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國內(nèi)萬億服裝生意,正在被人工智能改變

發(fā)布時間:2022-12-05瀏覽次數(shù):8

       2022年12月份蘇州工業(yè)區(qū)的一家職業(yè)裝定做廠內(nèi),工人們正在埋頭為快時尚外銷服裝趕工。吊掛在屋頂上的衣架在工位間穿梭,在一個工位上,工人每次快速完成一個流水線操作后,就拍一下縫紉設備上的大按鈕,進行計件。這一幕正漸漸出現(xiàn)在更多服裝工廠里。在中國服裝加工廠中,正在發(fā)生一些變化。

        一些工廠每天都接到新款服裝訂單,也會接到一些“翻單”需求?!胺瓎巍本褪菍χ耙恍┥a(chǎn)過的服裝進行補貨。但這些翻單需求通常很急,很多要在7天內(nèi)交貨。這與過去服裝廠的情況完全不同。

傳統(tǒng)上,每年10月是全球各大時裝周的忙碌時節(jié)。在巴黎時裝周、上海時裝周上,會發(fā)布明年春夏的潮流款式。之后,各種渠道召開洽談會,訂單將在品牌方匯集成一個個大訂單,再下單到加工廠。

從時裝周到服裝上市,這個周期通常有半年。對工廠來說,這是一種很舒適的狀態(tài)。每個季度做的款式和數(shù)量是確定的,可以有條不紊地組織生產(chǎn)。

        但現(xiàn)在,快時尚品牌、電商渠道崛起后,連鎖品牌影響力在減弱,人們的審美也不再千篇一律,流行趨勢更迭加速。如果一款服裝再生產(chǎn)幾萬件,很可能會變成庫存。

庫存是國內(nèi)外服裝巨頭們最害怕的問題??鞎r尚品牌ZARA曾以小批量、多款式上新的方式橫掃服裝產(chǎn)業(yè)。爆款貨快速返單,滯銷產(chǎn)品打折快速清庫存。ZARA創(chuàng)造過行業(yè)的新記錄,它的新品從工廠到上架,達到了驚人的2周。但即便這樣,庫存依然是它的心頭大患。

      過去十余年里,職業(yè)裝定做廠家銷毀庫存的案例頻發(fā)。2018年燒毀的庫存多達數(shù)千萬元;在國內(nèi)曾經(jīng)打造了增長神話的美特斯邦威、拉夏貝爾,庫存更是高達幾十個億,直接導致企業(yè)資金鏈斷裂,拉夏貝爾甚至被迫退市。按照傳統(tǒng)作業(yè)邏輯,新款版樣到達工廠后,需要經(jīng)歷一系列復雜的工作流程。首先由成熟的樣衣工,將衣服從圖樣變成一件可以仿制的衣服,工藝工程師把制衣過程拆解成一道道較為簡單的工序,一件羽絨服或連衣裙,可能要上百工序,幾十個裁片;然后班組長按照工序安排工人,倉庫和裁剪房準備物料。這些事要靠人腦來做,跑通人、機、料一個流程通常要一到兩周。

      現(xiàn)在,小單快返的趨勢,工廠上新款、翻單的頻次越來越密集,從A款服裝轉到B款,也涉及很多問題,僅靠人腦來安排,變得越來越困難,時間也“耗費”不起了。

人工智能系統(tǒng)也在這個時候進入了中大型服裝廠。AI汲取了大品牌、大工廠的供應鏈管理經(jīng)驗和精益生產(chǎn)理念,并在交期、人員技能、設備、工序、小組等約束條件下,對全廠范圍內(nèi)進行資源的配置,算出最優(yōu)的生產(chǎn)和排產(chǎn)規(guī)劃。

       “AI其實模仿了工藝工程師拆款的能力,組長分配工序的能力,裁剪房算料、安排二次工藝的能力,同時監(jiān)控流水線上的動態(tài)波動,解決瓶頸工序,讓生產(chǎn)更加順滑。”劉珂博士說。比如,一個工序上員工還不熟練,或者生病了,AI會實時算出新的分配方案。

       這樣,即使換款,人工智能還是能及時算出新款服裝的方案。而且,它還能根據(jù)員工的“學習曲線”,安排員工最擅長的工序,生產(chǎn)效率能有所提升,員工的工資還會提高。

在人工智能的幫助下,這些工廠逐漸具備了應對復雜生產(chǎn)狀況的能力,從而適應小單快返。傳統(tǒng)上,企業(yè)的管理信息系統(tǒng)都是從上到下推動的。無論是企業(yè)資源計劃ERP,還是流程管理BPM,都被稱為“一把手工程”。

        對于工人來講,他們沒有感受到信息化的實惠,反而是工作量的增加?!拔以瓉碇还茏鲆路?,現(xiàn)在還要在這個地方輸一個數(shù),那個地方再輸一個數(shù),這會很煩?!惫と藗冋f。現(xiàn)在,在數(shù)字化和智能化中,一些行業(yè)人士達成了共識,它應盡量是無聲無息的,不給一線人員添麻煩,而最重要的是,它能讓一線員工多賺錢。

      根據(jù)每位工人的產(chǎn)量、質量、返修量數(shù)據(jù),系統(tǒng)會生成每個人的學習曲線,不同員工構成一個學習矩陣。系統(tǒng)會按照員工技能進行工序分配。之前那種靠與班組長的關系吃飯的狀況,也不復存在。

例如,工人的工作狀態(tài)并非始終能保持最高效率,數(shù)智前線在某知名的應用數(shù)字化手段的服裝廠里就見到了一位厭惡智能技術的工人。他憂心忡忡,充滿不滿,“廠里給做得最快的人發(fā)了獎金,做得最慢的人計件工資比正常工資打了點折扣。幾年下來系統(tǒng)里記住的都是最快的記錄,手慢的人慢慢都被淘汰了。”

在記錄了個體最優(yōu)表現(xiàn)后,如果未來狀態(tài)下滑,對企業(yè)主而言,這些人將被如何對待?新技術進入生產(chǎn)環(huán)節(jié),提升了生產(chǎn)效率后,能不能更大限度保護工人的利益,人能否在技術應用之后有尊嚴、有出路呢?這些也是業(yè)界需要思考的問題。

      不同類型的工廠,對智能技術的接受速度和能力并不一樣。

最終訂單生產(chǎn)會分配到小工廠里。小工廠無需以很高的成本去完成換款,只需完成最基礎的縫制環(huán)節(jié)。

      某種程度而言,這樣的方案是將數(shù)字化的架設,從小企業(yè)剝離。整個訂單流程里小工廠需要用到的軟件支持,基于現(xiàn)成的溝通聊天應用搭設。這樣,珠三角、長三角大量閑散職業(yè)裝定做廠家制造能力能夠得到應用,也最大限度降低了這些小企業(yè)智能改造的成本。


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