如今，隨著社會的發展，消費者的需求逐漸向多樣化、個性化演進，大規模個性化定制逐漸成為制造企業核心能力競爭的主賽道。主要發達國家都將其作為制造業的未來主攻方向進行重點推廣。例如，日本提出的“社會 5.0”將“支持大規模定制的新一代智能制造系統技術”列為六大必須攻克的關鍵技術之一；歐盟提出了工業5.0，強調以人為核心的“個性化定制”；我國在《“十四五”智能制造發展規劃》中提出要培育推廣大規模定制等新模式。

隨著生產力的發展，人類社會的生產模式不斷演進，從古代的精耕細作農業經濟，發展到以家庭為單位的個體經濟，再到工業革命時期機器生產取代手工勞動，并進一步出現了以流水線為代表的大規模生產模式。如今，隨著社會的發展，消費者的需求逐漸向多樣化、個性化演進，大規模個性化定制逐漸成為制造企業核心能力競爭的主賽道。主要發達國家都將其作為制造業的未來主攻方向進行重點推廣。例如，日本提出的“社會 5.0”將“支持大規模定制的新一代智能制造系統技術”列為六大必須攻克的關鍵技術之一；歐盟提出了工業5.0，強調以人為核心的“個性化定制”；我國在《“十四五”智能制造發展規劃》中提出要培育推廣大規模定制等新模式。

本文首先對大規模個性化定制的研究歷程進行了綜述，重點闡述了其概念，分析了大規模個性化定制的實現原理，指出其核心在于解決外部多樣性和內部多樣性之間的矛盾，實現高標準滿足用戶需求下的高效率生產制造。同時，對大規模個性化定制所涉及的關鍵技術進行了研究，重點介紹了目前在用戶需求識別、產品設計技術、產品制造技術中所涉及的關鍵技術。同時，以家電、服裝等行業為例，分析了大規模個性化定制在典型行業的應用，展示了其如何在產業中落地并提升企業競爭力。最后，總結了大規模個性化定制對于提升用戶體驗、加強企業競爭力和促進社會高質量發展的價值，并對未來大規模個性化定制的技術發展進行了展望。

01

研究歷程

大規模個性化定制的研究總體上歷經概念提出（20世紀70年代至90年代）、概念深化（2000—2010年）和概念演進（2010年至今）三個階段，如圖 1 所示。

圖1 大規模個性化定制概念研究歷程

1970年， 未來學家 Alvin Tofflerr出版專著《未來的沖擊》，提出一種全新的生產方式設想，即“以類似于大規模生產的時間和成本提供滿足客戶特定需求的產品和/或服務”，此種生產方式于 1987 年被 Start Davis在Future Perfect 一書中首次定義為“大規模定制（mass customization）”。1993年，B·Joseph PinelI等在《大規模定制：企業競爭的新前沿》中提出，大規模定制的核心為產品或服務品種的定制化與多樣化急劇增加，滿足個性化定制需求的同時不相應增加成本，最大優點在于提供戰略優勢和經濟價值。1996 年，Lampel 等認為在完全定制與完全標準化之間存在一個戰略的連續集，并根據顧客參與設計的程度提出了大規模定制的五個水平，即完全標準化、細分標準化、定制標準化、剪裁定制化和完全定制化。這一時期，學者們重點關注大規模定制的生產方式、定制程度分類、實施策略及應用領域等問題，探討如何實現個性化定制與降低成本的平衡。

