KR102569207B1 - 종단간 물품 관리를 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

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수브라 고파라주
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Abstract

물품 관리를 위한 시스템 및 방법에 대해 설명한다. 본원에 기재된 시스템 및 방법은 물품을 제조하기 위한 예시적인 방법을 포함할 수 있다. 시스템 및 방법은 폐쇄 시스템 및 피드백 루프로서 종단간 제조 가치 사슬을 제공한다.

Description

종단간 물품 관리를 위한 시스템 및 방법
전통적인 직물 제조 프로세스는 의류 품목의 구상에서 의류 품목 생산까지 오랜 시간이 걸릴 수 있다. 그러나 소비자 의류 트렌드는 빠르게 변화할 수 있다. 또한 가용 자원과 같은 제조 조건의 변경은 특정 의류 품목이 생성될 수 있는지 여부에 영향을 미칠 수 있다. 제조 프로세스가 새로운 트렌드에 적응하고 가용 자원을 고려하여 제조되는 의류 품목을 변경했을 때, 또 다른 새로운 의류 트렌드가 나타날 수 있다. 변화하는 트렌드와 실시간 제조 조건에 보다 효율적으로 적응할 수 있는 직물 제조 프로세스가 필요하다.
예를 들어, 미국 특허 제9,623,578호는 일반적으로 섬유 프린터, 섬유 절단기 및 컴퓨팅 장치를 포함하는 주문형 의복 제조 시스템으로서, 여기서 컴퓨팅 장치는 제품에 대한 주문을 통합하고, 생산성 요소에 따라 주문을 구성하고, 주문에 포함된 제품에 대한 패널을 통합된 섬유 패널 템플릿으로 배열하는 프로세스를 수행하도록 구성되는 시스템을 설명한다. 그러나 개선이 필요하다.
추가 예로서, 미국 특허 제9,782,906호는 일반적으로 섬유 절단기 및 컴퓨팅 장치를 포함하는 주문형 의복 제조 시스템을 설명한다. 컴퓨팅 장치는 섬유 절단기 상의 섬유 시트의 이미지를 캡처하는 것을 포함하는 프로세스를 수행하도록 구성되며, 여기서 섬유 시트는 제품용 패널을 포함한다. 이 프로세스는 섬유 시트의 섬유 실, 직조, 보풀, 또는 니트 패턴, 섬유 시트 상의 섬유 프린트 패턴 정렬, 또는 섬유 절단기 상의 섬유 시트의 패널 변형을 설명하기 위해 섬유 시트의 이미지를 사용하여 절단 제어 요소를 식별하는 단계를 추가로 포함한다. 그러나 섬유 절단기 또는 테이블에서 재료가 변경될 수 있다. 따라서 섬유 절단 및 등록의 개선이 필요하다.
본 개시 내용은 하나 이상의 양태에서 물품 관리를 위한 종단간 프로세스에 관한 것이다. 이러한 물품은 의류, 의복, 액세서리, 직물을 포함하는 구성 요소 등을 포함할 수 있다. 본 개시 내용은 하나 이상의 양태에서, 그러한 물품에 대한 디자인의 허용 오차 내에서 물품을 생산하는 것에 관한 것이다. 종종 기존 프로세스에서 물품 관리 단계는 불연속적이고 분리되어 있으며 프로세스 단계 사이의 전환으로 인해 의도된 디자인과의 오류 또는 불일치가 발생한다. 본 개시 내용의 종단간 프로세스는 그러한 불일치를 최소화할 수 있고 의도된 디자인의 엄격한 허용 오차 내에서 의류와 같은 물품의 생산을 용이하게 할 수 있다. 특히, 완성된 물품의 색상은 디자인된 색상의 미리 결정된 허용 오차 내에 있을 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 본 개시 내용의 방법 및 시스템은 동적 가격 책정, 동적 리드 타임, 동적 배치화(dynamic batching), 동적 전달을 용이하게 할 수 있고, 고객을 위한 개인화 또는 맞춤화 프로세스를 제공할 수 있다.
기존의 방법은 긴 예측 기반 공급망에 고착되어 있다. 본 개시 내용은 착색과 같은 프로세스 단계를 소비자에게 더 가깝게 이동시킴으로써 수요 중심 의복 제조 프로세스를 제공한다.
직물 제조와 같은 재료 관리를 위한 시스템 및 방법에 대해 설명한다. 본원에 기재된 시스템 및 방법은 물품을 제조하기 위한 예시적인 방법을 포함할 수 있다. 예시적인 방법은 하나 이상의 소비자와 관련된 생체 인식 정보를 적어도 포함하는 소비자 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 예시적인 방법은 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력을 수신하는 단계를 포함할 수 있으며, 여기서 물품의 디자인은 소비자 데이터에 기반한다. 예시적인 방법은 하나 이상의 소비자와 관련된 사용자 인터페이스에 대화형 콘텐츠의 출력을 야기하는 단계를 포함할 수 있으며, 여기서 대화형 콘텐츠는 적어도 물품의 디자인의 표현을 포함한다. 예시적인 방법은 물품의 제조와 관련된 지침을 나타내는 제조 데이터를 출력하는 단계를 포함할 수 있으며, 여기서 지침은 물품의 디자인에 기반한다. 이들 및 기타 직물 제조 관리 방법 및 시스템이 본원에 설명되어 있다.
다음의 도면은 일반적으로 본 개시 내용에서 논의되는 다양한 예를 제한이 아닌 예시로서 도시한다. 도면에서,
도 1a 내지 1e는 제조 프로세스의 예시적인 도면이다.
도 2는 디자인 프로세스의 예시도를 나타낸다.
도 3은 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 4는 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 5는 네스팅의 예시적인 도면이다.
도 6은 물품 관리 프로세스의 예시적인 도면이다.
도 7a는 본 개시 내용의 처리에 근거한 예시적인 데이터이다.
도 7b는 예시적인 처리의 조합물을 나타낸다.
도 7c는 예시적인 처리의 조합물을 나타낸다.
도 7d는 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 8은 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 9a는 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 9b 내지 9e는 예시적인 추적 가능성 메커니즘을 나타낸다.
도 10은 프로세스도이다.
도 11은 예시적인 시스템을 나타낸다.
도 12는 예시적인 시스템을 나타낸다.
도 13은 예시적인 시스템을 나타낸다.
도 14는 예시적인 프로세스 흐름을 나타낸다.
도 15는 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 16 및 17은 예시적인 시스템을 나타낸다.
예를 들어, 셔츠, 바지, 반바지, 신발 및 가방을 포함하지만 이에 제한되지 않는 의류/의복과 같은 물품을 관리하기 위한 시스템 및 방법을 설명한다. 시스템 및/또는 방법은 제조와 같은 종단간 물품 관리를 포함할 수 있다. 시스템 및/또는 방법은 의류 물품의 디자인에서부터 고객에 대한 의류 물품의 배송에 이르기까지 모든 제조 양태를 포함할 수 있다. 시스템 및/또는 방법은 관리 또는 제조 프로세스의 다른 단계에 영향을 주기 위해 관리 또는 제조 프로세스의 하나 이상의 단계로부터 정보를 캡처할 수 있다. 본원에서는 예시로서 직물 또는 섬유를 참조할 수 있다. 그러나, 더 넓은 범위의 재료에 대한 적용이 고려되며, 따라서 그러한 예시적인 용어로 제한되어서는 안 된다.
본원에 기술된 시스템 및/또는 방법은 직물에서 고객까지 의복 또는 의류와 같은 물품을 관리하기 위한 하나 이상의 도구, 유닛 또는 공장을 포함할 수 있다. 본원에 기술된 시스템 및/또는 방법은 하나 이상의 의류 제조 공장을 포함할 수 있다. 본원에 기술된 시스템 및/또는 방법은 하나 이상의 각각의 의류 제조업체와 관련된 하나 이상의 의류 제조 공장과 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 본원에 기술된 시스템 및/또는 방법은 하나 이상의 의류 제조 공장과 관련된 하나 이상의 클라우드 컴퓨팅 환경을 포함할 수 있다. 본원에 기술된 시스템 및/또는 방법은 하나 이상의 클라이언트 장치, 예를 들어 랩톱, 데스크톱, 스마트폰, 웨어러블 장치, 태블릿 등을 포함할 수 있다. 하나 이상의 클라이언트 장치는 네트워크를 통해 하나 이상의 컴퓨팅 장치 및/또는 하나 이상의 클라우드 컴퓨팅 환경과 통신할 수 있다. 하나 이상의 클라이언트 장치는 하나 이상의 클라이언트 장치에서 실행되는 하나 이상의 애플리케이션을 포함할 수 있다.
본원에 기술된 시스템 및/또는 방법은 비즈니스 프로세스를 포함할 수 있다. 비즈니스 프로세스는 작업 파일(예를 들어, 도 1a의 110)의 생성을 위한 프로세스를 포함할 수 있다. 작업 파일은 작성 도구에 대한 지침, 디지털 자산 관리에 대한 지침, 및/또는 패턴 및/또는 마커에 대한 지침을 포함할 수 있다. 작성 도구는 2차원 디자인 도구, 3차원 다각형 디자인 도구, 및/또는 3차원 파라미터 디자인 도구를 포함할 수 있다. 디지털 자산 관리에는 디지털 재료, 그래픽, 이미지, 3차원 자산, 색상 프로필, 맞춤 블록, 디자인 라이브러리 관리, 재료 개발, 라인 계획, 재료 조서(bill of material, BOM), 재료 테스트, 벤더 협업 및/또는 재무 계획에 대한 정보가 포함될 수 있다. 본원에 기술된 바와 같이, 디지털 자산 관리는 재료의 물리적 특성, 재료 스펙트럼 반사율 및 굴절 특성, 재료 성능 특성, 재료 출처 및 관련 자원 소비, 배치 직렬화 등에 관한 데이터를 포함하거나 이에 기반할 수 있다. 패턴 및/또는 마커는 패턴, 기준점, 절단 데이터, 등급, 그래픽 이미지, 색상, 절단 계획, 작업 상태 관리, 및/또는 재료 활용에 대한 정보를 포함할 수 있다. 작업 파일은 사용자가 선택할 수 있는 옵션을 포함할 수 있다. 작업 파일은 사용자가 선택한 옵션을 포함할 수 있다. 작업 파일은 사용자의 개입 없이 선택된 옵션을 포함할 수 있다.
작업 파일은 하나 이상의 컴퓨팅 장치("작업 파일 생성자")에 의해 생성될 수 있다. 작업 파일 생성자는 네트워크를 통해 실시간 및/또는 거의 실시간 제조 및/또는 소비자 데이터("데이터 수집")를 수집하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 장치와 통신할 수 있다. 작업 파일 및/또는 작업 파일과 연관된 사용 가능한 파라미터는 데이터 수집에서 수신된 실시간 데이터의 영향을 받을 수 있다. 작업 파일 생성자는 네트워크를 통해 하나 이상의 제조 단계("컨트롤러")를 실행하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 장치와 통신할 수 있다. 작업 파일 생성자는 컨트롤러에 작업 파일을 제공할 수 있다. 컨트롤러는 작업 파일에 따라 하나 이상의 제조 단계를 실행할 수 있다.
본원에 기술된 시스템 및/또는 방법은 디자이너를 위한 피드백 루프를 포함할 수 있다. 생체 인식 데이터 및/또는 소비자 데이터가 캡처되고 트렌드가 식별될 수 있다. 디자인 도구에서 디자이너가 사용할 수 있는 옵션은 캡처된 생체 인식 및/또는 소비자 데이터의 영향을 받을 수 있다. 디자이너는 자신의 디자인 도구에서 사용할 수 있는 옵션을 기반으로 의류를 디자인할 수 있다. 디자인된 의류와 관련된 생체 인식 및/또는 소비자 데이터가 캡처되고 트렌드가 식별될되어 피드백 루프가 다시 시작될 수 있다.
본원에 기술된 시스템 및/또는 방법은 절단이 필요한 재료를 효율적으로 사용하기 위해 네스팅을 이용할 수 있다. 네스팅은 절단으로 인한 낭비를 줄이도록 재료에서 절단된 패턴을 배열한다. 네스팅에서는 경계에서 유사하거나 동일한 색상 및/또는 패턴을 갖는 구성 요소를 배열하여 두 구성 요소의 이러한 두 경계가 서로 인접하도록 할 수 있다. 네스팅에서는 둘 이상의 구성 요소 간의 색상 중복을 이용할 수 있다. 네스팅에는 동적 배치화 순서가 포함될 수 있다.
본원에 기술된 시스템 및/또는 방법은 폼 전처리 프로세스를 포함할 수 있다. 폼 전처리 프로세스는 전통적인 침지 프로세스를 대체할 수 있다. 폼 전처리 프로세스는 물을 줄일 수 있다. 폼 전처리 프로세스는 에너지를 줄일 수 있다. 폼 전처리 프로세스는 화학 물질의 사용을 줄일 수 있다. 폼 전처리 프로세스는 더 진하고/진하거나 풍부한 색상을 얻을 수 있다. 폼 전처리 프로세스에서는 전통적인 침지 프로세스에 비해 건조가 더 용이할 수 있다.
본원에 기술된 시스템 및/또는 방법은 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스를 포함할 수 있다. 대기 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스는 코로나 플라즈마를 포함할 수 있다. 대기 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스는 직물 및/또는 재료를 세정하고 직물/섬유 및/또는 재료의 표면 거칠기를 증가시켜 접착 특성을 개선하는 데 사용될 수 있다. 대기 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스는 직물 및/또는 재료에서 오염 물질(예를 들어, 오일, 왁스 등)을 제거(분해)하는 데 사용할 수 있다. 대기 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스에서는 폼 전처리 및/또는 패드 프로세스 이후 및/또는 이전에 직물 및/또는 재료를 세정할 수 있다. 대기 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스는 직물 및/또는 재료를 활성화할 수 있다. 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스에서는 더 적은 염료 및/또는 화학 물질을 사용하면서 직물 및/또는 재료에 더 깊고/또는 더 포화된 색상을 얻을 수 있다. 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스는 물이 없을 수 있으며 주변 온도에서 발생한다. 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스는 상이한 운반 가스, 예컨대 공기, 산소, 질소, 헬륨, 아르곤, 탄화수소계 가스, 탄화 플루오르계 가스 및/또는 상이한 가스의 혼합물에 의해 적용될 수 있다. 각 가스는 직물 및/또는 재료에 서로 다른 표면 구조, 화학 및 표면 에너지를 제공한다. 일부 그래프팅 반응(기능화 반응)이 직물 및/또는 재료와 플라즈마 운반 기체 사이에서 발생할 수 있다. 표면에 있는 직물 및/또는 재료의 화학적 조성은 플라즈마 프로세스 후에 변경될 수 있다. 본원에 기술된 시스템 및/또는 방법은 색채 분석 프로세스를 포함할 수 있다. 색채 분석 프로세스에서는 의도한 색상과 실제 색상을 비교할 수 있다. 색채 분석 프로세스에서는 디지털 데이터, 예를 들어 작업 파일의 데이터에서 의도한 색상을 결정할 수 있다. 색채 분석 프로세스에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 실제 색을 결정할 수 있다.
본원에 기술된 시스템 및/또는 방법은 작업 전, 도중, 및/또는 후에 예를 들어 재료의 인라인 검사를 위해 직물 작업에 하나 이상의 센서를 삽입 및/또는 추가하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 센서는 분광계를 포함할 수 있다. 하나 이상의 센서는 광학 분광계를 포함할 수 있다. 하나 이상의 센서는 분광 광도계를 포함할 수 있다. 제조 프로세스의 하나 이상의 단계에서, 품질을 보장하기 위해 하나 이상의 센서를 검사할 수 있다. 하나 이상의 센서는 사람이 수동으로 검사할 수 있다. 하나 이상의 센서는 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 검사할 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 하나 이상의 센서를 검사하는 것은 관찰된 데이터 세트를 예상된 데이터 세트와 비교하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 하나 이상의 센서를 검사하는 것은 관찰된 데이터 세트와 예상된 데이터 세트 간의 차이가 미리 결정된 임계값보다 클 때 경보를 트리거하는 것을 포함할 수 있다. 일 양태에서, 예를 들어 분광계와 같은 판독기 장치로 코드를 판독하거나 감지할 수 있도록 바코드, QR 코드, 보이지 않는 마커 등과 같은 물질에 식별이 추가될 수 있다.
