पारंपरिक परिधान निर्माण मॉडल, जो पूर्वानुमान-संचालित डिजाइन, थोक खरीद और मानकीकृत परिधानों के बड़े पैमाने पर उत्पादन की विशेषता रखता है, आधुनिक उपभोक्ता मांगों के साथ तेजी से असंगत होता जा रहा है। बाजार एकसमान, कार्यात्मक आवश्यकताओं से व्यक्तिगत, भावनात्मक रूप से प्रतिध्वनित उत्पादों की इच्छा की ओर स्थानांतरित हो गया है जो तेजी से और प्रतिस्पर्धी मूल्य पर वितरित किए जाते हैं। यह प्रतिमान परिवर्तन पारंपरिक बड़े पैमाने पर उत्पादन और छोटे पैमाने के बने-सिले दर्जी कार्य को अपर्याप्त बना देता है, जिससे एक नए परिचालन मॉडल की तत्काल आवश्यकता पैदा हो गई है जो दक्षता और व्यक्तित्व के बीच सेतु का काम करे।
मास कस्टमाइजेशन (MC) को इस उद्योग की चुनौती के लिए व्यवहार्य समाधान के रूप में प्रस्तावित किया गया है। इसका उद्देश्य बड़े पैमाने पर उत्पादन की दक्षता के करीब व्यक्तिगत रूप से तैयार उत्पाद या सेवाएं प्रदान करना है।
"मास कस्टमाइजेशन" शब्द पहली बार 1970 में एल्विन टॉफलर द्वारा पेश किया गया था। जोसेफ पाइन II ने 1993 में एक व्यापक वैचारिक ढांचा प्रदान किया। हालांकि शुरू में यह यांत्रिक निर्माण में प्रमुख था, लेकिन इसके सिद्धांत अब उपभोक्ता वस्तुओं, जिसमें परिधान भी शामिल हैं, के लिए अनुकूलित किए जा रहे हैं।
लेवी स्ट्रॉस एंड कंपनी के "पर्सनल पेयर" जींस कार्यक्रम जैसे अग्रणी उदाहरणों ने परिधान में MC की वाणिज्यिक व्यवहार्यता प्रदर्शित की। इस कार्यक्रम ने ग्राहकों को एक पूर्वनिर्धारित ढांचे के भीतर फिट को अनुकूलित करने की अनुमति दी, जिसमें निर्माण प्रक्रिया में ग्राहक डेटा के शुरुआती एकीकरण को प्रदर्शित किया गया।
यह पत्र एक इंटेलिजेंट मैन्युफैक्चरिंग क्लाउड प्लेटफॉर्म का लाभ उठाने वाले एक नवीन आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है। मुख्य विचार एक "इंटरनेट + निर्माण" मॉडल बनाना है जो बड़े डेटा, क्लाउड कंप्यूटिंग और डेटा माइनिंग का उपयोग करके मूल्य श्रृंखला में तेजी से सहयोग को सक्षम करता है।
आर्किटेक्चर में संभवतः कई परतें शामिल हैं: कस्टमाइजेशन इंटरफेस के लिए एक उपयोगकर्ता इंटरैक्शन लेयर, ग्राहक और उत्पादन डेटा को संसाधित करने के लिए एक डेटा एनालिटिक्स लेयर, एक क्लाउड मैन्युफैक्चरिंग लेयर जो उत्पादन संसाधनों को वर्चुअलाइज और शेड्यूल करती है, और एक भौतिक निर्माण परत जिसमें स्मार्ट फैक्ट्रियां और IoT-सक्षम मशीनरी शामिल हैं।
ग्राहक की प्राथमिकताएं (आकार, शैली, कपड़ा) डिजिटल रूप से कैप्चर की जाती हैं। इस डेटा का वास्तविक समय उत्पादन क्षमता, सामग्री इन्वेंट्री और आपूर्ति श्रृंखला लॉजिस्टिक्स के साथ विश्लेषण किया जाता है। क्लाउड प्लेटफॉर्म तब एक अनुकूलित उत्पादन योजना उत्पन्न करता है, कार्यों को उपयुक्त निर्माण नोड्स पर भेजता है, और पूर्ति के माध्यम से ऑर्डर का प्रबंधन करता है।
इस आर्किटेक्चर के केंद्र में अनुकूलन को एक प्रतिबंधित न्यूनीकरण समस्या के रूप में तैयार किया जा सकता है। एक प्रमुख उद्देश्य कुल लागत $C_{total}$ को कम करना है जिसमें उत्पादन लागत $C_p$, रसद लागत $C_l$, और विलंब दंड $C_d$ शामिल हैं, जो क्षमता $M$, सामग्री उपलब्धता $R$, और वितरण समय $T$ के प्रतिबंधों के अधीन हैं।
$$\min C_{total} = C_p(\mathbf{x}) + C_l(\mathbf{x}) + C_d(\mathbf{x})$$ $$\text{subject to:} \quad \mathbf{Ax} \leq \mathbf{b}$$ $$\quad \quad \quad \quad \quad \mathbf{x} \in \mathbb{Z}^+$$ जहां $\mathbf{x}$ निर्णय वेक्टर है जो ऑर्डर $i$ को फैक्ट्री $j$ में आवंटित करता है, $\mathbf{A}$ प्रतिबंध मैट्रिक्स है ($M$, $R$ के लिए), और $\mathbf{b}$ संसाधन वेक्टर है। ऐसी मिश्रित-पूर्णांक रैखिक प्रोग्रामिंग (MILP) समस्याओं के लिए सॉल्वर महत्वपूर्ण हैं।
