如今，随着社会的发展，消费者的需求逐渐向多样化、个性化演进，大规模个性化定制逐渐成为制造企业核心能力竞争的主赛道。主要发达国家都将其作为制造业的未来主攻方向进行重点推广。例如，日本提出的“社会 5.0”将“支持大规模定制的新一代5.0，强调以人为核心的“个性化定制”；我国在《“十四五”智能制造发展规划》中提出要培育推广大规模定制等新模式。

　　随着生产力的发展，人类社会的生产模式不断演进，从古代的精耕细作农业经济，发展到以家庭为单位的个体经济，再到工业革命时期机器生产取代手工劳动，并进一步出现了以流水线为代表的大规模生产模式。如今，随着社会的发展，消费者的需求逐渐向多样化、个性化演进，大规模个性化定制逐渐成为制造企业核心能力竞争的主赛道。主要发达国家都将其作为制造业的未来主攻方向进行重点推广。例如，日本提出的“社会 5.0”将“支持大规模定制的新一代智能制造系统技术”列为六大必须攻克的关键技术之一；欧盟提出了工业5.0，强调以人为核心的“个性化定制”；我国在《“十四五”智能制造发展规划》中提出要培育推广大规模定制等新模式。

　　本文首先对大规模个性化定制的研究历程进行了综述，重点阐述了其概念，分析了大规模个性化定制的实现原理，指出其核心在于解决外部多样性和内部多样性之间的矛盾，实现高标准满足用户需求下的高效率生产制造。同时，对大规模个性化定制所涉及的关键技术进行了研究，重点介绍了目前在用户需求识别、产品设计技术、产品制造技术中所涉及的关键技术。同时，以家电、服装等行业为例，分析了大规模个性化定制在典型行业的应用，展示了其如何在产业中落地并提升企业竞争力。最后，总结了大规模个性化定制对于提升用户体验、加强企业竞争力和促进社会高质量发展的价值，并对未来大规模个性化定制的技术发展进行了展望。

　　大规模个性化定制的研究总体上历经概念提出（20世纪70年代至90年代）、概念深化（2000—2010年）和概念演进（2010年至今）三个阶段，如图 1 所示。

　　1970年， 未来学家 Alvin Tofflerr出版专著《未来的冲击》，提出一种全新的生产方式设想，即“以类似于大规模生产的时间和成本提供满足客户特定需求的产品和/或服务”，此种生产方式于 1987 年被 Start Davis在Future Perfect 一书中首次定义为“大规模定制（mass customization）”。1993年，B·JosephPinelI等在《大规模定制：企业竞争的新前沿》中提出，大规模定制的核心为产品或服务品种的定制化与多样化急剧增加，满足个性化定制需求的同时不相应增加成本，最大优点在于提供战略优势和经济价值。1996 年，Lampel 等认为在完全定制与完全标准化之间存在一个战略的连续集，并根据顾客参与设计的程度提出了大规模定制的五个水平，即完全标准化、细分标准化、定制标准化、剪裁定制化和完全定制化。这一时期，学者们重点关注大规模定制的生产方式、定制程度分类、实施策略及应用领域等问题，探讨如何实现个性化定制与降低成本的平衡。

