服裝行業智能工廠系列(一):服裝業工業4.0準備好了嗎?

來源:360doc

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:智能化

    從“產業集群”到“工廠式生產”,再到今天這個顛覆性的年代,中國制造業不得不面對生產模式的改變。當前一場以“智能制造”為標志的“工業4.0”第四次工業革命熱潮正在歐洲掀起,德國“工業4.0”戰略在這輪智能制造革命樹立了全新標桿,明確提出將機械生產、互聯網、物聯網三者緊密結合,實現原料配送、生產與物流的智能化,并從根本上改變商品的生產流程和方式。在此背景下,以中國服裝業為代表的工業4.0改造率先啟動。


      “有品質支撐的品牌將迎來最好的發展機遇,我們遇到了最好的時代?!泵鎸Α爸袊圃?025”戰略的提出,高端童裝品牌T 100的創始人董文梅難掩興奮神色?!爸袊I企業應因地制宜、抓住機會,有望成為真正大數據驅動的智能工業企業?!盜B M華南區軟件部信息管理部門技術經理何軍如此表示。


      顯然,已經經歷過庫存大壓的服裝行業早已經先知先覺。然而,在轉型的后期、在“中國制造2025”的風口之下,服裝行業又該如何用好大數據、智能商務等工具來武裝自己呢?



    智能化改造 引進3D技術


      “現在行業競爭越來越激烈,渠道和用工成本越來越高,企業的利潤會受到擠壓,要求企業要考慮精細化管理以提升效率?!笨ㄙe服飾總裁吳少強如此向記者感慨。而在提升效率上,各服裝企業可謂各顯神通。


    今年3月份獲得ID G千萬級投資的女鞋淘品牌柯瑪妮克創始人林雙德,率先將引進3D技術列入日程表?!袄?D技術,能有效解決研發時的模具費用及時效問題?!绷蛛p德對解釋,按照傳統研發模式,僅做一個磨具就至少要一個月時間,而且磨具的成本最少也要幾千塊。此外,磨具開發后,最終10個里面可能有三個無法接到訂單,而這些扔掉的磨具浪費了較大成本。相比較來說,用3D技術則可以在兩三天內就打印出成型的鞋,不但可以解決樣品環節的效率,還能提升企業開發的精準度。


      同樣,都市麗人也在依靠IBM的智慧商務排班系統來提升管理效益。何軍透露,這個排班系統旨在解決業務高峰期和低谷期如何合理配置門店員工的問題,比如系統會根據店鋪銷售的高峰和低峰,根據店鋪每一個時間點的差異,對這一天員工的排班做排比,然后將好的銷售員安排在門店銷售的高峰時段,以提高工作效率和降低效率。據悉,該系統上線一年,在部分門店推廣后,都市麗人的總體人力成本下降了0.5%。



    進行專業度匹配


      不過,與這兩家公司不同,為提高供應鏈效率,更多的企業會將著眼點放在如何讓專業的人做專業的事上。


      “未來服裝行業每個環節都要做自己專業的事,比如做織布的、牛仔服的、成衣加工等不同環節,不同供應商只要做好自己的專業環節就行。比如以前管理供貨商要幾十個人,現在只需要幾個人。


      在這種管理思維背后,卡賓轉變了對供貨商的監管緯度:質量不應僅僅靠工廠的監控,而更多要考慮消費者的反饋。


      “如果某些衣服出現退貨,退貨率會記錄在卡賓對這家供貨商的評估體系中,如果退貨率超過我們設定的底線,供應商要按吊牌價對企業進行補償?!眳巧購娭赋?,這樣的一種管理體系和管理思維下,供貨商會將損害消費者的利益和損害自己的利益聯系起來,自然會把生產做好。


      同樣,對于專業化分工在提升企業效率上,茵曼供應鏈中心負責人云海也深有感觸?!氨热鐐}儲,之前我們都是自己在管理,但后來發現自己管理很累,還總是發錯貨?!痹坪τ浾弑硎?,現在茵曼交給了第三方專業物流,一方面他們再也不用操心倉庫,另一方面能騰出更多精力用于IT智能化管理倉庫,不僅實現高效,而且降低了成本。



    產與銷的動態平衡


      服裝行業過去20年發展強勁,但是對需求的管理很弱。一個集中的表現是消費者的需求和廠家的生產匹配度出現問題,從而導致產生很大的庫存。服裝行業的另一個提升空間—生產與市場需求如何有效地平衡。


      這不得不提的是品牌商要如何平衡庫存。為了繞開庫存對企業造成的壓力,對T 100的每個門店實行訂貨制。限定了每個門店的訂貨量,訂單是固定的,賣完即止。這樣T 100不會盲目生產,否則容易犧牲品質。


      相對于T 100的“保守”,都市麗人則通過補貨系統來平衡庫存和補貨的關系。在使用IBM的系統之前,都市麗人的補貨機制是有漏洞的,甚至可能會蠶食掉銷售額。該集團副總裁沙爽曾列舉了這樣一個例子:假設某市場實際需求為250件,A店為100件,B店為50件,C店為100件,但由于發貨系統依據訂貨進行補貨,這與市場需求不匹配,最終造成了僅有100實際市場需求的A店發貨量是120,出現20件的庫存積壓;有100件需求的C店的發貨量卻只有70件。這樣的結果是,250件的市場需求卻僅形成了220件的總銷售額。


