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发布日期：2025-06-09 11:50:50 点击次数：
本发明涉及生产管理，具体涉及基于人工智能的服装工厂生产智能管理方法及系统。
1、服装工厂的生产过程是指将原材料(如布料、线、纽扣等)通过一系列加工步骤转化为成品服装的过程，这个过程可以分为几个主要阶段，每个阶段都包含特定的任务和技术要求。
2、现有的服装工厂生产管理方案在实施时，不能对不同服装的批次生产进行裁剪面料的局部裁剪监管以及处理分析，以及对不同服装对应的所有裁剪面料的整体裁剪监管以及处理分析，并根据分析结果从不同的方面来对不同面料裁剪进行动态优化管理，存在服装工厂生产服装产生裁剪面料的自主监管分析效果不佳，以及面料裁剪的自主优化管理效果不佳。
1、本发明的目的在于提供基于人工智能的服装工厂生产智能管理方法及系统，用于解决现有方案中服装工厂生产服装产生裁剪面料的自主监管分析效果不佳，以及面料裁剪的自主优化管理效果不佳的技术问题。
4、对服装工厂生产不同服装的批次生产进行裁剪面料的局部裁剪监管，并对局部裁剪监管数据实施多维度的数据处理以及分析，确定不同服装批次生产过程产生的不同裁剪面料对应的标记，并根据裁剪面料标记来对不同服装后续的生产实施针对性的生产优化管理；
5、根据服装生产出现的所有裁剪面料实施不同方面的数据处理以及计算分析，并将不同方面的数据分析结果进行联立分析，确定不同裁剪面料的整体裁剪状态并实施针对性的裁剪面料生产优化管理。
6、优选地，对服装工厂生产不同服装的批次生产进行监管并编号标记为i，i＝1，2，3，……，n；n为正整数；
7、对服装工厂生产不同服装的批次生产进行不同裁剪面料的收集以及处理时，获取批次生产的不同服装对应的所有裁剪面料j，以及不同裁剪面料的裁剪面料重量zcij；j＝1，2，3，……，m；m为正整数；
8、对不同批次生产的不同服装进行局部裁剪监管分析时，通过公式cjij＝zcij×dcij计算获取生产服装对应不同裁剪面料的裁剪价值影响值cjij；式中，dcij为不同裁剪面料对应的面料单价；
9、以及，通过公式czij＝zcij/ni计算获取生产服装对应不同裁剪面料的裁剪重量影响值czij；式中，ni为对应批次生产服装的服装生产总重量。
10、优选地，根据不同裁剪面料对应处理获取的裁剪价值影响值和裁剪重量影响值来进行局部裁剪面料状态的数据分析时，依次将不同裁剪面料对应的裁剪价值影响值和裁剪重量影响值通过公式计算获取对应的局部裁剪面料异常值cyij；式中，a、b分别为服装生产对应的第一局部裁剪影响标准值、第二局部裁剪影响标准值；[*]为取整函数，表示获取不超过实数*的最大整数；max()表示获取不同数值中的最大值；
12、优选地，若局部裁剪面料异常值为0，则将所属裁剪面料关联局部裁剪正常标签，并将该裁剪面料标记为正常裁剪面料；
13、若局部裁剪面料异常值不为0，则将所属裁剪面料关联局部裁剪异常标签，并将该裁剪面料标记为异常裁剪面料。
14、优选地，将处理获取的所有正常裁剪面料和异常裁剪面料进行排序组合，得到局部裁剪面料状态分析数据，并对局部裁剪面料状态分析数据中的所有异常裁剪面料来对所属服装后续的生产实施针对性的生产优化管理。
15、优选地，获取不同服装生产对应出现的不同裁剪面料，并获取裁剪面料对应的裁剪面料总重量zzk以及异常裁剪面料的出现总次数nyk；k为不同服装生产对应出现的不同裁剪面料，k＝1，2，3，……，p；p为正整数；
16、依次将不同裁剪面料对应的裁剪面料总重量通过第一裁剪影响公式计算获取对应裁剪面料的第一裁剪影响度yck；式中，a′、b′分别为服装生产对应的第一整体裁剪影响标准值、第二整体裁剪影响标准值；
17、以及，将不同裁剪面料对应异常裁剪面料的出现总次数通过第二裁剪影响公式计算获取对应裁剪面料的第二裁剪影响度eck；式中，nb为所有裁剪面料对应的出现总次数；c为第三整体裁剪影响标准值；
18、将计算获取的第一裁剪影响度和第二裁剪影响度进行排序组合，得到所属裁剪面料对应的裁剪影响处理序列。
19、优选地，对裁剪影响处理序列进行数据分析确定所属裁剪面料对应的整体裁剪状态时，对裁剪影响标识序列进行遍历分析是否存在数值为1的元素，并根据分析结果对所属裁剪面料后续的服装生产实施针对性的管理。
20、优选地，若不存在数值为1的元素，则生成所属裁剪面料的整体裁剪状态正常标签，并根据整体裁剪状态正常标签维持所属裁剪面料在后续服装生产的设计使用；
21、若存在数值为1的元素，则生成所属裁剪面料的整体裁剪状态异常标签，并根据整体裁剪状态异常标签对所属裁剪面料在后续服装生产的设计使用进行优化管理。
23、裁剪面料局部处理管理模块，用于对服装工厂生产不同服装的批次生产进行裁剪面料的局部裁剪监管，并对局部裁剪监管数据实施多维度的数据处理以及分析，确定不同服装批次生产过程产生的不同裁剪面料对应的标记，并根据裁剪面料标记来对不同服装后续的生产实施针对性的生产优化管理；