본원에 기술된 시스템 및/또는 방법은 관찰 프로세스를 포함할 수 있다. 관찰 프로세스는 직물의 패턴 관찰을 포함할 수 있다. 직물은 하나 이상의 제조 단계를 거칠 수 있다. 관찰 프로세스는 하나 이상의 제조 단계 후에 직물 상의 패턴을 관찰하는 것을 포함할 수 있다. 관찰 프로세스는 하나 이상의 제조 단계 전에 직물에서 관찰된 패턴과 하나 이상의 제조 단계 후에 직물에서 관찰된 패턴 사이의 델타를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 관찰 프로세스는 하나 이상의 컴퓨팅 장치("관찰자")에 의해 수행될 수 있다. 관찰자는 직물을 절단하기 위한 기계와 통신하는 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 결정된 델타를 제공할 수 있다.
디지털 제품 제작
물품 제작을 위한 전통적인 프로세스는 사일로 및 수동 단계/작업으로 구성된다. 본 개시 내용은 소비자가 주문 시스템을 통해 제품을 맞춤화할 수 있게 하고 치수와 같은 사용자 입력 데이터에 대한 기능을 포함할 수 있다. 소프트웨어는 자동 패턴을 생성할 수 있으며 설정중인 재단 규칙에 따라 솔루션이 적절한 패턴을 선택한다. 이러한 소프트웨어는 패턴의 자동 생성 또는 기존 패턴의 선택에 사용될 수 있는 색상 또는 그래픽의 맞춤형 선택을 포함할 수 있다. 이 패턴은 제조 현장에 대한 작업 지침을 포함하는 디자인 BOM과 연관될 수 있다. 시스템 및 방법은 주문형 제조를 가능하게 하는 백 엔드 시스템과 통합될 수 있다.
주문제작
오늘날, 프론트 엔드 소비자 대면 시스템은 옵션 목록에서 제품을 맞춤화할 수 있는 기능을 제공한다. 이러한 옵션은 백 엔드 제조 시스템에 매핑되므로 그에 의해 제한된다. 고유한 크기에 맞게 맞춤화할 수 있는 기능은 제한된다. 또한 제품을 개인화하는 옵션도 제한된다. 이를 주문형으로 수행하는 옵션은 존재하지 않는다. 본 발명은 상품을 맞춤화하거나 사용자 입력 정보를 상품에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 시스템과 방법은 개인의 요구 사항에 맞게 제품을 동적으로 구성하고 제조 가능한 패키지를 생성할 수 있다. 시스템과 방법은 제품 생성의 대부분을 자동화하기 위해 추가로 확장될 수 있다.
이미지의 사전 왜곡
종래의 섬유 가공에서, 섬유 재료는 '웹' 형태로 가공되어 기계적 힘 및/또는 열과 결합된 기계적 힘이 '웹' 전체에 걸쳐 왜곡을 유발한다. 그 의미는 디지털 프린터로 인쇄된 이미지를 나노미터 이내의 정확도로 제어할 수 있지만 후속 처리로 인해 작성자가 의도하지 않은 왜곡이 발생할 수 있다는 것이다. 본 발명은 다운스트림 처리를 통해 원재료 웹의 왜곡과 관련된 정보를 수신한 후, 디지털 프린팅 스테이지에서 웹에 적용된 이미지가 '미리 왜곡'될 수 있도록 그 왜곡을 매핑하여 최종 제품이 작성자의 의향에 매칭되도록 한다. 일 예로, 본 개시 내용은 예를 들어 도 12에 도시된 바와 같이 피드백 루프/검증을 이용하여 종래 프로세스의 하나 이상의 단점을 해결할 수 있다.
제조 프로세스에서 재료의 조작(예를 들어, 마지막 주위에 인쇄된 상부 재료를 조작하는 것)은 의도된 인쇄로부터 이미지 또는 패턴의 휘어짐과 왜곡을 생성한다. 본 개시 내용에 따르면, 적어도 도 9a에 도시된 바와 같이, 다운스트림 프로세스를 설명하기 위해 인쇄 작업 파일에 사전 왜곡을 포함함으로써 원래 형태에 더 충실한 최종 제품을 제조할 수 있다.
재료 분류
현재의 산업 관행은 단편화되어 있으며, 기판 및 다중 스펙트럼 색 굴절, 반투명, 불투명도 등에 대한 그 영향에 대해 신경 쓰지 않는다. 또한 기판 구성은 직물이 실제 생활에서 드레이프 및/또는 흐르는 방식에 물질적 영향을 미친다. 백색도 지수, pH, 머서화 정도, 굴절률 및 반사율 지수, 두께, 압축, 굽힘, 거칠기, 마찰, 열 특성, 평활도, 부드러움, 따뜻함, 주름, 왜곡, 그것의 복합 측정, 또는 자연스러운 관찰된 성능 이력 및 분산 중 하나 이상과 같은 추가 입력 데이터. 본 개시 내용의 양태에 따르면, 기판 특성 및 성능 데이터(예를 들어, 백색도 지수, pH 등)를 수집하고 이러한 특성을 통합함으로써 디지털 형식으로 중요한 디자인 및 성능 특성을 디지털 방식으로 재현할 수 있다. 즉, 실생활에서 진정한 재현을 생산할 수 있는 디지털 트윈을 생성할 수 있다.
주문 생성 및 작업 관리
도 1a 내지1e는 관리(예를 들어, 제조) 프로세스의 예시적인 도면이다. 예시적인 시퀀스가 도시되어 있지만, 다양한 단계가 임의의 순서로 구현될 수 있고 선택적으로 구현되거나 구현되지 않을 수 있음이 이해된다. 하나 이상의 다운스트림 프로세스로부터의 피드백 루프가 수신될 수 있고 하나 이상의 업스트림 프로세스를 업데이트하는 데 사용될 수 있다. 일 예로, 제조 단계 중 어느 하나에서 수집된 데이터는 종단간 프로세스에서 업스트림 또는 다운스트림으로 공유될 수 있으며 다른 프로세스를 업데이트하는 데 사용될 수 있다. 추가 예로서, 모든 제조 단계는 완전한 종단간 제어를 제공하기 위해 단일 시설에서 구현될 수 있다. 그러나 단계 간에 공유되는 데이터는 제어 또는 표준화를 잃지 않고 하나 이상의 프로세스가 다른 시설에 있을 수 있게 한다. 100에서 프로젝트 요청 및/또는 주문이 수신될 수 있다. 프로젝트 요청 및/또는 주문은 의류 제조업체와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치에서 수신될 수 있다. 프로젝트 요청 및/또는 주문은 의류 제조업체와 관련된 클라우드 컴퓨팅 환경에서 수신될 수 있다. 본원에 사용된 제조 또는 제조업체는 물품 생산 및 배송 관리의 임의의 일부와 관련된 작동 또는 실체를 지칭할 수 있다. 프로젝트 요청 및/또는 주문은 고객과 관련된 클라이언트 장치로부터 수신될 수 있다.
프로젝트 요청 및/또는 주문이 수신된 것에 응답하여, 작업(예를 들어, 주문, 프로젝트 등) 파일(110)이 생성될 수 있다. 작업 파일(110)은 그래픽 디자인 파일(112), 등급 정보(114), 수량/야드 요청(116), 키팅 데이터(118), 주문 데이터(120), 패턴 파일(122), 기판(124), 마감 데이터(126), 어셈블리 데이터(128), 및/또는 추적 및/또는 라우팅 데이터(130)를 포함할 수 있다. 작업 파일(110)은 BOM 및/또는 직렬화 데이터를 포함할 수 있다. 다른 정보는 작업 파일(110)에 포함되거나 작업 파일(110)에서/에 의해 참조될 수 있다.
수신되는 프로젝트 요청 및/또는 주문에 응답하여, 프로젝트 요청 및/또는 주문과 관련된 직물이 102에서 이미 생성되었는지 여부를 결정할 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치 및/또는 의류 제조업체와 관련된 클라우드 컴퓨팅 환경은 프로젝트 요청 및/또는 주문과 관련된 직물이 이미 생성되었는지 여부를 결정할 수 있다. 직물이 아직 생성되지 않은 경우 프로세스는 106으로 이동할 수 있다. 직물이 이미 생성된 경우 프로세스는 104로 이동할 수 있다.
104에서, 프로젝트 요청 및/또는 주문과 관련된 직물이 재고에 있는지 여부를 결정할 수 있다. 의류 제조업체와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치 및/또는 클라우드 컴퓨팅 환경은 프로젝트 요청 및/또는 주문과 관련된 직물이 재고에 있는지 결정할 수 있다. 직물이 재고에 있는 경우 프로세스는 108로 이동할 수 있다. 직물이 재고에 없는 경우 프로세스는 106으로 이동할 수 있다.
106에서, 프로젝트 요청 및/또는 주문과 관련된 직물이 주문될 수 있다. 의류 제조업체와 연관된 하나 이상의 컴퓨팅 장치 및/또는 클라우드 컴퓨팅 환경은 직물 공급자로부터 직물을 주문할 수 있다. 프로젝트 요청 및/또는 주문과 관련된 직물이 주문된 후, 재료 테스트 데이터베이스(134)가 업데이트될 수 있고 프로세스가 108로 이동할 수 있다.
108에서, 프로젝트 요청 및/또는 주문과 관련된 직물과 관련된 구매 주문 및/또는 결제 사이클 절차가 처리되도록 할 수 있다. 의류 제조업체와 연관된 하나 이상의 컴퓨팅 장치 및/또는 클라우드 컴퓨팅 환경은 구매 주문 및/또는 결제 사이클 절차를 처리할 수 있다. 의류 제조업체와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치 및/또는 클라우드 컴퓨팅 환경은 또 다른 하나 이상의 컴퓨팅 장치가 구매 주문 및/또는 결제 사이클 절차를 처리하도록 할 수 있다.
프로젝트 요청 및/또는 주문과 연관된 직물과 연관된 구매 주문 및/또는 결제 사이클 절차가 처리된 후, 재고 관리가 132에서 수행될 수 있다. 의류 제조업체와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치 및/또는 클라우드 컴퓨팅 환경이 재고 관리를 수행하고/하거나 재고 관리가 수행되게 할 수 있다. 재고 관리를 수행하는 것은 프로젝트 요청 및/또는 주문과 관련된 직물과 관련된 구매 주문 및/또는 결제 사이클 절차를 반영하도록 재고를 업데이트하는 것을 포함할 수 있다. 재고 관리를 수행하는 것은 138의 직물 수용 단계의 일부로서 재고 정보를 사용하는 것을 포함할 수 있다. 재고 관리를 수행하는 것은 138의 직물 수용 단계에 기반하여 재고 정보를 업데이트하는 것을 포함할 수 있다. 재고 관리를 수행하는 것은 140의 직물 전처리 단계에 기반하여 재고 정보를 업데이트하는 것을 포함할 수 있다.
재료 테스트 데이터베이스(134)는 직물 공급자 공장(136)과 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치와 통신할 수 있다. 재료 테스트 데이터베이스(134)는 직물 공급자 공장(136)에 직물을 주문하도록 할 수 있다. 직물 공급자 공장(136)은 138의 직물 수용 단계의 일부로서 직물이 의류 제조업체에 전달되게 할 수 있다.
138에서, 의류 제조업체와 같은 재료 운영자 또는 관리자는 재료(예를 들어, 138의 직물 수용 단계의 일부로서 직물 공급자 공장(136)으로부터 직물)를 갖거나 받을 수 있다. 다른 재료를 사용할 수 있다. 직물 수용 단계 후, 프로세스는 140의 직물 전처리 단계로 이동할 수 있다. 이러한 프로세스가 의복 제조에 제한되는 것이 아니라 비제한적인 예인 것으로 이해된다. 다른 실체 및 작업자가 동일하거나 유사한 작업을 실행할 수 있다. 일 양태에서, 견적된 리드 타임을 결정하기 위해(예를 들어, 실시간으로) 특정 제품에 대한 제조 능력과 같은 운영 능력이 고려될 수 있고 급등 가격/우선 가격 책정을 가능하게 할 수 있다.
138의 직물 수용 단계 후, 142에서 실험실 및/또는 육안 검사가 수행될 수 있다. 검사는 사람에 의한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 컴퓨터 비전을 사용한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 직물과 통신하는 하나 이상의 센서의 검사를 포함할 수 있다. 직물이 검사에 불합격하면, 재료 테스트 데이터베이스(134)가 업데이트될 수 있다(이는 재료 테스트 데이터베이스(134)가 직물 공급자 공장(136)으로부터 더 많은 직물을 주문하게 할 수 있다). 실험실 및/또는 육안 검사의 결과는 144에서 실험실 및/또는 육안 검사로 전달될 수 있다.
140의 직물 전처리 단계는 폼 전처리 프로세스를 포함할 수 있다. 폼 전처리 프로세스는 전통적인 침지 프로세스를 대체할 수 있다. 폼 전처리 프로세스는 물을 줄일 수 있다. 폼 전처리 프로세스는 에너지를 줄일 수 있다. 폼 전처리 프로세스는 화학 물질의 사용을 줄일 수 있다. 폼 전처리 프로세스는 더 진하고/진하거나 풍부한 색상을 얻을 수 있다. 폼 전처리 프로세스에서는 전통적인 침지 프로세스에 비해 건조가 더 용이할 수 있다. 폼 전처리 프로세스를 거친 직물은 146의 직물 컨디셔닝 단계에서 사용될 수 있다.
140의 직물 전처리 단계 후, 144에서 실험실 및/또는 육안 검사가 수행될 수 있다. 검사는 사람에 의한 검사를 포함할 수 있다. 검사에는 컴퓨터 비전, 머신 비전, 및 머신 러닝이 포함될 수 있다. 검사는 직물과 통신하는 하나 이상의 센서의 검사를 포함할 수 있다. 직물이 검사에 불합격하면, 재료 테스트 데이터베이스(134)가 업데이트될 수 있다(이는 재료 테스트 데이터베이스(134)가 직물 공급자 공장(136)으로부터 더 많은 직물을 주문하게 할 수 있다). 직물이 검사에 불합격하면 불합격/결함 유형에 따라 불합격한 재료를 다시 채우는 새로운 주문이 생성될 수도 있다. 불합격으로 인해 견적 리드 타임이 변경될 수 있다. 실험실 및/또는 육안 검사의 결과는 146의 직물 컨디셔닝 단계에 포함된 하나 이상의 컴퓨팅 장치로 전달될 수 있다.
146의 직물 컨디셔닝 단계는 대기 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스를 포함할 수 있다. 대기 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스는 코로나 플라즈마를 포함할 수 있다. 대기 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스는 직물 및/또는 재료를 세정하고 직물/섬유 및/또는 재료의 표면 거칠기를 증가시켜 접착 특성을 개선하는 데 사용될 수 있다. 대기 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스는 직물 및/또는 재료에서 오염 물질(예를 들어, 오일, 왁스 등)을 제거(분해)하는 데 사용할 수 있다. 대기 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스는 폼 전처리 및/또는 패드 프로세스 후 및/또는 이전에 직물 및/또는 재료를 세정할 수 있다. 대기 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스는 직물 및/또는 재료를 활성화할 수 있다. 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스에서는 더 적은 염료 및/또는 화학 물질을 사용하면서 직물 및/또는 재료에 더 깊고/또는 더 포화된 색상을 얻을 수 있다. 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스는 물이 없을 수 있으며 주변 온도에서 발생한다. 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스는 상이한 운반 가스, 예컨대 공기, 산소, 질소, 헬륨, 아르곤, 탄화수소계 가스, 탄화 플루오르계 가스 및/또는 다른 가스의 혼합물에 의해 적용될 수 있다. 각 가스는 직물 및/또는 재료에 서로 다른 표면 구조, 화학 및 표면 에너지를 제공한다. 일부 그래프팅 반응(기능화 반응)은 직물 및/또는 재료와 플라즈마 운반 기체 사이에서 발생할 수 있다. 표면에 있는 직물 및/또는 재료의 화학적 조성은 플라즈마 프로세스 후에 변경될 수 있다. 플라즈마 사전 세정/활성화 프로세스를 거친 직물은 158의 인쇄 단계에서 사용될 수 있다.
146의 직물 컨디셔닝 단계 후에, 148의 실험실 및/또는 육안 검사가 수행될 수 있다. 검사는 사람에 의한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 컴퓨터 비전을 사용한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 직물과 통신하는 하나 이상의 센서의 검사를 포함할 수 있다. 직물이 검사에 불합격하면, 재료 테스트 데이터베이스(134)가 업데이트될 수 있다(이는 재료 테스트 데이터베이스(134)가 직물 공급자 공장(136)으로부터 더 많은 직물을 주문하게 할 수 있다). 실험실 및/또는 육안 검사의 결과는 158의 인쇄 단계에 포함된 하나 이상의 컴퓨팅 장치로 전달될 수 있다.
