基于层次分析法的服装产业智能制造影响因素
服装学报
Journal of Clothing Research
Vol.4 No. 1 Feb. 2019
基于层次分析法的服装产业智能制造影响因素
王若明1,魏明2
(1.浙江工商职业技术学院经管学院，浙江宁波315012;.浙江纺织服装职业技术学院商学院， 浙江宁波315211)
摘要：通过实地调查、资料收集，运用层次分析法构建服装产业智能制造结构模型。指出创新能 力、技术水平和组织管理等是影响服装产业智能制造转型升级的主要因素，且服装产业智能制造尚处 于探索发展阶段,i待产业内生创新和外部环境政策等合力推进,以有效提升产业整体绩效。关键词：服装产业；智能制造;层次分析；影响因素中图分类号 103.33 文献标志码文章编号=2096 -1928(2019)01 -0028 -05
:TS：A
Research on Influential Factors of Intelligent Manufacturing
in Garment Industry Based on AHP
WANG Ruoming1, WEI Ming2
(.School of Economics and Management, Zhejiang Business Technology Institute, Ningbo 315012, China； 2. BusinessSchool,Zhejiang Fashion Institute of Technology,Ningbo 315211 ,China)
Abstract:Based on the field investigation anddata collection, an intelligent manufacturing structure model of apparel
industry is constructed in this paper by using analytic hierarchy process ( AHP). The results show ttechnological level and organizational management are the main factors afecting the transformation as well as upgrading of smart manufacturing in garment industry, and since smart manufacturing in garment industry is still in the exploratory stage of development , it is urgent to promote the combined efforts of endogenous innovation and external eeffectively improve the overall performance of the industry.Key words：garment industry, intelligent manufacturing, AHP, influencing factors
中国服装产业是市场化程度较高、竞争充分、 贴近消费者生活、对经济带动作用较大的产业之 一，在提高人民生活品质、发展国民经济、促进社会 文化等方面发挥着关键作用。当前中国经济步入 新常态，制造业也处于转型升级的重要时期，服装 产业又面临新的转折和挑战[12]。在美、德相继出 台工业互联网、工业4.0之后，中国发布了《中国制 造2025》总体战略和行动纲领，在此背景下，如何从 智能制造视角重构服装产业发展路径，成为影响新 时期服装产业可持续发展的现实问题[3]。但在走 访调研中发现，一些政府和企业对服装智能制造主 要因素认知不到位，存在误读和误解的现象，80% 以上被调研企业将智能制造理解为企业自动化、信 息化等基础建设，忽视智能制造的环境、人文、技
收稿日期：
术、管理、创新能力等要素的影响力。鉴于此，文中
通过大量、广泛的实地调研和文献研究，在理清服 装企业智能制造总体架构的基础上，构建服装产业 智能制造影响因素模型，采用层次分析法对各因素 进行梳理分析，指出服装产业智能制造的关键要素 和主要切入点，为推进服装产业智能化转型升级提
。
1
服装产业智能制造层次结构模型 构建
1.1样本说明
