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      基于層次分析法的服裝裁剪分床影響因素

      2013-03-10 03:08:30庹武鄭攀常亭亭榮幸
      紡織學(xué)報(bào) 2013年4期
      關(guān)鍵詞:分床排料分析法

      庹武,鄭攀,常亭亭,榮幸

      (1.中原工學(xué)院 服裝學(xué)院,河南 鄭州 450007;2.河南科技學(xué)院 服裝學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453003)

      服裝裁剪分床就是根據(jù)服裝企業(yè)的生產(chǎn)條件和訂單情況,有計(jì)劃地把訂單中的服裝號型、數(shù)量和顏色進(jìn)行優(yōu)化搭配的裁剪作業(yè)方案[1-2],工廠俗稱“捏搭配”。合理的分床方案是順利進(jìn)行裁剪的前提,它不僅為裁剪工程提供具體實(shí)施方案,也為各個(gè)工序提供生產(chǎn)依據(jù)[1]。由此可見,對服裝裁剪分床的研究有著重要的現(xiàn)實(shí)意義和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。其中,影響因素的分析是裁剪分床研究的首要部分。

      目前,在服裝裁剪分床影響因素方面的研究比較少,雖然也有文獻(xiàn)[3-5]對裁剪分床的影響因素進(jìn)行研究,但只是作為文章的一個(gè)切入點(diǎn)作了簡要說明,內(nèi)容不夠全面豐富。影響分床的因素很多,也很復(fù)雜,既有直接因素,又有間接影響因素;既有定量因素又有定性因素等。采用傳統(tǒng)分析方法難以做到全面、客觀地對裁剪分床因素進(jìn)行系統(tǒng)和定量的研究分析。

      針對分床影響因素研究較少,且影響因素繁多復(fù)雜的現(xiàn)狀,本文采用層次分析法對分床因素進(jìn)行研究,借助層次分析法的優(yōu)點(diǎn),將服裝裁剪分床影響因素問題分層、簡單化、系統(tǒng)化和定量化,找出影響裁剪分床的關(guān)鍵因素,為合理制定裁剪分床方案提供科學(xué)指導(dǎo)。

      1 層次分析法的理論基礎(chǔ)

      層次分析法(analytic hierarchy process,簡稱AHP),是一種定性與定量相結(jié)合的系統(tǒng)分析方法,能夠?qū)Ψ嵌渴挛镒鞫糠治?,同時(shí)也能對人們主觀判斷作客觀描述[6-7]。在處理因素較多的決策問題,特別是各因素的權(quán)重、影響力及優(yōu)先度等難以量化的決策問題時(shí)有很強(qiáng)的適用性[8]。

      運(yùn)用層次分析法解決實(shí)際問題時(shí),一般可分為4個(gè)步驟[9]進(jìn)行:1)建立層次結(jié)構(gòu)模型;2)構(gòu)造判斷矩陣;3)單層排序及一致性檢驗(yàn);4)層次總排序及一致性檢驗(yàn)。

      2 裁剪分床影響因素層次分析

      2.1 層次分析模型建立

      主要從生產(chǎn)訂單情況、原材料、生產(chǎn)條件、排料工藝和鋪布工藝5個(gè)方面對裁剪分床的影響因素進(jìn)行分類分析和匯總,歸納出5個(gè)方面22個(gè)因素。并根據(jù)這些因素之間的關(guān)系,建立了包括目標(biāo)層A、準(zhǔn)則層S和方案層P的3個(gè)層次的分析模型,如圖1所示。

      圖1 服裝裁剪分床影響因素層次分析結(jié)構(gòu)模型Fig.1 Hierarchy structure model for affecting factors garment cutting scheme

      2.2 判斷矩陣構(gòu)建

      在服裝裁剪分床影響因素層次模型建立之后,將各層元素的重要性進(jìn)行兩兩比較,設(shè)計(jì)調(diào)查問卷,并對服裝企業(yè)專家進(jìn)行調(diào)查。根據(jù)專家調(diào)查結(jié)果,結(jié)合 Saaty提出的1~9標(biāo)度[10](見表1),進(jìn)行重要性量化,由此得到相應(yīng)判斷矩陣 A-S,S1-P等,見式(1)~(6)。

      表1 Saaty1~9標(biāo)度及其表示含義Tab.1 Meanings of1-9 scales of Saaty

      其中:式(1)表示針對目標(biāo)層A,準(zhǔn)則層5個(gè)元素S1~S5之間的重要性;式(2)~(6)分別表示針對準(zhǔn)則層元素S1~S5,方案層元素P1~P22之間的重要性。