　　进入新千年，大规模个性化定制的研究逐渐成为热点。2000年，Gilmore J H，Joseph Pine再次提出“大规模个性化旨在通过客户参与价值共创（Value Co－creation）过程并充分体验企业排他的或首选的个性化服务，真正实现面向个人市场（Market of one）高度个性化，其最显著特征在于客户体验”，探索了大规模定制的前景和陷阱。周炳海等提出大批量定制的内涵：大批量是指生产产品的批量大，定制是指按客户需求为客户提供个别的服务；大批量定制生产是一个综合考虑市场环境影响和产品的客户个性化需求的现代化大批量制造模式。祁国宁等系统研究了大批量定制及其模型构建的一般性方法，并在2003年出版专著《大批量定制技术及其应用》，将相关成果写入其中。2001年，Silveria 和 Borenstein曾对大规模定制的生产模式及多品种大量生产所引发的制造资源冲突等问题进行系统分析与论述。2002 年，Anderson以个性化产品需求为驱动，研究了大规模定制模式下客户参与产品族开发设计的模式及其影响。2005年，Adomavicius G 等基于迭代反馈原理提出了面向过程视角的个性化实现与优化流程，构建了“理解客户需求—传输个性化产品—测量个性化影响”的迭代过程。2007 年，Kumar提出了大规模定制战略正在转变为大规模个性化战略，提出了推动大规模定制向大规模个性化转型的重要因素。为了将用户行为施加到个性化的产品与服务上，Adomavicius 等基于迭代反馈原理，提出了一个能够理解用户需求、提交个性化产品和测评个性化效果的个性化流程。杨青海、祁国宁等认为大规模定制生产方式既能满足客户的定制化需求，又能在大量定制产品的生产中实现接近大规模生产的效率/成本指标的目标，从而在市场竞争中赢得优势。这段时期，研究者们主要关注客户需求驱动的生产模式，大规模个性化定制的概念逐步深化；分析客户参与产品开发的模式及其影响，探讨大批量定制生产的内涵和多品种大量生产引发的制造资源冲突问题，利用数字化、网络化和智能化手段满足大规模定制生产。

　　自 2010年以来，国内知名专家学者先后出版专著针对网络协同制造模式进行系统性研究，《网络协同制造模式》对某些关键要素和关键环节进行了深入的技术性剖析；《大规模网络协同定制：价值创造机理与驱动因素》研究大规模定制的价值创造机理，系统分析大规模定制的驱动因素，包括动机、模块化、供应链整合、大数据分析能力，并基于实验研究方法提出大规模定制中的营销策略。2021年，肖人彬等提出大规模个性化设计基本框架和实施流程，阐述客户参与设计的网络交互平台、开放式体系结构产品平台、数据驱动、3D打印和韧性制造等支撑大规模个性化设计的关键技术。新时期的研究内容着眼于大规模个性化定制的概念演进，主要侧重点在网络协同制造模式、大规模网络协同定制等，同时智能制造、互联网、大数据、人工智能等技术开始大规模应用，在需求收集、产品定制、柔性生产等场景促进大规模个性化定制模式的落地。

　　大规模个性化定制的方法和技术以减少产品内部多样化、增加产品外部多样化为目标，建立在相似性原理、重用性原理和全局性原理等基本原理的基础上。相关基本原理为解决定制与大批量之间的矛盾指出了方向和思路，可用于大批量定制的设计、管理和制造等各个环节。大规模个性化定制的基本原理总结如下。

　　相似性是指大规模个性化定制产品族在客户需求、产品功能、产品结构、零件几何特性以及生产过程等方面所存在的相似性，定制的关键是识别和利用大量存在于不同产品和过程中的相似性。

　　重用性是指大规模个性化定制产品族中相似单元的可重新组合和可重复利用的性质。大规模定制产品族中存在大量的相似单元，通过这些单元的重用，将定制产品的生产问题转化为或部分转化为批量生产问题。

　　全局性是指大规模个性化定制与产品族全生命周期相关的性质，并涉及开发、设计、制造和管理过程、时间及成本。全局性原理要求从全局出发，解决批量生产与定制生产的矛盾，面向整个产品族和产品族全生命周期提高相似性，并尽可能将相似性转化为重用性。

　　面向产品族实施大规模个性化定制，扩大定制范围，实现定制数量增加，从而降低产品平均成本。通过比较发现，产品相似度越高，其平均成本曲线越接近大批量生产的平均成本曲线；通过模块化开发设计提高产品和过程的相似度，可显著降低产品平均成本。

