정 라인으로 이송되기 전에 봉제 전 라인으로 먼저 이송된다. 봉제 전 라인에는 재단된 원단 및 부자재, 또는 이들의 패키지에 표시된 식별 표시(ID)를 스캔할 수 있는 장치가 구비되어 있고, 작업자가 상기 식별 표시(ID)를 스캔하면 봉제 전 라인 작업지시서가 봉제 전 라인에 구비된 모니터에 디스플레이 된다. 상기 봉제 전 라인 작업지시서에 기재된 작업 내용 및 순서 등에 따라 봉제 전 라인에 이송된 재단된 원단 또는 부자재에 자수, 인쇄, 누빔 공정 등의 봉제 전 작업이 수행된다. 상기 봉제 전 작업은 작업자에 의해 수작업으로 이루어질 수 있고, 의류 제작 설비(21)에 의해 자동으로 이루어질 수도 있다.

[모듈 공정 라인 및 합복 공정 라인]

생산 준비 라인 또는 봉제 전 라인에서의 작업이 완료된 재단된 원단과 부자재는 패키지에 표시된 식별 표시(ID)에 따라 지정된 작업 모듈(51, 52, 53)의 모듈 공정 라인으로 이송된다. 작업자는 모듈 공정 라인에 마련된 디스플레이에 표시되는 모듈 공정 라인 작업지시서에 따라 기본 구성품을 생산하기 위한 봉제 작업을 실시한다. 생산된 기본 구성품은 미리 지정된 합복 공정 라인으로 이송되어 합복이 이루어진다.

상기 모듈 공정 라인 및 상기 합복 공정 라인에는 각각의 지정된 작업을 수행하는데 적합한 의류 제작 설비(21)와 작업자가 배치되어 있다. 또한 상기 모듈 공정 라인 및 상기 합복 공정 라인에는 패키지 또는 원단(및/또는 부자재)에 표시된 식별 표시(ID)를 확인할 수 있는 스캐너와 작업지시서를 확인할 수 있는 디스플레이가 구비되어 있다. 작업자는 상기 디스플레이에 표시되는 작업지시서에 따라 봉제 작업을 실시한다. 상기 모듈 공정 라인 및 상기 합복 공정 라인에 구비되는 의류 제작 설비(21)는 작업자에 의해 수동으로 조작될 수 있고, 작업자의 간단한 조작만으로 작동되는 자동화 설비일 수 있다. 또한 모듈 공정 라인에는 모듈 공정 라인에서 생산된 기본 구성품에 식별 표시(ID)를 할 수 있는 장치, 예를 들어 바코드/QR 코드 프린팅 장비 혹은 RFID Tag 자동 부착기기 등이 구비될 수 있다.

도 7은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 모듈화 봉제공정라인의 구성 예를 나타낸다.

도 7을 참조하면서 모듈 공정 라인(400)및 합복 공정 라인(500)을 활용한 다품종 소량 생산 방법의 특장점을 설명한다. 재단기(300)는 예컨대 재단기 1, 2, 3의 3대의 재단기를 포함할 수 있다. 재단기 1, 2, 3(300)은 서버 컴퓨터(230)로부터 수신된 주문 의류의 스타일 별로 주문 의류 제조에 필요한 원단을 재단하고, 그 재단물을 n개의 모듈 공정 라인(모듈 1, 2, 3, … , n)(400)으로 보낼 수 있다. 재단은 수백 내지 수천 장의 대량 재단이 아닌 소량의 주문 수량에 맞도록 필요로 하는 수 내지 수십장 단위로 유연성 있게 수행할 수 있다.

재단기 1, 2, 3은 모듈 공정 라인(모듈 1, 2, 3, ,…, n)(400)에 매칭되어 항상 동일한 재단물을 재단하는 것이 아니라, 재단기 1, 2, 3의 각 작업시간의 편차가 최소화되도록 서버 컴퓨터(200)에서 판단하여 각 재단기(300)에 처리해야 할 재단 물량을 전송할 수 있다.