      2.3 影響因素權(quán)重確定

      在裁剪分床方案各因素權(quán)重值的確定上,首先采用方根法計(jì)算出判斷矩陣的特征值和特征向量,并利用式(7)確定出各層元素重要性次序的權(quán)重值wi。然后根據(jù)單層權(quán)重值 wi,結(jié)合層次總排序的運(yùn)算規(guī)則,即可計(jì)算方案層P相對于目標(biāo)層A的總權(quán)重。

      式中,aij表示判斷矩陣中第i行第j列的元素。

      2.4 一致性檢驗(yàn)與確定

      為了考察服裝裁剪分床影響因素層次分析結(jié)果的合理性,需要對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

      首先根據(jù)式(8)計(jì)算出一致性指標(biāo)[11](consistency index,簡寫 ICI),然后根據(jù)平均一致性指標(biāo)(random index,簡寫IRI)(見表2),查找相應(yīng)的平均一致性指標(biāo),最后再利用式(9)求得一致性比例(consistency ratio,簡寫ICR)。表3示出裁剪分床影響因素權(quán)重。由表3結(jié)果得知,所有判斷矩陣的一致性比例ICR<0.1,根據(jù)一致性判斷標(biāo)準(zhǔn)得知,裁剪分床影響因素層次模型中每個(gè)判斷矩陣均達(dá)到一致滿意度[4]。

      表2 平均一致性指標(biāo)Tab.2 Random Index

      式中,λmax表示判斷矩陣的最大特征值。

      3 影響因素量化分析

      根據(jù)表3的結(jié)果可以看出,影響裁剪分床的5個(gè)方面22個(gè)因素中,各因素的重要程度對主體目標(biāo)的影響程度各不相同。

      表3 裁剪分床影響因素權(quán)重Tab.3 Weight of affecting factors of garment cutting scheme

      5個(gè)方面因素對裁剪分床的影響程度為:排料工藝(0.2750)=鋪布工藝(0.2750)﹥訂單情況(0.2394)﹥生產(chǎn)條件(0.1197)﹥原材料(0.0907)。其中,排料工藝和鋪布工藝對服裝裁剪分床的影響程度同等重要。由此可見,裁剪分床雖然是討論訂單分多少床,每床鋪多少層、多少件等的鋪布工藝問題,但是要受到排料工藝如套排件數(shù)、號型組合、排料圖數(shù)量等的制約和指導(dǎo)。

      22個(gè)裁剪分床因素中影響權(quán)重超過10%的影響因素分別有:號型數(shù)量(0.1308)、套排件數(shù)(0.1260)、鋪布層數(shù)(0.1226)、排料圖數(shù)量(0.1144)和鋪布長度(0.1090),影響權(quán)重合計(jì)達(dá)60.28%,是影響裁剪分床的關(guān)鍵因素,在分床方案的制定時(shí)務(wù)必重點(diǎn)分析聚焦解決。

      4 結(jié)語

      通過建立5個(gè)方面22個(gè)因素的3個(gè)層次分析結(jié)構(gòu)模型,并對各層次因素的權(quán)重進(jìn)行計(jì)算,從而確定出影響服裝裁剪分床的5大關(guān)鍵因素:號型數(shù)量、套排件數(shù)、鋪布層數(shù)、排料圖數(shù)量和鋪布長度。

      同時(shí),5個(gè)關(guān)鍵影響因素與服裝裁剪分床的內(nèi)容基本一致,由此可證明服裝裁剪分床影響因素體系的合理性和得出結(jié)果的正確性,能夠很好地為服裝裁剪分床方案的制定提供量化參考和指導(dǎo)。

      [1]張文斌.服裝裁剪工藝學(xué):成衣工藝分冊[M].北京:中國紡織出版社,2004:65-59.ZHANG Wenbin. Garment Structure Design[M].Beijing:China Textile& Apparel Press,2004:65-59.

      [2]周萍.服裝生產(chǎn)技術(shù)[M].北京:中國輕工業(yè)出版社,2007:56-59.ZHOU Ping. Apparel Production Technology[M].Beijing:China Light Industry Press,2007:56-59.

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      [5]王曉云,黃珍珍,張鴻志,等.服裝定制裁剪方案優(yōu)化系統(tǒng)軟件的開發(fā)研究[J].天津工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2010,29(2):56-59.WANG Xiaoyun,HUANG Zhenzhen,ZHANG Hongzhi,et al.Development of garment customization cutting optimization [J]. Journal of Tianjin Polytechnic University,2010,29(2):56-59.

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