ضمان الجودة في قطاع صناعة الملابس: التشخيص والتحسين

المؤلفون

  • ثرية الحمدي قسم تصميم الأزياء والنسيج، كلية التصاميم و الفنون، جامعة الأميرة نورة بنت عبد الرحمن، ص.ب. 8442، الرياض 11671، المملكة العربية السعودية.

DOI:

https://doi.org/10.35560/jcofarts1766

الكلمات المفتاحية:

ضمان الجودة، صناعة الملابس، تحسين العمليات

الملخص

تتناول هذه المقالة الجوانب المتعددة لضمان الجودة في صناعة الملابس، مُسلطةً الضوء على دورها المحوري في تلبية توقعات المستهلكين وضمان موثوقية المنتج في سوق تنافسية. كما تتناول التحديات التي يواجهها كل من المستهلكين والمصنعين عند انخفاض الجودة، مُوضحةً ذلك بأمثلة واقعية لعيوب المنتجات. وبالتأكيد، تُعرّف الجودة من خلال تصور المستهلك وليس من خلال ادعاءات المورد، وتتوافق هذه الدراسة مع تعريف الجودة الوارد في معيار ISO 8402.

 

يقدم البحث تحليلاً شاملاً لعمليات ضمان الجودة الحالية في صناعة الملابس، مُحدداً العوامل الرئيسية المؤثرة على جودة الأقمشة، مثل اختيار المواد، وتقنيات الإنتاج، ومنهجيات الفحص. تُستخدم أدوات تشخيصية متقدمة، تشمل التحكم الإحصائي في العمليات وتحليل الأسباب الجذرية، لتحديد العيوب الشائعة ومصادرها في سير العمل الإنتاجي.

 

بالإضافة إلى ذلك، يُقترح إطار عمل للتحسين المستمر، يدمج منهجيات مثل إدارة الجودة الشاملة (TQM) ومنهجية ستة سيجما لتعزيز جهود ضمان الجودة. وتُناقش الدراسة تطبيق تقنيات الفحص الآلي واتخاذ القرارات بناءً على البيانات كوسيلة لزيادة الكفاءة وتقليل التباين في جودة الأقمشة. ومن خلال تطوير دليل شامل للجودة وأدوات آلية لإدارة حالات عدم المطابقة، تهدف هذه الدراسة إلى تقديم رؤى قيّمة لتعزيز الكفاءة التشغيلية والقدرة التنافسية في سوق صناعة النسيج، وترسيخ ثقافة الجودة في جميع مراحل سلسلة التوريد.

 

المراجع

AfiPongo, N., ObengAsare, T., & Abdul-Fatahi, I. (2015). Evaluation of the Challenges of 21st Century on Quality Assurance of Higher Fashion Education in Ghana. https://www.academia.edu/download/70573730/20851.pdf

Akbar, H., Suryana, N., & Akbar, F. (2013). Surface Defect Detection And Classification Based On Statistical Filter And Decision Tree https://www.academia.edu/download/111251237/794-Z316.pdf

Amor, N., Tayyab Noman, M., &Petru, M. (2021). Classification of Textile Polymer Composites: Recent Trends and Challenges. https://www.mdpi.com/2073-4360/13/16/2592

Da Cruz, A. M. R., Silva, J. P., Serra, S., Rodrigues, R., Pinto, P., & Cruz, E. F. (2024).Data Quality Assessment for the Textile and Clothing Value-Chain Digital Product Passport. In ICEIS (2) (pp. 288-295).https://www.scitepress.org/Papers/2024/127329/127329.pdf

Dubrovski, P. D., &Brezočnik, M. (2012). The usage of genetic methods for prediction of fabric porosity. Genetic Programming: New Approaches and Successful Applications, 173-200.https://books.google.com/books?hl=en&lr=lang_en&id=HOuPDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA173&dq=The+usage+of+genetic+methods+for+prediction+of+fabric+porosity.+Genetic+Programming:+New+Approaches+and+Successful+Applications,+173-200.&ots=Ap19EZwIfm&sig=f2HVVq-77gWjcT2S8sZ4X-v3PJg

Ghanmi, H., Ghith, A., &Benameur, T. (2015). Ring yarn quality prediction using hybrid artificial neural network: fuzzy expert system model. *International Journal of Clothing Science and Technology*, 27(6), 940-956. https://www.emerald.com/ijcst/article-abstract/27/6/940/124278

Habib, M. T., Hossain Faisal, R., Rokonuzzaman, M., & Ahmed, F. (2014). Automated Fabric Defect Inspection: A Survey of Classifiers https://arxiv.org/abs/1405.6177

