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龙图腾网恭喜长颈鹿科技(控股)有限公司申请的专利基于多方配合的C2M模式的纺织品及服装定制运营平台系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117670482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311645939.9，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于多方配合的C2M模式的纺织品及服装定制运营平台系统是由叶文浩;钟婉婷设计研发完成，并于2023-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多方配合的C2M模式的纺织品及服装定制运营平台系统在说明书摘要公布了：本发明涉及服装定制运营技术领域。本发明涉及基于多方配合的C2M模式的纺织品及服装定制运营平台系统。其包括运营平台建立单元、参与者分类单元、动态表单发送单元、生产监测单元以及服装检测单元；运营平台建立单元用于建立运营平台，并发送给服装定制多方交易的参与者进行注册加入；参与者分类单元用于对加入的参与者根据运营类型进行分类，并根据分类结果对参与者在运营平台内给予权限；通过建立运营平台，解决服装及纺织品的个性化定制交易中多个主体同时参与的问题，各交易参与者通过平台的有效连接，实现交易多方的协同作业和实时沟通，同时对服装的质量进行检测，避免劣质产品流出，影响工厂的销售口碑。

本发明授权基于多方配合的C2M模式的纺织品及服装定制运营平台系统在权利要求书中公布了：1.基于多方配合的C2M模式的纺织品及服装定制运营平台系统，其特征在于：包括运营平台建立单元（10）、参与者分类单元（20）、动态表单发送单元（30）、生产监测单元（40）以及服装检测单元（50）；所述运营平台建立单元（10）用于建立运营平台，并发送给服装定制多方交易的参与者进行注册加入；所述参与者分类单元（20）用于对加入的参与者根据运营类型进行分类，并根据分类结果对参与者在运营平台内给予权限；所述动态表单发送单元（30）用于向运营平台内录入客户的订单信息，根据录入的订单信息进行需求提取，根据提取的需求信息生成动态表单，并将动态表单发送至运营平台内，供参与者查看进行生产；所述生产监测单元（40）用于根据动态表单发送单元（30）生成的动态表单设置完成标准时间，并对参与者的生产进度进行监测，根据监测结果对订单完成时间进行预测，将预测完成时间和完成标准时间进行比对，若比对结果中预测完成时间大于完成标准时间，向参与者发送提醒加急信号；所述服装检测单元（50）用于获取参与者在动态表单内上传的服装数据，并根据该动态表单信息设置生产合格标准，并将服装数据和生产合格标准进行差异检测，根据检测结果为合格，将参与者生产的服装发送至客户；所述运营平台建立单元（10）通过收集与企业合作的参与者信息，并使参与者在运营平台注册账号上传资料，同时运营平台使用映像规则提取运营平台所需的关键数据作为资源匹配和撮合算法的输入；所述参与者分类单元（20）包括类型分类模块和权限分配模块；所述类型分类模块用于根据服装完成生产销售所需要的步骤进行建立运营类型，运营类型包括买家、中间商、制造商、供应商、物流提供商和金融服务商；所述权限分配模块用于提取参与者在运营平台上传的资料，根据资料获取对应参与者的运营服务，根据该参与者的运营服务将其归类在类型分类模块建立的运营类型内，并为该参与者在运营平台内给予运营类型所属的权限；所述生产监测单元（40）包括设置时间模块和生产监测模块；所述设置时间模块用于根据动态表单信息对该服装生产完毕及发送至客户所需时间进行预测，将预测获取的时间设置为完成标准时间；步骤如下：收集历史数据：收集过去服装生产和配送的相关数据，包括订单完成时间、制作时间、物流配送时间；分析历史数据：对收集的历史数据使用回归分析方法分析，探索不同因素对服装生产和配送时间的影响；建立预测模型：基于分析的结果和历史数据，建立预测模型来预测服装生产完毕及发送至客户所需时间；输入动态表单信息：将客户填写的动态表单信息作为预测模型的输入，包括品质需求、服装规格；进行时间预测：使用预测模型对服装的生产和配送时间进行预测；根据动态表单信息作为输入，预测模型会输出预计的完成时间；设置完成标准时间：将预测获取的完成时间设置为完成标准时间；该完成标准时间将被用作整个生产过程的时间目标；所述生产监测模块用于监测各方参与者对服装生产的完成进度数据，并将该动态表单中的所有参与者的完成进度数据进行结合，从而对该订单完成时间进行预测，将预测完成时间和完成标准时间进行比对，若比对结果中预测完成时间大于完成标准时间，向参与者发送提醒加