모듈 공정 라인(모듈 1, 2, 3, … n)들은 합복을 위한 기본 구성품 부분에 따라 구분될 수 있다. 작업 모듈들은 같은 봉제장치를 사용하는 공정으로 그룹핑되어 각 모듈 공정 라인(400)에 분배될 수 있다. 예컨대 후드가 딸린 자켓의 합복을 위한 기본 구성품 부분에 따른 모듈 공정 라인의 구성을 고려하자. 후드가 딸린 자켓은 예컨대 소매, 앞판, 뒷판, 칼라, 후드, 지퍼 등의 모듈로 구분될 수 있다. 이 모듈들의 합복을 위한 예시적 모듈 공정 라인의 구성은 다음과 같이 할 수 있다. 예컨대 완성의류 A가 후드 자켓일 경우에, 도 2에 예시된 것과 같이 후드, 앞판 등을 하나의 모듈로 하여 모듈 1에서는 후드, 모듈 2에서는 앞판, 모듈 3에서는 뒷판, 모듈 4에서는 소매, 모듈 5에서는 칼라, 모듈 6에서는 지퍼를 각각 제작할 수 있다. 나아가, 모듈 1, 2, 3, 4, 5, 6을 완성의류 A의 합복 공정라인(500a)으로 이동시켜 합복 공정을 거쳐 의류 A를 완성할 수 있다.

위의 A의류의 모듈화와 연계하여, B의류가 내부패딩을 포함하는 후드자켓일 경우를 고려하자. 이 경우, 모듈 7에서 내부패딩을 작업하고, 그 모듈 7의 작업 결과물을 B의류의 합복 공정 라인(500b)으로 모듈 1, 2, 3, 4, 5, 6과 함께 이동시켜 모듈 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7을 합복할 수 있다. 이를 통해 의류 B를 완성할 수 있다.

A의류의 모듈화와 연계하여, C의류가 소매가 없는 나시 형태의 후드 조끼인 경우를 고려하자. 이 경우에 소매부분을 제작하는 모듈 4를 제외하고 나머지 모듈 1, 2, 3, 5, 6을 C의류의 합복 공정라인(500c)으로 이동시켜 합복 공정을 수행할 수 있다. 이를 통해 의류 C를 완성할 수 있다.

위의 A의류의 모듈화와 연계하여, D의류가 후드가 없는 자켓일 경우를 고려하자. 이 경우에 후드부분을 제작하는 모듈 1을 제외한 나머지 모듈 2, 3, 4, 5, 6을 D의류의 합복 공정라인(500d)으로 이동시켜 합복 공정을 수행할 수 있다. 이를 통해 의류D를 완성할 수 있다.

이런 방식으로 자켓이 약간씩 다른 스타일로 디자인 되어 주문되는 경우, 위와 같은 방식으로 모듈 공정 라인(400)과 합복 공정 라인(500)을 구성하면 매우 효율적인 생산이 이루어질 수 있다.

한편, 같은 봉제장치를 사용하는 공정을 기준으로 모듈들을 그룹핑할 수 있다. 예컨대, 기본 재봉틀, 록 스티칭, 심실링기, 버튼홀 머신 등은 의류의 종류나 스타일에 크게 의존하지 않는 작업을 수행할 수 있다. 같은 봉제장치를 사용하는 공정으로 그룹핑할 경우, 합복을 위한 기본 구성품과 연계되어 해당 구성품을 제작하는데 사용되는 봉제장치가 동일하므로 자동적으로 같은 봉제장치로 그룹핑될 수 있다.

예시적인 실시예에서, 각 모듈 공정라인(모듈 1, 2, 3, … n)(400)및 각 합복 공정라인(500)내의 각 단위공정의 SMV도 고려할 수 있다. 도 7에서 모듈 공정라인(400)과 합복 공정라인(500)의 단위공정은 사각형(□)으로 표시된 부분이며, 각 단위공정을 수행하는 작업자 및 장비를 의미한다. 모든 단위공정의 SMV를 측정하여 모듈별, 합복공정별 작업시간의 편차를 최소화할 수 있다. 단위공정의 SMV 측정은 작업자의 작업시간을 관리자가 스톱워치 등을 이용하여 측정할 수도 있고, 전력센서를 장착하고 센서로부터 측정된 신호를 CNN 등의 머신러닝 기법을 이용하여 분석하여 단위작업당 시간을 도출할 수도 있다.

