随着市场需求的变化,服装向着满足消费者个性化需求的方向发展,服装订单以多品类、小批量、短周期为特征,这就要求服装生产线不仅需要解决提高产能的问题,同时还要提高生产线的柔性快速反应能力,从而及时应对新订单到达时的排产和交货需要。提高生产线的柔性快速反应能力,需要提高人员和设备资源的配置速度。在生产线的加工任务已经明确后,通过服装生产线的人员和设备资源的协同配置,实现生产计划的顺利进行。提高生产线的生产效率,需要提高人员和设备的利用效率。合理的资源快速配置方法能实现人员和设备资源的充分利用,才能使生产线进行进一步优化,通过合理的调度手段提升整体生产水平。服装生产线中的人员是十分复杂的资源,过去关于服装生产线调度的人机资源配置的研究中,多数集中解决了及时将加工任务调度至设备或人员闲置的空闲工位上,缺乏明确的标准来确定该如何选择合适的设备与人员。因此,本文立足于在服装生产线已经确定加工工艺的前提下,提出将人机资源快速、合理地配置在服装生产线中的方法。本文首先介绍了研究背景并阐述了本文对企业提高资源配置、快速反应能力和可持续发展能力上的意义,介绍了研究内容和生产中的人机协同的研究现状,分析了本文使用的研究方法、技术路线,以及与过往学者在研究上的不同。其次,对服装生产线的人员、工艺、设备的共27个影响因素进行了分析,阐述了不同影响要素对资源配置和生产效率的影响,将工艺视为岗位的工作条件,将设备视为岗位的工作环境,应用人力资源管理中的人岗匹配理论对人机资源协同配置问题进行了研究,设计专家问卷并调研了服装生产管理领域的9位专家,使用集值迭代法计算了各个影响因素的权重,设定阈值对指标进行筛选,最终形成评价岗位和人员的共12个评价指标。采用定量评价与定性评价相结合、主观测评与客观测评相结合的方法,对所有指标进行评价,指标的权重和量化值可以得到岗位评分以及人员综合素质。最后,根据人员与岗位等价匹配的原理,确定了人岗匹配契合度的规则,并以服装生产线整体人岗匹配契合度最大的目标函数建立模型,提出对小规模问题采用枚举法、对大规模问题采用自适应遗传算法的求解方法,提出了服装生产线的人岗匹配契合度模型。将服装生产线人岗匹配契合度模型应用在实际生产线的调度中,由于生产线存在各种不确定因素,因此采用手动调度与自动调度相结合的方法进行调度。在服装生产线各岗位的加工工艺确定后,首先采用手动调度分配设备资源,然后应用服装生产线人员与岗位的评价指标体系对人员与岗位进行评价,在此基础上采用自动调度,通过自适应遗传算法的计算,自动得到人员配置方案。经过实际生产验证,本文提出的人岗匹配模型可以提高人力资源利用效率,并提高生产线产能,实现生产效率提升,达到减少生产成本的目的。