文中在查阅相关文献及学界研究成果的基础 上，对服装产业智能制造的核心领域、实现路径进 行归纳整理，从产业外部因素（硬件环境、软件人
018 -05 -08;修订日期:2018 -06 -28。
基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金项目（16YJA790048);宁波市哲学社会科学院规划课题项目（G16 - ZX26) 作者简介:王若明（1961—）女，教授。主要研究方向为企业管理。Email:1600724836@qq.cm
第1期王若明，等：基于层次分析法的服装产业智能制造影响因素• 29 •
文、产出绩效）、内部 线界定
卷设计了服装产业链 件、管理要素、创新
（管理层、 ）两条主研问卷初稿。
的研究范畴，形
2
服装产业智能制造结构模型求解
为 对
中的
标
进
要
制造基础环境、技术条表。2017年7 —8月
研，采集主要企
2.1调查评分
性评价，采用的方法是问卷 。重要性比
较 等提出的用数字1 ~9及其
、人文支撑、成果绩效6方
面的若干问题[4]，形成5 : 地，针对
制
进
间，课题组赴山东、广东、福建、江苏、浙江、上海等 业制 践模式，并对当 部门、服装企
业、相关高校等发放调研问卷；018年4一5月间， 又进行第2次补调研。2 研共发出问卷500
THOMASS
表
作为标度的层次分 算几何平均值[8]。
（
AHP法1〜9标度定义见表1。
AHP)判断，并逐一计
1 AHP法1~9标度定义
Tab.11-9 scale definition of AHP metliod
份，收回483份，有效问卷451份，调查对象中服装
企业占41.27%， 业协会占25. 40%，高校
及其他占33.33%。1.2
结构模型
Z对前期研究文献的分
理，文中在
炳铮[5]]
的
制造企业评价指标的基
，
结合调研中挖掘的服装产业 制造生产方式、生
产过程的 管理特点[6]，并征求企业运营者及
专家的意见，形
较完善的服装产业智能制
要
标体系。最终采用
分析（
AHP)综合
评价法，将服装产业 制造的
确定为目
标层(^)，再对服装产业链 制造关键点进行细
化分析，将有关的各个
按照不同属性设计了产
业 制造基础要素、技术要素、管理要素、创新能
力要素、人文要素、绩效要素6个准则 标（(〇和25个子准则
标（r
)体系[4’7]。服装产业 制
结
图1所示。
智基础要素A 1-产能区业城MMr,r2L区域智市物能建联制设基础
网和信息基础
7「产智奶能业政策支持技；术应用
Gr3—|
|■-—智品数制控造化相、斯智业能配套生能机器装备应用化程程度度7r6服装「领L-制产造过方程式的的智能化程度。^
>产业智能一-资源导伽錄智能錄化程、度删、政策制造经营整管合能力、管理创新力力影响L客因素
r-研户智理慧智服能务化普的及普程及度程r13度r„■rw|r12-新发创产品数童Z
r_r15专新创业氛围-_信利大息数化量r„职学生服、务专水业平人员占比r1r_信工经息智智营绩文慧教育培训覆盖程度效化在教G育DP
黯中程的度占r21
9目标层准则层指标 L
--对对能区区制域域造企业投资回报比创生新态能、生活环塊的贡献rM
子力准及则竞层争指力标
提升的贡献t
U图
1服装产业智能制造层次结构模型
Fig. 1 Intelligent manufacturing hierarchy model of
garment industry
标度
定义
1两个因素对某属性同样重要3一个因素较另一元素稍微重要5一个因素较另一元素明显重要7一个因素较另一元素重要得多9一个因素较另一元素极端重要2,4,6,8
上述相邻判断的中间值
若因素*与因素j的重要性之比为那么 倒数
因素j对因素*的重要性之比为％ = 1/^
2.2架构判断矩阵并进行一致性检验
是
分
的主要
，其主
要
是
标的相对重要程度。另外，，莩观
在
人 的人 、 等 制，
结果有一定的片面性，则需进行一致性检 ，对
结果进
对，以确 有效。
，确定
， 对 个 对 较
计算最大特征（_)及其对应的特征向量（)。
Amai和WAW
的方
计算步骤:① 4
的最大特征根为A_，其相应的特征向量为
W，判断矩阵第1行元素连乘积风= 7 n
= 1
~，=1，..ra;
②计算的《次方根珚=槡％;③对向量W
= [珚，珚2…珚J 7■归一化，,=珚/黑珚，W
即为指标 权重；④计算判断矩阵的最大特征根
Amu =1n •
