服装智能化工厂设计方案（智能化服装生产线）
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ai智能服装设计可以从哪些方面入手进行智能设计？
本专业学习服装设计、服装结构工艺及服装经营管理理论知识。毕业生能在服装生产和销售企业、服装研究单位、服装行业管理部门及新闻出版机构等从事服装产品开发、市场营销、经营管理、服装理论研究及宣传评论等方面工作的高级专门人才。而且同大多数行业一样，服装设计专业毕业生也同样在其相邻和相近的许多领域存在就业机会，如纺织面料设计、饰品设计、服饰文化研究、服装进出口贸易、流行现象研究、舞美设计以及品牌推广、市场营销等等很多方面。因行业本身要求，本专业既具有服装产品设计、生产、管理和研究的基本素质，还要具备较高的文化艺术修养和审美能力。
如何建造一个服装智能化仓储物流？
企业自动化立体仓库应该怎么设计呢？在设计前我们要好哪些准备工作呢？
一、自动化立体仓库的设计
1、设计的准备工作
2、自动化立体仓库的总体规划
3、自动化立体仓库计算
二、设计的准备工作：系统调查及需求分析
1、立体仓库是企业物流系统的子系统，必须要了解企业整个物流系统对子系统的要求和物流系统总体设计的布置图，以便对仓储的子系统进行总体设计。要调查过去进、出库房或料场物品的种类、数量及规律，以便预测未来，进行仓库容量的计算和分析。
2、立体仓库是机械、结构、电气、土建等多专业的工程，这些专业在立体仓库的总体设计中互相交叉，互相制约。因此，在设计时对各专业必须兼顾，例如，机械的运动精度要根据结构制作精度和土建的沉降精度而选定。
3、要了解企业对仓储系统的投资、人员配置等计划，以确定仓储系统的规模和机械化、自动化的程度。
4、调查库内储存的货物的品名，特征(例如易碎、怕光、怕潮等)，外形及尺寸，单件重量，平均库存量，最大库存量，每日进、出库数量，入库和出库频率等。
5、了解建库现场条件，包括气象、地形、地质条件、地面承载能力、风及雪载荷，地震情况及其他环境影响。
6、调查了解与仓储系统有关的其他方面条件。例如，入库货物的来源，连结库场交通情况，进、出库门的数目，包装形式，搬运方法，出库货物的去向和运输工具等。
服装智能制造到底是个啥？
随着人们生活水平的提高，对服装的需求更趋向个性化，快时尚已经成为服装行业的主要业态。与此相适应，服装生产企业也逐步围绕“小批量、多品种、快速反应”的目标进行生产组织模式革新。
作为劳动密集型行业，这种从“期货式大规模生产”向“现货式敏捷制造”的生产组织模式转变对服装工厂管理带来了极大的挑战。通常导致服装工厂生产效率大幅度降低、差错率明显升高、管理成本明显上升。这种情况下，就需要对企业进行以物联网技术为基础的智能化改造，打通从订单采购到生产各个环节的信息流，实现数据实时收集、智能排程、智能调度，从而大幅度降低人员管理难度、提高生产效率、降低差错率。
基于以上背景需求，本项目的建设目标是：
数据融合：打通服装订单信息、采购信息、仓库数据、裁剪数据、吊挂生产线数据、后道流水线数据、质量数据、成品数据各个节点环节，实现全过程数据目视化控制。
高效生产：通过管理培训和大数据分析，实现员工生产工序智能组合和调配、生产效率实时控制，达到小订单生产效率同比提高30%以上。
柔性制造：通过智能排程和工位机系统，将生产指令实时传递到每个工人，实现产线快速切换，缩短生产周期40%以上
作为服装智能制造行业领导者，秒优服装智能工厂设计围绕快速反应、提升效率和改善质量为目标，以服装工艺数据为基础，以可视化跟单—可视化计划—智能控制为手段，应用物联网和工业互联网技术，实现多系统应用集成，管理与信息化深度融合。
1） 以标准工时系统（GST）分析为基础，对服装加工工序进行动作分析和时间分析，并以部位和针步类型进行工序分类。通过服装标准工时系统分析帮助企业建立庞大的服装加工工艺数据库，这是本项目数据分析的基础。