단위공정의 SMV는 모듈별 합복공정별 내부 작업자 배치 인원을 판단하는 기준으로 적용할 수도 있다. 예컨대, A의류가 후드자켓이고 모듈 1이 후드, 모듈 2가 앞판, 모듈 3이 뒷판, 모듈 4가 소매, 모듈 5가 칼라, 모듈 6이 지퍼일 경우, A의류의 합복공정을 진행하기 위해서는 각 모듈에서 제작된 모듈 1, 2, 3, 4, 5, 6이 동시에 A의류 합복 공정(500a)에 도착하여야 한다. 그런데 실제로는 각 모듈별 제작 SMV는 각기 상이할 수 있다. 예를 들어, 모듈 1 후드1개의 제작 SMV가 2분, 모듈 2 앞판 1개의 제작 SMV가 1분, 모듈 3 뒷판 1개의 제작SMV가 1분, 모듈 4 소매 1개의 제작 SMV가 2분, 모듈 5 칼라 1개의 제작 SMV가 1분, 모듈 6 지퍼 1개의 제작 SMV가 2분일 경우, 모듈 1 후드, 모듈 4 소매, 모듈 6 지퍼의 제작에는 모듈 2 앞판, 모듈 3 뒷판, 모듈 5 칼라의 작업 인력의 2배를 배치할 수 있다. 이러한 배치를 통해, 거의 동일한 시간에 A의류 합복 공정으로 각 모듈이 도착할 수 있다.

또한, A의류의 합복 시간이 2분, B의류의 합복시간이 4분, C의류의 합복시간이 1분일 경우, 납기 및 수량에 따라 합복시간이 긴 B의류의 합복라인(500b)을 C의류의 합복라인(500c)을 수일간 B의류 생산을 위한 합복라인으로 운영하고, 이후 다시 C의류의 합복라인으로 운영하는 등의 방안으로 유연하게 합복라인을 조절하여 운영할 수도 있다.

새로운 스타일의 의복 주문 시 해당 의복을 생산하는 데 필요한 각 모듈별 SMV를 추가로 계산하여 모듈별 및 합복공정별 가동율을 판단하여 생산에 적용할 수도 있다.

[마무리 공정 라인]

합복 공정 라인에서 생산된 의복은 필요에 따라 마무리 공정 라인으로 이송되어 다림질, 검침 포장 등의 마무리 작업이 이루어진다.

1 의복 설계 단계
2 모듈화 세부 공정 결정 단계
3 생산 준비 단계
4 봉제 전 단계
5 모듈 봉제 단계
51, 52, 53 작업모듈
6 합복 봉제 단계
7 마무리 단계
11 1 차 모듈
12 2 차 모듈
13 3 차 모듈
14 4 차 모듈
21 의류 제작 설비
22 설비 센서
23 서버
24 작업자 센서
25 웨어러블 장비

