Variables stratégiques fondamentales et cardinalité nécessaires au vêtement sur-mesure de masse pour hommes

Plusieurs fabricants et détaillants tentent d'offrir des produits « personnalisés » (mass customization) aussi bien au niveau des commerces traditionnels que du Web. Toutefois, si quelques sociétés ont réussi à implanter avec succès l'innovation et les principes du mass customization à leurs produits autrefois standardisés, le concept du mass customization reste globalement assez mal maîtrisé et insuffisamment utilisé par les entreprises en raison des problèmes de mensurations, d'adaptation des patrons et de flexibilité dans les méthodes ainsi que des délais de fabrication. En tenant compte de ce contexte particulier, nous nous sommes fixés comme objectifs spécifiques dans cette recherche : l'identification (1) des variables fondamentales et des données nécessaires pour réaliser un vêtement « sur-mesure », la réduction (2) du nombre de variables fondamentales (longueur, circonférence, densité et variables de comportements des matières) qui permettra de diminuer (3) la quantité de données à traiter et à transmettre pour réaliser un patron dit « intelligent ». Cette thèse présente une recension des écrits portant sur les grands aspects et les principaux problèmes rencontrés par l'industrie par rapport au concept de « sur-mesure de masse ». Nous avons étudié sous divers angles les problèmes posés par l'automatisation de tailles standards et de fit selon des approches aussi bien traditionnelles que numériques pour l'adaptation des produits. C'est en analysant le concept de mass customization que nous proposons des approches technologiques et opérationnelles qui apporteront des éléments de discussion utiles pour mieux cerner cette problématique. À la suite de notre campagne de mesure et d'interview de 60 hommes, il devient évident que la gradation unique de tailles standards est complètement insuffisante pour satisfaire la population et qu'en conséquence, le mass customisation a un grand avenir dans l'industrie du vêtement. À partir des mesures systématiquement faites sur plusieurs pantalons, il apparait que les manufacturiers ont un problème majeur de répétitivité dans leur production sans compter que les patrons sous-jacents sont loin d'être parfaits. Dans ce cas-ci, le même individu n'aura assurément pas le même sentiment de confort en essayant deux pantalons de même marque, même fabricant et même grade. Quelle que soit notre approche de mass customisation, nous cherchons dans cette thèse à résoudre ce problème car il est inutile de trouver le patron idéal pour un individu donné si le pantalon créé ne respecte pas ce patron. De plus, à la suite de nos rencontres avec les maîtres-tailleurs et de notre campagne de mensurations il apparait clairement que les mesures, prises manuellement ou de manière automatisée par body scan, seront très insuffisantes pour garantir un fit minimum entre un pantalon sur-mesure et un client. De nombreuses autres informations sont indispensables, voire plus importantes que les mesures seules. Une approche de type mass customisation passera par une importante collecte d'information sur le fit, sur les habitudes et les choix. Cela se confirme à la suite de nos rencontres avec les patronnistes et les manufacturiers du Québec, car en analysant le processus permettant de créer des patrons pour différentes gradations à partir d'un patron maître, la difficulté de créer un patron spécifique pour chacun des clients devient évidente. L'automatisation des patrons ne semble ni faisable, ni indispensable. Nos résultats d'analyse des 60 individus étudiés montrent que l'on peut identifier environ 12 profils de clients pour chaque taille. Il faudrait concevoir a priori non pas un, mais 12 patrons par taille pour accommoder toute la population avec un pantalon tout aussi bien ajusté que fait sur-mesure. Le problème de mass customisation serait résolu en ciblant plus efficacement lequel, parmi les 12 profils identifiés, conviendrait le mieux au client et lui procurerait un pantalon mieux ajusté à son style à partir du patron correspondant. Les essais faits avec les réseaux de neurones montrent qu'il est possible de classer automatiquement tous les individus de la population avec moins de mesures que ce qui est classiquement utilisé (65% seulement des mesures habituelles). Il s'agit simplement de rajouter des informations venant d'une pesée par un analyseur corporel permettant de mesurer les masses osseuse et adipeuse (par statistique sur la masse maigre) et le pourcentage d'eau corporelle. Cette classification simplifiée s'effectuera également en tenant compte de quelques questions sur la perception du fit. Globalement, tous ces résultats permettent d'imaginer facilement ce que serait la chaîne logistique d'une entreprise en mass customisation. L'approche devient donc différente pour le patronniste. Au lieu de créer un patron par type de pantalon (le patron maître de taille 32), il lui faudra en préparer 12, c'est-à-dire un par profil type. Ensuite, les mêmes méthodes de dérivation d'un grade à partir d'un grade maitre permettront de créer les 12 patrons pour chaque grade. Ainsi, en jumelant un body scan, à partir de simples Kinect Xbox-3D et un petit questionnaire, le manufacturier obtiendra automatiquement la silhouette correspondant à l'individu. Cette chaîne peut s'envisager pour les vêtements professionnels, techniques comme pour les vêtements de grande consommation. Au vu de ce travail, on s'aperçoit aussi que dans le prêt-à-porter, il serait sans doute intéressant d'étiqueter chaque modèle de pantalon avec la silhouette sous-jacente qui représente le mieux la coupe. Cela permettrait sans doute au client d'aller beaucoup plus rapidement vers le ou les modèles correspondant le mieux à sa silhouette, excluant par le fait même des modèles trop éloignés et non standards. Cette simple approche amène de nouvelles perspectives relativement à de nouveaux concepts comme la théorie du fitthinking et offre de nombreuses possibilités d'innovation pour les acteurs de l'industrie. Si les maîtres d'œuvre veulent saisir cette occasion, ils devront s'efforcer de mieux comprendre ce qui est faisable dans ce concept afin de développer un avantage concurrentiel par une segmentation privilégiée du marché.

