Big Data und digitale Entwurfsmodelle für das Modedesign

Die Nachfrage nach Mode und nach virtueller Anpassung sowie personalisierter Mode unter den Kunden verändert das Design und den Konsum von Mode. Um solchen Herausforderungen gerecht zu werden, werden Modedesign-Modelle entwickelt, die auf Big Data und Digitalisierung basieren, wobei Mode anhand von Daten, virtueller Anpassung, entwurfsunterstützenden Systemen und Empfehlungssystemen gestaltet wird. Dieser Artikel überprüft die in den letzten Jahren vorgeschlagenen Modedesign-Modelle und berücksichtigt zukünftige Entwicklungsrichtungen für das Modedesign. Mit Hilfe von Big Data und digitalen Verarbeitungstechnologien identifizieren Modedesigner die Merkmale beliebter Modetrends auf dem Markt, prognostizieren Modetrends und erstellen entsprechend Designs. Die virtuelle Anpassung von Scanatar, parametrischen Mannequins oder sogar realen menschlichen Körpern ermöglicht es den Kunden, schnell und einfach Mode zu finden, die ihren Geschmäckern und Anforderungen am besten entspricht. Auf Plattformen zur entwurfsunterstützenden Gestaltung können Verbraucher Stilrichtungen, Farben, Materialien und andere Modeaspekte frei auswählen und die Designausgaben anzeigen. Darüber hinaus haben Modeempfehlungssysteme, die von Experten für Modedesign geleitet werden, die Kundenzufriedenheit mit dem Modedesign erheblich verbessert. Dennoch berücksichtigen die aktuellen Modedesign-Systeme nicht vollständig die Leistungsfähigkeit von Textilmaterialien und beinhalten kein funktionales Modedesign, geschweige denn den Komfort. Solche Einschränkungen geben Richtungen für zukünftige Forschungen im Modedesign vor.