随着消费者对个性化服装的需求增长,传统的服装生产技术已经越来越难以满足消费者的个性化需求和服装产品的快速迭代,同时信息化与工业化的融合发展给服装行业带来了巨大的变化,服装大规模定制应运而生,并得到了快速的发展。团体定制是大规模定制的重要组成部分,亟需相关流程的研究以提高团体定制生产效率与降低生产成本。单人量体和版型变体是服装定制过程中的重要环节,在量体数据与服装样版数量增多的同时,如何快速有效的匹配量体尺寸与服装号型,是当前大规模定制企业亟待解决的问题。通过本文对团体定制流程的研究,能够为团体定制数字化发展提供理论分析依据,帮助服装生产企业降低生产成本,提高生产效率。首先,本文介绍了课题的研究背景、意义,归纳总结了服装大规模定制、服装归号流程、量体尺寸数据重构等相关文献,分析了归号流程的国内外研究现状。通过对比分析大规模定制生产、团体定制以及个性化定制三者之间的区别,明确了团体定制的定位以及生产模式。通过实地调研,分析团体定制影响因素,包括尺寸测量以及号型规格表对团体定制的影响,总结团体定制归号流程以及归号和变体规则。其次,为解决团体客户的区域性特点,建立了区域性团体号型规格表RGS。介绍利用蒙特卡罗方法进行数据仿真的流程,通过该方法仿真出10000组仿真数据,作为优化号型规格表的尺寸数据。利用K-means聚类分析算法处理仿真数据,得到聚类中心,作为RGS档差计算的依据。总结了号型规格表建立的一般流程,归纳号型规格表档差、重要控制部位尺寸与决定服装风格的其它尺寸的计算方法。针对服装团体定制生产企业在定制过程中存在的尺寸估算以及利用单一尺寸进行归号匹配的问题,研究基于重要控制尺寸比例的号型匹配模型,建立归号结果的累积损失评价方法,归号结果分级评价计算方法。对特殊体型进行分类,并建立了变体机制模型。最后,利用本研究获得的模型方法,设计实验流程并实施检验。对10000组仿真数据的检验结果显示,仿真数据与真实数据的统计量基本一致,且仿真数据通过了正态分布检验、方差一致性检验和均值检验。将企业初始号型规格表EIS与建立的区域性团体号型规格表RGS对区域性客户的覆盖率进行比较,结果显示RGS对目标人群的覆盖率明显优于EIS。利用上述归号匹配模型,分别将订单数据利用EIS和RGS进行归号,归号结果通过累积损失方法进行评价,结果表明,利用RGS进行归号的结果明显优于EIS,对归号结果的等级划分显示,通过RGS进行归号评价结果为优秀的合体度结果转化率为44.9%。