進入新千年，大規模個性化定制的研究逐漸成為熱點。2000年，Gilmore J H，Joseph Pine再次提出“大規模個性化旨在通過客戶參與價值共創（Value Co－creation）過程并充分體驗企業排他的或首選的個性化服務，真正實現面向個人市場（Market of one）高度個性化，其最顯著特征在于客戶體驗”，探索了大規模定制的前景和陷阱。周炳海等提出大批量定制的內涵：大批量是指生產產品的批量大，定制是指按客戶需求為客戶提供個別的服務；大批量定制生產是一個綜合考慮市場環境影響和產品的客戶個性化需求的現代化大批量制造模式。祁國寧等系統研究了大批量定制及其模型構建的一般性方法，并在2003年出版專著《大批量定制技術及其應用》，將相關成果寫入其中。2001年，Silveria 和 Borenstein曾對大規模定制的生產模式及多品種大量生產所引發的制造資源沖突等問題進行系統分析與論述。2002 年，Anderson以個性化產品需求為驅動，研究了大規模定制模式下客戶參與產品族開發設計的模式及其影響。2005年，Adomavicius G 等基于迭代反饋原理提出了面向過程視角的個性化實現與優化流程，構建了“理解客戶需求—傳輸個性化產品—測量個性化影響”的迭代過程。2007 年，Kumar提出了大規模定制戰略正在轉變為大規模個性化戰略，提出了推動大規模定制向大規模個性化轉型的重要因素。為了將用戶行為施加到個性化的產品與服務上，Adomavicius 等基于迭代反饋原理，提出了一個能夠理解用戶需求、提交個性化產品和測評個性化效果的個性化流程。楊青海、祁國寧等認為大規模定制生產方式既能滿足客戶的定制化需求，又能在大量定制產品的生產中實現接近大規模生產的效率/成本指標的目標，從而在市場競爭中贏得優勢。這段時期，研究者們主要關注客戶需求驅動的生產模式，大規模個性化定制的概念逐步深化；分析客戶參與產品開發的模式及其影響，探討大批量定制生產的內涵和多品種大量生產引發的制造資源沖突問題，利用數字化、網絡化和智能化手段滿足大規模定制生產。

自 2010年以來，國內知名專家學者先后出版專著針對網絡協同制造模式進行系統性研究，《網絡協同制造模式》對某些關鍵要素和關鍵環節進行了深入的技術性剖析；《大規模網絡協同定制：價值創造機理與驅動因素》研究大規模定制的價值創造機理，系統分析大規模定制的驅動因素，包括動機、模塊化、供應鏈整合、大數據分析能力，并基于實驗研究方法提出大規模定制中的營銷策略。2021年，肖人彬等提出大規模個性化設計基本框架和實施流程，闡述客戶參與設計的網絡交互平臺、開放式體系結構產品平臺、數據驅動、3D打印和韌性制造等支撐大規模個性化設計的關鍵技術。新時期的研究內容著眼于大規模個性化定制的概念演進，主要側重點在網絡協同制造模式、大規模網絡協同定制等，同時智能制造、互聯網、大數據、人工智能等技術開始大規模應用，在需求收集、產品定制、柔性生產等場景促進大規模個性化定制模式的落地。

02

基本原理

大規模個性化定制的方法和技術以減少產品內部多樣化、增加產品外部多樣化為目標，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礎上。相關基本原理為解決定制與大批量之間的矛盾指出了方向和思路，可用于大批量定制的設計、管理和制造等各個環節。大規模個性化定制的基本原理總結如下。

（一）相似性原理

相似性是指大規模個性化定制產品族在客戶需求、產品功能、產品結構、零件幾何特性以及生產過程等方面所存在的相似性，定制的關鍵是識別和利用大量存在于不同產品和過程中的相似性。

（二）重用性原理

重用性是指大規模個性化定制產品族中相似單元的可重新組合和可重復利用的性質。大規模定制產品族中存在大量的相似單元，通過這些單元的重用，將定制產品的生產問題轉化為或部分轉化為批量生產問題。

（三）全局性原理

全局性是指大規模個性化定制與產品族全生命周期相關的性質，并涉及開發、設計、制造和管理過程、時間及成本。全局性原理要求從全局出發，解決批量生產與定制生產的矛盾，面向整個產品族和產品族全生命周期提高相似性，并盡可能將相似性轉化為重用性。

（四）平均成本原理

面向產品族實施大規模個性化定制，擴大定制范圍，實現定制數量增加，從而降低產品平均成本。通過比較發現，產品相似度越高，其平均成本曲線越接近大批量生產的平均成本曲線；通過模塊化開發設計提高產品和過程的相似度，可顯著降低產品平均成本。