　　定制点是指企业生产活动由基于预测的库存生产转向响应客户需求的定制生产的转换点，与定制价值和定制成本关系密切，是评估大规模个性化定制可行与否的分界点。

　　大规模生产方式的最大缺陷在于产品单一、尊龙凯时人生就博官网登录定制化程度低、忽视了用户的差异化需求，且用户需求千差万别难以预测。因此，从企业生产成本考虑，常规的大规模生产无法满足多样化的用户需求。随着新一代信息技术的发展，实现大规模个性化定制逐渐成为可能。聚焦产品全生命周期关键环节与重点需求，大规模个性化定制主要依赖客户需求识别技术、产品设计技术与产品制造技术等三类关键技术。

　　客户需求识别是产品、服务和系统开发的基本流程之一。在工程设计领域，客户需求是产品开发项目最为重要的影响要素之一，满足客户和相关利益方的需求是保障服务解决方案成功的关键。客户需求识别是设计活动的首要环节，也是进行客户需求分析与处理的基础。Tseng 和 Jiao提出利用层次或树形结构来导出客户需求，如客户需求属性层次结构、功能需求拓扑结构等。Miaskiewicz 和 Kozar利用角色（Personas）模型来表达和沟通客户需求。Berkovic 等研究了产品、服务和软件工程中与需求工程相关的流程和工具。

　　客户需求重要度分析是客户需求分析最困难的一个环节，直接关系到能否找出关键需求、合理分配后续设计资源。在实际操作中，客户经常用符合自身表达习惯的模糊语义，来描述他们的需求。但是包含模糊语义描述的客户需求存在一定程度的失真性、模糊性、主观性等，会影响服务设计人员对需求重要性的判断和分析，影响最终客户需求的重要度排序，不利于设计者在资源有限的情况下做出各种合理的设计决策。国内外学者研究了基于优势关系的粗糙集、非线性规划、群决策技术等模型/方法，以进行客户需求重要度分析。

　　设计人员在获取客户需求之后，需要将其进一步转化为能够直接在设计过程中使用的技术特性。客户往往使用自身的语言来表达其需求，导致需求信息通常是模糊、感性、不规范的。因此，如何有效地将客户需求映射为产品设计属性是面向客户需求进行产品优化设计的关键，也一直是国内外学术界的研究热点。Luo 等提出了一种基于质量功能展开（QFD）的产品设计方法，该法通过质量屋矩阵将客户需求转化为最有价值的工程属性，达到了需求转化的目的。方辉等研究建立用户需求灰色绝对关联矩阵进行用户需求聚类，以去除用户冗余需求信息。He 等对传统卡诺（Kano）模型做了改进，在理解客户需求领域上突破了多粒度语言环境中处理人类思维的模糊性和不确定性时存在的局限性。Wang 等提出一种基于朴素贝叶斯分类器的需求转化方法，提高了客户需求向产品设计属性转化的准确性。

　　模块化设计是处理客户动态需求和实现产品快速设计的重要手段，通过搭建产品的功能模块库，配置适合不同细分市场的产品系列，可以大大提高产品的设计及生产效率，缩短产品的开发周期，加快产品的更新换代以及新产品的研发，提高产品质量和可靠性。国内外学者针对产品模块化设计方法的建模、求解和配置问题进行了大量的理论研究和案例分析，Pahl将产品设计过程分为设计任务定义、建立功能系统结构、寻找原理和概念、选择和评价几个阶段。郏维强等采用基于模糊证据推理算法的零件关联关系多准则非线性融合方法和模糊非支配离散粒子群算法进行模块关联性分析。

　　交互设计通过模式、指南、组合、方法和工具等产生不同的创新生成类别，开发不同的用户体验交互方案，并进行体验质量实证评估。交互设计致力于了解目标用户和他们的期望，了解用户同产品交互时彼此的行为，了解人本身的心理和行为特点。同时，还包括了解各种有效的交互方式，并对它们进行增强和扩充，通过对产品的界面和行为进行交互设计，让产品和使用者之间建立一种有机关系，从而使用者的目标。交互设计还将信息技术嵌入日常生活的新领域，以创造可以吸引人类体验的各种情感、视觉、动作、手势，以及各种相互关系的技术系统与产品。交互设计已从单纯的可用性和效率性研究转移到趣味性、探索性和情感性的交互探索。

