检索结果-南通市图书馆

近年来,纺织服装行业由传统制造向数智化升级的趋势愈加明显。在转型过程中,先进的物流系统建设成为帮助服装企业实现自动化、信息化、网络化、协同制造目标的重要组成部分。对中国制造企业而言,由传统生产模式向数字化、智能化方向升级已不是"选择题",而是关乎企业生存和长远发展的必然选择。服装制造行业更是如此。为了摆脱劳动密集型的印记,越来越多的服装生产加工企业步入淘汰落后产能的"蜕变期",向着高质量发展的新阶段迈进。

关键词：服装制造传统生产模式中国制造企业纺织服装行业协同制造智能化方向淘汰落后产能生产加工企业

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3D技术在服装设计与服装制造领域的应用

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鞋类工艺与设计 2022年第8期2卷 18-20页

作者：张峻浩大连大杨服装定制科技有限公司辽宁大连116600

随着经济发展和科技进步,3D打印技术逐渐从工业、建筑、艺术等领域走向服装领域,近年来,服装设计与制作大多依靠3D技术,服装领域凭借3D技术的应用有了巨大发展。文章从3D技术的应用入手,以3D技术在服装领域的应用为主要研究对象,讲述3D... 详细信息

随着经济发展和科技进步,3D打印技术逐渐从工业、建筑、艺术等领域走向服装领域,近年来,服装设计与制作大多依靠3D技术,服装领域凭借3D技术的应用有了巨大发展。文章从3D技术的应用入手,以3D技术在服装领域的应用为主要研究对象,讲述3D技术的发展现状及应用情况,以供参考。

关键词： 3D技术服装设计服装制造

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美国服装制造业的改革充满挑战

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商业周刊（中文版） 2023年第2期 40-42页

作者： Olivia Rockeman 竹西(译) 不详

长期以来,洛杉矶都是美国主要的服装制造中心,为世界各地的时尚品牌生产T恤、泳装和女装等。但新的劳工立法和不断上涨的成本正威胁着“美国制造”在服装业的未来。

关键词：服装制造服装业劳工立法时尚品牌洛杉矶美国

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服装制造数据协同与辅助决策系统的研究与设计

服装制造数据协同与辅助决策系统的研究与设计

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作者：张健苏州大学

学位级别：硕士

随着服装行业新一轮信息化进程的推进，服装企业大力发展信息化、智能化、数字化。我国服装企业自动化程度较低，服装企业的业务流程复杂，许多服装企业每天都要处理大量的库存面料、辅料、产品等，如何在服装制造流程中做到数据的协同... 详细信息

随着服装行业新一轮信息化进程的推进，服装企业大力发展信息化、智能化、数字化。我国服装企业自动化程度较低，服装企业的业务流程复杂，许多服装企业每天都要处理大量的库存面料、辅料、产品等，如何在服装制造流程中做到数据的协同，如何在智能化建设的过程中，更科学、合理的进行辅助决策，是目前服装企业信息化研究的热点。本人在学习数据协同及辅助决策相关理论知识的基础上，深入服装企业进行调研分析，针对服装企业信息化应用现状及发展要求，提出了一种解决方案。即在数据协同方面，通过款式数据库的构建，实现已有客户数据库、材料数据库、样板数据库以及工艺数据库的数据整合和数据共享，进而实现服装制造流程中数据的动态协同;在工艺流程的工时方面，针对已有的GSD（一般车缝数据）标准工时系统，分析了员工实际工时与标准工时的差异，构建了数据仓库，先使用决策树方法对数据进行分类，再通过关联分析，对每一类的数据进行挖掘，研究分析款式、材料、工龄对实际工时与标准工时差异的影响程度，最后对原有标准工时进行优化，提高了服装企业标准工时的合理性，为服装企业信息化、智能化的建设提供了一种可借鉴的解决方案。

关键词：服装制造数据协同数据仓库数据挖掘辅助决策

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新目标锚定服装制造新内涵 004

新目标锚定服装制造新内涵

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中国纺织报

作者：张贵东

中国服装协会在不久前发布的《中国服装行业“十四五”发展指导意见和2035年远景目标》中提到,在我国基本实现社会主义现代化国家时,我国服装行业不仅要成为世界服装科技的主要驱动者、全球时尚的重要引领者、可持续发展的有力推进者,... 详细信息

中国服装协会在不久前发布的《中国服装行业“十四五”发展指导意见和2035年远景目标》中提到,在我国基本实现社会主义现代化国家时,我国服装行业不仅要成为世界服装科技的主要驱动者、全球时尚的重要引领者、可持续发展的有力推进者,而且还要把我国建设成对全球有推动、有创造

关键词：服装制造制造强国服装行业纺织服装产业纺织工业服装产业集群

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基于数据挖掘技术的服装制造标准工时制定方法研究

基于数据挖掘技术的服装制造标准工时制定方法研究

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作者：薛百里苏州大学

学位级别：硕士

随着信息技术的飞速发展,服装制造行业已从传统手工的生产方式向流程化、信息化、标准化的现代生产方式转变。目前我国服装制造企业广泛采用GSD标准工时来进行工艺设计、生产过程控制和人员考核。通常,GSD标准工时对于服装制造的每一道... 详细信息

随着信息技术的飞速发展,服装制造行业已从传统手工的生产方式向流程化、信息化、标准化的现代生产方式转变。目前我国服装制造企业广泛采用GSD标准工时来进行工艺设计、生产过程控制和人员考核。通常,GSD标准工时对于服装制造的每一道工序设置一个时间标准,然而在实际应用中,员工操作的熟练程度、面料的差异、款式设计的不同都会影响实际的生产工时。因此,据此设计的服装制造工艺流程受多种因素的影响,与实际生产存在着较大的时间偏差,这严重影响了部分员工的生产积极性,阻碍了生产效率的整体提高。如何针对GSD标准工时进行改进已成为近年来服装制造企业共同关注的问题。本文观察并分析了苏州某大型服装制造企业的GSD标准工时的实际使用情况,针对其制定不合理的情况,提出一种基于数据挖掘技术的改进方案。首先建立基于神经网络的预测模型对生产工时进行预测,通过验证预测模型的正确性找出生产工时的影响因素并按其重要性排序;其次建立基于关联规则的分析模型,找出在一定条件下各影响因素导致标准工时制定不合理的支持度和置信度;最后提出基于关联规则的标准工时修正方法,并对经过修正之后的标准工时进行了效果评估。上述方案已在SPSS Modeler数据挖掘工具中得到了验证,结果表明,该方案能有效地提高标准工时制定和员工绩效考核的准确性,使服装制造企业在工艺标准的制定上更加合理,增强企业在成本核算和生产加工方面的能力。

关键词：服装制造 GSD标准工时数据挖掘 SPSS Modeler

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