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國(guó)內(nèi)萬(wàn)億服裝生意,正在被人工智能改變

發(fā)布時(shí)間:2022-12-05瀏覽次數(shù):10

       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(shí)尚外銷(xiāo)服裝趕工。吊掛在屋頂上的衣架在工位間穿梭,在一個(gè)工位上,工人每次快速完成一個(gè)流水線操作后,就拍一下縫紉設(shè)備上的大按鈕,進(jìn)行計(jì)件。這一幕正漸漸出現(xiàn)在更多服裝工廠里。在中國(guó)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(huì)接到一些“翻單”需求。“翻單”就是對(duì)之前一些生產(chǎn)過(guò)的服裝進(jìn)行補(bǔ)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(guò)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(shí)裝周的忙碌時(shí)節(jié)。在巴黎時(shí)裝周、上海時(shí)裝周上,會(huì)發(fā)布明年春夏的潮流款式。之后,各種渠道召開(kāi)洽談會(huì),訂單將在品牌方匯集成一個(gè)個(gè)大訂單,再下單到加工廠。

從時(shí)裝周到服裝上市,這個(gè)周期通常有半年。對(duì)工廠來(lái)說(shuō),這是一種很舒適的狀態(tài)。每個(gè)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(shí)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(shì)更迭加速。如果一款服裝再生產(chǎn)幾萬(wàn)件,很可能會(huì)變成庫(kù)存。

庫(kù)存是國(guó)內(nèi)外服裝巨頭們最害怕的問(wèn)題。快時(shí)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(xiāo)產(chǎn)品打折快速清庫(kù)存。ZARA創(chuàng)造過(guò)行業(yè)的新記錄,它的新品從工廠到上架,達(dá)到了驚人的2周。但即便這樣,庫(kù)存依然是它的心頭大患。

      過(guò)去十余年里,職業(yè)裝定做廠家銷(xiāo)毀庫(kù)存的案例頻發(fā)。2018年燒毀的庫(kù)存多達(dá)數(shù)千萬(wàn)元;在國(guó)內(nèi)曾經(jīng)打造了增長(zhǎng)神話的美特斯邦威、拉夏貝爾,庫(kù)存更是高達(dá)幾十個(gè)億,直接導(dǎo)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(dá)工廠后,需要經(jīng)歷一系列復(fù)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(guò)程拆解成一道道較為簡(jiǎn)單的工序,一件羽絨服或連衣裙,可能要上百工序,幾十個(gè)裁片;然后班組長(zhǎng)按照工序安排工人,倉(cāng)庫(kù)和裁剪房準(zhǔn)備物料。這些事要靠人腦來(lái)做,跑通人、機(jī)、料一個(gè)流程通常要一到兩周。

      現(xiàn)在,小單快返的趨勢(shì),工廠上新款、翻單的頻次越來(lái)越密集,從A款服裝轉(zhuǎn)到B款,也涉及很多問(wèn)題,僅靠人腦來(lái)安排,變得越來(lái)越困難,時(shí)間也“耗費(fèi)”不起了。

人工智能系統(tǒng)也在這個(gè)時(shí)候進(jìn)入了中大型服裝廠。AI汲取了大品牌、大工廠的供應(yīng)鏈管理經(jīng)驗(yàn)和精益生產(chǎn)理念,并在交期、人員技能、設(shè)備、工序、小組等約束條件下,對(duì)全廠范圍內(nèi)進(jìn)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(shí)模仿了工藝工程師拆款的能力,組長(zhǎng)分配工序的能力,裁剪房算料、安排二次工藝的能力,同時(shí)監(jiān)控流水線上的動(dòng)態(tài)波動(dòng),解決瓶頸工序,讓生產(chǎn)更加順滑。”劉珂博士說(shuō)。比如,一個(gè)工序上員工還不熟練,或者生病了,AI會(huì)實(shí)時(shí)算出新的分配方案。

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

在人工智能的幫助下,這些工廠逐漸具備了應(yīng)對(duì)復(fù)雜生產(chǎn)狀況的能力,從而適應(yīng)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(dòng)的。無(wú)論是企業(yè)資源計(jì)劃ERP,還是流程管理BPM,都被稱(chēng)為“一把手工程”。

        對(duì)于工人來(lái)講,他們沒(méi)有感受到信息化的實(shí)惠,反而是工作量的增加。“我原來(lái)只管做衣服,現(xiàn)在還要在這個(gè)地方輸一個(gè)數(shù),那個(gè)地方再輸一個(gè)數(shù),這會(huì)很煩。”工人們說(shuō)。現(xiàn)在,在數(shù)字化和智能化中,一些行業(yè)人士達(dá)成了共識(shí),它應(yīng)盡量是無(wú)聲無(wú)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(qián)。

      根據(jù)每位工人的產(chǎn)量、質(zhì)量、返修量數(shù)據(jù),系統(tǒng)會(huì)生成每個(gè)人的學(xué)習(xí)曲線,不同員工構(gòu)成一個(gè)學(xué)習(xí)矩陣。系統(tǒng)會(huì)按照員工技能進(jìn)行工序分配。之前那種靠與班組長(zhǎng)的關(guān)系吃飯的狀況,也不復(fù)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(yīng)用數(shù)字化手段的服裝廠里就見(jiàn)到了一位厭惡智能技術(shù)的工人。他憂(yōu)心忡忡,充滿(mǎn)不滿(mǎn),“廠里給做得最快的人發(fā)了獎(jiǎng)金,做得最慢的人計(jì)件工資比正常工資打了點(diǎn)折扣。幾年下來(lái)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(gè)體最優(yōu)表現(xiàn)后,如果未來(lái)狀態(tài)下滑,對(duì)企業(yè)主而言,這些人將被如何對(duì)待?新技術(shù)進(jìn)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(hù)工人的利益,人能否在技術(shù)應(yīng)用之后有尊嚴(yán)、有出路呢?這些也是業(yè)界需要思考的問(wèn)題。

      不同類(lèi)型的工廠,對(duì)智能技術(shù)的接受速度和能力并不一樣。

最終訂單生產(chǎn)會(huì)分配到小工廠里。小工廠無(wú)需以很高的成本去完成換款,只需完成最基礎(chǔ)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(shè),從小企業(yè)剝離。整個(gè)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(yīng)用搭設(shè)。這樣,珠三角、長(zhǎng)三角大量閑散職業(yè)裝定做廠家制造能力能夠得到應(yīng)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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