150에서, 작업 파일(110)은 네스팅된 패턴 단계의 일부로서 사용될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 네스팅된 패턴 단계의 일부로서 작업 파일(110)을 사용할 수 있다. 작업 파일(110)의 패턴 파일(122)은 네스팅된 패턴 단계의 일부로서 사용될 수 있다. 그래픽 디자인 파일(112), 등급 정보(114) 등과 같은 작업 파일(110)의 다른 부분이 또한 사용될 수 있다. 네스팅된 패턴 단계는 도 3을 참조하여 더 상세히 설명한다. 네스팅된 패턴 단계 후에, 프로세스는 152로 이동할 수 있다. 본원에 설명된 바와 같이, 네스팅은 업스트림 또는 다운스트림 정보를 기반으로 생성되거나 업데이트될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 네스팅은 다운스트림 프로세스 또는 장치 성능과 관련하여 수신된 정보를 기반으로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 절단 프로세스 또는 기계, 또는 재료 취급 프로세스 또는 기계/시스템이 특정 방식으로 수행되는 경우 이러한 성능 정보를 기반으로 네스팅이 업데이트될 수 있다.
152에서, 절단 파일이 생성될 수 있다. 절단 파일은 네스팅 패턴 단계에 대한 응답으로 생성될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치가 절단 파일을 생성할 수 있다. 절단 파일은 직물에서 구성 요소를 절단하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 절단 파일은 182의 절단 단계에서 사용될 수 있다. 절단 파일이 생성된 후, 프로세스는 154로 이동할 수 있다. 다양한 파일이 예시를 위해 참조된다. 여러 파일 또는 단일 파일이 사용될 수 있음을 이해해야 한다.
154에서, 색 분리 단계가 수행될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치가 색 분리 단계를 수행할 수 있다. 작업 파일(110)이 색 분리 단계를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 색 분리 단계 후 프로세스는 156으로 이동할 수 있다.
156에서, 래스터 이미지 처리 단계가 수행될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치가 래스터 이미지 처리 단계를 수행할 수 있다. 작업 파일(110)이 래스터 이미지 처리 단계를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 래스터 이미지 처리 단계 후, 프로세스는 158로 이동할 수 있다.
158에서, 인쇄 단계가 수행될 수 있다. 인쇄라는 용어가 사용되지만, 주문형 드롭은 예를 들어 재료의 선택적 증착 및 디지털 인쇄를 포함하는 일반적인 선택적 프로세스를 참조한다는 것을 이해해야 한다. 인쇄 단계는 색상 및/또는 그래픽이 직물에 인쇄되도록 하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치가 색상 및/또는 그래픽을 직물에 인쇄할 수 있다. 156의 래스터 이미지 처리 단계의 결과는 직물 상의 색상 및/또는 그래픽의 인쇄에 영향을 주기 위해 사용될 수 있다. 작업 파일(110)이 직물 상의 색상 및/또는 그래픽의 인쇄에 영향을 주기 위해 사용될 수 있다. 인쇄 프로세스를 거친 직물은 166에서 인쇄 후 건조 단계에서 사용될 수 있다.
158의 인쇄 단계 후에, 160에서 실험실 및/또는 육안 검사가 수행될 수 있다. 검사는 사람에 의한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 컴퓨터 비전을 사용한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 직물과 통신하는 하나 이상의 센서의 검사를 포함할 수 있다. 검사는 158의 인쇄 단계 동안 직물에 실제로 인쇄된 색상과 예상 색상 사이에 차이가 있는지 여부와 그 정도를 결정할 수 있다. 실험실 및/또는 육안 검사의 결과는 162의 색상 제어/프린터 보정 단계와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 전달될 수 있다. 162의 색상 제어/프린터 보정 단계와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 160의 검사를 돕는 정보를 제공할 수 있다. 실험실 및/또는 육안 검사의 결과는 166의 인쇄 후 건조 단계에 연관된 하나 이상의 컴퓨팅 장치로 전달될 수 있다.
162에서, 색상 제어/프린터 보정 단계와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 예상 색상과 158에서 직물에 실제로 인쇄된 색상 사이의 불일치를 나타내는 정보를 결정 및/또는 수신할 수 있다. 색상 제어/프린터 보정 단계와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 예상 색상과 연관시킬 새로운 페인트 색상을 결정할 수 있다. 색상 제어/프린터 보정 단계와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 새로운 페인트 색상이 예상 색상에 더 가까워지기 위해 빨간색, 파란색 및/또는 녹색과 같은 특정 색상을 어느 정도 필요로 한다고 결정할 수 있다. 색상 제어/프린터 보정 단계와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 164의 고려가능한 색상의 라이브러리 업데이트 단계와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치와 통신할 수 있다.
164에서, 고려가능한 색상의 라이브러리 업데이트 단계와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 색상 제어/프린터 보정 단계와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치로부터의 정보에 기반하여 고려가능한 색상의 라이브러리를 업데이트할 수 있다. 고려가능한 색상의 라이브러리 업데이트 단계와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 결정된 새로운 페인트 색상을 예상 색상에 할당할 수 있다. 고려가능한 색상의 라이브러리 업데이트 단계와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 업데이트된 고려가능한 색상의 라이브러리를 사용하여 110에서 새로운 프로젝트 요청 및/또는 주문이 생성되도록 할 수 있다.
166에서, 인쇄 후 건조 단계가 수행될 수 있다. 인쇄 후 건조 단계는 직물 건조를 포함할 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치가 직물을 건조되게 할 수 있다. 인쇄 후 건조 프로세스를 거친 직물은 170에서 고정/스팀 단계에서 사용될 수 있다.
166의 인쇄 후 건조 단계 후에, 168에서 실험실 및/또는 육안 검사가 수행될 수 있다. 검사는 사람에 의한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 컴퓨터 비전을 사용한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 직물과 통신하는 하나 이상의 센서의 검사를 포함할 수 있다. 직물이 검사에 불합격하면, 재료 테스트 데이터베이스(134)가 업데이트될 수 있다(이는 재료 테스트 데이터베이스(134)가 직물 공급자 공장(136)으로부터 더 많은 직물을 주문하게 할 수 있다). 실험실 및/또는 육안 검사의 결과는 170의 고정/스팀 단계에 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치로 전달될 수 있다.
170에서, 고정/스팀 단계가 수행될 수 있다. 고정/스팀 단계는 인쇄 및/또는 염색된 직물을 스팀하는 단계를 포함할 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치가 직물을 스팀하게 할 수 있다. 고정/스팀 단계를 거친 직물은 174의 인쇄 후 세척 단계에서 사용될 수 있다.
170의 고정/증기 단계 후, 172에서 실험실 및/또는 육안 검사가 수행될 수 있다. 검사는 사람에 의한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 컴퓨터 비전을 사용한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 직물과 통신하는 하나 이상의 센서의 검사를 포함할 수 있다. 실험실 및/또는 육안 검사의 결과는 174의 인쇄 후 세척 단계에 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치로 전달될 수 있다.
174에서, 인쇄 후 세척 단계가 수행될 수 있다. 인쇄 후 세척 단계는 스팀된 및/또는 고정된 직물 세척을 포함할 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치가 직물을 세척되게 할 수 있다. 인쇄 후 세척 단계를 거친 직물은 178의 인쇄 후 건조 단계에서 사용될 수 있다.
174의 인쇄 후 단계 후에, 176에서 실험실 및/또는 육안 검사가 수행될 수 있다. 검사는 사람에 의한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 컴퓨터 비전을 사용한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 직물과 통신하는 하나 이상의 센서의 검사를 포함할 수 있다. 실험실 및/또는 육안 검사의 결과는 178의 인쇄 후 건조 단계에 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치로 전달될 수 있다.
178에서, 인쇄 후 건조 단계가 수행될 수 있다. 인쇄 후 건조 단계는 세척된 직물을 건조하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치가 직물을 건조되게 할 수 있다. 인쇄 후 건조 단계를 거친 직물은 182의 절단 단계에서 사용될 수 있다.
178의 인쇄 후 건조 단계 후, 180에서 실험실 및/또는 육안 검사가 수행될 수 있다. 검사는 사람에 의한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 컴퓨터 비전을 사용한 검사를 포함할 수 있다. 검사는 직물과 통신하는 하나 이상의 센서의 검사를 포함할 수 있다. 직물이 검사에 불합격하면, 재료 테스트 데이터베이스(134)가 업데이트될 수 있다(이는 재료 테스트 데이터베이스(134)가 직물 공급자 공장(136)으로부터 더 많은 직물을 주문하게 할 수 있다). 실험실 및/또는 육안 검사의 결과는 182의 절단 단계에 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치로 전달될 수 있다.
182에서, 절단 단계가 수행될 수 있다. 건조된 직물이 절단될 수 있다. 건조된 직물은 152에서 생성된 절단 파일에 따라 절단될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치가 직물이 절단되게 할 수 있다. 절단 단계를 거친 직물은 184의 배치화 단계에서 사용될 수 있다.
184에서, 배치화 단계가 수행될 수 있다. 절단된 직물은 배치화될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치가 직물이 배치화되게 할 수 있다. 배치화 단계를 거친 직물은 186의 키팅 단계에서 사용될 수 있다.
186에서, 키팅 단계가 수행될 수 있다. 배치화된 직물은 키팅될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치가 직물이 키팅되게 할 수 있다. 키팅 단계를 거친 직물은 188의 어셈블리 단계에서 사용될 수 있다.
188에서, 어셈블리 단계가 수행될 수 있다. 키팅된 직물은 어셈블리될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치가 직물이 어셈블리되게 할 수 있다. 어셈블리 단계를 거친 직물은 고객에게 배송될 수 있다.
다른 단계 및 프로세스가 수행될 수 있다. 단계는 선택적으로 수행되거나 수행되지 않을 수 있다. 데이터는 프로세스 간에 공유될 수 있으며 프로세스는 업스트림 및/또는 다운스트림 프로세스 및 장비의 성능과 관련된 공유 데이터를 기반으로 업데이트될 수 있다.
디자인/제품 개발
현재 디자인 및 제품 개발 도구는 실제 생산 방법에 디지털 방식으로 연결되지 않았다. 본 개시 내용에 따르면, 디지털 제품 제작은 디자인 플랫폼으로부터 생성된 제조(인쇄) 지침을 포함할 수 있다. 착색 가능성은 디자인 플랫폼에 정보를 제공하고 제품에 대한 디자이너의 선택을 정의하는 피드백 루프를 가질 것이다.
도 2는 디자인 프로세스의 예시도를 나타낸다. 200에서 소비자 데이터가 수신(예를 들어, 수집 등)될 수 있다. 소비자 데이터는 생체 인식 데이터를 포함할 수 있다. 소비자 데이터는 하나 이상의 소비자로부터 수집될 수 있다. 소비자 데이터는 하나 이상의 웨어러블 장치로부터 수집될 수 있다. 소비자 데이터는 하나 이상의 전자 상거래 웹 사이트에서 수집될 수 있다. 소비자 데이터는 피드백 루프에서 수집될 수 있다. 소비자 데이터는 저장소에서 수집될 수 있다.
202에서, 디자이너 사용자 인터페이스는 소비자 데이터에 의해 영향을 받을 수 있다. 디자인 도구의 옵션인 색상 및/또는 디자인은 소비자 데이터의 영향을 받을 수 있다. 디자인 도구의 옵션인 색상 및/또는 디자인은 비즈니스 사유, 예를 들어 디자이너 사용자 인터페이스에 눈에 띄게 표시되는 선호하는 재료 또는 디자이너 사용자 인터페이스에서 허용하지 않는 선호되지 않는 색상 및/또는 패턴의 영향을 받을 수 있다. 디자이너 사용자 인터페이스는 2차원 및/또는 3차원 디자인 및/또는 개발 도구와 연관될 수 있다.
204에서, 시각화 도구는 2차원 및/또는 3차원 디자인 및/또는 개발 도구에 의해 영향을 받을 수 있다. 시각화 도구는 소비자 데이터의 영향을 받을 수 있다. 시각화 도구로 생성된 시각화에서 옵션인 및/또는 그에서 나타나는 색상 및/또는 디자인은 소비자 데이터의 영향을 받을 수 있다.
206에서, 대화형 소비자 경험이 전자 상거래 웹 사이트를 통해 소비자에게 제시될 수 있다. 소비자에게 제공되는 대화형 소비자 경험은 시각화 도구의 영향을 받을 수 있다. 소비자에게 제공되는 대화형 소비자 경험은 2차원 및/또는 3차원 디자인 및/또는 개발 도구의 영향을 받을 수 있다. 소비자에게 제공되는 대화형 소비자 경험은 소비자 데이터의 영향을 받을 수 있다. 대화형 소비자 경험에서 옵션인 및/또는 그에서 나타나는 색상 및/또는 디자인은 소비자 데이터의 영향을 받을 수 있다. 대화형 소비자 경험으로부터의 피드백은 200의 새로운 소비자 데이터일 수 있다.
208에서, 주문형 드롭(예를 들어, 디지털) 및/또는 전통적인 제조는 시각화 도구에 의해 영향을 받을 수 있다. 디지털 및/또는 전통적인 제조는 2차원 및/또는 3차원 디자인 및/또는 개발 도구의 영향을 받을 수 있다. 디지털 및/또는 전통적인 제조는 소비자 데이터의 영향을 받을 수 있다. 디지털 및/또는 전통적인 제조에서 옵션인 및/또는 그에서 나타나는 디자인은 소비자 데이터의 영향을 받을 수 있다. 디지털 및/또는 전통적인 제조로부터의 피드백은 200의 새로운 소비자 데이터일 수 있다.
210에서, 고속 제조는 시각화 도구에 의해 영향을 받을 수 있다. 고속 제조는 2차원 및/또는 3차원 디자인 및/또는 개발 도구의 영향을 받을 수 있다. 고속 제조는 소비자 데이터의 영향을 받을 수 있다. 고속 제조에서 옵션인 및/또는 그에서 나타나는 색상 및/또는 디자인은 소비자 데이터의 영향을 받을 수 있다. 고속 제조로부터의 피드백은 200의 새로운 소비자 데이터일 수 있다.
패션 트렌드를 위한 디자인 및 개발은 현재 단편화되어 있으며 소비자 수요 - 디자이너에 의해 직접적으로 주도되지 않는다. 창작자는 트렌드에 대한 최선의 추정을 하고 최선을 다할 것이다. 이 기존 방식은 최적화되지 않았다. 본 개시 내용에 따르면, 개선된 주문형 피드백 루프는 필요한 컬러웨이 및 디자인의 데이터 기반 예측을 허용할 수 있다.
도 3에는 물품을 제조하는 방법이 예시되어 있다. 이 방법은 맞춤 방식을 허용할 수 있다. 이 방법은 동적 가격 책정을 허용할 수 있다. 이 방법은 동적 리드 타임 결정을 허용할 수 있다. 이 방법은 동적 배달을 허용할 수 있다.
단계 310에서, 하나 이상의 소비자와 관련된 생체 인식 정보를 적어도 포함하는 소비자 데이터가 수신될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 소비자와 관련된 생체 인식 정보를 적어도 포함하는 소비자 데이터를 수신할 수 있다. 소비자 데이터는 소비자 선호 정보를 포함할 수 있다.
단계 320에서, 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력이 수신될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력을 수신할 수 있다. 물품의 디자인은 소비자 데이터를 기반으로 할 수 있다. 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력은 주문제작 물품 또는 개인화 및/또는 맞춤 물품에 대한 디자인 입력과 같은 소비자 대면일 수 있다. 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력은 대량 생산된 물품의 제품 디자인에 사용될 수 있다. 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력은 자동 패턴 생성을 포함할 수 있다. 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력은 제조업체에서 직접 올 수 있다. 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력은 디자인 모델에 적합할 수 있다. "적합 모델"은 브랜드에서 제품 라인의 크기 파라미터를 디자인하는 데 사용하는 모델, 즉, 사용 가능한 각 크기로 조정되는 표준 치수 모음이다.
단계 330에서, 대화형 콘텐츠의 출력은 하나 이상의 소비자와 관련된 사용자 인터페이스로 가져올 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 소비자와 관련된 사용자 인터페이스로 대화형 콘텐츠의 출력을 유발할 수 있다. 대화형 콘텐츠는 적어도 물품의 디자인 표현을 포함할 수 있다.
