大数据时代人工智能在服装制造中的应用

# 大数据时代人工智能在服装制造中的应用 ## 1 引言 时尚产业在日常生活中扮演着重要角色，它不仅为人们提供穿着的衣物，还对全球经济有着巨大贡献。服装制造作为时尚产业的一个子部分，是将面料转化为最终成衣的过程。传统的服装制造具有劳动密集和技术含量低的特点，因此迫切需要先进的科学技术来取代过时的方法。 近年来，计算机辅助生产规划、自动化生产流程和数字化物流管理等领域取得了显著进展。特别是在过去二十年中，越来越多的人工智能（AI）技术被应用于现代时尚产业，因为它们在解决棘手的决策问题方面表现出色，其中服装制造比时尚产业的其他领域更吸引AI研究人员的关注。随着科技的发展，工业自动化和计算机化程度不断提高，信息增长使得数据密集型方法的应用更加广泛，AI技术也能更好地处理从实际生产中收集的真实数据。 ## 2 服装制造流程 从面料卷到成衣，服装制造过程主要包括裁剪和缝纫两个主要步骤，此外还有整理和包装环节。裁剪是缝纫的上游过程，为缝纫提供裁片；缝纫则是将裁片组装成成衣。整理和熨烫是为了使衣物平整以便包装，包装则是将成品装入盒子。以下是各环节的详细介绍： ### 2.1 裁剪 裁剪工作从生产规划开始，包括裁剪订单规划（COP）和铺布与裁剪排序（SCS）。COP由铺层规划和排料优化组成，SCS则是实现铺布和裁剪工作在铺布和裁剪能力范围内的平衡。具体流程如下： 1. **铺布**：将面料从卷上展开铺在裁剪台上，并在顶部面料层放置排料图。 2. **裁剪操作**：沿着裁剪路径从面料层中剪出裁片。 3. **分拣和捆扎**：将裁片进行分拣和捆扎，以便后续组装使用。 裁剪过程需要满足下游缝纫线对裁片数量的要求，并受到布料厚度、裁剪刀深度、裁剪台长度和面料卷宽度等物理约束。裁剪环节的多个目标包括降低生产成本、提高资源利用率、提高准确性、加快生产速度、减少过度生产和降低库存。为满足这些约束和实现目标，可采取以下解决方案： - **减少面料浪费**：提高排料效率和合理安排铺布卷顺序，以减少标记损失和铺布损失。 - **优化工作顺序**：用最短的排料序列覆盖工作订单，避免过早或过晚完成，减少库存管理成本和下游缝纫过程的延迟。 - **优化裁剪路径**：找出最短的裁剪路径，减少操作时间和避免加班，节省机器和劳动力成本。 - **平衡裁剪和铺布操作**：避免工作不平衡导致的闲置时间，提高资源利用率，同时考虑实际裁剪室中的不确定性因素。 - **引入机器人制造**：提高裁剪相关操作的效率和准确性，虽然初期成本较高，但从长远来看是值得的。 ### 2.2 缝纫 缝纫是服装制造过程中最关键和复杂的部分，涉及大量不同的操作、相关的操作员和机器。缝纫过程从生产规划开始，包括缝纫订单规划和缝纫装配线设计。订单规划为每个缝纫订单提供生产计划，装配线设计包括布局设计和缝纫装配线平衡（SALB）。 装配线由一系列工作站组成，工作站配备有具备所需技能和技术能力的操作员以及具有所需功能的机器。服装装配线可以有不同的形状，操作员可以面向相同或相反的方向。在不同的缝纫系统中，会使用中心桌、手推车、篮子或衣架等工具进行物料搬运。 缝纫过程的订单规划需要考虑上游裁剪过程和下游整理与包装过程的任务响应，以满足每个订单的交货日期，减少库存并最大化资源利用率。良好的布局设计应减少物料运输，提高机器利用率。SALB是一个NP难问题，因为它涉及大量的任务、操作员和设施，任何一个环节的变化都可能导致不平衡，特别是在长链生产中。缝纫操作中存在各种不确定性，如操作员技能水平的差异、操作员缺勤、机器故障和插入紧急订单等。 缝纫的多个目标包括缩短交货时间、提高资源利用率、降低库存和提高质量。为了提高缝纫环节的性能，可以采取以下解决方案： - **合理安排订单生产**：在有限的时间内按顺序生产订单，减少库存。 - **优化装配线布局**：缩短物料运输路径，减少无附加值的传输并避免交叉，减少错误。 - **培养多技能操作员**：提高任务分配的灵活性，在生产过程中进行重新平衡以应对意外干扰。 - **提高自动化程度**：通过提高操作员技能和机器智能，改