（五）定制點原理

定制點是指企業生產活動由基于預測的庫存生產轉向響應客戶需求的定制生產的轉換點，與定制價值和定制成本關系密切，是評估大規模個性化定制可行與否的分界點。

03

關鍵技術

大規模生產方式的最大缺陷在于產品單一、定制化程度低、忽視了用戶的差異化需求，且用戶需求千差萬別難以預測。因此，從企業生產成本考慮，常規的大規模生產無法滿足多樣化的用戶需求。隨著新一代信息技術的發展，實現大規模個性化定制逐漸成為可能。聚焦產品全生命周期關鍵環節與重點需求，大規模個性化定制主要依賴客戶需求識別技術、產品設計技術與產品制造技術等三類關鍵技術。

（一）客戶需求識別技術

1.客戶需求識別分析技術

客戶需求識別是產品、服務和系統開發的基本流程之一。在工程設計領域，客戶需求是產品開發項目最為重要的影響要素之一，滿足客戶和相關利益方的需求是保障服務解決方案成功的關鍵。客戶需求識別是設計活動的首要環節，也是進行客戶需求分析與處理的基礎。Tseng 和 Jiao提出利用層次或樹形結構來導出客戶需求，如客戶需求屬性層次結構、功能需求拓撲結構等。Miaskiewicz 和 Kozar利用角色（Personas）模型來表達和溝通客戶需求。Berkovic 等研究了產品、服務和軟件工程中與需求工程相關的流程和工具。

2.客戶需求重要度分析技術

客戶需求重要度分析是客戶需求分析最困難的一個環節，直接關系到能否找出關鍵需求、合理分配后續設計資源。在實際操作中，客戶經常用符合自身表達習慣的模糊語義，來描述他們的需求。但是包含模糊語義描述的客戶需求存在一定程度的失真性、模糊性、主觀性等，會影響服務設計人員對需求重要性的判斷和分析，影響最終客戶需求的重要度排序，不利于設計者在資源有限的情況下做出各種合理的設計決策。國內外學者研究了基于優勢關系的粗糙集、非線性規劃、群決策技術等模型/方法，以進行客戶需求重要度分析。

（二）個性化產品設計技術

1.客戶需求向技術特性的映射

設計人員在獲取客戶需求之后，需要將其進一步轉化為能夠直接在設計過程中使用的技術特性。客戶往往使用自身的語言來表達其需求，導致需求信息通常是模糊、感性、不規范的。因此，如何有效地將客戶需求映射為產品設計屬性是面向客戶需求進行產品優化設計的關鍵，也一直是國內外學術界的研究熱點。Luo 等提出了一種基于質量功能展開（QFD）的產品設計方法，該法通過質量屋矩陣將客戶需求轉化為最有價值的工程屬性，達到了需求轉化的目的。方輝等研究建立用戶需求灰色絕對關聯矩陣進行用戶需求聚類，以去除用戶冗余需求信息。He 等對傳統卡諾（Kano）模型做了改進，在理解客戶需求領域上突破了多粒度語言環境中處理人類思維的模糊性和不確定性時存在的局限性。Wang 等提出一種基于樸素貝葉斯分類器的需求轉化方法，提高了客戶需求向產品設計屬性轉化的準確性。

2.模塊化設計

模塊化設計是處理客戶動態需求和實現產品快速設計的重要手段，通過搭建產品的功能模塊庫，配置適合不同細分市場的產品系列，可以大大提高產品的設計及生產效率，縮短產品的開發周期，加快產品的更新換代以及新產品的研發，提高產品質量和可靠性。國內外學者針對產品模塊化設計方法的建模、求解和配置問題進行了大量的理論研究和案例分析，Pahl將產品設計過程分為設計任務定義、建立功能系統結構、尋找原理和概念、選擇和評價幾個階段。郟維強等采用基于模糊證據推理算法的零件關聯關系多準則非線性融合方法和模糊非支配離散粒子群算法進行模塊關聯性分析。

3.交互設計

交互設計通過模式、指南、組合、方法和工具等產生不同的創新生成類別，開發不同的用戶體驗交互方案，并進行體驗質量實證評估。交互設計致力于了解目標用戶和他們的期望，了解用戶同產品交互時彼此的行為，了解人本身的心理和行為特點。同時，還包括了解各種有效的交互方式，并對它們進行增強和擴充，通過對產品的界面和行為進行交互設計，讓產品和使用者之間建立一種有機關系，從而使用者的目標。交互設計還將信息技術嵌入日常生活的新領域，以創造可以吸引人類體驗的各種情感、視覺、動作、手勢，以及各種相互關系的技術系統與產品。交互設計已從單純的可用性和效率性研究轉移到趣味性、探索性和情感性的交互探索。