단계 340에서, 물품의 제조와 관련된 지침을 나타내는 제조 데이터가 출력될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 물품의 제조와 관련된 지침을 나타내는 제조 데이터를 출력할 수 있다. 지침은 물품의 디자인을 기반으로 할 수 있다. 제조 데이터를 출력하는 것은 제조 데이터의 적어도 일부를 디지털 인쇄 시스템으로 출력하는 것을 포함할 수 있다. 제조 데이터는 디자이너가 제조업체에 직접 제공할 수 있다. 제조 데이터는 고객이 제조업체에 직접 제공할 수 있다.
착색 가능성을 나타내는 착색 데이터가 수신될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 착색 가능성을 나타내는 착색 데이터를 수신할 수 있다. 물품의 디자인은 착색 데이터에 따라 달라질 수 있다.
의류의 센서는 의류가 착용됨을 감지할 수 있다. 센서는 클라이언트 장치에서 실행되는 애플리케이션과 통신할 수 있다. 애플리케이션은 센서에서 중앙 집중식 서버로 정보를 중계할 수 있다. 중앙 집중식 서버는 어떤 색상, 패턴 및/또는 직물이 가장 자주 착용되는 지와 같은 트렌드 정보를 결정하는 애플리케이션을 포함할 수 있다. 중앙 집중식 서버는 결정된 트렌드 정보를 전자 상거래 웹 사이트와 관련된 서버 또는 전자 상거래 웹 사이트에 접속하는 사용자 장치에서 실행되는 브라우저에 제공할 수 있다. 전자 상거래 웹 사이트는 결정된 트렌드 정보를 기반으로 제안을 할 수 있다.
도 4에는 물품 개발 방법이 예시되어 있다. 단계 410에서, 하나 이상의 소비자와 관련된 생체 인식 정보를 적어도 포함하는 소비자 데이터가 수신될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 소비자와 관련된 생체 인식 정보를 적어도 포함하는 소비자 데이터를 수신할 수 있다. 소비자 데이터는 소비자 선호 정보를 포함할 수 있다.
단계 420에서, 물품 디자인 또는 물품 착색 중 하나 이상의 트렌드를 나타내는 트렌드 데이터가 수신될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 물품 디자인 또는 물품 착색 중 하나 이상의 트렌드를 나타내는 트렌드 데이터를 수신할 수 있다.
단계 430에서, 하나 이상의 디자인 옵션의 출력은 적어도 소비자 데이터 및 트렌드 데이터에 기반하여 사용자 인터페이스를 통해 이루어지게 할 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 적어도 소비자 데이터 및 트렌드 데이터에 기반하여 사용자 인터페이스를 통해 하나 이상의 디자인 옵션의 출력이 이루어지게 할 수 있다.
단계 440에서, 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력이 수신될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 장치는 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력을 수신할 수 있다.
디자인 입력의 수신에 응답하여, 직물의 유형이 디자이너에게 제시될 수 있다. 디자이너는 제시된 직물의 유형 중 하나 이상을 선택할 수 있다. 선택된 하나 이상의 직물 유형에 응답하여 통합 기술 패키지가 디자이너를 위해 생성될 수 있다. 통합 기술 패키지는 디자인 입력과 선택된 하나 이상의 직물의 유형에 적합할 수 있다. 통합 기술 패키지에 대한 엔지니어링 BOM이 생성될 수 있다. 엔지니어링 BOM은 요청시 생성될 수 있다.
의류의 센서는 의류가 착용됨을 감지할 수 있다. 센서는 클라이언트 장치에서 실행되는 애플리케이션과 통신할 수 있다. 애플리케이션은 센서에서 중앙 집중식 서버로 정보를 중계할 수 있다. 중앙 집중식 서버는 어떤 색상, 패턴 및/또는 직물이 가장 자주 착용되는 지와 같은 트렌드 정보를 결정하는 애플리케이션을 포함할 수 있다. 중앙 집중식 서버는 원격으로 접속할 수 있는 디자이너 도구 또는 원격으로 접속할 수 있는 디자이너 도구에 접속하는 사용자 장치에서 실행되는 브라우저와 관련된 서버에 결정된 트렌드 정보를 제공할 수 있다. 디자이너 도구는 결정된 트렌드 정보를 기반으로 제안을 할 수 있다. 사용자는 제안을 기반으로 디자인을 생성할 수 있다. 사용자는 디자인을 기반으로 주문을 생성할 수 있다. 주문에 따라 BOM이 자동으로 생성될 수 있다.
일 예로, 물품 관리를 위한 방법은 하나 이상의 소비자와 관련된 생체 인식 정보를 적어도 포함하는 소비자 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 소비자 데이터는 소비자 선호도 정보를 더 포함할 수 있다. 이 방법은 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력을 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 물품의 디자인은 소비자 데이터 및/또는 기타 입력에 기반할 수 있다. 방법은 하나 이상의 소비자와 관련된 사용자 인터페이스에 대화형 콘텐츠를 출력하게 하는 단계를 포함할 수 있다. 대화형 콘텐츠는 적어도 물품의 디자인 표현을 포함할 수 있다. 방법은 물품의 제조와 관련된 지침을 나타내는 제조 데이터를 적어도 포함하는 물품 데이터를 출력하는 단계를 포함할 수 있다. 제조 데이터를 출력하는 것은 제조 데이터의 적어도 일부를 주문형 드롭 시스템(예를 들어, 디지털 인쇄 시스템)으로 출력하는 것을 포함할 수 있다. 지침은 물품의 디자인을 기반으로 할 수 있다. 물품 데이터는 하나 이상의 제조 프로세스와 관련된 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 수신되도록 구성될 수 있으며, 여기서 하나 이상의 제조 프로세스는 적어도 물품 데이터에 기초하여 업데이트된다. 상기 방법은 착색 가능성을 나타내는 착색 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있으며, 여기서 물품의 디자인은 착색 데이터에 의존한다. 방법은 물품의 디자인 및 직물 선택에 기초하여 기술 팩을 생성하는 것을 포함할 수 있다. 방법은 직물의 디자인에 기초하여 BOM을 출력하는 것을 포함할 수 있다. 다른 단계를 사용할 수 있다. 추가 예로서, 하나 이상의 방법은, 물품 데이터는 물품의 하나 이상의 부품의 공간적 배치를 나타내는 네스팅 정보를 포함하고, 네스팅 정보는 물품의 하나 이상의 부품 중 적어도 일부를 형성하는 데 사용되는 재료의 특성, 물품의 하나 이상의 부품 중 적어도 일부를 형성하는 데 사용되는 재료에 적용되는 하나 또는 그 이상의 처리, 원하는 웹 속도, 또는 일단 재료로부터 분리된 물품의 하나 이상의 부품을 이동시키도록 구성된 픽 앤 플레이스 시스템에 의해 수행되는 작업 중 하나 이상으로부터 적어도 부분적으로 얻음을 포함할 수 있다. 네스팅 정보는 픽 앤 플레이스 시스템의 동작과 관련된 피드백 루프로부터 적어도 부분적으로 유도될 수 있다. 데이터는 임의의 수의 시스템, 하위 시스템 또는 장치로부터 수집될 수 있으며 업스트림 및/또는 다운스트림으로 공유하여 하나 이상의 프로세스에서 업데이트를 수행할 수 있다.
주문 통합 및 배치화 처리
디지털 프린터에 대한 기존의 주문 처리는 단일 주문 실행 시스템의 전체 제조 프로세스를 차지하지 않는다. 이는 주로 각 프로세스가 각 프로세스의 효율성은 고려하지만 전체 제조 프로세스 및 관련 전체적인 비용은 고려하지 않는 단편적인 가치 사슬에 의해 주도된다. 본 개시 내용은 동적 네스팅 최적화를 제공한다. 예를 들어, 동적 네스팅 최적화는 개별 소비자 주문(특히 이론적 최소 주문 수량(MOQ) 1)과 배치 주문 구성 요소를 포함하여 비즈니스 지향 제품 성능, 단위 비용/마진, 지속 가능성 조건 내에서 생산 및 최종 고객에 대한 배송 속도를 극대화한다.
단일 단위 주문 실행에서, 개별 구성 요소는 매우 다른 수준의 잉크가 적용될 수 있다. 후속 세척 과정에서 잉크가 많은 구성 요소는 잉크 수준이 낮은 인접 구성 요소(예를 들어, 흰색 구성 요소에 인접한 밝은 빨간색 구성 요소)를 교차 오염시켜 품질을 떨어뜨릴 수 있다. 본 개시 내용에 따르면, 잉크가 각각의 개별 구성 요소를 인쇄하는 데 필요한 경우 수준을 분석함으로써, 잉크의 최저 수준에서 시작하여 최고 수준의 잉크로 되는 네스팅 패턴이 생성될 수 있다 따라서 어둡고 포화된 구성 요소(예를 들어, 밝은 빨간색 구성 요소)는 마찬가지로 어두운 색 구성 요소에 인접하여 어두운 색에서 밝은 색으로의 교차 오염을 숨긴다. 상기 재료가 세척 프로세스를 거치면 가장 밝은 색상이 먼저 가고 (세탁기의 물이 가장 깨끗한 경우) 어두운 색상이 마지막으로 이동한다. 이를 통해 더 밝은 색상에 물과 화학 반응을 덜 사용하고 전체 프로세스를 더 효율적이고 지속 가능하게 만들 수 있다.
기존의 생산 계획 프로세스는 소규모 배치(단일 단위만큼 작음)를 디지털 제조 프로세스(예를 들어, 디지털 인쇄)와 기존의 '연속' 생산 프로세스(예를 들어, 건조, 세척)를 모두 활용하는 대규모 실행으로 최적화하는 것을 고려하지 않는다. 본 개시 내용에 따르면, 상이한 다운스트림 라우팅을 고려하면서 작은 배치를 더 큰 배치로 통합하고 정리하는 규칙이 사용될 수 있고, 이에 따라 작은 배치를 공통의 프로세스에 대해 통합할 수 있고, 그 후 생산에서 효율적으로 스케줄링할 수 있는 방식으로 별도의 라우팅을 위해 더 작은 배치로 다시 분할할 수 있다.
네스팅
RIP 및 인쇄 작업 파일을 생성하는 현재 프로세스는 실제 인쇄 또는 다운스트림 처리를 위한 별도의 처리 속도를 고려하지 않는다. 본 개시 내용은 더 큰 효율성 및 전체 속도를 위해 인쇄, 마감, 어셈블리 및 기타 제조 프로세스에 대한 고려 사항을 배치 처리에 통합할 수 있다.
현재 사용되는 디지털 프린팅 프로세스의 네스팅 최적화는 60% 내지 70% 정도이며, 이는 80% 내지 95% 정도(재료의 5% 내지 20% 낭비)의 기존 의복 제조를 위한 재료 최적화에 비해 매우 열등하다(재료의 30% 내지 40% 낭비). 네스팅 최적화는 상업적 규모에서 프로세스를 지속 가능하고 실행 가능하게 만들기 위해 디지털 인쇄 공간에서 개선되어야 한다. 본 개시 내용은 80% 내지 95% 정도의 재료 이용률로 종래 제조의 효율성에 접근하기 위해 주문형으로 생산되는 최적화된 구성 요소의 네스트를 사용할 수 있다.
도 5는 네스팅을 나타내는 의류 물품의 예시적인 세트를 도시한다. 제1 의류 물품(500)은 두 세트의 색상을 포함할 수 있다. 제1 색상은 제1 의류 물품(500)의 상반부를 포함할 수 있다. 제2 색상은 제1 의류 물품(500)의 하반부를 포함할 수 있다. 제2 의류 물품(502)은 두 세트의 색상을 포함할 수 있다. 제2 의류 물품(502)의 우측 상단의 절반은 제2 색상을 포함할 수 있다. 제2 의류 물품(502)의 좌측 하단의 절반은 제3 색상을 포함할 수 있다. 제3 의류 물품(504)은 하나의 색상, 즉 제2 색상을 포함할 수 있다. 제4 의류 물품(506)은 하나의 색상, 즉 제1 색상을 포함할 수 있다. 제5 의류 물품(308)은 하나의 색상, 즉 제3 색상을 포함할 수 있다.
네스팅은 의류 물품(500, 502, 504, 506, 508)의 인접한 경계의 색상이 유사할 수 있도록 의류 물품(500, 502, 504, 506, 508)을 배열하는 것을 포함할 수 있다. 제3 의류 물품(506)은 제1 의류 물품(500)의 상반부에 인접하도록 배열될 수 있다. 제2 의류 물품(502)의 좌측 하단의 절반은 제5 의류 물품에 인접하도록 배열될 수 있다. 제1 의류 물품(500)의 하반부, 제2 의류 물품(502)의 우측 상단 절반, 및 제3 의류 물품(504) 중 둘 이상이 인접하도록 배열될 수 있다.
예시적인 예에서, 의복 부품은 기계식 암(또는 로봇)을 사용하여 이송 및/또는 적층(통합)될 수 있다. 대응하는 엔드 이펙터를 갖는 복수의 그러한 기계식 암은 픽 앤 플레이스 생산 라인을 포함할 수 있다. 픽 앤 플레이스 프로세스(전송 및 적층 포함)는 일반적으로 계획된 시스템의 다른 프로세스보다 훨씬 느리므로 "병목 현상"으로 간주될 수 있다. 그러나 처리량을 최대화하기 위해 기계식 암의 특정 배열 및 전송 특성을 고려하는 네스팅 프로토콜로 프로세스를 개선할 수 있다. 네스팅 배열은 예를 들어 직물 특성(예를 들어, 다공성, 강성 등), 직물에 적용된 처리 유형, 원하는 웹 속도, 기계식 암에 의해 수행되는 추가 작업 등에 따라 변경될 수 있다. 시작 네스팅 배열은 사람 또는 네스팅 소프트웨어에 의해 수행될 수 있다. 픽 앤 플레이스 프로세스가 발생하면 기계식 암은 피드백을 컴퓨터로 보내 전체 처리량 및/또는 픽 앤 플레이스 속도를 최대화하는 변경된 네스팅 배열을 초래할 수 있다.
일 예로, 의복의 부품은 크기로 그룹화될 수 있다(예를 들어, 소형 및 대형). 그룹화 임계값 및 그룹 수는 특정 작업 또는 원하는 출력에 대해 결정될 수 있다. 섬유 재료에 관한 한, 대형 부품에 사용되는 접근 방식과 비교하여 작은 부품에 대해 다른 픽 앤 플레이스 접근 방식을 이용할 수 있다. 특정 기계식 암과 관련된 다양한 시간 지연을 고려하는 특수 네스팅이 생성될 수 있다(예를 들어, 작은 부품 직후에 큰 부품을 픽업할 수 있도록 그리퍼의 크기 및 배열 조정 등). 위에서 언급한 픽 앤 플레이스 시스템은 시스템이 여러 개의 작은 부품을 한 번에 또는 연속적으로 처리할 수 있도록 네스팅 최적화로 구성될 수 있다. 픽 앤 플레이스 시스템은 개별 대형 부품 또는 소형 및 대형 부품의 혼합을 처리하기 위해 네스팅 최적화로 구성될 수 있다. 픽 앤 플레이스 시스템은 처리 속도와 직물 활용도를 최대화하기 위해 네스팅 최적화로 구성할 수 있다. 다른 최적화를 사용할 수 있다.
구성 요소 제조
도 6은 구성 요소 제조 프로세스의 예시적인 도면을 나타낸다. 600에서 인쇄된 직물이 수령될 수 있다. 직물은 도 1의 158의 인쇄 단계에서 인쇄되었을 수 있다. 직물은 도 1의 166의 인쇄 후 건조 단계에서 건조되었을 수 있다. 직물은 신발의 맞춤형 상부 부분을 포함할 수 있다. 직물은 행 및/또는 열을 포함할 수 있으며, 각 행 및 열 조합은 동일한 인쇄를 포함할 수 있다. 직물은 면화 캔버스를 포함할 수 있다.
602에서, 직물이 마감될 수 있다. 직물을 마감하는 것은 직물을 스팀하는 것을 포함할 수 있다. 직물은 도 1의 170의 고정/스팀 단계에서 스팀될 수 있다. 직물을 마감하는 것은 직물을 세척하는 것을 포함할 수 있다. 직물은 도 1의 174의 인쇄 후 세척 단계에서 세척될 수 있다. 직물을 마감하는 것은 직물을 건조하는 것을 포함할 수 있다. 직물은 도 1의 178의 인쇄 후 건조 단계에서 건조될 수 있다.
604에서, 라이너가 직물에 적용될 수 있다. 라이너는 천 뒷면에 접착될 수 있다. 직물은 인쇄 및 마감 처리된 면화 캔버스일 수 있다. 대안적인 또는 추가적인 방법을 이용할 수 있다.
