随着社会经济的不断发展,消费者越来越追求服装款式的多样化和独特性,这也促使现代时装业朝个性化及合体性的方向发展。服装企业将注意力聚焦于实现主流顾客个性化消费定制的同时,又能确保较高的产出效率及相对较小的制造成本。在此背景下,本文以市场需求大,款式变化相对较少的女式衬衫为突破口,并运用统计学分析,使用国际主流统计分析语言R语言研究女式身体形态指标,并在此分析结果上创建统计模型,对女式衬衫款式库进行模块化处理,并实现女式衬衫样板库参数化,以应用于便捷高效的MTM女式衬衫定制系统。主要工作内容如下:以市场调研和文献查阅的形式,深入了解女式衬衫行业发展趋势以及消费者对高级定制女士衬衫的需求。实地走访上海地区衬衫实体定制企业,与网络服装定制平台对比,了解不同平台定制的内容以及优缺点,为建立MTM女式衬衫高级定制系统提供重要的理论依据。共计对300名女性青年完成人体特征扫描检测工作,获得较为精确的围度数据。运用R语言对样本数据进行数据清洗的预处理以及描述性分析,最终得到292份有效样本。使用全子集回归法对数据相关性分析,提取身高与体重为自变量,领围为因变量。在提取的变量中逐步挑选,得到最优回归模型。最后完成模拟结果进行诊断分析,验证其可信度。这一环节是为MTM定制系统提供量身定制方案。以实现样板库参数化为目标,运用款型模块化技术把女式衬衫拆解为六个模块:衣身、衣领、衣袖、袖克夫、下摆和门襟。并用Adobe Illustrator CS4软件绘制上述模块图。建立模块库后,对各款式进行编码归类,方便实际操作。利用PGM三维模拟软件,绘制参数化的衣身、衣领、衣袖、口袋和门襟的平面结构图,建立女式衬衫款式库。结合女式衬衣各部份的调整规则,参数化设计各服装模块平面图。基于微信浏览器搭建女式衬衫网络定制系统,采用HTML5、CSS3等web技术实现自适应网站,能在不同分辨率的手机屏幕下适配的页面。在MTM系统中增加“量身定制”模块,采用数据分析阶段建立的回归模型,分析比较得到客户精确的特征尺寸。同时在定制系统中引入上述建立的款式模块库与样板库,方便客户在微信中直接选择服装面料与款式。通过虚拟试穿,能建立与客户身材相仿的三维虚拟模特虚拟试穿客户选择的服饰,直观地呈现试穿效果,便于客户精确选择和定制。最后通过模拟案例,详细地从客户角度下单,证明该系统操作的便捷有效性。本论文提出的方法不仅能满足服装个性化定制的需求,还能改善现有MTM系统需派遣专业测量师上门量体造成效率低成本高等不足之处,提供一定的应用价值与参考意义。