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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种服装短流水模块化加工工序标准工时预测方法及预测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115906650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211543959.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种服装短流水模块化加工工序标准工时预测方法及预测系统是由顾冰菲;赵崧灵;侯珏;刘正;杜磊设计研发完成，并于2022-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种服装短流水模块化加工工序标准工时预测方法及预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种服装短流水模块化加工工序标准工时预测方法及预测系统，包括如下步骤：1历史数据采集；2影响因素分析：结合实际生产中的情况，确定服装生产加工工序标准工时的三大类影响因素，包括：缝纫对象、缝纫结构及工艺要求；根据影响因素的数值类型及对工时长短的影响，采用序号法对各因素进行编码，构建影响因素矩阵，数值归一化后通过熵值法客观评定各影响因素的权重；3机器学习模型训练；4工时结果输出：将新款服装的基本信息输入至所述步骤3训练好的模型后进行拟合，获得当前服装各工序的标准工时；该预测系统包括款式选择模块、参数输入模块、结果输出模块与数据存储模块。

本发明授权一种服装短流水模块化加工工序标准工时预测方法及预测系统在权利要求书中公布了：1.一种服装短流水模块化加工工序标准工时预测方法，其特征在于包括如下步骤： 1历史数据采集：收集服装加工车间近年生产数据，包括服装加工基础信息以及各工序对应的标准工时，服装加工基础信息包括服装款式、部件、面料、工艺与机器；标准工时的确定采用GSD动作分析与D‑station数字工位采集时间相结合的方法； 2影响因素分析：结合实际生产中的情况，确定服装生产加工工序标准工时的三大类影响因素，包括：缝纫对象、缝纫结构及工艺要求；根据影响因素的数值类型及对工时长短的影响，采用序号法对各因素进行编码，构建影响因素矩阵，数值归一化后通过熵值法客观评定各影响因素的权重； 利用基础参数信息与领域专家知识相结合的方法确定各因素对工时影响的权重，其中缝纫对象包括面料等级、裁片层数、面料图案三个因素，缝纫结构包括长度尺寸、缝纫形状、缝纫数量三个因素，工艺要求包括针步类型、机器种类及工艺难度三个具体的影响因素，共计三类九种影响标准工时制定的因素； 影响因素编码方式采用序号法，将九种影响因素数据分为定类数据和定序数据，其中针步类型、机器种类为定类数据，其余均为定序数据；定类数据的编码在其他因素统一的情况下，统计操作单位长度下耗时的长短后排序编码；定序数据则直接按照各元素耗时长短按照从小到大的顺序进行编码，最终构建影响因素矩阵； 3机器学习模型训练：构建BP神经网络模型，由输入层、隐含层、输出层构成，采用梯度下降法进行训练，输入层、输出层神经元个数分别由输入的影响因素与输出结果决定，隐含层层数与神经元个数在经验值基础上再根据训练结果进行调整；将获得的服装款式信息及工时数据样本输入至BP神经网络，经重复训练后获得并保存该训练好的模型； 4工时结果输出：将新款服装的基本信息输入至所述步骤3训练好的模型后进行拟合，获得当前服装各工序的标准工时。

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