衬衫缝制生产关键工序的识别与诊断

来源：现代纺织技术杂志2026年第07期北京时间：

作者：杜劲松, 张佳楠

单位：1. 东华大学服装与艺术设计学院,上海 200051;2. 新疆大学纺织与服装学院,新疆乌鲁木齐 830017

摘要：为解决服装缝制车间关键工序难以准确识别及其质量问题溯源效率低等问题,针对男衬衫缝制工序链,构建了关键工序识别—诊断一体化方法。 首先,围绕缝制环节影响因素建立了包含 4 项一级指标(工序质量、工序产量、工序属性、生产过程)与 12 项二级指标的工序关键度评价体系;采用模糊层次分析法(FAHP)确定指标权重,结合灰色综合评价法量化男衬衫的 28 道缝制工序关键度并筛选关键工序。 其次,融合 5M1E 与故障树分析(FTA)构建贝叶斯网络(BN)诊断模型,通过 GeNIe 实现参数学习与反向推理,对关键工序质量问题进行概率溯源。 以企业 HL 男衬衫生产线 3 个月数据验证,识别出的 6 道关键工序与企业质量专家判定吻合度为 89%,对袖克夫关键工序质量问题的根因诊断准确率为 93. 20%。 研究结果可用于实际服装缝制生产的精准关键节点定位与质量控制,为车间的质量管理计划提供参考。

关键词：缝制工序,关键度,贝叶斯网络,产品质量管理

基金资助：自治区区域协同创新专项—上海合作组织科技伙伴计划及国际科技合作计划项目(2025E01012)