　　产品族是具有相同通用部件的系列产品的集合，具有共享、细分市场和个性化的优点。与传统设计相比，产品族设计研究的对象不止一个，通常为多个同类产品。产品族设计将系列产品看作一个整体进行开发设计，而非针对单一产品进行分析，需要根据客户需求的差异性和相似性，对产品的总客户群体进行细分，从而得到细分客户群的突出属性，以此构建满足大部分客户需求的产品族。程贤福将灰色系统理论应用到产品平台的稳健设计中，结合试验设计与关联度方差分析，合理识别平台参数和变型参数，确定产品族基体产品和每个变型产品设计参数的最佳设计方案。肖人彬等以公理设计为基础，以功能需求为起点，借鉴 Kano 模型，从客户需求的角度，通过构建设计矩阵和产品设计关联矩阵来建立产品平台。

　　可重构制造系统可根据市场需求的变化对原系统进行快速重构，通过改变自身的结构和增减设备等方式来满足生产要求。可重构制造系统采用模块化制造单元解决传统工厂生产线硬连接问题，根据生产计划、资源使用和产品工艺情况，通过模块制造单元重构分析、智能决策以及过程的虚拟仿真，动态优化调整生产线布局，使整个生产环节的制造资源处于有序可控状态，保证高质量、高效率、低成本地完成生产任务。梁福军等在对可重构制造系统的成本构成进行充分分析的基础上，建立了成本构成的模型，计算出了不同生产需求下的系统成本。蔡宗琰等基于可重构制造系统的赋时可重构 Petri 网模型及其调度 Gantt 图，提出可重构制造系统的性能指标评价方法，定义最大完成时间、生产资源利用率、作业完成时间和零件的平均生产能力等可重构制造系统的性能指标。

　　智能成组技术以相似理论为指导，通过充分利用产品和制造过程中的相似性，将不同产品中的相似的零部件，甚至零件中的部分结构信息归类处理，形成“成组批量”，从而取得较大效益。智能成组技术将充分利用最新的智能技术和信息技术，尽可能多地利用已有的知识和资源，形成“成组大批量”，把品种多转化为“少”，把生产量小转化为“大”，将主要矛盾有条件地转化，合理组织产品的生产协作，以最快的速度、最低的成本制造出用户满意的产品，真正实现大规模定制生产目标。

　　单元制造模式是配备少数低自动化和机械化的设备生产多品种、少批量的产品，其优点是低成本、高柔性化以及“少人化”。工人以一个单元为单位，在一个单元内部进行组装生产，缩短了生产线的长度，减少了工厂内部机器的数量，不再需要大量的操作工人，降低了雇佣工人的成本；同时，生产质量、生产效率直接与工资挂钩，在保证产品质量的同时，也提高了生产效率。Chan 等构建了一个两阶段求解方法，利用遗传算法，首先解决单元构建问题，再解决单元布局问题，即确定单元内的机器顺序和单元顺序。单元布局问题的研究大多建立在产品需求一定的基础上，近年来有少数研究开始考虑产品的随机需求。Wang 等假设产品数量在生命周期内的不同时间段发生变化并已知，同步解决单元内布局和单元间布局问题。

　　网络协同制造是由“智能机器+网络+工业云平台”构成的“端管云”架构，融合了智能硬件、大数据、机器学习与知识发现等技术，能够实现机器与机器、机器与人、人与人之间的全面连接交互。网络协同制造技术突破了时空界限，集成了供应链、客户关系、制造执行、企业资源等系统，为整个供应链上的企业和合作伙伴搭建了信息共享平台，将生产过程协同扩大到全供应链条，实现了全生产过程优势资源、优势企业的网络化配置，实现了真正的社会化大协同生产，使单一机器、部分关键环节的智能控制延伸至生产全过程，实现了机器自组织、自决策、自适应的生产。