Claims

제1 컴퓨터 장치의 프로세서가 의복 생산에 관련된 복수의 기능을 포함하는 컴퓨터 프로그램의 명령어 시퀀스를 실행하는 단계를 포함하고,
상기 복수의 기능은,
입력되는 주문 의류의 형상 그래픽 데이터를 분석하여, 상기 주문 의류를 구성하는 복수의 기본 구성품을 생성하는 기능;
상기 복수의 기본 구성품들 각각에 대하여 상기 주문 의류의 치수별 기본 패턴들을 생성하는 기능;
상기 복수의 기본 패턴들을 의류패턴 데이터베이스에 저장된 기준의류패턴들과 유사도 비교를 하여 상기 복수의 기본 패턴들 각각의 패턴 카테고리를 판별하는 기능;
상기 복수의 기본 패턴의 패턴 카테고리 판별 결과와 현재 가동 중에 있는 의류생산라인에 관한 정보에 기초하여, 상기 복수의 기본 패턴 각각에 대하여 세분화된 작업 모듈을 결정하는 기능; 및
결정된 상기 작업 모듈들을 제작하기 위한 모듈 공정 라인들과, 각 모듈 공정 라인에서 제작된 기본 패턴 제작물들을 합복하여 상기 주문 의류의 제작을 완성하기 위한 합복 공정 라인을 포함하는 모듈화 봉제공정라인의 구성을 의류생산라인 가동 정보에 기초하여 설계하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제1항에 있어서, 상기 복수의 기능은, 상기 제1 컴퓨터 장치에서, 상기 모듈화 봉제공정라인의 전체적인 구성에 따른 각 공정라인 별 작업지시서를 생성하여 출력 가능하도록 제공하는 기능을 더 포함하여, 합복 공정 라인용 작업지시서에 기재된 합복 순서에 따라 각 모듈 공정 라인에서 제작된 기본 패턴 제작물이 상기 합복 공정 라인에 순서대로 전달되도록 하는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제1항에 있어서, 상기 복수의 기능은, 상기 제1 컴퓨터 장치에서, 상기 모듈화 봉제공정라인의 각 공정라인 별로 봉제 작업에 필요한 소요 원단 재단물과 부자재의 양에 관한 정보를 산출하여 원단 및 부자재 창고의 제2 컴퓨팅 장치로 전달하는 기능을 더 포함하여, 원단 및 부자재 창고에서 각 공정라인 별로 필요한 양 만큼의 원단 재단물과 부자재가 공급될 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제1항에 있어서, 상기 복수의 기본 구성품들의 판별은 형상 인식 알고리즘에 기초하여 상기 주문 의류의 형상 그래픽 데이터를 스캔하여 기본 구성품별로 분류하는 것을 통해 이루어지는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제1항에 있어서, 상기 주문 의류의 치수별 기본 패턴들은 상기 주문 의류를 구성하는 기본 구성품의 패턴을 다수의 점으로 분할하고 각 점의 관계를 함수화 하여 의류 사이즈에 따라 그 기본 구성품의 기본 패턴의 크기를 탄력적으로 조정하는 파라메트릭 패턴화 기법에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제1항에 있어서, 상기 복수의 기능은, 상기 제1 컴퓨터 장치에서, 생성된 치수별 기본 패턴들 각각을 제작하는 데 드는 작업시간을 산출하는 기능; 및 상기 작업모듈 별 총 작업시간을 산출하는 기능을 더 포함하고,
상기 작업 모듈의 결정은 산출된 작업모듈 별 총 작업시간들 간에 가장 작은 편차가 발생하도록 상기 기본 패턴들의 작업들을 그룹핑하여 작업모듈을 구성하는 방법으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제6항에 있어서, 상기 작업시간은 SMV(standard minute value)를 기준으로 산출되는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제1항에 있어서, 상기 복수의 기능은, 상기 제1 컴퓨터 장치에서, 입력되는 상기 주문 의류의 치수 정보와 주문수량 정보를 이용하여, 상기 주문 의류를 주문에 맞게 생산하는 데 필요한 소요 원단량과 소요 부자재량을 산출하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제1항에 있어서, 상기 복수의 기능은, 상기 제1 컴퓨터 장치에서, 일반적인 의류패턴 데이터를 학습데이터로 하여 소정의 머신러닝 알고리즘에 기초한 학습을 통해 의류의 구성품별 기준의류패턴을 학습하는 기능; 및 학습된 기준의류패턴을 의류별 및 패턴 카테고리 별로 분류하여 상기 의류패턴 데이터베이스에 저장하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제1항에 