606에서, 구성 요소가 직물에서 절단될 수 있다. 레이저, 라우터 또는 나이프를 사용하여 직물의 구성 요소를 절단할 수 있다. 절단된 구성 요소에 부분적인 차드가 남을 수 있다. 각 행과 열 조합은 완전히 절단될 수 있다.
608에서, 완전히 절단된 직물(행 및 열) 조합이 적층될 수 있다. 완전히 절단된 직물은 하나의 직물 층의 부분 절단된 구성 요소가 위 및/또는 아래에 적층된 직물 층의 대응하는 부분 절단된 구성 요소와 정렬되도록 적층될 수 있다. 적층된 직물은 어셈블리를 위해 조합자에게 보내질 수 있다.
색상 제어
종래의 착색 방법은 확장된 시행 착오를 통해 여러 번의 시간 소요가 큰 반복을 갖는 수동 프로세스에 크게 의존한다. 본 개시 내용은 확장된 시행 착오 프로세스를 선점하기 위해 정밀 기판 특성화 데이터, 색상 별 잉크로부터의 화학적 프로파일 및 정밀 습식 마감 데이터를 결합할 수 있다.
종래의 디자인 도구는 단편화되고, 호환되지 않으며, 여러 면에서 제조 프로세스로부터 완전히 분리되어 디자인대로 생산하기 위해 확장된 시행 착오 공정이 필요하여 제조를 위해 원래 디자인에 대한 변경이 필요했다. 본 개시 내용은 고객, 디자이너 및 기타 최종 사용자에게 달성 가능한 디자인 및 재료 속성만 제공하고 허용된 성능 속성 및 표준 내에서 유지할 수 없는 색상 및 특성을 제외하는 통합 제조 작업 파일 생성 기능을 포함함으로써, 입력된 디자인에서 직접 제조 작업 파일을 원활하게 생성한다.
일반적으로 사후 처리 QA/QC 기능으로서 별도의 애드혹 프로세스로 수행된다. 너무 오래 걸리고 착색 프로세스에서 지나치게 멀리 떨어져 발생한다. 다른 제조업체는 원하는 최종 색상, 기판 구성 및 후속 습식 처리 및 라미네이션 프로세스와 같은 가치 사슬에서 데이터를 상하로 통합하지 못한다. 본 개시 내용은 이를 인라인 착색 및 고정 프로세스에 통합하여 컬러 매칭 및 반복성을 보다 적극적으로 알릴 수 있다.
전처리
폼 적용
섬유 산업의 직접-직물 디지털 프린팅에서, 전처리 화학 물질은 패딩(padding)이라 칭하는 프로세스를 통해 열린 폭 형태의 섬유에 적용되어 화학 물질의 건조/고정 전에 전체 섬유를 화학 물질에 담그고 초과분을 짜낸다. 기존 프로세스에서 섬유가 흡수하는 수분의 양은 섬유 중량의 70 %에서 >100 %까지일 있으며(업계에서 "Wet Pick Up"이라고 함), 이 모든 수분은 후속 가공 전에 섬유를 건조할 때 에너지 집약적인 프로세스에서 증발되어야 한다. 전처리 화학 물질의 기존 패딩의 또 다른 문제는 대부분의 경우 화학 물질이 인쇄될 표면에만 필요하더라도 화학 물질이 전체 직물에 도포된다는 것이다. 따라서 기존 프로세스는 후속 프로세스에서 가치를 추가하는 데 필요한 것보다 더 많은 에너지, 물 및 화학 물질을 사용해야 한다. 섬유 산업은 세계에서 두 번째로 가장 많이 담수를 소비하고 농업 산업 다음으로 가장 많이 지표수를 오염시킨다. 업계는 물, 에너지 및 화학 물질 소비를 줄일 수 있는 새로운 방법을 찾고 있다.
화학의 폼 적용은 수십 년 동안 상업적으로 사용되어 왔다. 직접 직물 디지털 인쇄의 초기 산업에서 생산 속도는 산업이 빠른 속도로 성장하고 투자 커뮤니티의 관심을 받는 수준으로 증가하고 있다. 본 개시 내용에서, 프로세스는 섬유 산업에 중요한 몇 가지 이점(예를 들어 에너지 소비 감소, 물 소비 감소, 화학 소비 감소, 필요한 곳에 대한 화학 물질의 보다 정확한 적용, 폐수 처리 시스템에 대한 화학적 부하 감소)을 갖는 폼 도포기를 통해 적용되는 전처리 화학 물질을 포함한다. 또한 기존 프로세스에 비해 폼 도포 프로세스를 통해 더 깊고 풍부한 색상을 얻을 수 있음이 입증되었다.
도 7a는 4개의 예비 화학 조합물에 걸친 폼 적용 전처리로부터의 긍정적인 결과를 보여준다. 이러한 예비 조합물은 대조군 사례 또는 기존 프로세스의 평균 결과에 비해 여러 범주에서 더 높은 평균 결과를 보여준다. R은 최대 흡수 파장에서의 반사율(십진수)이다(20%R = 0.20R).
모든 4개의 샘플(3C, 5B, 2B 및 2D)에 폼이 적용되었고, 결과는 대응하는 기존의 패딩된 또는 패드 적용 샘플과 비교된다. 예를 들어 샘플 3C 및 5B는 패딩된 샘플(아래 패드 1)과 비교되었으며 2B 및 2D는 다른 패딩된 샘플(아래 패드 2)과 비교되었다.
발포된 샘플과 관련된 SWL값 >100%는 적어도 통상적인 샘플과 비교하여 해당 폼 조합물 및 조건에 의해 더 높은 색상 수율이 달성되었음을 의미한다.
도 7b는 4개의 상이한 화학 조합물을 사용한 긍정적인 결과를 예시하며, 여기서 2B 및 2D는 기준선 대조군 사례와 유사한 성능 결과를 나타내고, 3C 및 5B는 대조군 및 다른 조합물 변수의 결과에 비해 개선된 성능을 나타낸다.
본 개시 내용은 다음과 같은 폼 처리용 조합물을 포함한다(다른 화학 물질이 사용될 수 있음).
내구성 있는 발수(Durable Water Repellant, DWR)를 위한 폼 처리가 사용될 수 있다. 예를 들어, 도 7c는 폴리에스테르 기판에 대한 폼 적용을 위한 특정 파라미터를 갖는 DWR 조합물을 보여주며, 이에 의해 성능 개선이 화학 물질 소비의 80 내지 85% 감소와 결합된 화학 물질 절감의 50% 감소를 가져오는 것으로 입증되었다.
도 7d에는 섬유를 전처리하는 방법이 예시되어 있다. 단계 710에서, 섬유를 수령할 수 있다. 재료 제조업체가 섬유를 수령할 수 있다. 도 1의 단계 138은 단계 710을 포함할 수 있다.
단계 720에서, 인쇄될 섬유의 선택 영역이 결정될 수 있다. 재료 제조업체가 인쇄할 섬유의 선택 영역을 결정할 수 있다. 도 1의 단계 140은 단계 720을 포함할 수 있다.
단계 730에서, 어플리케이터는 섬유의 선택 영역에 폼 화학 물질을 적용할 수 있다. 재료 제조업체는 어플리케이터가 섬유의 선택 영역에 폼 화학 물질을 적용하도록 할 수 있다. 선택 영역 외부의 섬유 영역에 폼 화학 물질을 적용하는 것은 최소화될 수 있다. 도 1의 단계 140은 단계 730을 포함할 수 있다.
단계 740에서, 섬유의 선택 영역은 선택 영역의 표면이 인쇄될 수 있도록 건조될 수 있다. 재료 제조업체는 선택 영역의 표면이 인쇄될 수 있도록 섬유의 선택 영역을 건조시킬 수 있다. 도 1의 단계 140은 단계 740을 포함할 수 있다.
재료 제조업체는 섬유 및 해당 작업 파일을 수령할 수 있다. 작업 파일은 섬유의 특정 영역이 인쇄되어야 함을 나타낼 수 있다. 재료 제조업체는 섬유의 특정 영역에 폼 전처리를 할 수 있다. 재료 제조업체는 섬유의 특정 부분을 건조시킬 수 있다. 재료 제조업체는 작업 파일에 지정된 대로 섬유의 특정 영역을 인쇄하도록 할 수 있다.
플라즈마 사전 세척/활성화
섬유 재료는 화학 물질의 습윤성과 접착성을 최적화하기 위해 철저히 세척되어야 한다(예를 들어, 내구성 있는 발수 마감, 착색제, 폴리머 코팅, 라미네이션 등). 용제 및 계면 활성제 사용에 대한 환경적 제한이 강화됨에 따라 과거의 과감한 화학 물질(예를 들어, 용제)로 얻은 청정도와 동일한 수준을 달성하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 오늘날 섬유의 대부분의 세척은 물 기반으로 많은 열에너지와 가능한 가장 순한 세제 화학 물질을 사용한다. 안타깝게도 현대식 세척 시스템은 환경 친화적이지만 섬유의 착색 및 마감을 방해할 수 있는 오염 물질이 섬유에 남아있을 수 있다. 오염된 직물에 화학 물질을 도포하면 종종 성능 저하, 기능성 마감의 내구성 저하 또는 합격 등급을 달성하기 위해 직물이 완전히 깨끗한 경우 필요한 것보다 더 많은 화학 물질을 사용해야 한다. 대기 플라즈마 처리는 직물 및/또는 재료의 표면 화학 및 표면 구조를 변경하여 다른 재료에 대한 접착 특성을 개선할 수 있다. 각 플라즈마 운반 가스는 서로 다른 표면 화학 및 표면 구조를 제공할 수 있다.
본 개시 내용에 따르면, 코로나 플라즈마 프로세스는 섬유 표면 상의 오염물(오일, 왁스 등)을 증발 제거(분해)하기 위해 이온화된 가스를 사용할 수 있다. 이는 물이 없는 프로세스이며 수성 화학을 사용하여 직물 및/또는 재료의 표면 화학 및 표면에너지를 변경하여 '젖기'가 더 쉬운 깨끗한 표면을 만든다. 코로나 플라즈마 장치는 화학적 침투(습윤성) 및 섬유 표면의 활성화를 돕기 위해 화학적 적용 단계 전에 배치할 수 있다. 플라즈마를 사용하여 일부 화학 물질 적용(예를 들어, DWR)의 성능을 높이고 염료와 화학 물질을 더 적게 사용하여 더 깊고 채도가 높은 색상을 얻을 수 있다.
도 8에는 섬유를 전처리하는 방법이 예시되어 있다. 단계 810에서, 섬유가 수령될 수 있다. 재료 제조업체가 섬유를 수령할 수 있다. 도 1의 단계 138은 단계 810을 포함할 수 있다.
단계 820에서, 섬유의 적어도 일부는 플라즈마를 사용하여 섬유의 적어도 일부로부터 하나 이상의 오염물을 제거하도록 컨디셔닝될 수 있다. 재료 제조업체가 플라즈마를 사용하여 섬유의 적어도 일부에서 하나 이상의 오염 물질을 제거하기 위해 섬유의 적어도 일부를 컨디셔닝할 수 있다. 섬유의 적어도 일부의 컨디셔닝으로 섬유의 표면이 활성화될 수 있다. 플라즈마는 코로나 플라즈마를 포함할 수 있다. 도 1의 단계 140은 단계 820을 포함할 수 있다. 도 1의 단계 146은 단계 820을 포함할 수 있다.
단계 830에서, 하나 이상의 화학 물질이 섬유의 적어도 일부에 도포될 수 있다. 재료 제조업체는 하나 이상의 화학 물질을 섬유의 적어도 일부에 도포할 수 있다. 도 1의 단계 140은 단계 830을 포함할 수 있다. 도 1의 단계 146은 단계 830을 포함할 수 있다. 섬유의 표면의 활성화는 동일한 하나 이상의 화학 물질이 도포된 섬유의 비활성화된 표면과 비교하여 하나 이상의 화학 물질의 성능을 향상시킬 수 있다.
재료 제조업체는 섬유의 특정 영역에 오염 물질이 있는 섬유를 수령할 수 있다. 재료 제조업체는 특정 영역에 플라즈마를 사용하여 오염 물질을 제거할 수 있다. 재료 제조업체는 섬유의 특정 영역을 활성화하기 위해 섬유의 특정 영역에 하나 이상의 화학 물질을 적용할 수 있다.
디지털 착색
주문형 드롭(예를 들어, 디지털 인쇄)
의복 산업에서, 종래의 제품은 소비자가 실제로 최종 제품을 구매하기 전에 도매업자와 소매업자가 예측과 대조하여 의복 및 신발을 주문하는 예측 모델 하에서 현재 제조된다. 이 시나리오에서 제품은 최종 공정까지 연속적으로 더 작은 배치로 분할되는 큰 입력 배치(예를 들어, 섬유와 같은 재료)를 사용하여 제조되어 최종 제품이 "1의 배치"로 완료되며, 이의 예는 도 9b에 예시되어 있다. 이 시스템에서 최종 제품의 고유 식별자는 프로세스의 마지막 단계까지 할당되지 않는다. 제품이 '대량 맞춤화' 모델로 제조되는 한 시나리오에서 소비자는 제조 전에 최종 제품을 구매할 수 있다. 이 모델에서는 시작부터 배송까지 주문을 추적하기 위해 제조 프로세스 전체에서 최종 제품의 각 구성 요소를 식별하는 것이 중요하다. 바코드 또는 QR 코드와 같은 고유 식별자를 사용하여 디지털 인쇄 단계에서 각 구성 요소를 식별할 수 있다. 그러나, 대부분의 소비자는 최종 제품에서 도 9b에 예시된 고유 식별자를 보기를 원하지 않는다. 또한 원료 활용은 효율적이고 지속 가능한 원료 사용의 핵심 동인이다. 과도한 재료를 사용하지 않고 식별 문제를 해결하려면, 고유 식별자를 각 구성 요소에 판독할 수 있지만 소비자는 볼 수 없는 방식으로 배치해야 한다.
본 개시 내용에서, 품질 제어는 컴퓨터 비전 또는 일부 다른 프로세스를 통해 볼 수 있는 보이지 않는 잉크를 사용하는 것과 같이 보이지 않는 등록 포인트를 통해 구현될 수 있다. 현재 시스템 및 방법은 고유한 디더링 패턴을 통해 데이터를 넣을 수 있다. 예를 들어, 본 개시 내용은 디지털 인쇄부터 판매 시점까지의 제조 프로세스에 대해 판독 가능하면서 소비자에게 '보이지 않는' 방법을 사용하여 고유 식별자(예를 들어, 바코드, QR 코드, 도 9b에 도시된 예시)를 적용하는 것을 포함한다. 본 개시 내용은 머신 비전에 의해 판독 가능한 보이지 않는 잉크를 사용하지만 인간 지각의 가시 스펙트럼 밖에 있는(예를 들어 자외선, 적외선 등) 잉크를 사용하여 각 구성 요소에 적용되는 고유 식별자의 사용을 포함한다.
속성 및 추적 가능성
의복 산업에서 '대규모' 산업 생산은 소비자 생성 또는 통합된 콘텐츠에 의해 주도되는 디지털 맞춤형 제조를 지원하지 않는다. 제품 및 구성 요소의 주장을 하고 출처를 증명하는 데 사용할 수 있는 고유한 단일 단위 워크플로를 관리하려면 생성 시점부터 판매 시점까지 추적할 수 있는 모든 섬유 구성 요소에 대한 디지털 생성 마킹 시스템이 필요하다. 이로써 마킹은 제조 통합 및 인텔리전스 시스템을 통해 전체 가치 사슬에 연결될 수 있다. 본 개시 내용에서, 시스템 및 방법은 가시적 및/또는 비가시적 코드를 사용하는 디지털 인쇄를 통해 가시적 및 비가시적 속성을 갖는 고객 주문 데이터를 내장할 수 있다.
속성 및/또는 추적 가능성을 위한 방법은 하나 이상의 제1 소비자 주문과 관련된 주문 데이터를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 고유 식별자(unique identifier, UID)가 재료의 적어도 일부에 배치될 수 있다. 하나 이상의 고유 식별자는 사람의 눈에는 비가시적이고 미리 결정된 비전 방법의 도움으로 가시적일 수 있다. 하나 이상의 고유 식별자는 주문 데이터의 적어도 일부를 포함하는 물품 데이터를 나타낼 수 있다. 하나 이상의 방법은 하나 이상의 제조 프로세스를 통해 물질을 가공하여 물품의 적어도 일부를 형성하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 고유 식별자에 의해 표현되는 물품 데이터는 각각의 제조 프로세스와 관련된 정보를 포함하도록 각각의 제조 프로세스에 기반하여 업데이트될 수 있다. 각각의(또는 하나 이상의) 제조 프로세스는 물품 데이터를 판독하고 물품 데이터에 기반하여 각각의 제조 프로세스와 연관된 하나 이상의 동작을 조정하는 것을 포함할 수 있다. 물품 데이터는 물품의 출처를 나타낼 수 있다. 본원에서 사용되는 바와 같이, 물품 데이터는 네스팅 데이터, 주문 데이터, 색상 데이터 등과 같은 다른 데이터이거나 이를 포함할 수 있다.
