ФОРМУВАННЯ МОДЕЛЬНИХ КОМБІНАТОРНИХ РЯДІВ АСОРТИМЕНТНОЇ СТРУКТУРИ ЖІНОЧОГО ЖАКЕТА В УМОВАХ КАСТОМІЗОВАНОГО ВИРОБНИЦТВА
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2024.1.22Ключові слова:
кастомізація, кастомізція виробництва, асортиментна структура, жіночий жакет, комбінаторний рядАнотація
Зростання технологічної конкуренції призвело до орієнтації на кастомізацію рішень і зміщення рентабельності від виробництва до споживчого сектору. Це вимагає розвитку інтелектуальних технологій для взаємодії із споживачами. Участь споживача в створенні кастомізованого одягу найчастіше обмежується вибором колірної гами, принта, форми, розміру та розташування декоративних елементів. Масова кастомізація замінила епоху промислового виробництва типового одягу, започаткувавши виробництво продукції з можливістю її адаптації або модифікації за побажанням споживачів. Шляхом індивідуалізації одягу можна досягти не лише створення унікальних предметів, але й сформувати неповторний стиль. Для виробника цей підхід принесе збільшення обсягів продажів та здобуття нових клієнтів, тоді як для покупців він дасть можливість володіти унікальним виробом, який відрізняється від стандартних виробів масового виробництва. Оцінка одягу як цифрової технічної системи вимагає не лише аналізу характеристик властивостей виробу, а й виявлення параметричного зв'язку між ними для розширення потенціалу та функціоналу. Тому метою дослідження є класифікація модульних та багатодетальних предметів одягу складних просторових форм за способом їх побудови як оболонок на прикладі жіночого жакета. Це дозволить розробити модельні ряди асортиментних структур виробу для умов кастомізованого виробництва. За допомогою асортиментної матриці можна складати асортиментний мінімум, що забезпечить наявність широкого вибору для подальшого моделювання. Виходячи з поєднань основних деталей конструкції, з урахуванням обраної форми проектованого виробу – жакет прилеглого силуету, довжиною до лінії стегон, розроблена варіантна графічна матриця, яка має вигляд двовимірного масиву. Методи візуально-аналітичного та функціонального аналізу кастомізації об’єктів жіночого жакета надали можливість обґрунтувати її з точки зору індивідуалізації речей як специфічного вибору споживача.
Посилання
Berger C., Möslein K., Piller F., Reichwald R. Co-designing modes of cooperation at the customer interface. European Management Review. 2005. № 2. Р. 70–87. URL: https://doi.org/10.1057/palgrave. emr.1500030.
Da Silveira G., Borenstein D., Fogliatto F. S. Mass customization: literature review and research directions. Int. Journal of Production Economics. 2001. V. 72. № 1. Р. 1–13. URL: https://econpapers. repec.org/article/eeeproeco/.
Piller F. T., Moeslein K., Stotko C. M. Does Mass Customization Pay? An economic approach. Production Planning and Control. 2004. V. 15. № 4. Р. 435–444. URL: https://doi.org/10.1080/09537280 42000238773.
Wind J. R. Customerization: The Next Revolution in Mass Customization. Journal of Interactive Marketing. 2001. Vol. 15. № 1. Р. 13–21. URL: https://doi.org/10.1002/1520-6653(200124) 15:13.0.CO;2-%23.
Jiang S., Li J., Fu Y. Deep Learning for Fashion Style Generation. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (Early Access). 26 February 2021, Р. 67–75.
Kayed M., Anter A., Mohamed H. Classification of Garments from Fashion MNIST Dataset Using CNN LeNet-5 Architecture. 2020 International Conference on Innovative Trends in Communication and Computer Engineering (ITCE). 26 March 2020. Р. 6–12.
Kharfan M., Vicky Wing Kei Chan. A data-driven forecasting approach for newly launched seasonal products by leveraging machine-learning approaches. Annals of Operations Research, 15 June 2020. Р. 57–63.
Liu N., Chow P. & Zhao H. Challenges and critical successful factors for apparel mass customization operations: recent development and case study. Ann Oper Res. 2020. № 291. Р. 531–563.
Slavinska А., Syrotenko O., Mytsa V., Dombrovska O. Development of an adaptive method for regulating corset comfort based on the parameters of design zones identification. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2020. V. 5. № 1 (107). Р. 71–81. http://journals.uran.ua/eejet/issue/view/12861.
Slavinska, A., Mytsa, V., Syrotenko, O., Dombrovska, O. Devising a Method to Parametrize the Jacket Style Varieties Through the Modification of TІpological Series Structures. Eastern-European Journal of Enterprise Technologiesthis link is disabled. 2021. № 3. Р. 92–105.
Slavinska, A.L., Mytsa, V.V., Syrotenko, O.P., Dombrovska, O.M. Method of optimization of geometric transformations of design surfaces of a man's jacket. IOP Conference Series: Materials Science and Engineeringthis link is disabled. 2021. № 1031(1). Р. 12–21.
Shajini, M., Ramanan, A. An improved landmark-driven and spatial–channel attentive convolutional neural network for fashion clothes classification. Vis Comput. 2021. № 37. Р. 1517–1526.
Xu Y., Thomassey S. & Zeng X. Optimization of garment sizing and cutting order planning in the context of mass customization. Int J Adv Manuf Technol. 2020. № 106. P. 3485–3503.
Yan Y., Gupta S., Schoefer K. et al. A Review of E-mass Customization as a Branding Strategy. Corp Reputation Rev. 2020. № 23. Р. 215–223.