있어서, 상기 작업 모듈의 결정은 (i) 주문 의류의 합복을 위한 기본 구성품의 동일 유사성; (ii) 사용하는 봉제 장치의 동일성, (iii) 작업 모듈 별 작업 시간들 간에 발생할 수 있는 편차의 최소성 중 어느 한 가지 기준을 적용하거나 또는 두 가지 이상의 기준을 조합하여 중복 적용하는 방법으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제1항에 있어서, 상기 모듈 공정 라인의 구성은 상기 결정된 작업 모듈들의 봉제 작업 우선순위와 상기 복수의 기본 패턴들의 합복 순서에 기초하여 설계되는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제11항 있어서, 상기 봉제 작업 우선순위는 납기가 먼저 도래하는 순서에 따라 정해지는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제11항 있어서, 상기 모듈 공정 라인의 구성은 비슷한 형상과 조립 순서를 갖는 작업 모듈끼리 및/또는 공동으로 작업 가능한 작업 모듈끼리 같은 모듈 공정 라인에서 작업이 수행되도록 설계되는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 설계하는 기능은,
상기 주문 의류의 상기 복수의 기본 패턴들을 의복의 스타일별로 합복을 위한 기본 패턴의 동일 유사성에 따라 그룹핑하여 각 그룹을 1 차 모듈로 지정하는 기능;
상기 1 차 모듈의 하위 공정을 같은 봉제 장치를 사용하는 공정끼리 그룹핑하여 각 그룹을 2 차 모듈로 지정하는 기능;
상기 2 차 모듈의 하위 공정이 복수 개 있는 경우, 각 하위 공정을 1 개의 작업으로 구성되는 기본 공정들로 세분화하여 그 세분화 된 기본 공정들 각각의 SMV(Standard Minute Value)를 고려하여 작업모듈별 총 작업시간을 산출하는 기능; 및
산출된 작업모듈별 총 작업시간들 간에 가장 작은 편차가 발생하도록 상기 기본 공정들을 그룹핑하여 상기 모듈 공정 라인을 구성하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제1항에 있어서, 상기 모듈 공정 라인들은 상기 모듈 공정 라인들에서 합복에 필요한 기본 패턴 제작물을 완성하는 데 소요되는 작업시간들 간의 편차가 ± 5 % 이내가 되도록 설계되는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제 1항에 있어서, 상기 작업 모듈은 상기 기본 구성품에 따라 구분된 1 차 모듈부터, 상기 1 차 모듈의 하위 공정을 세분화하여 1 개의 작업으로 구성되는 기본 공정으로 이루어진 N 차 모듈까지 단계적으로 구성되며,
상기 1 차 모듈에서 생산되는 각각의 기본 패턴 제작물의 합복 봉제 순서가 도래하기 전에 각 기본 패턴 제작물의제작이 완료되도록 상기 1 차 내지 상기 N 차 모듈의 작업 시간이 결정되는 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 의류패턴 데이터베이스는 기존의 의류 생산 과정에서 수집된 자료와 전문 디자이너의 검토자료 및 의류 제작 설비를 모니터링하여 수집된 자료를 종합하여 구축된 것을 특징으로 하는 모듈화 의류 제조 방법.
의복 생산에 관련된 복수의 기능을 포함하는 컴퓨터 프로그램을 실행하기 위한 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 제1 컴퓨팅 장치를 구비하며,
상기 컴퓨터 프로그램을 실행하는 상기 제1 컴퓨팅 장치는,
입력되는 주문 의류의 형상 그래픽 데이터를 분석하여, 상기 주문 의류를 구성하는 복수의 기본 구성품을 생성하는 주문/생산 정보 입력부;
상기 복수의 기본 구성품들 각각에 대하여 상기 주문 의류의 치수별 기본 패턴들을 생성하는 주문정보 분석부;
상기 복수의 기본 패턴들을 의류패턴 데이터베이스에 저장된 기준의류패턴들과 유사도 비교를 하여 상기 복수의 기본 패턴들 각각의 패턴 카테고리를 판별하는 모듈화 패턴 분류부; 및
상기 복수의 기본 패턴의 패턴 카테고리 판별 결과와 현재 가동 중에 있는 의류생산라인에 관한 정보에 기초하여, 상기 복수의 기본 패턴 각각에 대하여 세분화된 작업 모듈을 결정하고, 결정된 상기 작업 모듈들을 제작하기 위한 모듈 공정 라인과, 각 모듈 공정 라인에서 제작된 기본 패턴 제작물들을 합복하여 상기 주문 의류의 제작을 완성하기 위한 합복 공정 라인을 포함하는 모듈화 봉제공정라인의 구성을 의류생산라인 가동 정보에 기초하여 설계하는 모듈화 공정 설계부를 포함하는 것을 특징으로 하는 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 시스템.
