Klestilskjærer
Rolleobjektiv
Klestilskjærere markerer, kutter, former og trimmer tekstiler eller beslektede materialer, i henhold til en mal eller spesifikasjon for produksjon av klær.
En klestilskjærers hverdag består av å tolke tegninger, maler og spesifikasjoner for å klippe ut tekstiler. Dette krever nøyaktighet, god forståelse for stoffets egenskaper og evnen til å jobbe effektivt. Du kan jobbe med ulike typer tekstiler, fra lette sommerstoffer til tykke vinterstoffer, og tilpasse klippemetodene deretter. Arbeidet kan innebære både manuell klipping og bruk av spesialmaskiner.
- • Markere tekstiler i henhold til mønster og spesifikasjoner.
- • Klippe ut tekstildeler med presisjon og nøyaktighet.
- • Trimme og forme kanter for å sikre et rent og profesjonelt utseende.
Hvor dette yrket er etterspurt
Rapportert mangel på og overskudd av arbeidskraft, per år. Publiseres for yrkesgrupper, ikke for enkelte stillingstitler.
Tallene dekker Andre håndverkspregede yrker — 115 yrker, dette medregnet.
Mangel: Bulgaria, Italia, Litauen, Portugal og 1 til.
Lengst varende mangel: Litauen, 3 år.
Velg et område på kartet for å se tallene.
Om denne kilden›
Kilde: ELA/EURES, mangel på og overskudd av arbeidskraft. Tallene publiseres på yrkesgruppenivå og dekker Europa. Utgavene er ulike når det gjelder oppbygningen av vedlegget og hvilke land som inngår, så en endring mellom år betyr ikke alltid at arbeidsmarkedet har endret seg. Land i grått er ikke rapportert, noe som ikke er det samme som å være i balanse.
Hva disse ordene betyr
De fire tingene denne delen rapporterer om
- Rapportert etterspørsel
- Om arbeidsgivere oppgir at de trenger folk i dette yrket – en vurdering publisert av et nasjonalt organ eller et EU-organ, ikke et antall.
- Hvilken vei det går
- Hvilken vei det går for sysselsettingen i dette yrket de kommende årene, basert på en offisiell framskriving.
- Ledige stillinger
- Omtrent hvor mange Ledige stillinger som oppstår – som følge av vekst og av at folk slutter i yrket.
- Vanlig lønn
- Hva som er Vanlig lønn for folk i dette yrket der kilden oppgir det. At feltet er tomt, betyr ikke at arbeidet er ulønnet; det betyr at ingen oppgir dette for det stedet.
Et mål utelates når ingen oppgir det for det stedet, i stedet for at det vises som null.
Hvilken vei markedet heller for deg
- I din favør
- Flere ledige stillinger enn søkere — arbeidsgiverne konkurrerer om kandidatene.
- I balanse
- Ledige stillinger og søkere står omtrent likt.
- Konkurranseutsatt
- Flere søkere enn ledige stillinger — regn med konkurranse.
- Motstridende opplysninger
- Kildene er uenige, eller samme yrkesgruppe har mangel i én del og overskudd i en annen.
Alle kilder ender opp med én av disse fire, slik at det finnes ett felles begrepssett å lære. Det som varierer, er dokumentasjonen bak, og den står under hver vurdering – et målt forhold mellom Ledige stillinger og arbeidssøkere eller en vurdering publisert av et nasjonalt organ.
Hvordan dette yrket sammenlignes med andre yrker i samme land
- Sterk
- Blant de sterkeste i that country
- God
- Sterkere enn de fleste yrker i that country
- Blandet
- Omtrent typisk for that country
- Svak
- Svakere enn de fleste yrker i that country
Dette er en rangering innenfor ett land, ikke en poengsum du kan ta med deg over landegrenser – registrene bak to land teller ulike personer, så det samme tallet betyr forskjellige ting i hvert av dem. Det er også derfor et yrke kan få kategorien Sterk i et land og likevel vises som Konkurranseutsatt: det leder an i et arbeidsmarked som samlet sett har mange om beinet.
Hvor opplysningene kommer fra
Hvert tall er publisert av et nasjonalt statistikkbyrå, en offentlig arbeidsformidling eller et EU-organ, og hvert kort oppgir kilden og perioden det dekker. For noen steder gjøres opptellingen hver måned, for andre gjøres vurderingen én eller to ganger i året, så to steder på samme kart kan beskrive ulike tidspunkter – datoen vises alltid.
Ingenting av dette forutsier én persons sjanser. Det beskriver et arbeidsmarked.