4.產品族設計

產品族是具有相同通用部件的系列產品的集合，具有共享、細分市場和個性化的優點。與傳統設計相比，產品族設計研究的對象不止一個，通常為多個同類產品。產品族設計將系列產品看作一個整體進行開發設計，而非針對單一產品進行分析，需要根據客戶需求的差異性和相似性，對產品的總客戶群體進行細分，從而得到細分客戶群的突出屬性，以此構建滿足大部分客戶需求的產品族。程賢福將灰色系統理論應用到產品平臺的穩健設計中，結合試驗設計與關聯度方差分析，合理識別平臺參數和變型參數，確定產品族基體產品和每個變型產品設計參數的最佳設計方案。肖人彬等以公理設計為基礎，以功能需求為起點，借鑒 Kano 模型，從客戶需求的角度，通過構建設計矩陣和產品設計關聯矩陣來建立產品平臺。

（三）規模定制化生產技術

1.可重構制造系統

可重構制造系統可根據市場需求的變化對原系統進行快速重構，通過改變自身的結構和增減設備等方式來滿足生產要求。可重構制造系統采用模塊化制造單元解決傳統工廠生產線硬連接問題，根據生產計劃、資源使用和產品工藝情況，通過模塊制造單元重構分析、智能決策以及過程的虛擬仿真，動態優化調整生產線布局，使整個生產環節的制造資源處于有序可控狀態，保證高質量、高效率、低成本地完成生產任務。梁福軍等在對可重構制造系統的成本構成進行充分分析的基礎上，建立了成本構成的模型，計算出了不同生產需求下的系統成本。蔡宗琰等基于可重構制造系統的賦時可重構 Petri 網模型及其調度 Gantt 圖，提出可重構制造系統的性能指標評價方法，定義最大完成時間、生產資源利用率、作業完成時間和零件的平均生產能力等可重構制造系統的性能指標。

2.智能成組技術

智能成組技術以相似理論為指導，通過充分利用產品和制造過程中的相似性，將不同產品中的相似的零部件，甚至零件中的部分結構信息歸類處理，形成“成組批量”，從而取得較大效益。智能成組技術將充分利用最新的智能技術和信息技術，盡可能多地利用已有的知識和資源，形成“成組大批量”，把品種多轉化為“少”，把生產量小轉化為“大”，將主要矛盾有條件地轉化，合理組織產品的生產協作，以最快的速度、最低的成本制造出用戶滿意的產品，真正實現大規模定制生產目標。

3.單元制造技術

單元制造模式是配備少數低自動化和機械化的設備生產多品種、少批量的產品，其優點是低成本、高柔性化以及“少人化”。工人以一個單元為單位，在一個單元內部進行組裝生產，縮短了生產線的長度，減少了工廠內部機器的數量，不再需要大量的操作工人，降低了雇傭工人的成本；同時，生產質量、生產效率直接與工資掛鉤，在保證產品質量的同時，也提高了生產效率。Chan 等構建了一個兩階段求解方法，利用遺傳算法，首先解決單元構建問題，再解決單元布局問題，即確定單元內的機器順序和單元順序。單元布局問題的研究大多建立在產品需求一定的基礎上，近年來有少數研究開始考慮產品的隨機需求。Wang 等假設產品數量在生命周期內的不同時間段發生變化并已知，同步解決單元內布局和單元間布局問題。

4.網絡協同制造技術

網絡協同制造是由“智能機器+網絡+工業云平臺”構成的“端管云”架構，融合了智能硬件、大數據、機器學習與知識發現等技術，能夠實現機器與機器、機器與人、人與人之間的全面連接交互。網絡協同制造技術突破了時空界限，集成了供應鏈、客戶關系、制造執行、企業資源等系統，為整個供應鏈上的企業和合作伙伴搭建了信息共享平臺，將生產過程協同擴大到全供應鏈條，實現了全生產過程優勢資源、優勢企業的網絡化配置，實現了真正的社會化大協同生產，使單一機器、部分關鍵環節的智能控制延伸至生產全過程，實現了機器自組織、自決策、自適應的生產。