제18항에 있어서, 상기 모듈화 공정 설계부는 상기 모듈화 봉제공정라인의 전체적인 구성에 따른 각 공정라인 별 작업지시서를 생성하여 출력 가능하도록 제공함으로써, 합복 공정 라인용 작업지시서에 기재된 합복 순서에 따라 각 모듈 공정 라인에서 제작된 기본 패턴 제작물이 상기 합복 공정 라인에 순서대로 전달되도록 하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 시스템.
제18항에 있어서, 상기 모듈화 공정 설계부는 상기 모듈화 봉제공정라인의 각 공정라인 별로 봉제 작업에 필요한 소요 원단 재단물과 부자재의 양에 관한 정보를 산출하여 원단 및 부자재 창고의 제2 컴퓨팅 장치로 전달함으로써, 원단 및 부자재 창고에서 각 공정라인 별로 필요한 양 만큼의 원단 재단물과 부자재가 공급될 수 있도록 하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 시스템.
제18항에 있어서, 상기 주문정보 분석부는 형상 인식 알고리즘에 기초하여 상기 주문 의류의 형상 그래픽 데이터를 스캔하여 기본 구성품별로 분류하는 것을 통해 상기 복수의 기본 구성품들을 판별해내는 것을 특징으로 하는 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 시스템.
제18항에 있어서, 상기 모듈화 공정 설계부는 생성된 치수별 기본 패턴들 각각을 제작하는 데 드는 작업시간과 상기 작업모듈 별 총 작업시간을 산출하고, 산출된 작업모듈 별 총 작업시간들 간에 가장 작은 편차가 발생하도록 상기 기본 패턴들의 작업들을 그룹핑하여 작업모듈을 구성하는 방법으로 상기 작업 모듈을 결정하여 상기 모듈 공정 라인들을 설계하는 것을 특징으로 하는 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 시스템.
제18항에 있어서, 상기 주문정보 분석부는 입력되는 상기 주문 의류의 치수 정보와 주문수량 정보를 이용하여, 상기 주문 의류를 주문에 맞게 생산하는 데 필요한 소요 원단량과 소요 부자재량을 산출하여 상기 모듈화 공정 설계부로 제공하는 것을 특징으로 하는 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 시스템.
제18항에 있어서, 상기 의류패턴 데이터베이스는, 일반적인 의류패턴 데이터를 학습데이터로 하여 소정의 머신러닝 알고리즘에 기초한 학습을 통해 의류의 구성품별 기준의류패턴을 학습하고, 그 학습된 기준의류패턴을 의류별 및 패턴 카테고리 별로 분류하여 저장하는 것에 의해 구축되는 것을 특징으로 하는 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 시스템.
제18항에 있어서, 상기 모듈화 공정 설계부는, (i) 주문 의류의 합복을 위한 기본 구성품의 동일 유사성; (ii) 사용하는 봉제 장치의 동일성, (iii) 작업 모듈 별 작업 시간들 간에 발생할 수 있는 편차의 최소성 중 어느 한 가지 기준을 적용하거나 또는 두 가지 이상의 기준을 조합하여 중복 적용하는 방법으로 상기 작업 모듈을 결정하는 것을 특징으로 하는 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 시스템.
제18항에 있어서, 상기 모듈화 공정 설계부는 (i) 상기 결정된 작업 모듈들의 봉제 작업 우선순위와 상기 복수의 기본 패턴들의 합복 순서에 기초하는 것과, (ii) 비슷한 형상과 조립 순서를 갖는 작업 모듈끼리 및/또는 공동으로 작업 가능한 작업 모듈끼리 같은 모듈 공정 라인에서 작업이 수행되도록 하는 것 중 적어도 어느 한 가지를 적용하여 상기 모듈 공정 라인의 구성을 설계하는 것을 특징으로 하는 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 시스템.
제18항에 있어서, 상기 모듈화 공정 설계부는 상기 모듈 공정 라인들을 상기 모듈 공정 라인들에서 합복에 필요한 기본 패턴 제작물을 완성하는 데 소요되는 작업시간들 간의 편차가 ± 5 % 이내가 되도록 설계하는 것을 특징으로 하는 다품종 소량 의복 생산을 위한 모듈화 의류 제조 시스템.