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  1. 2021.01.07 의류벤더 솔리드 옷 칼라 기준 잡는 방법 [Vendor EP27]
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https://youtu.be/NmRme4BIpiE

 

안녕하세요. 이번 영상은 L/D에 관한 설명입니다.

예전 영상에 L/D에 관한 설명을 드린 적이 있는데 자료없이 말로만 설명하여

머리 속으로 정확히 그리지 못하신 분이 계실 것 같아서 다시 한번 준비하였습니다.

 

칼라를 잡는다? Catch Cold? Catch Color?

칼라를 잡는다는 표현은 염료를 배합하여 작은 스와치에 칼라를 구현하는 것의 현장 용어입니다.

칼라를 잡는 것에는 칼라에 따라서 L/D, S/O, H/L 등 다양한 것이 있는데 L/D은 솔리드 칼라를 잡는 것을 의미합니다.

S/O는 프린트, H/L은 패턴이 있는 Yarn Dyed 원단을 의미합니다.

위와 같이 칼라를 잡는 이유는 대규모 작업을 하기 전에 소규모의 원단조각지에 염색하여 데이터를 찾는 과정입니다.

시간이 없다고 실험도 없이 대량으로 찍어내는 것은 너무 Risky하니까요!

 

칼라 잡는 방법?

크게 Recipe를 이용하여 기계로 자동 배합하거나

실험자가 직접 염료를 배합하여 스탠다드와 칼라를 맞춰 가는 방법이 있습니다.

 

(1) Recipe를 이용

특정 칼라는 색의 배합의 결과물입니다.

바이어가 원하는 칼라는 칼라 회사에서 색을 배합하여 이름을 기깔나게 붙인 것입니다.

색의 조합은 그들만 알고 있어서 대량으로 만들어서 소비자에게 팔고 있습니다.

즉, QTX라고 부르는 File을 칼라 스와치와 함께 파는데

이를 구입한 벤더는 QTX file과 Color Standard를 원단 업체에게 전달합니다.

 

(2) 실험자가 직접 염료를 배합

 

QTX는 참고만 하여 실험자가 칼라를 직업 스포이드로 넣어가면서 배합합니다.

아무래도 위보다는 시간이 오래 걸리고 비정확하겠죠.

 

L/D을 확인하는 방법?

L/D의 옵션은 스탠다드를 가지고 아무 곳에서나 칼라를 비교하지 않습니다.

기준이 있어야 정확하게 나오기 때문입니다.

어떨 때는 자연광에서 또 어떨 때는 형광등에서 칼라를 보면 그때마다 달라지겠죠?

칼라박스라고 부르는 칼라실에서 칼라를 비교하며 1차/2차 광원이라고 부르는 빛의 밝기 기준이 있습니다.

광원은 바이어마다 기준이 다른 점만 알고 계시면 될 것 같습니다.

 

L/D 차수 변경에 따른 칼라 코멘트 방법 및 해석

 

먼저 차수의 옵션 중 가장 좋은 것을 고릅니다.

예를 들어, 1차 L/D 옵션이 A,B,C 3가지가 있고 이중에서 B가 스탠다드가 가장 가깝다면,

스탠다드 기준으로 B에 대해서 코멘트를 하는 것입니다.

즉, 옵션 중 스탠다드와 가장 가까운 것을 골라서 스탠다드 기준으로 칼라가 나온 반대 방향의 코멘트를 줍니다.

 

다시 말하면 스탠다드가 1 2 3 4 5의 점 위에 3이라는 값인데,

1차 L/D이 4의 값이라면 5가 아닌 1,2,3의 방향으로 움직여야 3으로 내려가겠죠?

3으로 가기 위해서는 2의 값으로 움직여야 3의 값으로 이동합니다.

1도 같은 방향이기는하나 너무 가기 때문에 3을 벗어나 2.5 정도의 값이 될테니까요.

 

2차도 위와 같은 방식으로 진행합니다. 스탠다드에 가까울 때까지 방향타를 조정하여 칼라를 맞추면 됩니다.

만약 2차에서 reject이 되었다면, 3차를 진행하나 방식은 위와 동일합니다.

 

칼라가 맞을 때까지 무제한으로 L/D을 진행하면 되나요?

위 상황에서 안타깝게도 3차도 reject 되었다면, 4차를 진행하는 것이 아니고 BCD Request를 합니다.

Best Can Do의 약자로 "1-3차 옵션이 우리가 칼라를 구현할 수 있는 best이니 이중에서 골라달라"는 요청입니다.

 

아무리 4차 5차 6차를 진행하여 스탠다드 칼라를 맞춰 Approved 되었을지라도

Bulk 작업이 진행되면 또 Approved L/D과 칼라가 달라집니다.

L/D을 진행하는 것은 염색처의 칼라 구현을 90%보는 것이지 100% 똑같이 맞추려고 하면 욕심입니다.

 

Bulk 작업은 대규모 작업 전 스탠다드와 "가장 가까운" Data를 찾아가는 것이지

"같은 Data를 찾는 것이 아닌 점"을 명심하시면 되겠습니다! :)

 

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Posted by 벤더머신
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