04

典型應用

大規模個性化定制的應用領域非常廣泛。從消費者需求來看，大規模個性化定制可以滿足個性化需求和品質需求；從企業角度來看，大規模個性化定制能夠減少庫存，提高生產效率，同時可以挖掘消費者個性化需求，從而提高市場占有率。當前，大規模個性化定制在家電、服裝、汽車等典型行業均出現了廣泛應用。

（一）家電行業

2005 年，海爾作為國內家電行業的領頭者，提出家電行業向大規模定制轉型的理念并付諸實踐，研制了國際領先的大規模個性化定制平臺——卡奧斯COSMOPlat。該平臺以用戶需求為中心，通過“Mind To Deliver”（MTD，從創意到交付）眾創機制，以大規模眾創+預約預售的模式，催生出新的產品“定義”方式和新的產品“交付”方式。平臺通過全流程深度交互，讓用戶從消費者和旁觀者，變身為產品設計和研發的參與者甚至主導者，創造出真正滿足用戶需求的家電產品，實現“產消合一”。

家電行業大規模個性化定制系統如圖 2 所示。該系統提供從線上用戶定制到線下柔性化生產的解決方案，定制流程覆蓋交互定制、開放設計、精準營銷、模塊采購、智能生產、智慧物流、智能服務各環節，系統循環迭代升級，各方資源融合形成共創共贏生態圈。

圖2 家電行業大規模個性化定制系統

以海爾冰箱智能互聯工廠——中德冰箱智能互聯工廠為例，該廠是高端大冰箱的新建制造工廠，其用戶對于冰箱的高端化、個性化和質量有很高訴求。傳統管理方式只能應對同質化生產，信息通過人工或訂單系統傳遞和采集，生產過程數字化智能化水平較低，產線數據不夠透明，存在嚴重的“數據孤島”問題。

為適應用戶對個性化、高端化產品的需求，中德冰箱智能互聯工廠以卡奧斯 COSMOPlat 為技術支撐，圍繞冰箱制造全流程工序建設信息化、數字化集成系統。工廠建設了“1 個模式、9 大系統、1 個中心、6 大維度、N+應用”的總體架構，實現虛實結合、智能互聯，用戶定制直達工廠、訂單自動匹配和準時交付、生產全流程追溯可視、產品質量實時監控和產品性能的分析優化等，有效提升了用戶體驗、產品品質和生產效率。產線效率提升40%，成本降低25%，設備維修效率提升55%，設備停機時間降低30%。智能制造綜合應用效果顯著，助力企業實現降本、增效、提質、創收。同時，工廠通過全流程業務數據鏈貫通實現了高端大冰箱大規模定制，用戶可以全流程參與體驗，為家電智能制造提供典型應用場景。

（二）服裝行業

在服裝行業，卡奧斯聯合生態方共建服裝工業互聯網平臺，提供涵蓋設計、采購、制造、物流等的全流程解決方案，助力紡織服裝企業實現從大規模制造向大規模定制的轉型。

服裝行業大規模個性化定制系統如圖 3 所示。該系統能夠提供一整套大規模定制軟硬件，通過全業務互聯實現全流程數字化驅動。系統內部又包括OMS、WMS、PLM 等系統，實現從量體、設計、制造到物流的數據互通，以及從計劃、供應、生產到銷售的全業務互聯，實現敏捷響應柔性生產、供應鏈高效協同的全流程數字化驅動。

圖3 服裝行業大規模個性化定制系統

以青島環球服裝有限公司（簡稱環球服裝）為例。該公司面臨著庫存高、產銷不匹配、定制化訂單效率低等行業痛點，雖然市場上存有大量的多品種、小批量、定制化訂單需求，但是工廠習慣了大規模批量化生產，沒有承接能力。卡奧斯平臺為環球服裝制定了從消費到生產乃至倉儲等全流程的物聯網解決方案。