　　大规模个性化定制的应用领域非常广泛。从消费者需求来看，大规模个性化定制可以满足个性化需求和品质需求；从企业角度来看，大规模个性化定制能够减少库存，提高生产效率，同时可以挖掘消费者个性化需求，从而提高市场占有率。当前，大规模个性化定制在家电、服装、汽车等典型行业均出现了广泛应用。

　　2005 年，海尔作为国内家电行业的领头者，提出家电行业向大规模定制转型的理念并付诸实践，研制了国际领先的大规模个性化定制平台——卡奥斯COSMOPlat。该平台以用户需求为中心，通过“Mind To Deliver”（MTD，从创意到交付）众创机制，以大规模众创+预约预售的模式，催生出新的产品“定义”方式和新的产品“交付”方式。平台通过全流程深度交互，让用户从消费者和旁观者，变身为产品设计和研发的参与者甚至主导者，创造出真正满足用户需求的家电产品，实现“产消合一”。

　　家电行业大规模个性化定制系统如图 2 所示。该系统提供从线上用户定制到线下柔性化生产的解决方案，定制流程覆盖交互定制、开放设计、精准营销、模块采购、智能生产、智慧物流、智能服务各环节，系统循环迭代升级，各方资源融合形成共创共赢生态圈。

　　以海尔冰箱智能互联工厂——中德冰箱智能互联工厂为例，该厂是高端大冰箱的新建制造工厂，其用户对于冰箱的高端化、个性化和质量有很高诉求。传统管理方式只能应对同质化生产，信息通过人工或订单系统传递和采集，生产过程数字化智能化水平较低，产线数据不够透明，存在严重的“数据孤岛”问题。

　　为适应用户对个性化、高端化产品的需求，中德冰箱智能互联工厂以卡奥斯 COSMOPlat 为技术支撑，围绕冰箱制造全流程工序建设信息化、数字化集成系统。工厂建设了“1 个模式、9 大系统、1 个中心、6 大维度、N+应用”的总体架构，实现虚实结合、智能互联，用户定制直达工厂、订单自动匹配和准时交付、生产全流程追溯可视、产品质量实时监控和产品性能的分析优化等，有效提升了用户体验、产品品质和生产效率。产线%，设备维修效率提升55%，设备停机时间降低30%。智能制造综合应用效果显著，助力企业实现降本、增效、提质、创收。同时，工厂通过全流程业务数据链贯通实现了高端大冰箱大规模定制，用户可以全流程参与体验，为家电智能制造提供典型应用场景。

　　在服装行业，卡奥斯联合生态方共建服装工业互联网平台，提供涵盖设计、采购、制造、物流等的全流程解决方案，助力纺织服装企业实现从大规模制造向大规模定制的转型。

　　服装行业大规模个性化定制系统如图 3 所示。该系统能够提供一整套大规模定制软硬件，通过全业务互联实现全流程数字化驱动。系统内部又包括OMS、WMS、PLM 等系统，实现从量体、设计、制造到物流的数据互通，以及从计划、供应、生产到销售的全业务互联，实现敏捷响应柔性生产、供应链高效协同的全流程数字化驱动。

　　以青岛环球服装有限公司（简称环球服装）为例。该公司面临着库存高、产销不匹配、定制化订单效率低等行业痛点，虽然市场上存有大量的多品种、小批量、定制化订单需求，但是工厂习惯了大规模批量化生产，没有承接能力。卡奥斯平台为环球服装制定了从消费到生产乃至仓储等全流程的物联网解决方案。

　　在硬件方面，工厂实现了全自动化生产线，配置了智能裁床和吊挂系统；软件方面，环球服装上线了柔性的智能版型库系统，在获取用户AI量体精准数据的基础上，让用户一键下单便可直达工厂，凭借自身累积的版型库资源，几秒内就可完成款式选择和打版工作，实现一人一版，排版图自动传送到智能裁床进行智能裁剪。在全流程数字化系统的协同配合下，环球服装的新工厂实现了全面的信息化升级，颠覆了以往的业务模式，具备了承接小批量、定制化、个性化、高溢价的订单能力。环球服装的生产效率提高了25%，交货周期从 45 天缩短到了7天。环球服装毛利率提升30%，销量提升18%，库存降低 35%。