^ (AW)
為W,。
其次，利用一致性比率C/? =
c///y，其中c/ =
y
为平均一次致性指标（沿值可参见文献
[])。若
cy<0.1，则检验通过，特征向量即为权
向 ， 确定的
有效。
计
算结果见表2 ~表8。
• 30 •
表2
服装学报第4卷
Z-X判断矩阵和因素权重
Tab. 2Z-X. judgment matrix and factor weight
Z
z2^4^5
A15
2
7
2/31/4
A21/511/331/51/8
A
1/2
a
a
3/2
1/7
3 1 5 1/2 1/5 1/3 1/5 1 1/7 1/9 52711/3
A6485931
w(权重）
0. 080 40. 258 20. 126 20. 425 60. 072 90. 036 6
C/ = 0. 068 2；R/ =注：ax=6. 340 8；•—*— • yl m
1. 26; CR = 0. 054 1,判断矩阵一致性检验通过。
表3
X—判断矩阵和因素权重
Tab. 3Xj-T judgment matrix and factor weight
TTiT1
T4T5
4962
T21/41531/3
T3
1/9 1/5
T1/61/3
T1/2
w(权重）
0. 038 50. 124 00. 524 30. 256 00. 057 2
1 1/3 1/8 311/5
385
1
汪• A max= 4.005 9;C/ = 0. 002 0;R/ = 1. 12;CR =0.002 2,判断矩阵一致性检验通过。
X2—判断矩阵和因素权重
Tab. 4X2— judgment matrix and factor weight
;T6
TT8T9
表4
T612/33/22
T
3/2 1 2 5/2
T
2/31/213/2
T9
1/2
w(权重）
0. 196 00. 140 90. 277 30. 385 8
252/31
汪• A max=5. 155 0;C/ = 0.038 7;R/ = 0.89;CR=0.034 6,判断矩阵一致性检验通过。
X3—判断矩阵和因素权重
Tab. 5X3-T judgment matrix and factor weight
AT表5
T0TiT2
Ti11/31/82/19
T1 3 1 1/5 2/17 T28512/7T39. 58. 53.51
w(权重）
0. 587 50. 293 30. 082 20. 036 9
•入max=4. 194 4;C/ = 0. 064 8;R/ = 0. 89;CR = 0. 072 8,判断矩阵一致性检验通过。
X4-T判断矩阵和因素权重
Tab. 6X4-T judgment matrix and factor weight
A
T14TiTiTi注：臓=4. 047 4; C
表6
T411/91/81/7
T5 9 1 3/2 2 T/82/312
T1
w(权重）
0.717 90. 066 50. 083 80. 131 7
1/21/21
/= 0. 015 81;/ = 0. 89; Cfl = 0. 017 8 ,判断矩阵一致性检验通过。
第1期王若明，等：基于层次分析法的服装产业智能制造影响因素• 31 •
7 X5-T判断矩阵和因素权重
Tab. 7 X5-T judgment matrix and factor weight
表
^5
八8八9
^20^21
Ti1
T195
11/2
T20
T2
8
7
2
1/51/7
1/8
3
21
/
/2
1/3
w(权重）0. 667 /0. 170 70. 100 30. 062 0
注：臓
=4.057 7;C/ = 0. 019 2;/ = 0.89;Cfl =0.021 6,判断矩阵一致性检验通过。
表8
毛
-r判断矩阵和因素权重
T4
2
Tab. 8 X6-T judgment matrix and factor weight
^6T22T23
TT22
1
T231/3
1
T251/4
1/21/61
3
1/2
5
16
1/5
2
T25
4
w(权重）0. 120 90.313 10. 068 00. 498 0
注：丽=4.033 9;C/ = 0. 011 3;fl/:=0. 89；0?=0. 012 7,判断矩阵一致性检验通过。
3主要研究结论与对策建议
表
排序，排序结果见表9。通过对准则层中6个指标和 子准则层中2