2） 系统内含两大底层技术，以精益生产为核心的精益管理技术，以秒优云供应链平台为支撑的软件集成技术。其中，精益生产是对工厂进行精益生产改善，包括裁剪、吊挂缝制线、后道智能分拣系统、现场物流布局优化；软件集成包括服装ERP、服装APS、可视化质量管理系统、服装MES、服装标准工时系统等五大系统集成。多系统集成于秒优云供应链平台，管理与信息化高度融合。
3） 系统设计以可视化排单系统（APS）为中心对服装生产进行全过程控制和优化。系统可以分为四个维度：对订单信息进行跟踪和控制的跟单维度、对采购和成本控制的物料维度，对工艺优化和车间作业进行调度的现场管理维度、对历史数据进行分析和基于学习曲线模型的计划维度。其中，跟单维度包括样衣开发与跟踪、订单数据、跟单节点模型、可视化跟单、自动报警；物料维度包括服装BOM维护、用料MRP运算产生用料需求、采购申请和审批、核价管理、与仓库管理等；现场管理维度包括工艺分析、流程排布等产前准备工作，以及将信息实时传递到员工进行作业指导的工位作业系统；计划维度包括基于学习曲线模型的产能模拟、自动排单策略维护等以可视化的方式进行生产计划管理。
4） 自动化设备运用：采用自动裁床、可自动切换的缝制吊挂工作站、后道吊挂、自动模板车等。这些自动化设备的运用可以降低对员工技能的依赖、提高产品质量、提高工作效率。同时这些设备可以作为物联网的感知设备，将作业数据反馈到供应链软件，形成智能工厂决策的数据依据。
如何实现工厂智能化？
想要实现智能化工厂就要做好规划，有几个要素是考虑进去的，可以参考 SAP提出工业互联网及工业4.0前沿研究报告。SAP是德国“工业4.0”的核心发起单位之一，是“工业4.0”技术标准的制定者之一。
1、数据的采集和管理
想要让机器代替人工进行作业就要将生产的各项数据采集和管理起来。
2、设备联网
设备联网也就是设备与设备之间的互联，建立工厂网络。
3、工厂智能物流
智能物流的规划要做好，在物料搬运、集中拣货、集中配货等模块要做好系统分析。
4、生产质量管理和设备管理
生产质量管理和设备管理是企业的核心业务流程，所以在这两大板块每一个步骤都是要重视的，在生产质量管理中要构建完善的检测记录评判分析持续改进等流程；在设备管理板块要建立设备数据库，做好设备的事实数据记录和统计，及时做好设备的维护和管理。
5、智能厂房设计
智能厂房的设计在每个工作分区都要做好智能监控、智能安防报警等规划。
6、智能装备的应用
提高企业的生产效率是离不开智能装备的应用，从数控机床到工业机器人无一不是智能装备在制造生产中的运用。
7、智能产线规划
智能产线可以说是智能工厂的核心，物联网在生产线的每个生产环节的运用大大降低了故障的发生，提高了人机协作的效率。
工业互联网、工厂智能化选择SAP思爱普，SAP思爱普工业互联网平台汇集大数据和多年实践经验，通过在服务过程中已经积累的多个行业专业知识，可帮助平台能更快速精准地理解客户，并形成有效的解决方案，可为客户提供更优质的服务。
智能制造智慧工厂可视化解决方案
智能制造智慧工厂可视化解决方案需要几种模式
第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。
第二种模式是从智能制造生产单元到智能工厂。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。
设备和生产过程智能化，也是至关重要的一环，例如WSI和生英钛的智慧工业方案的工厂管理软件系统
（1）设备智能化：产线设备具有数据加工与判断能力；
（2）数据智能采集：设备网络化与数据自动采集；
（3）数据智能分析：生产受控状态分析，生产持续改进；
第三种模式是从个性化定制到互联工厂。在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。