24、裁剪面料整体处理管理模块，用于根据服装生产出现的所有裁剪面料实施不同方面的数据处理以及计算分析，并将不同方面的数据分析结果进行联立分析，确定不同裁剪面料的整体裁剪状态并实施针对性的裁剪面料生产优化管理。
26、本发明通过对不同服装的批次生产进行裁剪面料的局部裁剪监管，并将不同方面的局部裁剪监管分析数据进行整合计算并分析，得到不同裁剪面料对应的局部裁剪面料状态，并根据分析获取的所有异常裁剪面料来对所属服装后续的生产实施针对性的生产优化管理，实现了对不同服装生产过程产生的不同裁剪面料实施多维数据分析以及优化管理，提高了服装工厂生产服装产生裁剪面料的自主监管分析效果。
27、本发明通过对服装生产出现的所有裁剪面料实施不同方面的数据处理以及计算分析，并将不同方面的数据分析结果进行联立分析，确定不同裁剪面料的整体裁剪状态并实施针对性的裁剪面料生产优化管理，实现了对前期不同生产服务的所有裁剪面料进行整体维度的监管以及处理分析，并根据分析结果对不同裁剪面料后续的使用进行动态管理，提高了服装工厂生产针对裁剪面料的自主优化管理效果。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的服装工厂生产智能管理方法，其特征在于，对服装工厂生产不同服装的批次生产进行监管并编号标记为i，i＝1，2，3，……，n；n为正整数；
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的服装工厂生产智能管理方法，其特征在于，根据不同裁剪面料对应处理获取的裁剪价值影响值和裁剪重量影响值来进行局部裁剪面料状态的数据分析时，依次将不同裁剪面料对应的裁剪价值影响值和裁剪重量影响值通过公式计算获取对应的局部裁剪面料异常值cyij；式中，a、b分别为服装生产对应的第一局部裁剪影响标准值、第二局部裁剪影响标准值；[*]为取整函数，表示获取不超过实数*的最大整数；max()表示获取不同数值中的最大值；
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的服装工厂生产智能管理方法，其特征在于，若局部裁剪面料异常值为0，则将所属裁剪面料关联局部裁剪正常标签，并将该裁剪面料标记为正常裁剪面料；
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的服装工厂生产智能管理方法，其特征在于，将处理获取的所有正常裁剪面料和异常裁剪面料进行排序组合，得到局部裁剪面料状态分析数据，并对局部裁剪面料状态分析数据中的所有异常裁剪面料来对所属服装后续的生产实施针对性的生产优化管理。
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的服装工厂生产智能管理方法，其特征在于，获取不同服装生产对应出现的不同裁剪面料，并获取裁剪面料对应的裁剪面料总重量zzk以及异常裁剪面料的出现总次数nyk；k为不同服装生产对应出现的不同裁剪面料，k＝1，2，3，……，p；p为正整数；
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的服装工厂生产智能管理方法，其特征在于，对裁剪影响处理序列进行数据分析确定所属裁剪面料对应的整体裁剪状态时，对裁剪影响标识序列进行遍历分析是否存在数值为1的元素，并根据分析结果对所属裁剪面料后续的服装生产实施针对性的管理。
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的服装工厂生产智能管理方法，其特征在于，若不存在数值为1的元素，则生成所属裁剪面料的整体裁剪状态正常标签，并根据整体裁剪状态正常标签维持所属裁剪面料在后续服装生产的设计使用；
9.基于人工智能的服装工厂生产智能管理系统，应用如权利要求1-8任一项所述的基于人工智能的服装工厂生产智能管理方法，其特征在于，包括：
本发明公开了基于人工智能的服装工厂生产智能管理方法及系统，属于生产管理技术领域；用于解决现有方案中服装工厂生产服装产生裁剪面料的自主监管分析效果不佳，以及面料裁剪的自主优化管理效果不佳的技术问题；通过对不同服装的批次生产进行裁剪面料的局部裁剪监管，并将不同方面的局部裁剪监管分析数据进行整合计算并分析，得到不同裁剪面料对应的局部裁剪面料状态，并根据分析获取的所有异常裁剪面料来对所属服装后续的生产实施针对性的生产优化管理；对服装生产出现的所有裁剪面料实施不同方面的数据处理以及计算分析，并将不同方面的数据分析结果进行联立分析，确定不同裁剪面料的整体裁剪状态并实施针对性的裁剪面料生产优化管理。
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