如何优化排样最大限度降低皮革废料产生

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1、如何优化排样最大限度降低皮革废料产生皮革是人类使用的用途最广泛的材料之一。用它来制鞋至少有3万年了，而且在没有等价合成替代品存在的情况下，在未来的年月里还将继续使用。然而，皮革作为一种天然材料，在形状、质量、材质和伸缩性方面都有差异。大多数皮革是肉类和牛奶行业的副产品，尽管存在相反方向上的努力，其仍然不具备制鞋商所中意的许多品质。大多数动物在野外生存，依靠树木或草类为生，易生寄生虫，而且通常被打上烙印以达到鉴别之目的。         　因此，皮革上布满缺陷。疤痕组织，寄生虫行为以及多次产仔导致的萎缩纹都与我们高效切割的要求相矛盾。使情况进一步

2、复杂化的是，鞋的式样是复杂形状，尺寸不同，而且在大多数情况下，需要在特定的区域和方向上进行切割。除此以外，必须切割出准确数目的左右多少块。钳帮机要能在鞋子上施加7.1吨/米2（300磅/平方英尺）的压力。如果鞋子破裂，那么不仅意味着更多的皮革浪费，而且也将损失在完整鞋面上的附加值。         这就说明了为什么大多数的鞋面仍要由高度熟练且有经验的工匠进行裁料，也说明了为什么在废物箱中放着大量昂贵的皮革。因此，通过改进裁料来达到节约皮革的潜力是惊人的。即使是一个小工厂，其皮革浪费量总计每年超过70万美元。典型数字显示，对于一家只有120名雇员

3、的工厂而言，裁料效率每提高1％就意味着每年可节省4.5万美元。这一部分难题单就数学来说是容易的，而且答案很明确：即尽一切努力提高裁料效率。计算机辅助系统为排样提供了新的途径。图1：如何优化排样以最大限度降低皮革废料的产生，是业界长期以来所追求的目标技术处境         　　尽管是熟练的手工排料裁切工也面临巨大的不利条件。一次裁切一个鞋样并套在模具中。尽管经验和训练有助于进行有效的局部排样，但不能从头再来，而且一旦裁切了，皮革就等效地出现额外的瑕疵。另外，手工裁料工支付不起整张皮革的奢侈投资以及用不同的方法进行试验。         　　皮料

4、排样时，最终结果受每个式样位置的影响。技术型系统允许在进行任何裁切之前对整张皮革和实际上是一个完整序列进行预排。挑选和放置系统允许一个接受过训练的裁料工在将标记传递给自动切桌之前预排完整的皮革。在决定进行裁切之前，能操作预排样以达到更好的使用材料。这也是巨大的节约潜力所在之处。         　　自动排样方面的发展处于领先的阶段，但是，与切割鞋样相关联的问题仍然很大。一天结束下来，如果一个自动裁切和排样系统不能胜过一个训练有素的裁料工，那么其潜在成本将更大。这是开发满足良好自动排料要求的系统和技术的驱动力。         　　SATRA从各

5、个角度从事这项难题的工作已有很多年。事实上，可以相当快地作出一个预排样方案。然而，产生的排样方案与训练有素且有经验的裁料工在很难排样的皮革上生产出的一样好则要花费很长的时间。这是个实现浪费最小化的复杂难题。为了取得甚至是很小百分数的提高，都要显著增加计算时间。将一个很好的方案提高仅1％就要花费巨大的计算费用，可是前面已经说明，即使是1％的提高也能导致非常大的节约。图2：采用遗传算法对不规则多边型鞋样式在真皮料上进行排样数学方法         　　用数学方法产生一个排样很好理解，但是要达到就我们所知能达到的裁切效率水平需要计算负担，这成为项目执

6、行的障碍。在诸如由复杂的皮革形状裁切鞋帮面的重要领域，持续基础的研究工作这是很重要的，它可增加在将来实现自动化的机会。         　　为了促进鞋类行业中那些重要领域的知识进步，SATRA一直乐于和来自大学的高质量研究人员合作。通过工程与物理科学研究会议（以下简称EPSRC）合作计划，SATRA与香港的大学从事合作研究工作，最新研究在裁切鞋类皮革时实现浪费最小化的方法。EPSRC每年从香港政府获得5亿英镑的资助，用于基础问题的研究。 　　这项计划主要关注的是考虑在更短时间内获得最佳解决方案的新方法。虽然无法实现完全不浪费的排样，但它集中于优

7、化排放算法以减少计算费用。最优排布算法即遗传算法（geneticalgorithms）的本质具有直接的吸引力。五个裁料工会以不同的方式进行排样裁切，产生完全不同的结果，全部在可接受的效率水平。在这种情况下，遗传算法提供找到同一难题不同解决方案的灵活性，所有的解决方案都是可接受且最佳的。更多的传统方法尝试计算精确标准的精确解。不到裁料的最后一步，我们就能理解这个问题，或者说答案是什么。图3：遗传算法给出了14双鞋的排样方案，那可不是作为裁料工的指南不规则多边形         　　在该应用中，根据周围的缺陷，等级区域，先前模块的式样以及他们自身的

8、独特要求，计算排样的可能方式。通过产生不规则多边形（NFP）来计算可供选择的排放方式。这是表示放置新式样的位置极限的一种形状，图2清楚显示出这是点的集