5个指标分析，说明各因素对服装产业
根据上述各因素权重得到通过一致性检验的总智能制造影响情况。
9各指标权重总排序
Tab. 9Total ranking of index weights
准则层
权重
排序
子准则层
权重
总权重
排序
基础要素
0. 080 44
T
T2T3T4
T要
0. 258 2
2
T6TT8
T管理要素
A
0. 126 23
创新能力
A
0. 425 6
1
T/
T11T12T/T/T15T16
T人文要素
A
0. 072 95
绩效要素
A6
0. 036 6
6
T/
T19T20T21T22T23T24T5
0. 038 5 0. 124 00. 524 30. 256 00. 057 20. 196 00. 140 90. 277 30. 385 80. 587 50. 293 30. 082 20. 036 90.717 90. 066 50. 083 80. 131 70. 667 10. 170 70. 100 30. 062 00. 120 90. 313 10. 068 00.498 00. 003 1 0. 010 00. 042 20. 020 60. 004 60. 050 60. 036 40. 071 60. 099 60. 074 10. 037 00. 010 40. 004 70. 305 60. 028 30. 035 70. 056 10. 048 60. 012 40. 007 30. 004 50. 004 40.011 50. 002 50.018 2
2418
8
13
21610
4
2
3917
2011211
571519
22
23162514
• 32 •服装学报第4卷
3.1(
创新能力和技术要素的影响最大
准则层指标权重排序结果显示，创新能力要素
用水平会对智能制造发展带来较大影响。同时，现 状调研显示，虽然服装产业人才基数逐年增长，但 高级人才匮乏的现象一直没有得到根本性缓解，仍 存在技术人才聘用成本较高，智能领域的高层次、 高技能、高价值人才和团队缺口巨大等问题。
3.4缋效产出影响相对较弱
绩效要素（)仅占权重的0.036 6,位居最后 一位，而且其4个子准则均排在中后位置。究其原 因，目前服装产业智能制造还处于探索阶段，前期 投入的各方面对其是否实际产生较大绩效并没有 A)权重0.425 6，排名第1，远高于其他要素;技术
要素权重为0.258 2,排名第2。除上述两个要素 外，其他要素均在0.2以下，说明创新能力和技术两 项要素，对服装产业智能制造转型升级起到关键作
用。技术(^)和创新能力（1要素各自4个子准
JA
则中，分别有3项、2项位居前10位。其中，智能制 造研发投入（)指标单一权重和总权重均排名第 1，分别为0.717 9和0. 305 6，成为决定着服装产业 智能化水平的最核心要素。但就现实状况而言，服 装产业智能制造技术和信息服务支撑能力需进一 步提升，虽然近年来中国服装产业的技术创新力不 断加强，但作为传统纺织服装生产大国，处于产业 链中下游的代加工企业较多，产业技术和信息服务 支持仍然薄弱，距智能制造数据和业务统一的要求 仍有一定差距，数据互联互通有待完善。3.2管理要素的影响较大
管理要素(
A)权重0. 16 2,位居6项要素中
第3位。智能制造是对现有产业制造流程、管理流 程的颠覆性变革，刚性的制造模式逐渐被柔性的制 造模式替代，相对应的组织管理模式也由金字塔式 的管理向扁平化、矩阵式管理演变。同时，对产业 或企业资源整合、管理创新和智能化运用能力提出 全方位的要求，需对市场、客户和服务有正确认知 与把握。这一点从子准则层指标权重可以得到进 一步验证：领导认知度及决策、规划、政策执行力 (7\\。）单一权重为0. 587 5，总权重0. 074 1;资源整 合能力、管理创新力（4)单一权重为0.293 3，总权 重0. 037，分别位列25个子项的第3位、第9位。在 服装企业现状研究中，其智能制造涉及产业价值 链、技术、服务、管理、竞争格局等方面，但在实际操 作中，需要各方面协同推进和全盘统筹。3.3
基础要素和人文要素的影响一般
基础要素(A)和人文要素（A
)在权重排位上