속성 및/또는 추적 가능성을 위한 방법은 하나 이상의 제1 소비자 주문과 관련된 주문 데이터를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 고유 식별자가 재료의 적어도 일부에 배치될 수 있다. 하나 이상의 고유 식별자는 사람의 눈에 보일 수 있으며 하나 이상의 제조 프로세스를 통해 은폐되도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 고유 식별자는 주문 데이터의 적어도 일부를 포함하는 물품 데이터를 나타낼 수 있다. 다른 데이터를 나타낼 수 있다. 하나 이상의 방법은 하나 이상의 제조 프로세스를 통해 재료를 가공하여 물품의 적어도 일부를 형성하고 하나 이상의 고유 식별자의 적어도 일부를 숨기는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 고유 식별자에 의해 표현되는 물품 데이터는 각각의 제조 프로세스와 관련된 정보를 포함하도록 각각의 제조 프로세스에 기반하여 업데이트될 수 있다. 각각의(또는 하나 이상의) 제조 프로세스는 물품 데이터를 판독하고 물품 데이터에 기반하여 각각의 제조 프로세스와 연관된 하나 이상의 동작을 조정하는 것을 포함할 수 있다. 물품 데이터는 물품의 출처를 나타낼 수 있다.
의복/신발 구성 요소의 디지털 마킹은 자동화된 제조(신뢰할 수 있는 가독성)를 가능하게 하기 위해 머신 비전을 통해 읽을 수 있을 만큼 충분히 큰 고유한 마커 및/또는 직렬화된 고유 마커(예를 들어, 도 9b)를 필요로 한다. 디지털 마커의 크기는 기판에 따라 다르다. 예를 들어 매우 평평하고 고른 기판은 더 평평한 표면의 물리적 현상으로 인해 더 작은 마커로 마킹할 수 있는 반면, Z 방향 텍스처가 더 큰 기판(예를 들어, 시어서커 직조, 와플 니트)에는 기판 표면에서 반사되는 빛의 물리적 현상으로 인해 상대적으로 더 큰 마커가 요구된다. 본 개시 내용에서 MII(Manufacturing Integration & Intelligence System)는 주어진 기판에서 수집된 데이터에 따라 신뢰성 있게 판독 가능하도록 생성되는 고유한 디지털 식별자(예를 들어, QR 코드, 바코드)를 생성할 수 있다. 본 개시 내용은 기판 데이터 및 인쇄된 구성 요소의 크기에 기반하여 적절한 크기의 마커를 자동으로 선택할 수 있다.
현재 제품 스토리텔링은 업스트림 공급망에서 수개월 또는 수년 간의 계획을 필요로 하며, 이에 따라 입력(예를 들어, 유기적 콘텐츠, 재활용 콘텐츠)의 출처를 증명하는 것은 정의된 디지털 보관 체인이 아닌 위험을 관리하기 위해 보험 또는 법적 문서를 통해 관리된다. 더 작은 배치 크기와 더 높은 수준의 맞춤화로 시장이 이동함에 따라 마케팅 주장을 하기 위한 입력 및 프로세스를 추적하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 본 개시 내용의 시스템 및 방법은 소비자를 최종 제품의 내역 및 출처와 연결하기 위해 디지털 방식으로 액세스할 수 있는 고유 식별자(예를 들어, QR 코드, 바코드)를 생성할 수 있으며, 이에 따라 입력 및 '성분'은 제품이 공급망을 통해 이동함에 따라 수집되며 최종 소비자가 고유 식별자와 상호 작용하여(예를 들어, 모바일 장치, 스캐너, 디지털 카메라 등을 통해) 액세스할 수 있다.
의복 및 신발 산업에서, 섬유 기판은 '엔지니어링된' 재료이지만, 제조 프로세스의 단계를 통해, 특히 가공의 마감 스테이지에서 기판의 치수 변화에 큰 정도의 변화를 가질 수 있다. 치수 변화는 수분 변화/재료의 습윤; 재료의 신장 또는 압축과 같은 습식 및 건식 처리에서의 기계적 힘; 열 고정(열 경화), 화학 물질의 적용(예를 들어, 코팅 등)의 결과로 열가소성 기판의 영구적/반영구적 변화와 같은 다양한 요인의 결과일 수 있다. 치수 변화는 거시적 수준(배치 간)뿐만 아니라 기판의 단일 야드 또는 미터 내의 미시적 수준에서도 나타나며, 치수 변화의 국부적인 예측은 불가능하다. 앞서 언급한 치수 변화로 인해, 개별 구성 요소의 절단 프로세스에 대한 등록 표시의 관계(예를 들어, 디지털 프린터와 같은 이전 프로세스에 적용됨)는 초기 디자인 치수를 기준으로 절단하면 구성 요소가 사양을 벗어난 결과를 초래하도록 처리 과정에서 크게 바뀔 수 있다. 이 문제를 해결하려면 정확한 절단을 제공하고 치수 변화 예측을 개선하고/하거나 머신 비전을 사용하여 품질 문제를 식별하기 위한 데이터 피드백 루프를 제공하기 위해 절단 전에 치수 변화를 식별하는 훨씬 더 강력한 프로세스가 필요하다. 섬유 웹의 폭과 길이에 치수 기준점을 추가하는 것이 중요하다. 최종 제품에 고밀도 참조 마크를 배치하는 것은 소비자에게 상업적으로 허용되지 않으므로, 소비자에게는 보이지 않지만(가시적 스펙트럼 외부) 머신 비전에는 보이는 마크가 섬유의 고속 단일 플라이 절단에 중요하다. 확실하게 감지할 수 있을 만큼 큰 마커는 의복/신발 제품의 모든 구성 요소에서 해당 마커가 보이면 일반 소비자에게 불쾌감을 줄 수 있다. 본 개시 내용에서, 품질 관리 수단으로서 원래 패턴에 대한 변화를 추적하는 등록 포인트를 생성하기 위해 보이지 않는 잉크가 사용될 수 있다. 이것은 절단 프로세스 내에서 수정될 수 있으며, 주문은 재생산을 위해 미리 포맷된 작업 파일의 대기열로 다시 회부된다.
종래의 구성 요소는 일반적으로 모놀리식 프린트에서 절단되며, 이로 인해 잉크가 낭비되고 마감 처리되며 사용하지 않는 재료(예를 들어, 직물 또는 기타 구성 요소)를 재활용하는 데 어려움이 부가된다. 본 개시 내용에서는 미사용 직물을 재활용할 수 있도록 마감 처리를 정밀하게 적용한다.
접착제는 전통적으로 모놀리식으로 그리고 아날로그 방식으로 적용된다. 이로 인해 과도한 화학 물질 소비 모두에서 높은 수준의 폐기물이 발생하고 사용되지 않은 재료(예를 들어, 직물 또는 기타 구성 요소)를 재활용할 수 없다. 본 개시 내용은 필요한 경우에만 화학 물질을 적용하기 위해 독점적 조합물을 사용하여 접착제의 디지털 인쇄/압출을 이용할 수 있다. 플랫폼은 시각적 등록 포인트를 식별하고, 디지털 기술 팩 데이터베이스의 레이어를 참조하여, 각 구성 요소 수준(또는 엔지니어링된) 인쇄의 필요한 영역에만 화학 물질을 정밀하게 적용할 수 있다.
도 9a는 어셈블리 및 자동화의 용이성을 촉진하기 위해 정밀 레이저 절단과 결합된 구성 요소 수준 인쇄의 예시적인 예를 제시한다. 한 쌍으로 네스팅되고 다운스트림 처리에 따라 배치화된 구성 요소 수준 엔지니어링 인쇄의 실증은 다운스트림 재봉 및 어셈블리의 유연성을 가능하게 한다. 여기서 주문 인쇄에서 이점을 실현할 수 있는 반면, 다운스트림 재봉 및 어셈블리는 실제로 대부분 상품화된다. 도 9b는 업 및 다운스트림 추적 가능성에 대한 예, 즉 QR 코드를 보여준다. QR 코드는 디더링 패턴을 나타내며, 공급망 지속 가능성 및 CSR의 목적을 위해 기본 데이터를 포함하고, 제조부터 배송 프로세스까지를 촉진하며, 또한 마케팅 및 기여 기회를 창줄하기 위한 조합물에서 '비가시적'이다. 도 9c는 도면에서 입증된 점진적 개선을 보여준다. 예를 들어, 남아있는 절단되지 않은 차드를 남기기 위한 정밀 절단은 기존 제조 방법에 비해 기본 제품 품질과 일관성을 높이는 동시에 직접적인 인건비의 재료 절감으로 이어진다. 도 9d 내지 9e는 엔지니어링 프린팅 및 디지털 제조 대규모 문서의 운영으로 인해 제거된 전통적인 제조 프로세스의 예를 나타낸다. 이 경우 태그(적용 가능한 관리 및 크기 정보 및 필수 원산지 데이터 포함)를 디지털 인쇄된 정보로 간단히 교체하면 품목 제조에 따른 직접적인 인건비가 제거되며, 또한 위조품의 사기 및 유통에 대한 대책을 마련할 수 있는 기회를 제공한다.
정보의 캐리어로서 사용되는 것에 대안적으로 또는 추가적으로, UID는 또한 프로세스 단계 또는 프로세스를 "등급화"하거나 평가하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 특정 UID에 반사 특성이 있는 경우 PU 코팅 적용("프로세스") 전과 프로세스 완료 후 다시 반사율을 측정하면 두께 및/또는 적용된 PU 코팅의 품질에 대한 "국부적" 또는 의복 부품별 정보를 얻을 수 있다. 다른 경우에 UID 자체가 변경될 수 있다(예를 들어, 프로세스에 사용된 최대 및/또는 최소 온도에 해당하거나 특정 온도 범위를 나타내는 색상 변경 또는 가시성 변경). 다른 생산 프로세스 속성에 대한 평가를 구상할 수 있다. 이러한 UID는 각 의복 부품의 이음새 허용 범위 내에서 및/또는 직물 롤의 거터 영역 내에 적용될 수 있다.
습식 마감
종래의 마감 프로세스는 일반적으로 프린팅 프로세스와 물리적으로 그리고 디지털적으로 분리된 단편화된 프로세스이다. 현재 상태는 매우 긴 피드백 루프를 제공한다. 현재 높은 수준의 분산(특히 한 사이트에서 다른 사이트로)으로 수동으로 실행된다. 본 개시 내용에서, 인라인 분광 광도계는 분산을 측정하고 온-프레미스 및 네트워크화된 제조를 위한 설정을 최적화하기 위한 알고리즘을 생성하기 위해 구현될 수 있다. 예를 들어, 시스템 및 방법은 통합된 데이터를 사용하여 다른 제조 현장과 각각의 조건(즉, 수질, 화학 물질, 주변 조건 등)에 맞게 조정할 수 있는 기준 레시피를 생성하고, 이전 프로세스 및 설정으로부터 데이터를 판독한 후, 이 프로세스의 부분에서 조건을 작성한다.
도 10은 습식 마감 프로세스를 예시하는 도면이다. 습식 마감 프로세스는 프로세스 데이터 수집(1000) 및 제품 데이터 수집(1050)을 포함할 수 있다. 프로세스 데이터 수집(1000)은 디지털 입력 및/또는 주문(1040)으로부터 데이터를 수신 및/또는 추출할 수 있다. 프로세스 데이터 수집(1000)은 제품 데이터 수집(1050)과 통신할 수 있다.
프로세스 데이터 수집(1000)은 프로세스 레시피 데이터베이스(1010)를 포함할 수 있다. 프로세스 레시피 데이터베이스(1010)는 기판 데이터(1012), 착색 데이터(1014), 손 느낌 데이터(1016), 마감 데이터(1018) 등을 포함할 수 있다. 프로세스 데이터 수집(1000)은 기판 전처리 단계(1020), 기판 착색 단계(1022), 기판 스팀 단계(1024), 기판 세척 단계(1026), 기판 경화 단계(1028), 기판 건조 단계(1030), 기판 기능성 마감 단계(1032), 기판 텀블링 단계 (1034) 등 다양한 프로세스 단계에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 다양한 프로세스 단계에 관한 데이터는 센서로부터 획득될 수 있다. 다양한 프로세스 단계에 관한 데이터는 분광계에서 얻을 수 있다. 다양한 프로세스 단계에 관한 데이터는 인라인 분광 광도계에서 얻을 수 있다. 인라인 분광 광도계는 다양한 프로세스 단계에 관한 데이터의 분산을 측정할 수 있다. 다양한 프로세스 단계에 관한 데이터의 측정된 분산을 사용하여 더 최적의 설정을 얻기 위한 알고리즘을 생성할 수 있다. 프로세스 데이터 수집(1000)은 설정 및/또는 조건을 포함할 수 있다. 설정 및/또는 조건은 직접적인 성능 출력에 기인할 수 있다. 설정 및/또는 조건은 인라인 건조기, 스티머, 세척기, 스텐터 프레임 등과 관련될 수 있다.
제품 데이터 수집(1050)은 제품 피드백 수집(1060)을 포함할 수 있다. 제품 피드백 수집(1060)은 비 메타메릭 컬러 매칭 피드백(1070), 기판 핸드 피드백(1072), 기판 공기 투과성 피드백(1074), 기판 투수성 피드백(1076), 기판 광반사율 피드백(1078), 기판 흡열 피드백(1080), 기판 보온성 피드백(1082) 등 제품의 다양한 양태에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 제품의 다양한 양태에 관한 데이터는 센서로부터 얻을 수 있다. 제품의 다양한 양태에 관한 데이터는 분광계로부터 얻을 수 있다. 제품의 다양한 양태에 관한 데이터는 인라인 분광 광도계로부터 얻을 수 있다. 인라인 분광 광도계는 제품의 다양한 양태에 관한 데이터의 분산을 측정할 수 있다. 제품의 다양한 양태에 대한 데이터의 측정된 분산은 보다 최적의 설정을 얻기 위한 알고리즘을 생성하는 데 사용될 수 있다. 제품 데이터 수집(1050)은 설정 및/또는 조건을 포함할 수 있다. 설정 및/또는 조건은 직접적인 성능 출력에 기인할 수 있다. 설정 및/또는 조건은 인라인 건조기, 스티머, 세척기, 스텐터 프레임 등과 관련될 수 있다.
디지털 마감
DWR의 구성 요소 수준 적용(예를 들어, 불소가 없거나 기존의 불소)
종래의 DWR 프로세스는 화학 물질의 모놀리식 적용과 함께 배치로 수행되며, 이에 의해 화학 물질은 전체 표면에 걸친 동일한 수준의 적용과 함께 섬유 재료의 전체 웹에 적용된다. 이 접근 방식의 문제점은 화학 물질이 재료 전반에 사용되어 결국 폐기물로 이어지며, 새로운 성능 적용을 생성하기 위해 '엔지니어링된' 접근 방식에서 반발 수준을 제어할 방법이 없다는 것이다. 본 개시 내용에서, 구성 요소 수준 및 롤 투 롤 프로세스에서 DWR의 디지털 적용은 디지털 방식으로 가능해질 수 있는 공학적 수분 관리 패턴을 허용할 것이다. 이는 더 지속 가능한 프로세스로 이어져, 더 적은 화학 물질을 사용하여 성능이 발생할 것이다. 또한 절단 프로세스 후에 폐기물로 남는 직물은 화학 오염 물질이 없기 때문에 더 쉽게 재활용할 수 있다. 또한 화학 물질의 디지털 적용을 통해, 단일 단위 맞춤화가 가능하도록 다양한 크기의 구성 요소에 걸쳐 확장될 수 있는 화학 물질의 엔지니어링된 배치를 통해 새로운 성능 기능을 사용할 수 있다.
화학 물질의 엔지니어링된 적용
화학 물질의 통상적인 적용은 모든 직물을 커버하고, 화학 물질에서 상당한 폐기물을 생성하며, 사용되지 않은 직물의 재활용을 막는다. 본 개시 내용에서, 접착제와 같은 화학 물질의 정밀 디지털 적용은 화학 물질 사용을 줄이고, 비용을 절감하며, 사용되지 않은 직물의 재활용을 허용할 수 있다.