Hussain, A. (2019). SAML-QC: a Stochastic Assessment and Machine Learning based QC technique for Industrial Printing https://books.google.com/books?hl=en&lr=lang_en&id=gJj8DwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA103&dq=Hussain,+A.+(2019).+SAML-QC:+a+Stochastic+Assessment+and+Machine+Learning+based+QC+technique+for+Industrial+Printing&ots=fgupQ_-VGf&sig=Z6R0NXPTfSkU_hu3u63khpu7gvA

Hwang, G., Kim, D. H., & Kim, M. (2021). Structure optimization of woven fabric composites for improvement of mechanical properties using a micromechanics model of woven fabric composites and a genetic algorithm. Composites and Advanced Materials, 30, 263498332110061.https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/26349833211006114

Ibarra Picó, F., Cuenca-Asensi, S., GarcíaCrespi, F., José Lorenzo Quintanilla, J., & Luis Morales

Benavente, J. (2001). A comparative study of texture analysis algorithms in textile inspection applications. https://rua.ua.es/dspace/handle/10045/12110

Ioan Pavel, O. A. N. A., &Dorina, O. A. N. A. (2018). Elaboration Of Organizational Control Structures By Monitoring Products InThe Textile Garment Industry: An Example ForA Pair Of Trouser.http://textile.webhost.uoradea.ro/Annals/Vol%20XIX-No%201-2018/Textile/Art.%20no.%20295-pag.%2071-76.pdf

Le, S. T. Q., Bui, H. M., & Trinh, K. H. T. (2025).Enhancing clothing industry quality: predicting knitwear defects with data mining. Research Journal of Textile and Apparel. https://www.emerald.com/rjta/article/doi/10.1108/RJTA-11-2024-0200/1257669

Longhini, A., C. Welle, M., Mitsioni, I., &Kragic, D. (2021). Textile Taxonomy and Classification Using Pulling and Twisting. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9635992/

Malek, S., Khedher, F., Jaouachi, B., &Cheikrouhou, M. (2017). Determination of a sewing quality index of denim fabrics. *The Journal of The Textile Institute*, 109(7), 920–932. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00405000.2017.1385968?casa_token=KjBtbe-ysZ0AAAAA:HmYE7_f1FtOtbtIQBxWjn7CEY6YGiw_U2W8V8fPFPNB6t4fbuvT9GkA0v7RFqh7C6EGZ7YdvL659GNg

Rhouma, Z. B., Frikha, M. A., Derbel, A., &Boujelbene, Y. (2025). Key determinants of supply chain performance: A study of the textile and clothing sector. Calitatea, 26(209), 306-315.https://www.researchgate.net/profile/Ahmed-Derbel/publication/397379949_Key_Determinants_of_Supply_Chain_Performance_A_Study_of_the_Textile_and_Clothing_Sector/links/691f9a50ba4fcf00661b39d5/Key-Determinants-of-Supply-Chain-Performance-A-Study-of-the-Textile-and-Clothing-Sector.pdf

Sao, S. (2026).Integrating Lean And Quality Principles To Improve Product Safety In Sewing And Packing Process OfA Kidswear Export House. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6086394

Sari-Sarraf, H., & Goddard, J. S. (1998). Vision system for on-loom fabric inspection. 1998 IEEE Annual Textile, Fiber and Film Industry Technical Conference (Cat. No.98CH36246). https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/679228/

Spyridis, Y., Argyriou, V., Sarigiannidis, A., Radoglou, P., &Sarigiannidis, P. (2024). Autonomous AI-enabled Industrial Sorting Pipeline for Advanced Textile Recycling. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10621491/

Sudhakar, R., &Renjini, G. (2022). Evaluation and prediction of fused fabric composites properties–A review. *Journal of Industrial Textiles*, 51(3_suppl), 3536S-3574S.https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1528083720919859

Trajkova, E., M. Rožanec, J., Dam, P., Fortuna, B., &Mladenić, D. (2021). Active Learning for Automated Visual Inspection of Manufactured Products. https://arxiv.org/abs/2109.02469

Tuan Bui, A., &Apley, D. W. (2017). A monitoring and diagnostic approach for stochastic textured surfaces. https://link.springer.com/article/10.1007/s10479-022-05077-5

Wang, K. (2016). A study of instrumental method for suiting fabric hand evaluation and classification.https://repositories.lib.utexas.edu/items/513d8976-cf26-4dbb-82dd-a928ca87af48

Xu, J., & Zhang, Y. (2024). Sampling Model for Grid Material Inspection Based on Analytic Hierarchy Process with Absolute Measurement. https://arxiv.org/abs/2403.05079

التنزيلات

منشور

2026-06-01

إصدار

القسم

Articles

كيفية الاقتباس

ضمان الجودة في قطاع صناعة الملابس: التشخيص والتحسين. (2026). الاكاديمي, 122, 465-492. https://doi.org/10.35560/jcofarts1766

تواريخ المنشور

المؤلفات المشابهة

1-10 من 326

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.