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中国服饰制造浮沉录:智能化,不可绕行的关口

2018/10/31

“浙江温州,浙江温州,江南皮革厂倒闭了......”

在2013年,这首神曲火遍了大街小巷,成为调侃段子。

令人哭笑不得的是,5年后,今年8月,江南皮革厂真的倒闭了,欠债2.34亿。

近年,“倒闭”、”跑路“ 、“寒冬”….各种消极字眼充斥着实体经济。 “未来10-15年制造业的痛苦将远超今天的想象。”马云作出预测。

今年,一位已从事服装行业20多年的老板打算将把工厂租出去。

为什么维持不下去?他算了一笔账。

去年,企业销售额8000万,毛利632万,毛利率7.9%,还达不到10%的行业平均水平。

在632万的毛利中,还要支出地方税费70万、销售费用100万、物流费用100万、管理费用200万和银行借款利息110万。

扣除上述费用后,利润总额为40多万,交完企业所得税,净利只有30多万。

虽然不舍,最后他还是把倾注了20多年心血的工厂租出去了。“这样能多挣100万,还不用做牛做马。”

这位老板的经历,折射了中国服饰制造业这些年的沧海桑田。

服饰制造的浮与沉

在2000年前后,自动化缝纫机、裁床、染印等自动化设备开始在工厂普及,生产效率急速提高。伴随着中国外贸市场的开放,服装工厂靠做“外贸大单”日子过得很是滋润。

2005年开始,PC端软件、办公软硬件设备发展逐步完备,工厂在管理过程中越来越多地使用IT解决方案,后来逐步与智能吊挂、智能裁剪、RFID等硬件结合,出现了红领、报喜鸟等深度改造服装工厂的先驱者,这些改革派的故事持续至今。

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2008年是一个拐点,金融风暴席卷全球,大浪淘沙,部分中小型企业亦随之消逝。

后来,金融风暴后的经济复苏和国内电子商务的繁荣给了幸存者新的机会:2013年前后以批发市场为代表的快时尚服装供应链迎来新的繁荣。

08年到18年这十年间,很多工厂口中喊着“转型”,实际上是 “饥不择食”: 有些在做贴牌,在面辅料的上面赚点利润;有些成了淘品牌的代工厂;有些直接走向了“盗版”之路。

 “大而不强”的问题始终没有得到解决。

中美贸易战、服装生产回流欧洲、原料价格上升、用工难、税收重、环保清查....内忧外困下,当一个服饰制造业老板,真难。

做得越大,死得越快?

消费者在变化,追求个性化消费表达,移动互联网进一步拉近了品牌商与消费者的距离,导致服装朝着“快迭代、小批量、多款式”的方向发展。

好多服装厂老板都有同一个疑问:“为什么做得越大,死得越快?”

其实原因大家都懂,在“多款、小单、快返”的大背景下,巨人难转身,规模化生产意味着管理成本的指数增长和原材料的大量浪费。

“以前一个订单几千几万件都很正常,现在,很多刚起步的原创设计师品牌,一款只做十几件或者几十件。这种单子不好接。”

过去靠规模赚利润的工厂,一旦订单量下滑就无法维持收支平衡。

在这一背景下,回归小作坊、小单元生产模式的柔性供应链反而逆流而上,这也催生了以广州十三行批发档口背后的“快反工厂”为代表的“快反复兴”。

广州十三行商圈有大概2万个档口,其中95%都是一手货源。有人说,中国女装散货中十件就有七八件来自十三行。2015年十三行的“新中国大厦”一年流水就有700亿。

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十三行毗邻全亚洲最大的布料辅料市场——中大面料城,周围环绕着大量“快反工厂”,档口与这些工厂直接对接,从设计、打版到生产、交货,平均3天完成,不会超过10天。