Rapportert etterspørsel · Vanlig lønn · Hvilken vei det går (Sverige, Danmark, Finland, Tyskland)
| Rapportert etterspørsel | Vanlig lønn | Hvilken vei det går | |
|---|---|---|---|
| Sverige | Ikke rapportert | — | +21% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Danmark | Ikke rapportert | — | −16,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Finland | Overskudd rapportert ELA/EURES 2025 * | — | −2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tyskland | Ikke rapportert | — | −16,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publiseres for yrkesgrupper, ikke for enkelte stillingstitler.
Gir du karriereveiledning til studenter, klienter eller ansatte? Bruk disse yrkesdataene i organisasjonen din.
Fremtidsutsikter for klestilskjærer
The outlook for klestilskjærer reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hvordan beregnes disse poengsummene?
Motstandsindeksen (0–100) estimerer hvor strukturelt beskyttet dette yrket er mot automatisering og AI-forstyrrelser, basert på analyse på oppgavenivå. Høyere scorer betyr flere oppgaver som krever menneskelig vurdering. AI-eksponering viser den estimerte andelen arbeidstimer som nåværende AI-muligheter kan påvirke. Dette er modellbaserte strukturelle indikatorer, ikke spådommer om individuell jobbsikkerhet.
Hvordan kan klestilskjærer endre seg etter hvert som AI-adopsjon vokser?
Denne rollen vil sannsynligvis endres gradvis, med AI som støtter utvalgte oppgaver i stedet for å erstatte hele yrket.
Illustrerende scenario basert på oppgavers automatiserbarhet — ikke en prognose. Verdier rundes av jo lenger fram du ser.
Denne rollen vil sannsynligvis endres gradvis, med AI som støtter utvalgte oppgaver i stedet for å erstatte hele yrket.
Illustrerende scenario basert på oppgavers automatiserbarhet — ikke en prognose. Verdier rundes av jo lenger fram du ser.
Modellbasert estimat. Bruk det som et planleggingssignal, ikke en garanti.
Sammenlign dette med profilen din
Hvordan AI kan endre denne rollen
Deterministisk, modellbasert tolkning av gjeldende rollesignaler - ikke en garanti for erstatning.
Hva avhenger fortsatt av folk
- koordinere produksjonsvirksomhet
Hvor AI kan bli en co-pilot
- skille mellom tilbehør
- skille mellom tekstiler
- fremstille produksjonsprototyper
Oppgaver som er mest utsatt for automatisering
Ingen enkelt oppgave her er ennå svært automatiserbar.
Vitale tegn og AI-vektorer
AI-eksponeringsvektorer
0-100%Eksponering for AI-assistert analyse, mønstergjenkjenning og prediktive modelleringsoppgaver
Eksponering for fysisk automatisering, robotikk og sensorstyrte oppgaveforskyvninger
Eksponering for innholdsgenerering, kreativ forbedring og verktøy for store språkmodeller
Eksponering for arbeidsflytautomatisering, beslutningsstøtteprogramvare og prosessdigitalisering
Tekniske detaljer
NexFuture v3.0 estimerer automatiseringseksponering direkte fra ESCOs essensielle ferdighetsgrupper, vektet etter ferdighetsmasse og kalibrert mot ekspertankre. Skårene er sannsynlighetsbaserte estimater, ikke garantier. Se NexFutures metodologi-hvitbok for fullstendige detaljer.
Måler eksponering for automatisering. Den måler ikke lønn, etterspørsel eller hvor mange jobber som finnes i nærheten av deg.
Hva folk i denne rollen vanligvis gjør
Avansert produksjon
En typisk dag som en klestilskjærer
09 09:00 · Morgen bunte sammen stoffer
10 10:30 · Midt på formiddagen kutte stoff
12 12:00 · Middag lage mønstre for plagg
14 14:00 · Ettermiddag skille mellom tekstiler
15 15:30 · Sen ettermiddag skille mellom tilbehør
17 17:00 · Avslutning betjene datakontrollsystemer
Oppgaverekkefølgen er illustrativ. Individuelle dager varierer.
Hva du trenger for å gjøre denne jobben
Ferdighetene, kunnskapen og verktøyene denne rollen krever – samt trekkene og belønningene som følger med den.
-
skille mellom tilbehør
Skille mellom tilbehør for å finne forskjellene mellom dem. Evaluere tilbehør ut fra deres egenskaper og deres anvendelse i klesproduksjon.
-
skille mellom tekstiler
Skille mellom tekstiler for å fastslå forskjellene mellom dem. Evaluere stoffer basert på deres egenskaper og deres rolle i klesproduksjonen.