      如何突破低效的瓶頸,讓庫存無限趨近于零?都市麗人給出了補貨系統的新運作原理:總部可以根據店鋪的銷售情況自動補貨,自動推送產品。它會根據每個門店的地域性和面對不同消費者的屬性,及時調整門店與配送倉之間的商品庫存分布,通過系統實現補貨數量和品類的智能化優化,從而解決補貨挑戰。


      據悉,補貨系統上線第一年,推廣至都市麗人僅百家門店,但門店中的庫存降低了50%,門店的營業額貢獻率上升了5%。


      柯瑪妮克同樣也自行研發了一套自動補貨系統,可以利用數據分析實時監控柯瑪妮克的庫存運轉情況。這套系統設定了幾個關鍵的數據點:7天的庫存安全周期、生產周期(會根據不同供貨商的情況有所調整)、每款鞋每天的需求量(根據過往的歷史銷售數據計算出每天的需求量)。根據(庫存安全周期+生產周期)×每日需求量這個公式得出的數據來算出每款鞋子的補貨臨界點。


      上述系統可以讓柯瑪妮克將庫存控制在合理的范圍內、利于提高存貨的周轉率。如果庫存過高,品牌商的主動權會被庫存拿走,而不是由市場銷售人員拿主動權。


      值得關注的是,卡賓從去年開始悄然調整了商業模式。以前分銷商是買斷卡賓的產品,但這種模式未來會被淘汰。此前庫存的壓力在分銷商,但現在卡賓調整為代銷模式,庫存由卡賓來承擔。分銷商最專業的是零售和渠道,而全國貨品流通市場的監控在企業。兩者的角色是有分工的,模式轉變之后,效果非常好。門店的售罄率超過80%,折扣率也很好。未來希望門店的售罄率提升到85%-90%左右?,F在卡賓的存貨中轉周期是180日,希望未來能繼續縮短?!?/span>



    供應鏈流程再造 采購流程的透視化



      在這輪行業調整中,提升供應鏈的反應速度、讓供應鏈更為靈活幾乎被每一個服裝企業提到了企業的工作重心上,越來越多企業提及柔性供應鏈這個概念。


      供應鏈要快,意味著對原材料的快速供應鏈要求也更高。然而快速供應和質量監控似乎天生就是一對冤家,特別是對淘品牌。茵曼目前的供應鏈,T恤出貨可以做到7天,羽絨服可以做到25天,這樣的速度很快。盡管大家覺得快和慢有矛盾,但快不意味著東西做不好。茵曼專注于棉麻產品,面料都在倉庫,供應鏈可以做出快速的反應。


      對于打造柔性供應鏈,最核心的環節是用戶。從用戶到產品出發,用戶決定了產品端。未來的供應鏈應該是可視化、可定制化、智能化的。供應鏈的信息化可以解決哪些問題,這是茵曼重點需要解決的問題。信息化確實可以給供應鏈的提升提供很多想象空間。為保障產品質量,以前會建議工廠從哪些原料商采購原料,但這只是口頭建議,如果工廠能找到有同等質量的優勢供應商采購原料,也不會強制拒絕。而在信息化系統之下,品牌商其實可以將出售延伸到原料采購,讓產品品質更具可控性?,F在原材料的結算是工廠跟原材料供應商結算的,但如果以后管控到位,原材料貨款可以從我這里結,當工廠需要什么原料時直接送到工廠,工廠未來僅變成一個組裝廠就行。


      當然要讓工廠接受“指定”的原料工廠,還需要利益的平衡。但是,品牌商需要的是質量穩定,而加工廠需要的是利益,只要雙方找到一個利益平衡點,加工廠其實是愿意的?,F在整個供應鏈在整個IT系統的建設上還有提升空間。未來,每一件衣服也好,面料的供應商到底是哪一個流水線上的工人縫制的,可以通過智能的信息系統來追溯。



    大數據推動生產


      互聯網化或稱智能化的工業企業,最大的變化是產品研發制造從原來的‘工廠到客戶’(B2C)轉變為‘客戶到工廠’(C2B),從原來的基于自己掌控的生產資料進行生產要素的配置轉向基于需求進行動態資源的最優配置。


      這一點,如果通俗地來理解就是指服裝行業對C端的數據進行搜集和分析,然而推動整個供應鏈的流程再造。


      在大數據的搜集分析和應用上,越來越多的企業已經意識到這一點?,F在互聯網的數據支撐,可以知道,這個品牌的顧客群里,到底是喜歡什么樣的衣服,喜歡什么樣的顏色,什么樣的版型好銷,都可以利用大數據很好地分析你要做什么。


      現在企業對大數據的搜集已經做得非常細了,比如他們的數據也已經可以提取門店商品類型的數據、銷售的數據。不過吳少強也指出,這些數據如何能有效分析管理難度很高,仍需要挖掘并利用?!氨热缈梢酝诰虺鲆粋€消費者每年的購買次數、何時購買、每次購買多少、試了多少衣服、成交多少,可以用這些數據讓門店的銷售能力和消費者對產品滿意度的最大化?!?/span>


      大數據的挖掘、利用,確實讓服裝企業有了更大的可想象空間?,F在下單更多是利用C 2B的模式,商品開發完之后可以放到店鋪進行預測,每一個款式的點擊量以及顧客喜愛的程度,還可以在店鋪微淘、微博和微信里和老顧客很好地發生關系。他對設計出來的款式,到底哪一款好銷都一清二楚,很少去盲目。


    (審核編輯: 智匯胡妮)

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