व्यक्तिगतकरण के लिए, सहयोगी फ़िल्टरिंग जैसी तकनीकें, जिनका उपयोग अमेज़ॅन और नेटफ्लिक्स द्वारा किया जाता है, अनुकूलित की जा सकती हैं: $\hat{r}_{ui} = \bar{r}_u + \frac{\sum_{v \in N_i(u)} w_{uv}(r_{vi} - \bar{r}_v)}{\sum_{v \in N_i(u)} |w_{uv}|}$, जहां $\hat{r}_{ui}$ आइटम $i$ के लिए उपयोगकर्ता $u$ की अनुमानित प्राथमिकता है, जो शैली अनुशंसा में सहायता करती है।
परिदृश्य: एक मध्यम आकार का परिधान ब्रांड व्यवसाय शर्ट के लिए एक MC लाइन लॉन्च करना चाहता है।
ढांचा अनुप्रयोग:
{collar: 'spread', cuff: 'french', fit: 'slim', fabric: 'cotton_poplin_blue'}।मुख्य अंतर्दृष्टि: यह पत्र पारंपरिक परिधान निर्माण के अस्तित्वगत संकट की सही पहचान करता है, लेकिन एक ऐसा समाधान प्रस्तुत करता है जो तैनाती के लिए तैयार मैनुअल की तुलना में अधिक एक वैचारिक खाका है। इसका वास्तविक मूल्य उद्योग के आवश्यक विकास को एक रैखिक, पूर्वानुमान-संचालित आपूर्ति श्रृंखला से एक गतिशील, मांग-संचालित मूल्य नेटवर्क के रूप में प्रस्तुत करने में निहित है जो डेटा द्वारा संचालित है। प्रस्तावित क्लाउड आर्किटेक्चर अनिवार्य रूप से उद्योग के लिए एक केंद्रीय तंत्रिका तंत्र है, जिसका लक्ष्य परिधान उत्पादन के लिए वही करना है जो ERP ने व्यावसायिक प्रक्रियाओं के लिए किया था—लेकिन वास्तविक समय में और एक के अद्वितीय इकाइयों के लिए।
तार्किक प्रवाह: तर्क एक ठोस, शैक्षणिक समस्या-समाधान संरचना का अनुसरण करता है: (1) यहाँ बताया गया है कि पुराना मॉडल क्यों टूट गया है (उपभोक्ता मांग में बदलाव), (2) यहाँ एक ज्ञात अवधारणा है जो इसे ठीक कर सकती है (मास कस्टमाइजेशन), (3) यहाँ बताया गया है कि आधुनिक प्रौद्योगिकी (क्लाउड, बिग डेटा) अंततः MC को मापनीय और व्यावहारिक कैसे बना सकती है। यह तार्किक रूप से व्यापक रुझानों को एक विशिष्ट तकनीकी प्रस्ताव से जोड़ता है।
शक्तियां और कमियां: पत्र की ताकत इसकी समग्र, सिस्टम-स्तरीय सोच है। यह केवल 3D डिजाइन या स्वचालित कटिंग पर ध्यान केंद्रित नहीं करता है; यह एक व्यापक प्लेटफॉर्म के भीतर उनके एकीकरण की कल्पना करता है। हालाँकि, कमी सबसे कठिन हिस्सों पर विस्तार की स्पष्ट कमी में है। यह विषम फैक्ट्री उपकरणों में डेटा मानकीकरण (IoT एकीकरण का "अंतिम मील"), सेंसराइजेशन और रीटूलिंग के लिए आवश्यक प्रारंभिक पूंजी, और कार्यबल कौशल में आवश्यक सांस्कृतिक बदलाव की भारी चुनौतियों को नजरअंदाज कर देता है। यह आपूर्तिकर्ता लचीलेपन और डिजिटलीकरण के एक स्तर को भी अंतर्निहित रूप से मानता है जो वर्तमान वैश्विक परिधान आपूर्ति आधार के बड़े हिस्से में अनुपस्थित है। लेवी के "पर्सनल पेयर" का संदर्भ, हालांकि ऐतिहासिक है, कुछ हद तक पुराना है और अंततः बंद कर दिया गया था, जो MC की लगातार आर्थिक चुनौतियों की ओर इशारा करता है।
क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टि: उद्योग के कार्यकारी अधिकारियों के लिए, यह पत्र एक सम्मोहक दृष्टि वक्तव्य है, न कि परियोजना योजना। क्रियान्वयन योग्य निष्कर्ष यह है कि यात्रा की शुरुआत मॉड्यूलर उत्पाद डिजाइन से करें—मौलिक सक्षमकर्ता। एक पूर्ण क्लाउड प्लेटफॉर्म में निवेश करने से पहले, ब्रांडों को एक उत्पाद लाइन को कड़ाई से मॉड्यूलराइज करना चाहिए और एक सरलीकृत कॉन्फ़िगरेटर का पायलट करना चाहिए। दूसरा कदम मौजूदा पॉइंट समाधानों (CAD, PLM, ERP) से डेटा पाइपलाइन बनाना है। "क्लाउड ब्रेन" केवल उतना ही अच्छा हो सकता है जितना कि वह डेटा जिस पर यह फ़ीड करता है। फैशन टेक में विशेषज्ञता रखने वाले तकनीकी प्रदाताओं के साथ साझेदारी करना, बजाय इस जटिल आर्किटेक्चर को इन-हाउस बनाने का प्रयास करने के, अधिकांश कंपनियों के लिए सबसे व्यवहार्य रास्ता है। भविष्य प्लेटफार्मों का है, लेकिन वहां पहुंचने के लिए डेटा अधिग्रहण और उत्पाद आर्किटेक्चर पर पहले ध्यान केंद्रित करते हुए व्यावहारिक, वृद्धिशील कदमों की आवश्यकता है।