-
koordinere produksjonsvirksomhet
Koordinere produksjonsaktiviteter basert på produksjonsstrategier, -policyer og -planer. Studere detaljer om planleggingen som forventet kvalitet på produktene, mengder, kostnader og nødvendig arbeidskraft for å forutse om det er nødvendig å iverksette tiltak. Justere prosesser og ressurser for å minimere kostnadene.
-
lage mønstre for plagg
Lage mønstre for plagg ved hjelp av mønsterprogramvare eller for hånd basert på skisser fra motedesignere eller produktkrav. Lage mønstre for ulike størrelser, stiler og kleskomponenter.
-
kutte stoff
Kutte stoff og andre klesmaterialer og ta hensyn til mål, plassering av stoffet på kuttebordet i flere lag og bruke stoffet mest mulig effektivt for å unngå for mye avskjær. Kutte stoff for hånd eller med elektriske kniver eller andre kutteverktøy, avhengig av stoffet. Bruke datastyring eller automatiserte kuttemaskiner.
-
betjene datakontrollsystemer
Drive elektroniske eller datastyrte kontrollpaneler for å overvåke og optimere prosessene og til å kontrollere oppstart og nedstengning.
-
bunte sammen stoffer
Bunte sammen stoffer og plassere flere skårne komponenter sammen i én enkelt pakke. Slå sammen relaterte produkter og gjenstander. Sortere skåret stoff og legge til tilbehøret som trengs for montering. Sørge for korrekt transport til produksjonslinjen.
-
fremstille produksjonsprototyper
Fremstille tidlige modeller eller prototyper for å teste konsepter og muligheter for duplisering. Lage prototyper for å vurdere tester før produksjon.
CAD for klesproduksjon
Programvare for datamaskindesign i forbindelse med produksjon av klær, og som gir mulighet for 2- eller 3-dimensjonale tegninger.
produksjon av bekledningsprodukter
Prosesser som brukes til å framstille klær og de forskjellige teknologiene og maskinene som er involvert i produksjonsprosessen.
produksjon av ferdigtekstilartikler
Produksjonsprosesser innen bruk av klær og tekstiler. Ulike teknologier og maskiner som er involvert i produksjonsprosessen.
standardsystemer for klesstørrelser
Standarddimensjoner for klær som utvikles i ulike land. Forskjeller mellom systemer og standarder for de ulike landene, utviklingen av systemene i henhold til den vitenskapelige formen på menneskekroppen og bruken av disse i klesindustrien.
egenskaper av tekstilmaterialer
Egenskapene og karakteristikkene til forskjellige tekstil- og stoffmaterialer. Disse inkluderer styrke, fleksibilitet, elastisitet, mykhet, holdbarhet, varmeisolasjon, lav vekt, vannabsorpsjon/repellens, fargeevne og motstand mot kjemikalier. Videre påvirkning av kjemisk sammensetning og molekylær arrangement av garn og fiberegenskaper og stoffstruktur på de fysiske egenskapene til tekstilstoffer; de forskjellige fibertypene, materialene som brukes i ulike prosesser og effekten på materialene når de behandles.
produksjon av pelsprodukter
Prosess som er nødvendig for å produsere pelsprodukter, fra valg av pels, teknikkene som avhenger av pelsen, kjemikaliene for konservering og behandling og håndtering under produksjonsprosessen.
Klestilskjærer: hvordan du kvalifiserer deg og hvor du kan studere
Hva som typisk skal til for å kvalifisere seg: utdanningsnivå, hvor det er et regulert yrke, og hvor man skal studere.
Videregående opplæring
26 studieprogrammer i 12 land lærer bort de grunnleggende ferdighetene i dette yrket. I tillegg finnes det 34 korte kurs som utvikler én enkelt ferdighet hver.
Noen eksempler, undervist på språket på denne siden:
Dette er 1 av 60.
Kilder
- 1. Kilde: Utdanning.no
Karriereveier og lignende roller
Utforsk typiske karriereveier, tilstøtende ferdigheter og lignende roller for å planlegge din neste overgang.
Hvor passer klestilskjærer?
Likhetspoeng basert på ferdighetsoverlapping fra ESCO-data.
For organisasjoner
Dataene på denne siden til nytte for elever, studenter, klienter og ansatte.
Ofte stilte spørsmål
Hvilken utdanning trenger jeg for å bli klestilskjærer?
Er det mye fysisk arbeid i denne jobben?
Hvilke personlige egenskaper er viktige for å lykkes som klestilskjærer?
Klestilskjærer — hva er lønnen i USA?
Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data oppdatert 3. oktober 2026 Om dataene våre