　　在汽车方面，卡奥斯COSMOPlat与中国汽车自主品牌奇瑞，共同打造了汽车行业首个大规模定制工业互联网平台——海行云 HiGOPlat工业互联网平台。该平台将通过“1+4+6+X”的模式构建1个平台，赋能主机厂、上游零部件企业、下游经销商、其他离散制造4大类用户。同时，沉淀出个性化定制、平台化设计、智能化制造、网络化协同、服务化延伸、数字化管理6大能力，复制推广到X个汽车产业细分领域，加速汽车产业数字化转型升级。该平台的建立为“工业互联网+汽车制造业”的“数实融合”探索出一条智造转型新路径。

　　汽车行业大规模个性化定制系统如图4所示。系统实现大规模个性化定制7大节点业务互联互通、数据统一汇聚，构建出大规模个性化定制套件，赋能汽车行业制造，实现高精度下的高效率。

　　以海行云 HiGOPlat 工业互联网平台在奇瑞青岛智联工厂落地场景为例，平台助力工厂建立大规模、个性化定制的新型生产模式，打通了汽车生产领域首次应用以 C2M 为核心，基于客户体验优先的 OTD 流程，形成全流程透明、上下游协同、智能化运营的智联工厂解决方案。这不仅有效提升了工厂的生产效率、设备管理与维修效率，更进一步提升了企业数字化管理能力、安全和环境管理能力、能源管理能力，同时缩短工艺开发周期、降低不良率。奇瑞青岛智联工厂可同时实现多款常规动力和新能源乘用车的混线生产。

　　依托海尔卡奥斯COSMOPlat和奇瑞的技术经验和资源优势，海行云平台为汽车行业及其上下游产业提供了13个典型解决方案，覆盖研发设计、生产制造、营销和服务等全流程全生命周期的24个场景，打造出汽车产业链数字化转型产品矩阵，实现对芜湖地区奇瑞上游供应链零部件厂商的全面覆盖，赋能上下游401家中小企业，助力零部件企业生产成本降低15%，生产效率提升50%，不入库率提升10%。

　　大规模个性化定制涉及学科众多，在学术界，国内外学者对大规模个性定制的基本原理、支撑技术、业务框架和实施流程进行了研究，从多个视角对大规模个性化定制的边界条件进行探讨。在产业界，以海尔卡奥斯代表的工业互联网企业在家电、服装、汽车等多个典型行业搭建了大规模个性化定制的平台，探索实践了智造转型的创新模式和路径。

　　总之，大规模个性化定制将具有满足消费者需求、提升产品质量和价值、提高企业竞争力、提升生产效率和灵活性以及促进可持续发展等多方面的价值。对消费者而言，大规模个性化定制可满足其对于个性化、差异化的需求，有效提升用户体验。对企业而言，大规模个性化定制一方面能够提高产品的附加值，带来更高的利润率和市场竞争力；另一方面可以避免过度生产和库存积压，提高生产效率和资源利用率。对社会而言，大规模个性化定制一方面能够激发消费需求，促进产业链上下游协同发展，推动产业升级和经济发展；另一方面能够按需生产减少库存和废弃物的产生，降低资源消耗和环境污染。

　　面向未来，随着消费者对个性化产品和服务的需求不断增加，大规模个性化定制将在更多行业普及和深入，成为主流的生产模式。数字化、网络化、智能化等技术的发展，可进一步推动大规模个性化定制灵活性和高效性的提升，并进一步助力企业提供更加个性化、高质量和有价值的产品和服务，满足消费者需求，增强竞争力，促进经济社会的可持续发展。

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