절단
전형적인 종래의 방법은 모놀리식 인쇄로부터 사전 프로그래밍된 패턴을 절단하하는데, 세트 구성 요소 패턴의 반복을 필요로 하고 잉크 낭비를 초래하며 스케일링된 맞춤화를 방해한다. 본 개시 내용에서, 절단 패턴의 동적 인식은 전체 처리량 증가, 폐기물 감소 및 대량 맞춤화를 허용한다.
섬유 재료 산업에서 현재 자동화된 단일 플라이 절단은 의복/신발 산업에서 확장가능한 충분한 처리량을 갖지 않는다. 기존 기술은 갠트리 구동 X/Y축 장비를 사용하는데, 일반적으로 기계식 나이프와 경우에 따라 레이저 에너지를 사용한다. 본 개시 내용의 시스템 및 방법은 갠트리 구동 시스템보다 2배 더 높은 처리량을 갖는 고속 검류계 구동 레이저를 이용할 수 있다. 도 11은 기존의 기존 섬유 절단 방법을 훨씬 능가하는 초기 고속 단일 플라이 검류계 구동 레이저 절단 프로토타입에 대한 디자인을 도시한다.
인쇄 후 스팀, 세척 및 스텐트와 같은 전통적인 습식 마감 프로세스는 직물에서(특히 니트에서) 비선형이고 일관적으로 예측하기 어려운 왜곡을 생성한다. 이러한 왜곡은 패턴과 구성 요소를 모두 정밀하게 일관되게 인쇄하는 기능을 방해한다. 본 개시 내용의 시스템 및 방법은 미리 등급이 매겨진 구성 요소 형상 및 패턴의 데이터베이스를 매칭하고 다음 인쇄 반복을 위한 레시피 변경을 튜닝하는 동안 관찰된 형상 왜곡을 보정하기 위해 절단 조정을 할 수 있다. 도 12는 도 11의 인피드 부분으로, 비전 인식 및 실시간 작업 파일 수정 데이터가 수집되어 전송된다.
구성 요소 수준에서의 인쇄는 엔지니어링된 인쇄 구성 요소가 폐기물로부터 해독될 수 없는 다운 프로세스 분류 및 취급에 있어서 비효율성을 생성한다. 본 개시 내용의 시스템 및 방법은 미사용 기판이 웹으로 부착된 채로 남아있도록 프린트를 네스팅하고 구성 요소를 절단할 수 있다. 이 미사용 기판의 웹은 벨트에서 감겨 관련 절단 구성 요소가 분류되고 조합될 수 있도록 남겨두고 폐기물을 효과적으로 배치화하고 재활용한다. 도 13은 폐기물 제거 및 후속 다운사이클링 또는 재활용을 위한 닙 롤러를 도시한다.
종래의 절단 방법은 아날로그 기능의 기계적 도구를 사용하여 부품을 손으로 절단하거나 갠트리 구동 나이프, 라우터 또는 레이저를 사용하여 재료를 자동 절단하는 것을 포함한다. 이러한 노동 집약적 프로세스는 특히 맞춤화에 대해 비효율적인 문제를 야기한다. 본 개시 내용의 시스템 및 방법은 블록으로부터 손을 분리할 수 있도록 연결 채드를 유지된 채로 남겨두기 위해 고유한 맞춤형 주문, 배치화, 및 정밀 레이저 절단에 의한 네스팅을 제공한다.
절단 등록의 방법은 컴퓨터 비전을 사용하여 인쇄된 재료 상에 배치된 제1 패턴 구성을 분석하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 방법은 인쇄된 재료에 마감 프로세스를 구현하여 제1 패턴 구성과 다른 제2 패턴 구성을 생성하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 방법은 컴퓨터 비전을 사용하여 인쇄된 재료 상에 배치된 제2 패턴 구성을 분석하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 방법은 제1 패턴 구성 및 제2 패턴 구성에 기반하여 절단 제어 정보를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 하나 이상의 방법은 인쇄된 재료의 절단을 용이하게 하기 위해 절단 제어 정보를 절단 시스템에 보내는 것을 포함할 수 있다. 절단 시스템은 고속 단일 플라이 검류계 구동 레이저 절단 시스템을 포함할 수 있다. 마감 프로세스는 재료를 스팀하고, 재료를 세척하고/하거나 재료를 건조하는 것을 포함한다. 마감 프로세스는 디지털 마감 프로세스를 포함할 수 있다. 절단 제어 정보는 재료 유형에 따라 달라질 수 있다. 하나 이상의 방법은 하나 이상의 고객 주문을 배치화하고 배치에 기반하여 인쇄된 재료에 복수의 물품 구성 요소를 네스팅하는 것을 포함할 수 있다.
절단 방법은 하나 이상의 고객 주문을 배치화하고, 배치에 기반하여 복수의 물품 구성 요소를 네스팅하고, 하나 이상의 탭이 절단된 구성 요소를 기판의 부분에 연결하도록 기판에서 네스팅된 구성 요소를 절단하는 단계를 포함할 수 있다. 절단 단계 전에, 방법은 컴퓨터 비전을 사용하여 기판 상에 배치된 제1 패턴 구성을 분석하고, 기판에 마감 프로세스를 구현하여 제1 패턴 구성과 다른 제2 패턴 구성을 생성하고, 컴퓨터 비전을 사용하여 기판 상에 배치된 제2 패턴 구성을 분석하고, 제1 패턴 구성 및 제2 패턴 구성에 기초하여 절단 제어 정보를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 절단 단계는 적어도 절단 제어 정보에 기반하여 구현될 수 있다. 절단 단계는 단일 플라이를 절단하기 위해 고속 검류계 구동 레이저 절단 시스템을 사용하여 구현될 수 있다. 마감 프로세스는 재료를 스팀하거나, 재료를 세척하거나, 재료를 건조하는 것 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 마감 프로세스는 벨트 압축, 기계적 압축, 데커타이징(decatising), 스펀징, 샌포라이징(sanforizing), 이완 건조, 연속 텀블링 또는 배치 텀블링(batch tumbling) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 마감 프로세스는 하나 이상의 스웨이딩(sueding), 전단, 상승(raising), 개방 폭 압축(open width compacting), 관형 압축, 캘린더링, 기화, 스펀징, 대기 플라즈마 마감, 연속 세카타이징, 반 연속 데커타이징, 크래빙(crabbing), 코팅, 라미네이팅, 엠보싱, 무장력 건조, 이완 건조, 텐터링(tentering), 스텐터링(stentering), 내핑(napping), 브러싱, 신징(singeing), 비이틀링(beetling), 열 경화, 열 고정, 풀링(fulling), 디지털 인쇄, 롤러 인쇄, 스커칭(scutching), 스퍼터링 또는 슈라이니링(Schreinering)을 포함할 수 있다. 절단 제어 정보는 재료의 유형, 재료의 두께, 재료의 단위 면적당 질량, 재료의 다공성 또는 얀 특성 중 하나 이상을 포함하는 재료 특성에 의존할 수 있다.
도 14는 레이저 절단 프로세스의 예시적인 도면이다. 1400에서 직물이 관찰될 수 있다. 직물은 디지털 인쇄된 직물일 수 있다. 디지털 인쇄된 직물은 패턴을 포함할 수 있다. 로봇 비전을 사용하여 패턴 치수를 캡처할 수 있다. 캡처된 패턴 치수는 원래 패턴 치수를 포함할 수 있다. 캡처된 패턴 치수는 사전 마감 패턴 치수를 포함할 수 있다.
1402에서, 직물 마감 프로세스가 직물에 대해 수행될 수 있다. 직물 마감 프로세스는 직물을 스팀하는 것을 포함할 수 있다. 직물은 도 1의 170의 고정/스팀 단계에서 스팀할 수 있다. 직물 마감 프로세스는 직물 세척을 포함할 수 있다. 직물은 도 1의 174의 인쇄 후 세척 단계에서 세척될 수 있다. 직물 마감 프로세스는 직물 건조를 포함할 수 있다. 직물은 도 1의 178의 인쇄 후 건조 단계에서 건조될 수 있다. 직물은 전통적인 및/또는 디지털 마감 프로세스를 거칠 수 있다. 직물 마감 프로세스로 변경된 패턴 치수를 포함하는 직물을 얻어낼 수 있다.
1404에서, 직물 변화가 관찰될 수 있다. 로봇 비전은 직물 마감 프로세스 후 직물의 패턴 치수를 캡처하는 데 사용할 수 있다. 직물 마감 프로세스 후 직물의 캡처된 패턴 치수는 변경된 패턴 치수를 포함할 수 있다. 직물 마감 프로세스 후 직물의 캡처된 패턴 치수는 마감 후 패턴 치수를 포함할 수 있다. 변경된 패턴 치수는 델타(예를 들어, 변화, 변경 등)를 얻기 위해 원래 패턴 치수와 비교될 수 있다. 델타는 레이저 제어 시스템에 제공될 수 있다. 레이저 제어 시스템은 델타를 사용하여 직물에서 패턴을 보다 정밀하고 정확하게 자를 수 있다.
도 15에는 절단 등록의 방법이 도시되어 있다. 단계 1510에서, 인쇄된 직물 상에 배치된 제1 패턴 구성은 컴퓨터 비전을 사용하여 분석될 수 있다. 재료 제조업체는 컴퓨터 비전을 사용하여 인쇄된 직물에 배치된 제1 패턴 구성을 분석할 수 있다.
단계 1520에서, 마감 프로세스가 인쇄된 직물에 구현될 수 있으며, 결과적으로 제1 패턴 구성과 다른 제2 패턴 구성이 생성된다. 재료 제조업체는 인쇄된 직물에 마감 프로세스를 구현하여 제1 패턴 구성과 다른 제2 패턴 구성을 생성할 수 있다.
단계 1530에서, 인쇄된 직물에 배치된 제2 패턴 구성은 컴퓨터 비전을 사용하여 분석될 수 있다. 재료 제조업체는 컴퓨터 비전을 사용하여 인쇄된 직물에 배치된 제2 패턴 구성을 분석할 수 있다.
단계 1540에서, 절단 제어 정보는 제1 패턴 구성 및 제2 패턴 구성에 기반하여 결정될 수 있다. 재료 제조업체는 제1 패턴 구성 및 제2 패턴 구성에 기반하여 절단 제어 정보를 결정할 수 있다.
단계 1550에서, 절단 제어 정보는 인쇄된 직물의 절단을 용이하게 하기 위해 절단 시스템으로 전송될 수 있다. 재료 제조업체는 인쇄된 직물의 절단을 용이하게 하기 위해 절단 제어 정보를 절단 시스템에 보낼 수 있다.
재료 제조업체는 인쇄된 디자인의 직물을 수령할 수 있다. 재료 제조업체는 컴퓨터 비전을 사용하여 직물에 원본 인쇄 디자인을 캡처할 수 있다. 직물은 마감 프로세스를 거칠 수 있다. 재료 제조업체는 컴퓨터 비전을 사용하여 직물에 변경된 인쇄 디자인을 캡처할 수 있다. 재료 제조업체는 원본 인쇄 디자인과 변경된 인쇄 디자인을 사용하여 델타를 결정할 수 있다. 재료 제조업체는 절단 시스템에 델타를 제공할 수 있다. 절단 시스템은 변경된 인쇄 디자인으로 직물을 절단하기 위해 델타를 사용할 수 있다.
재료 취급
섬유 및 의복 산업 내에서 기능을 취급하고 키팅하기 위한 전통적인 자동화 방법은 특정 제품 적용에 매우 전문화되어 있다. 전통적인 의복 및 신발 어셈블리 라인은 자본 집약적이고 제품에 따라 다르기 때문에 투자를 정당화하기 위해서는 낮은 인건비와 함께 많은 볼륨과 처리량이 필요하다. 이 투자 임계값은 대부분의 기업에서 엄청나게 가파르며 일반적으로 고비용 선진 시장에서 제조 작업을 방해한다.
본 개시 내용에서, 도 16 및 17에 도시된 바와 같이, 자동화된 키팅 및 어셈블리를 위한 디자인은 다양한 제품 유형 및 범주에 맞게 재구성할 수 있는 유연한 플랫폼을 생성할 뿐만 아니라 각 처리 속도 및 볼륨의 차이에 맞게 조정할 수 있는 기능을 제공한다. 예를 들어, 픽 앤 플레이스 로봇 유형(예를 들어, SCARA 대 델타)은 오버 헤드 레일 시스템을 사용하여 다양한 농도와 중첩 반경으로 지정된다. 처리 속도/볼륨은 트레이 및 정렬 시스템을 사용하여 조정될 수 있는데, 이는 비전 인식 및 최소화된 기계적 이동 거리를 통해 탐색할 문제 세트를 단순화하는 방식으로 조각을 유사한 구성 요소의 스택 또는 배치 순서로 동적으로 정렬할 수 있다. 플랫폼 민첩성의 다른 예는 기판 유형에 대응하기 위해 교체 가능한 엔드 이펙터(정전기, 물, 진공 등), 더 큰 절단 구성 요소를 관리하기 위해 확장된 컨베이어, 다른 곳에서 맞춤 주문을 외부에서 어셈블리하기 위해 봉투와 교체하는 트레이에서 찾을 수 있다.
종래의 물품 관리 프로세스는 인쇄, 네스팅 및 배치화 고려 사항으로부터 격리되고 제한된 상태로 남아 있다. 이로 인해 특히 구성 요소 수준에서 인쇄할 때 엄청난 비용 비효율성이 발생한다. 본 개시 내용은 종단간 제조 가치 사슬을 폐쇄 시스템 및 피드백 루프로 취급할 수 있다.
웹 결함 추적 방법:
본 시스템에는 다수의 "하위 시스템"(프린터, 스티머, 커터 등)이 있을 수 있다. 각 하위 시스템은 특정 경우에 결함을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프린터 중 하나가 잘못 인쇄되거나 퇴적된 잉크가 물체와 물리적으로 접촉하여 얼룩이 생길 수 있다. 또 다른 예로, 잘못된 레시피를 실행하도록 설정된 스티머는 사용할 수 없는 직물 롤의 세그먼트를 생성할 수 있다. 또 다른 예에서, 작업자는 롤 직물의 한 부분을 잘라낸 다음 (스티칭을 통해) 다시 연결하도록 선택할 수 있다. 이러한 변경은 기록되고 지정된 하위 시스템에 전달되어, 예를 들어 절단기가 웹에서 의복 부품을 정밀하고 정확하게 절단할 수 있고/있거나 기계식 암이 예상되는 부품과 위치를 알 수 있다.
이와 같이, 네스팅 프로그램(예를 들어, 네스팅 프로토콜을 실행한 후)은 직물 롤의 "거터" 영역을 따라 UID를 증착할 수 있다. UID는 스캔 가능한 바코드, 데이터 매트릭스 또는 그 동등물일 수 있으며 직물의 긴 가장자리를 따라 동일한 간격으로 배치된다. 다른 UID를 사용할 수 있다. 예를 들어, 하나는 5인치마다 고유한 식별자를 만들 수 있다(다른 평행한 거터 내에 포함된 UID의 동일한 사본 포함). 대안적으로, 이러한 UID는 거터를 따라 다른 규칙적인 방식으로 이격될 수 있다. 각 UID 사이의 공간(가상 직물 슬라이스)은 "세그먼트"라고 할 수 있으며 인쇄된 의복 부품 또는 그래픽 디자인을 포함한다. 네스팅 프로그램은 각 가상 세그먼트(즉, 두 개의 연속된 UID 사이)에 포함된 특정 의복 부품 또는 그래픽 디자인(들)을 기록할 수 있다. 특정 세그먼트의 일부 부품은 현재 세그먼트 바로 뒤 또는 앞의 세그먼트에 부품의 일부가 포함되므로 "전체"가 아닐 수 있음을 유의한다.