在硬件方面，工廠實現了全自動化生產線，配置了智能裁床和吊掛系統；軟件方面，環球服裝上線了柔性的智能版型庫系統，在獲取用戶 AI 量體精準數據的基礎上，讓用戶一鍵下單便可直達工廠，憑借自身累積的版型庫資源，幾秒內就可完成款式選擇和打版工作，實現一人一版，排版圖自動傳送到智能裁床進行智能裁剪。在全流程數字化系統的協同配合下，環球服裝的新工廠實現了全面的信息化升級，顛覆了以往的業務模式，具備了承接小批量、定制化、個性化、高溢價的訂單能力。環球服裝的生產效率提高了25%，交貨周期從 45 天縮短到了7天。環球服裝毛利率提升30%，銷量提升18%，庫存降低 35%。

（三）汽車行業

在汽車方面，卡奧斯COSMOPlat與中國汽車自主品牌奇瑞，共同打造了汽車行業首個大規模定制工業互聯網平臺——海行云 HiGOPlat工業互聯網平臺。該平臺將通過“1+4+6+X”的模式構建1個平臺，賦能主機廠、上游零部件企業、下游經銷商、其他離散制造4大類用戶。同時，沉淀出個性化定制、平臺化設計、智能化制造、網絡化協同、服務化延伸、數字化管理6大能力，復制推廣到X個汽車產業細分領域，加速汽車產業數字化轉型升級。該平臺的建立為“工業互聯網+汽車制造業”的“數實融合”探索出一條智造轉型新路徑。

汽車行業大規模個性化定制系統如圖4所示。系統實現大規模個性化定制7大節點業務互聯互通、數據統一匯聚，構建出大規模個性化定制套件，賦能汽車行業制造，實現高精度下的高效率。

圖4 汽車行業大規模個性化定制系統

以海行云 HiGOPlat 工業互聯網平臺在奇瑞青島智聯工廠落地場景為例，平臺助力工廠建立大規模、個性化定制的新型生產模式，打通了汽車生產領域首次應用以 C2M 為核心，基于客戶體驗優先的 OTD 流程，形成全流程透明、上下游協同、智能化運營的智聯工廠解決方案。這不僅有效提升了工廠的生產效率、設備管理與維修效率，更進一步提升了企業數字化管理能力、安全和環境管理能力、能源管理能力，同時縮短工藝開發周期、降低不良率。奇瑞青島智聯工廠可同時實現多款常規動力和新能源乘用車的混線生產。

依托海爾卡奧斯COSMOPlat和奇瑞的技術經驗和資源優勢，海行云平臺為汽車行業及其上下游產業提供了13個典型解決方案，覆蓋研發設計、生產制造、營銷和服務等全流程全生命周期的24個場景，打造出汽車產業鏈數字化轉型產品矩陣，實現對蕪湖地區奇瑞上游供應鏈零部件廠商的全面覆蓋，賦能上下游401家中小企業，助力零部件企業生產成本降低15%，生產效率提升50%，不入庫率提升10%。

05

結論

大規模個性化定制涉及學科眾多，在學術界，國內外學者對大規模個性定制的基本原理、支撐技術、業務框架和實施流程進行了研究，從多個視角對大規模個性化定制的邊界條件進行探討。在產業界，以海爾卡奧斯代表的工業互聯網企業在家電、服裝、汽車等多個典型行業搭建了大規模個性化定制的平臺，探索實踐了智造轉型的創新模式和路徑。

總之，大規模個性化定制將具有滿足消費者需求、提升產品質量和價值、提高企業競爭力、提升生產效率和靈活性以及促進可持續發展等多方面的價值。對消費者而言，大規模個性化定制可滿足其對于個性化、差異化的需求，有效提升用戶體驗。對企業而言，大規模個性化定制一方面能夠提高產品的附加值，帶來更高的利潤率和市場競爭力；另一方面可以避免過度生產和庫存積壓，提高生產效率和資源利用率。對社會而言，大規模個性化定制一方面能夠激發消費需求，促進產業鏈上下游協同發展，推動產業升級和經濟發展；另一方面能夠按需生產減少庫存和廢棄物的產生，降低資源消耗和環境污染。

面向未來，隨著消費者對個性化產品和服務的需求不斷增加，大規模個性化定制將在更多行業普及和深入，成為主流的生產模式。數字化、網絡化、智能化等技術的發展，可進一步推動大規模個性化定制靈活性和高效性的提升，并進一步助力企業提供更加個性化、高質量和有價值的產品和服務，滿足消費者需求，增強競爭力，促進經濟社會的可持續發展。