急信号，使参与者对服装生产效率进行提高，若比对结果中预测完成时间等于和小于完成标准时间，保持继续监测；步骤如下：监测各方参与者的完成进度数据：在运营平台上设立监测系统，收集各方参与者对服装生产的完成进度数据，包括各个生产环节的进度、所消耗的时间；结合参与者完成进度数据：将动态表单中的所有参与者的完成进度数据进行结合，计算整体的完成进度和所需时间；预测订单完成时间：根据参与者的完成进度数据和历史数据，使用预测模型对订单的完成时间进行预测，预测使用回归模型或时间序列模型；比对预测完成时间和完成标准时间：将预测的订单完成时间与完成标准时间进行比对；发送加急信号提醒：如果预测的完成时间大于完成标准时间，向参与者发送加急信号提醒，以促使其提高生产效率；继续监测：如果预测的完成时间等于或小于完成标准时间，继续监测参与者的进展情况，以确保订单按时完成；表达式如下：比对预测完成时间和完成标准时间：预测完成时间＞完成标准时间，发送加急信号提醒参与者加快生产速度；预测完成时间≤完成标准时间，继续监测；所述运营平台建立单元（10）通过开放性的接口，使用文档型数据库记录数据，确保全部的原始数据得以留存，同时使用非结构化数据来兼容各方参与者平台对接要求，从而建立运营平台；步骤如下：确定文档型数据库：选择文档型数据库系统，并进行安装和配置；设计数据模型：根据业务需求，设计数据模型；确定需要记录的数据字段和数据关系，并创建相应的数据库集合或表；创建接口：通过开放性的接口，将运营平台与各参与者平台进行对接；定义数据记录接口：为每个参与者平台定义数据记录接口，包括接收数据的URL、请求方法、数据格式；确保接口对接满足数据的完整性和准确性要求；接收和处理数据：在运营平台上建立相应的数据接收和处理逻辑，接收来自各参与者平台的数据，并对数据进行验证、处理和存储；使用文档型数据库记录数据：根据接收到的数据，使用库函数或API将数据记录到文档型数据库中；确保每个数据记录的完整性和一致性；处理非结构化数据：对于非结构化数据，采用自然语言处理技术对文本进行分析和提取关键信息；数据备份和存档：定期进行数据备份和存档，确保全部的原始数据得以留存；使用数据库备份工具或云备份服务；并发送给服装定制多方交易的参与者进行注册加入；所述动态表单发送单元（30）通过将客户的订单信息录入运营平台内，根据录入的订单信息进行需求提取，获取客户对服装定制的品质需求，然后通过动态表单进行管理，根据每张订单客户的不同品质需求动态生成，获取属于客户的专属动态表单；所述动态表单发送单元（30）包括参与者匹配模块；所述参与者匹配模块用于根据动态表单中的品质需求结合参与者的资料进行相似度匹配，在服装的各生产环节均安排一个和品质需求相似度最高的参与者，并将该动态表单对匹配成功的参与者进行展示，使参与者根据动态表单信息对服装进行生产；所述服装检测单元（50）包括设置合格标准模块和差异检测模块；所述设置合格标准模块用于根据动态表单中客户对服装的要求，从而设置生产合格标准；所述差异检测模块用于将参与者生产的服装质量和生产合格标准进行差异检测，若服装质量达到生产合格标准的数据要求，标注该服装为合格，并将服装进行发货至客户，若服装质量未达到生产合格标准的数据要求，标注该服装为不合格，反馈给参与者使其重新进行生产；步骤如下；根据客户对服装的要求，确定生产合格标准，包括面料质量、剪裁精度、缝制工艺的要求；对参与者生产的服装进行质量检测，采集相应的质量数据；使用视觉检测或物理测试的方式获取服装的质量数据；将参与者生产的服装质量数据与生产合格标准进行差异检测；使用统计学方法、规则引擎进行判断和评估；若服装质量达到生产合格标准的数据要求，标注该服装为合格，并进行后续发货流程，将服装发货至客户；若服装质量未达到生产合格标准的数据要求，标注该服装为不合格，提供反馈给参与者，要求其重新进行生产；所述服装检测单元（50）还包括参与者监督模块，所述参与者监督模块用于监督差异检测模块对服装的检测过程，当服装被标记为不合格时，同时对导致出现质量问题的参与者进行标记，当该参与者累计标记超过三次，即向运营平台管理者发送提醒信息，提示管理者将该参与者进行更换；步骤如下：设立参与者监督模块：在运营平台中设立参与者监督模块，用于监督差异检测模块对服装的检测过程；设定参与者标记规则：确定参与者被标记为导致质量问题的规则和标准，其中，当服装被标记为不合格时，对相应的参与者进行标记；进行质量问题的标记：当差异检测模块标记服装为不合格时，同时对导致质量问题的参与者进行标记累计标记监测：监测参与者被标记导致质量问题的次数，记录每个参与者的标记次数；提醒信息发送：当某个参与者的标记次数累计超过三次时，向运营平台管理者发送提醒信息，提示管理者进行参与者的更换。

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