随着物质生活水平的不断提高,人们不仅关注服装的质量,还希望服装具有一定的时尚性。基于人们购买导向的变化,服装加工企业逐渐从大批量、单一品种向小批量、多品种的生产模式转变,但是传统的服装吊挂系统柔性度低、同时进行多款式服装加工的生产力较弱,难以满足小批量、多品种、高时效的工业要求。由于Petri网对复杂系统的结构和行为具有较强的描述能力,能够通过建立Petri网模型及结合相关算法准确分析和优化系统的性能,本文将其应用到服装吊挂系统上,设计了一种基于Petri网的服装柔性生产工序优化的方法,以提高系统的柔性度和生产效率。本文设计的优化方案需要获取裁片在工作站的分布信息,并作为动态参数导入Petri网模型,因此,主要就以下几个方面对应用Petri网解决多任务服装柔性生产的问题进行了研究。首先,采用关联时间的Petri网方法,建立服装生产过程的赋时库所Petri网模型,设计基于Petri网的服装生产工序调度算法,为柔性生产的仿真分析提供了理论支撑。其次,设计裁片参数采集系统,完成了超高频RFID读写器、ZigBee网络和后台裁片数据库的设计工作。最后,对本文设计方案做整体测试和仿真实验,通过融合RFID和ZigBee模块的裁片参数采集系统,将裁片参数导入Petri网模型,对基于赋时库所Petri网的工序调度算法进行仿真。经过多次仿真分析实验结果表明,本文设计的利用Petri网优化工序实现服装柔性生产的研究方法取得了较好的效果,对于服装柔性生产问题的研究具有一定的参考价值。