分列第4、第5位，两者权重分别为0. 080 4和 0.072 9,较为接近。究其原因，智能制造是一种内 生性需求，需要产业内部根植于内涵的内生成长， 对大多外部性要求相对较低，但其对外部信息化应 用方面仍有较高要求。子准则中，区域物联网和信 息技术应用（？\\)单一权重和总权重分别为 0.524 3，0. 042 2，排第8位；信息化服务水平（7^ ) 单一权重和总权重分别为0. 667 1，0. 048 6,排第7 位，说明在推进智能制造时，外部环境的信息化应
太大预期，只是作为产业发展方向进行探索推进。 这意味着，在推进服装产业智能制造方面，需加大 外在推动力量，如通过政策优惠、财政补助等方式 提升产业智能制造升级的动力。
4
结语
综上所述，服装产业智能制造转型升级受企业
创新能力、技术水平和组织管理等要素的影响较 大，同时智能制造产业发展基础和人才文化环境等 也在一定程度上影响产业转型升级的绩效。整体 而言，中国服装产业智能制造尚处于探索发展阶 段，亟待产业内生创新和外部环境政策等合力推 进，才能有效提升产业整体绩效。参考文献：
[1 ]张贵东.我国服装行业“三品”之路再提速，行业布局 明显改善
[EB/OL ].( 2017-10-20 )[ 2018-12-11 ].
https ://mp. weixin. qq. com/s? _ _ biz =Mj M5 ODI0NDA5 Nw% 3D% 3D&idx = 3&mid = 2651230770&sn = e9bbede0dec35f91989038cl33fcll9.[2 ]吴迪.把握行业特点，大力推进纺织智能制造[].纺织
服装周刊,2015(20) /2-13.
WU Di. Grasp the characteristics of textile industry and vigorously promote intelligent textile manufacturing [ J ].Textile Apparel Weekly,2015(20) ：12-13. (in Chinese)[3 ]任宇.中国与主要发达国家智能制造的比较研究[].
工业经济论坛,2015(2) :68-76.REN Yu. Comparative study on intelligent manufacturing between China and the main developed countries [ J ]. Industrial Economy Review，2015 ( 2 ) ： 68-76. (in Chinese)[4 ]肖静华，毛蕴诗，谢康.基于互联网及大数据的智能制
造体系与中国制造企业转型升级[].产业经济评论， 2016(2)5-16.
(下转第72页）
• 72 •服装学报第4卷
[6 ]叶浅予.高硬领在夏季应用改良[J].上海漫画，1928
(61) :4.
YE Qianyu. Summer leader should be improved [ J ]. Shanghai Cartoon, 1928(61) ：4. (in Chinese)[7 ]叶浅予.最近的旗袍（局部）[J].上海漫画，1929
(68)
YE Qianyu. Latest cheongsam ( part) [ J ]. Shanghai Cartoon, 1929(68) ：4. (in Chinese)[8 ]鲁少飞.时装两种[J].上海漫画，1928(1):.
LU Shaofei. Two kinds of fashionable dresses [ J ]. Shanghai Cartoon, 1928( 1) ：4. (in Chinese)[9 ]叶浅予.黑白图案[J].上海漫画，1928(6)
YE Qianyu. Black and white pattern [ J ]. Shanghai Cartoon, 1928(6) ：4. (in Chinese)
[10]李寓一.妇女之衣裙[M]//先施公司二十五年纪念
册.二十五年来中国各大都会妆饰谈（清光绪二十五 年至民国十三年）.香港:先施公司，1924:280-281.[11 ]叶浅予.细叙沧桑记流年[M ].南京：江苏凤凰出版传
媒集团，2012:60,70.
[12] 叶浅予.时装4种[J].上海漫画，1928(11)：.
YE Qianyu. Four kinds of fashionable dresses [ J ]. Shanghai Cartoon, 1928( 11) ：4. (in Chinese)[13]叶 浅予.新秋之装[J].上海漫画，1928(20)：.