在这种极致供应链下,别人没法抄你的款,而且基本上没有库存,这就是十三行在中国服装行业中地位屹立不倒的原因。

服饰供应链想要逆风翻盘,智能化是不可绕行的一个关口。

真正意义上的数据驱动

在上期文章中(当我们谈智能制造时,我们在谈什么?)我们了解到,数据将是智能制造的核心,未来企业在智能软件、智能系统上的投入将占据智能制造建设成本的绝大比重。

在服饰纺织领域,当前生产主体还是中小品牌及中小型加工厂。这些工厂一方面缺乏大型机械硬件投入条件(自动化成本过高),另一方面,产线利用率还处在比较原始的状态(管理跟不上),因此,他们更大的上升空间还是在制造端的信息化改造上。

基于服饰行业二十多年的积累,在原有行业数据的打通之上,丽晶软件在2015年开始布局生产端的数字化改造,“巨牛云厂”智能制造解决方案随之浮出水面。

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当下电商平台输出的大数据, 更多集中在消费场景和消费频次上。作为非标品类的服饰行业,这些大数据很可能效果甚微。而丽晶软件的大数据来源于对款式的数据化解读,通过消费者的购买行为,对顾客偏好的款式、面料、尺码等信息进行多维度搜集,再根据精准数据推荐款式、搭配,甚至细化到一根围巾的织法。通过智能供应链的改造,这些数据进而转化成生产制造的依据。这些正是丽晶软件存在的意义和壁垒。

柔性生产意味着“更多付出”

从前文广州十三行的案例也可以预见,相比标准化大规模生产,服装行业柔性化生产的趋势会越来越强烈。

从市场调研中,丽晶了解到,“小单快反”供应链管理有三大难点——

其一,面辅料繁多,风格多样,管理更复杂;

其二,换款快速,导致研发生产计划性偏弱,信息协作效率低下;

其三,单多量小,换线转款频率高,导致次品率升高、质量问题不可追溯、动线难以平衡,流水线产效管理难。

“人员协同、过程监控、降本提效、智能排产。”正是巨牛工厂的核心价值所在。

服饰的设计研发是一项合作性极强的工作,一件衣服往往是无数次推倒重来后的集体智慧结晶,这过程中沟通成本很高。而依托于PLM研发管理系统,巨牛云厂将设计步骤系统化,预先设置每个节点的审批人员,图文结合,在线沟通,高效协同,可直接流动到采购、生产环节。而MDF商品企划系统可以将零售数据、企划数据与生产进度打通形成闭环,真正做到以销定产。

在物料管理方面,通过MRP物料管理系统,可实现快速、智能(自动)、准确采购,系统可支持多物料/换料的BOM体系。

在实际生产线管理方面, MES流水线管理系统无疑是非常重要的一环。“生产一件普通的棉衬衫,至少需要经历54道工序,一个小环节出现问题没有及时处理都会造成大损耗。“一位工厂老板告诉我们。

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进入车间生产环节,各组数据将同步汇集到MES系统,生成唯一码全程可追溯,及时反映生产过程中的质量(次品追溯和返工优化)、成本(动线平衡和产能效率)、交期(准时交货、延期预警)等问题,实现“工厂透明化”。“以前只能通过人工不断往返于生产线之间了解情况,现在节省了不少人力物力。”客户反馈道。

要解决的不止是生产效率

20年前,服饰制造在时代机遇里快速崛起,也留下“大而不强”“投机取巧”的病根。今天,我们开始反思,着手升级转型,部分企业已初见成效。

然而,服饰制造要摆脱的,不只是“低端“标签,还有”安于现状“的心态,这才是这些年阵痛的根源。

在智能制造时代,企业除了提升生产效率,还要通过数据、技术的驱动,打破品牌端、消费端与制造端的连接界限,以“消费者”为核心重塑生产力和生产关系,实现产业多方高效协同,适应变幻的商业模式。


下期预告

在下一期文章中,我们将讲述丽晶软件在智能制造领域的探索历程,并深度揭秘丽晶的智能制造体系。敬请期待。

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