예시적인 예로서, 결함이 감지되면 다음 작업 중 하나가 실행될 수 있다. 1) 작업자는 직물의 결함 부분을 잘라내고, 두 개의 UID를 스캔하고(하나는 결함 영역 앞, 하나는 결함 영역 바로 뒤), 직물을 다시 연결한다. 2) 직물의 절단이 발생하지 않는다. 작업자(또는 카메라)는 결함 영역(여러 세그먼트에 걸쳐 있을 수 있음)이 포함된 두 UID를 스캔한다. 다른 작업이 실행될 수 있다. 스캔된 UID의 정보는 이후 작업(예를 들어, 절단)에서 절단 세그먼트를 제외하기 위해 기본 네스팅 파일을 적절하게 조정하는 컴퓨터 시스템으로 전달될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 결함 영역 내에 포함된 부품(및/또는 그래픽 디자인)에 대한 정보가 저장될 수 있다. 저장된 정보에는 동일한 직물 재료의 다른 롤로부터의 다른 결함 데이터가 추가될 수 있다. 생산 프로세스가 끝날 때(또는 언제든지) 저장된 정보는 "누락된" 부품을 모으고 다시 네스팅하는 네스팅 소프트웨어로 다시 전송될 수 있다. 부품이 네스팅되면 필요한 모든 부품이 생산될 때까지 생산 프로세스(즉, 인쇄, 스팀, 절단 등)가 수행된다. 대안적으로 또는 추가적으로, 위와 동일하지만 UID가 거터에 있는 대신 네스팅된 부품 사이에 배치되는 프로세스가 구현될 수 있다.
본 개시 내용은 적어도 다음 양태를 포함한다.
양태 1: 물품 관리 방법에 있어서, 하나 이상의 소비자와 관련된 생체 인식 정보를 적어도 포함하는 소비자 데이터를 수신하는 단계, 상기 소비자 데이터에 기반하는 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력을 수신하는 단계, 하나 이상의 소비자와 관련된 사용자 인터페이스에 적어도 상기 물품의 디자인의 표현을 포함하는 대화형 콘텐츠의 출력을 발생시키는 단계, 상기 물품의 제조와 관련되고 상기 물품의 디자인에 기반하는 지침을 나타내는 제조 데이터를 출력하는 단계를 포함하는 방법.
양태 2: 양태 1에 있어서, 상기 소비자 데이터는 소비자 선호도 정보를 더 포함하는 방법.
양태 3: 양태 1에 있어서, 착색 가능성을 나타내는 착색 데이터를 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 물품의 디자인은 상기 착색 데이터에 의존하는 방법.
양태 4: 양태 1에 있어서, 상기 제조 데이터를 출력하는 것은 상기 제조 데이터의 적어도 일부를 디지털 인쇄 시스템으로 출력하는 것을 포함하는 방법.
양태 5: 직접-제조업체 물품 관리 방법으로서, 하나 이상의 소비자와 관련된 생체 인식 정보를 적어도 포함하는 소비자 데이터를 수신하는 단계, 상기 소비자 데이터에 기반하는 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력을 수신하는 단계, 상기 물품의 하나 이상의 구성 요소 및 제2 물품의 하나 이상의 구성 요소를 포함하는 패턴을 자동으로 생성하는 단계, 상기 물품의 제조와 관련되고 상기 패턴에 기반하는 지침을 나타내는 제조 데이터를 출력하는 단계를 포함하는 방법.
양태 6: 양태 1에 있어서, 상기 자동으로 패턴을 생성하는 단계는 네스팅 최적화를 실행하는 단계를 포함하는 방법.
양태 7: 물품 개발 방법으로서, 하나 이상의 소비자와 관련된 생체 인식 정보를 적어도 포함하는 소비자 데이터를 수신하는 단계, 상품 디자인 또는 상품 착색 중 하나 이상의 트렌드를 나타내는 트렌드 데이터를 수신하는 단계, 최소한 소비자 데이터 및 트렌드 데이터에 기반하여 사용자 인터페이스를 통해 하나 이상의 디자인 옵션을 출력하도록 하는 단계, 상품의 디자인을 나타내는 디자인 입력을 수신하는 단계를 포함하는 방법.
양태 8: 양태 7에 있어서, 상기 소비자 데이터는 소비자 선호도 정보를 더 포함하는 방법.
양태 9: 양태 7에 있어서, 상기 하나 이상의 디자인 옵션은 직물의 유형을 포함하는 방법.
양태 10: 양태 7에 있어서, 상기 하나 이상의 디자인 옵션은 이용 가능한 직물에 기반하여 제한되는 방법.
양태 11: 양태 7에 있어서, 상기 물품의 디자인 및 직물 선택에 기반하여 기술 팩을 생성하는 것을 더 포함하는 방법.
양태 12: 양태 7에 있어서, 상기 직물의 디자인에 기반하여 BOM을 출력하는 것을 더 포함하는 방법.
양태 13: 색상 제어 방법으로서, 물품을 형성하는 데 사용하기 위해 기판의 하나 이상의 특성을 나타내는 데이터를 수신하는 단계, 상기 기판의 하나 이상의 특성을 나타내는 데이터에 기반하여 화학적 프로파일 또는 마감 프로세스, 또는 둘 모두를 선택하는 단계, 상기 선택된 화학적 프로파일 또는 마감 프로세스, 또는 둘 모두를 이용하여 상기 물품의 적어도 일부를 형성하는 단계를 포함하는 방법.
양태 14: 양태 13에 있어서, 상기 물품은 디자인 색상의 허용 오차 내에 있는 색상을 나타내는 방법.
양태 15: 색상 제어 방법으로서, 복수의 상품 관리 프로세스 중 제1 프로세스를 수행하여 제1 스테이지 상품을 출력하는 단계, 인라인 분광 광도계를 사용하여 상기 제1 스테이지 상품과 관련된 색상 데이터를 캡처하는 단계, 상기 색상 데이터를 예상 데이터와 비교하는 단계, 적어도 상기 색상 데이터를 예상 데이터와 비교하는 것을 기반으로 교정을 실행하는 단계를 포함하는 방법.
양태 16: 섬유를 전처리하는 방법으로서, 섬유를 수령하는 단계, 인쇄될 섬유의 선택 영역을 결정하는 단계, 어플리케이터가 상기 섬유의 선택 영역에 폼 화학 물질을 적용하게 하는 단계로서, 상기 선택 영역 외부의 상기 섬유의 영역으로의 폼 화학 물질의 적용이 최소화되는 단계, 상기 선택 영역의 표면이 인쇄될 수 있도록 상기 섬유의 선택 영역을 건조시키는 단계를 포함하는 방법.
양태 17: 섬유를 전처리하는 방법으로서, 섬유를 수령하는 단계, 플라즈마를 사용하여 상기 섬유의 적어도 일부로부터 하나 이상의 오염 물질을 제거하기 위해 상기 섬유의 적어도 일부를 컨디셔닝하고, 상기 섬유의 적어도 일부의 표면 화학 물질 및 표면 구조 중 하나 이상을 변경하는 단계, 상기 섬유의 적어도 일부에 하나 이상의 화학 물질을 적용하는 단계를 포함하는 방법.
양태 18: 양태 17에 있어서, 상기 섬유의 적어도 일부를 컨디셔닝하는 단계에서는 상기 섬유의 표면을 더 활성화하고, 상기 섬유의 표면의 활성화는 동일한 하나 이상의 화학 물질이 적용된 섬유의 활성화되지 않은 표면과 비교하여 상기 하나 이상의 화학 물질의 성능을 향상시키는 방법.
양태 19: 속성 및/또는 추적 가능성을 위한 방법으로서, 하나 이상의 고유 식별자를 물품의 적어도 일부에 배치하는 단계를 포함하고, 상기 하나 이상의 고유 식별자는 사람의 눈에는 비가시적이고 미리 결정된 비전 방법의 도움으로 가시적일 수 있고, 상기 하나 이상의 고유 식별자는 디지털 인쇄를 포함하는 제조 프로세스 동안 참조되어 상기 제조 프로세스에서 하나 이상의 단계에 대한 품질 관리 데이터를 제공하는 방법.
양태 20: 양태 19에있어서, 상기 하나 이상의 고유 식별자는 상기 물품의 하나 이상의 구성 요소에 대한 등록 메커니즘을 나타내는 방법.
양태 21: 속성 및/또는 추적 가능성을 위한 방법으로서, 하나 이상의 고유 식별자를 물품에 배치하는 단계를 포함하고, 상기 하나 이상의 고유 식별자는 사람의 눈에는 비가시적이고 미리 결정된 비전 방법의 도움으로 가시적일 수 있는 비가시적 구성 요소 및 사람의 눈에 보이는 가시적 구성 요소를 포함하고, 상기 하나 이상의 고유 식별자는 적어도 속성 데이터를 나타내는 방법.
양태 22: 양태 21에있어서, 상기 속성 데이터는 상기 물품의 출처를 나타내는 정보를 포함하는 방법.
양태 23: 구성 요소 수준 적용 방법에 있어서, 물품의 표면에 재료를 적용하기 위한 위치를 나타내는 정보를 수신하는 단계, 디지털 인쇄 또는 디지털 압출을 사용하고 상기 위치에 기초하여 재료를 상기 위치에만 선택적으로 배치하여, 상기 재료가 상기 물품의 적어도 일부 상에 배치되지 않도록 하는 단계를 포함하는 방법.
양태 24: 양태 23에 있어서, 상기 재료는 접착제를 포함하는 방법.
양태 25: 양태 23에 있어서, 상기 선택적으로 배치하는 단계는 상기 물품과 관련된 등록 포인트에 기반하는 방법.
양태 26: 절단 등록 방법으로서, 컴퓨터 비전을 사용하여 인쇄된 직물에 배치된 제1 패턴 구성을 분석하는 단계, 상기 인쇄된 직물에 마감 프로세스를 구현하여 상기 제1 패턴 구성과 다른 제2 패턴 구성을 생성하는 단계, 컴퓨터 비전을 사용하여 상기 인쇄된 직물에 배치된 상기 제2 패턴 구성을 분석하는 단계, 상기 제1 패턴 구성 및 상기 제2 패턴 구성에 기반하여 절단 제어 정보를 결정하는 단계, 상기 절단 제어 정보를 절단 시스템에 전송하여 상기 인쇄된 직물의 절단을 용이하게 하는 단계를 포함하는 방법.
양태 27: 절단 방법으로서, 하나 이상의 고객 주문을 배치화하고, 상기 배치에 기반하여 복수의 물품 구성 요소를 네스팅하고, 하나 이상의 탭이 절단된 구성 요소를 기판의 부분에 연결하도록 상기 기판에서 네스팅된 구성 요소를 절단하는 단계를 포함하는 방법.
양태 28: 재료 취급 방법으로서, 재료 취급을 위해 구성된 오버헤드 레일 시스템과 함께 트레이 및 분류 시스템을 배치하는 단계, 복수의 재료 구성 요소를 수신하는 단계, 상기 배치된 트레이 및 분류 시스템과 상기 오버헤드 레일 시스템을 사용하여 상기 복수의 재료 구성 요소를 하나 이상의 유형의 구성 요소 또는 배치 순서, 또는 둘 모두에 기초하여 분류하는 단계를 포함하는 방법.
양태 29: 양태 1 내지 양태 28 중 어느 하나에 따른 방법을 구현하기 위한 시스템.

Claims (15)

  1. 물품 관리 방법으로서,
    컴퓨팅 장치가 하나 이상의 소비자와 관련된 생체 인식 정보를 적어도 포함하는 소비자 데이터를 수신하는 단계,
    상기 컴퓨팅 장치가 상기 소비자 데이터에 기반하는 물품의 디자인을 나타내는 디자인 입력을 수신하는 단계,
    상기 컴퓨팅 장치가 하나 이상의 소비자와 관련된 사용자 인터페이스에 적어도 물품의 디자인의 표현을 포함하는 대화형 콘텐츠의 출력을 발생시키는 단계,
    상기 컴퓨팅 장치가 하나의 재료에 복수의 제조 프로세스를 적용함으로써 상기 물품의 제조와 관련되고, 상기 물품의 디자인에 기반하는, 지침을 나타내는 제조 데이터를 적어도 포함하는 물품 데이터를 출력하는 단계를 포함하되,
    상기 물품 데이터는 상기 복수의 제조 프로세스와 연관된 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 수신되도록 구성되고, 상기 제조 프로세스는 적어도 상기 물품 데이터에 기반하여 업데이트되도록 구성되며, 상기 물품 데이터는 상기 복수의 제조 프로세스 사이에서 공유되고, 하나 이상의 선행 제조 프로세스는, 상기 하나의 재료에 대한 상기 복수의 제조 프로세스 중 후속하는 하나 이상의 다른 제조 프로세스의 실행에 이어 상기 선행 제조 프로세스에 의해 수신된 후속 제조 프로세스의 성능에 관한 공유 데이터에 기반하여 업데이트되며, 상기 복수의 제조 프로세스는 상기 하나의 재료를 변경하도록 구성된 프로세스를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 소비자 데이터를 수신하는 단계 이후, 상기 컴퓨팅 장치가 착색 가능성을 나타내는 착색 데이터를 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 물품의 디자인은 상기 착색 데이터에 의존하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 물품 데이터를 출력하는 단계는 상기 컴퓨팅 장치가 물품의 디자인 및 직물 선택에 기반하여 테크 팩을 생성하거나 직물의 디자인에 기반한 재료 조서를 출력하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 제조 프로세스는,
    상기 컴퓨팅 장치가 적어도 상기 물품 데이터에 기반하여, 인쇄될 재료의 선택 영역을 결정하는 단계,
    상기 컴퓨팅 장치가 어플리케이터로 하여금 상기 재료의 선택 영역에 화학 물질을 적용하게 하는 단계로서, 상기 선택 영역 외부의 섬유의 영역으로의 화학 물질의 적용은 최소화되고 적어도 상기 물품 데이터에 기반하는 단계,
    상기 컴퓨팅 장치가 상기 선택 영역의 표면이 인쇄될 수 있도록 상기 재료의 선택 영역을 건조하는 단계를 포함하고,
    상기 물품 데이터는 상기 재료에 관한 정보를 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 제조 프로세스는,
    상기 컴퓨팅 장치가 플라즈마를 사용하여 상기 재료의 적어도 일부로부터 하나 이상의 오염 물질을 제거하기 위해 상기 재료의 적어도 일부를 컨디셔닝하고, 상기 재료의 적어도 일부의 표면 화학 물질 및 표면 구조 중 하나 이상을 변경하는 단계,
    상기 컴퓨팅 장치가 하나 이상의 화학 물질을 상기 재료의 적어도 일부에 적용하는 단계로서, 컨디셔닝 및 적용 중 하나 이상은 물품 데이터를 기반으로 하는 단계를 포함하고,
    상기 물품 데이터는 상기 재료에 관한 정보를 포함하는, 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 재료의 적어도 일부를 컨디셔닝하는 단계에서는 상기 재료의 표면을 더 활성화하고, 상기 재료의 표면의 활성화는 동일한 하나 이상의 화학 물질이 적용된 재료의 활성화되지 않은 표면과 비교하여 상기 하나 이상의 화학 물질의 성능을 향상시키는, 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 물품 데이터는 물품의 표면에 재료를 적용하기 위한 위치를 나타내는 정보를 포함하고, 상기 제조 프로세스는 상기 컴퓨팅 장치가 주문형 드롭을 사용하고 상기 위치 및 적어도 상기 물품 데이터에 기반하여 상기 위치에만 재료를 선택적으로 배치하는 단계를 포함하고, 이로써 상기 재료가 상기 물품의 적어도 일부에 배치되지 않는, 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 재료는 접착제를 포함하는, 방법.
  9. 제7항에 있어서, 상기 선택적으로 배치하는 단계는 상기 물품과 관련된 등록 포인트에 기초하는, 방법.
  10. 제7항에 있어서, 상기 복수의 제조 프로세스는 상기 컴퓨팅 장치가 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 정보를 수신하는 단계는 왜곡 보정 정보를 검색하기 위해 상기 물품 데이터를 분석하는 단계를 포함하고, 상기 왜곡 보정 정보는 상기 정보 수신 단계에 선행하는 제조 프로세스에 기반하여 적어도 부분적으로 도출되고, 상기 선택적으로 배치하는 단계는 상기 왜곡 보정 정보에 기반하는, 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 물품 데이터는 상기 물품의 하나 이상의 부품의 공간적 배치를 나타내는 네스팅 정보를 포함하고, 상기 네스팅 정보는 섬유 웹의 상기 물품의 하나 이상의 부품의 적어도 일부를 형성하는 데 사용되는 재료의 특성, 상기 물품의 상기 하나 이상의 부품의 적어도 일부를 형성하는 데 사용되는 재료에 적용되는 하나 이상의 처리, 원하는 웹 속도, 또는 상기 재료로부터 분리된 후 상기 물품의 상기 하나 이상의 부품을 이동시키도록 구성된 픽 앤 플레이스 시스템에 의해 수행되는 작업 중 하나 이상으로부터 적어도 부분적으로 도출되는, 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 네스팅 정보는 상기 픽 앤 플레이스 시스템의 동작과 관련된 피드백 루프로부터 적어도 부분적으로 도출되는, 방법.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 제1항에 따른 방법을 구현하도록 구성된 시스템.
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