Abstract

Several manufacturers and retailers have already begun this smart innovation shift. In fact, several brands already offer mass customization products at their established stores and on the web. However, while many companies have been able to successfully implement the principles of mass customization to their once standard products, the concept of mass customization is generally poorly mastered and not sufficiently used by companies because of issues related to measurements, adaptation of patterns and flexibility in methods and manufacturing deadlines. Taking this particular context into account, we have set the following specific objectives for this research: (1) identifying the fundamental variables and required parameters/data needed to produce “custom” clothing, (2) reducing the number of fundamental variables (length, circumference, density and variables related to the properties of materials) which will allow (3) the reduction of the amount of data to process and to communicate in order to achieve an “intelligent” pattern. This thesis also presents a variety of previously written works related to major aspects and problems within the apparel industry with respect to the concept of “mass customization”. We discuss custom clothing for men in conjunction with the effects stemming from the evolution of mass production practices. This leads us to explore from different angles the problems related to the automation of standard sizes and integration of “fits” done in traditional ways as well as computerized ways with respect to product adaptation. In this same section, we also analyze the mass customization concept and propose technological and operational approaches aimed at initiating useful discussions to better understand these issues. It appears obvious, following our measurements and interviews of 60 male individuals, that the single pattern with respect to standard sizes is inadequate to meet the needs of the population. Mass customization therefore is deemed to have a great future within the apparel industry. Based on measurements systematically made on several pairs of pants, it appears that manufacturers have a major weakness in terms of consistency in their productions, not to mention that the underlying patterns are far from perfect. Based on this data, two different pairs of pants of the same quality, brand and manufacturer will feel different on an individual. Independent of our approach to mass customization, we are attempting to solve this problem through this thesis because it is useless to try and find the perfect pattern for a given individual if the manufactured trousers don't conform to the pattern. In addition, following our measurement activities and meetings with master tailors, it appears that the measurements taken manually or in an automated fashion by body scan will not suffice to guarantee a minimum fit when it comes to custom trousers for given customers. Other types of data are deemed more essential and more important than measurements. A particular approach to mass customization will imply the acquisition of important data concerning fit, habits and choices. This is confirmed following our meetings with Québec pattern makers and manufacturers. When analyzing the process of creating patterns for different sizes from a master pattern, it appears that it will be very difficult to create a specific pattern for every customer. This type of pattern automation is deemed neither feasible nor necessary. Analysis results of the 60 individuals sampled show that we can identify approximately 12 customer profiles for every size. It would therefore be necessary to design from known data, not one but 12 patterns for each size to accommodate the entire population with pants that would fit just as well as custom-made ones. The issue with mass customization would then rest on rapidly identifying the customer profile from the 12 standard profiles, and produce a pair of pants from the corresponding pattern. Tests made with respect to neural network aspects show that it is possible to automatically classify all individuals with relatively fewer measurements than what is conventionally used (only 65% of typical measurements), however adding information from body analyzer/weight data providing fat and bone mass data (in the form of lean body mass statistics), body water percentage and data concerning fit perception. On the whole, these results allow us to envision the logistical aspects within an installation that would use mass customization methods. The methods also become different for patternmakers since instead of creating one pattern for each type (i.e: master pattern for size 32), 12 patterns, one for each profile type, would then be created. Then, the same extraction methods for grading using master grade units would yield the 12 patterns for each size. Thus, by obtaining a body scan through Kinect Xbox -3D and data from a short survey/questionnaire, the manufacturer will automatically obtain the silhouette data of target customers. This method can be applied for professional, commercial, technical and mass consumer apparel. Through this work, it is also seen that it would be beneficial to label ready-to-wear trousers with profile-type information that best displays the style. This would no doubt allow the customer to filter more quickly through non-desired pairs or models. This simple approach provides new perspectives with respect to new and interesting concepts such as “Fitthinking” theory for this industry and that could serve well in future tasks. This project offers numerous innovative possibilities and could provide a major opportunity for those implicated in the apparel industry. If the heads and masters of the industry wish to seize this opportunity, they will have to make an effort to better understand what is feasible in this concept, which will in turn allow them to gain a new competitive advantage by creating opportunities for an effective segment of the market.