YE Qianyu. New dress of autumn[ J]. Shanghai Cartoon， 1928(20) ：4. (in Chinese)
[4]方雪鸪.时装画[J].上海漫画，1928(22)：.
FANG Xuegu. Fashion illustrations[ J]. Shanghai Cartoon，
1928(22) ：4. (in Chinese)
[15]叶浅予.舞女之装[J].上海漫画，1928(4)：.
YE Qianyu. Dress of dancing girls[J]. Shanghai Cartoon， 1928(4) ：4. (in Chinese)[6]叶 浅予.冬日袍式[J].上海漫画，1929(38)：.
YEQianyu. Dress style of winter [J]. Shanghai Cartoon， 1929(38) ：4. (in Chinese)
[7] 叶浅予.时装6款[J].上海漫画，1929(45)4.
YE Qianyu. Fashion six pieces [ J ]. Shanghai Cartoon， 1929(45) ：4. (in Chinese)[18] 叶浅予. 新 [ J] . 上海漫画，1929(72）：4.
YE Qianyu. Beauty of new autumn[ J]. Shanghai Cartoon， 1929(72) ：4. (in Chinese)
[9]叶浅予.以蛇为主题的时装画[J].上海漫画，1928
( 43 ）： 4.
YE Qianyu. Snake-themed fashion paitings [ J ]. Shanghai Cartoon,1928(43) ：4. (in Chinese)[0]叶浅予.时装漫画[J].上海漫画，1929(87)：.
YEQianyu. Fashion illustrations [ J ]. Shanghai Cartoon， 1929(87) ：. (in Chinese)
[1 ]叶浅予.新装束1 [ J].上海漫画，1930( 106):5.
YE Qianyu. New dress 1 [ J ]. Shanghai Cartoon, 1930 (106) ：5. (in Chinese)
[2]叶浅予.新装束2[J].上海漫画，1930(106)5.
YE Qianyu. New dress 2 [ J ]. Shanghai Cartoon, 1930 (105) ：4. (in Chinese)
(责任编辑:邢宝妹）
(上接第32页）
创业成功的因素[J].思想政治教育研究，2016,32
XIAOJinghua，MAOYunshi，XIEKang. Transformation of
Chinese manufacturing industry： insight from intelligent manufacturing system based on internet and big data[J]. Modern Industrial Economy,2016(2) ：5-16. (in Chinese)[5 ]龚炳铮.智能制造企业评价指标及评估方法的探讨
[].电子技术应用,2015 ,41(11) :6-8.
GONG Bingzheng. The discussion on evaluation index and the assessment method of intelligent manufacturing [ J ]. Application of Electronic Technique,2015 ,1 ( 11) ：6-8.( inChinese)
[6 ]闻力生.服装企业智能制造的实践[J].纺织高校基础
科学学报，2017,30(4) ：468-474.
WEN Lisheng. Practice of intelligence manufacturing in apparel enterprises [ J ]. Basic Sciences Journal of Textile Universities,2017 ,0(4) ：468- 474. (in Chinese)[7 ]马艳波，马振清.基于层次分析法分析影响大学生自主
(6)137-140.
MAYanbo，MA Zhenqing. Analysis of the factors influencing the success of university students^ independent entre preneurship based on analytic hierarchy process [ J ]. Ideological and Political Education Research, 2016,32 ( 6 )： 137-140. ( inChinese)[8 ]洪志国，李炎，范植华，等.层次分析法中高阶平均随机
一致性指标（RI)的计算[J].计算机工程与应用， 2002,38(12) ：45-47,150.
HONG Zhiguo, LI Yan, FAN Zhihua, et al. Caculation on high-ranked RI of analytic hierarchy process [ J ]. Computer Engineering and Applicatioos 2002，38 ( 12 )： 45-47,150. (in Chinese)[9 ]刘新宪，朱道立.选择与判断:层次分析法[M].上海：
上海科学普及出版社，1990:2.
(责任编辑:卢杰，邢宝妹）
因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容