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上新超千款!流程“三十道关”!服装厂对数字化说NO,这就让你怕了吗?

杨丽 亿邦动力 2021-11-11

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服装工厂“爱与痛”,付不起的系统成本,推不动的数字化?



作者 | 杨丽

编辑 | 张睿 大成


这就让你怕了吗?

 

关于数字智能,服装工厂呈现两极分化。一部分大厂彻头彻尾实行,大部分中小厂“望而生畏”。

 

真的有那么可怕吗?


广州番禺某女装工厂,二楼办公室。


一台计算机正在将运营数据采集到数据仓库,不断学习、反复优化后,生成销售跟踪表、KPI计分平衡表、财务数据等各种表单和报告。

 

一旁的工厂负责人将这些数据,按照一定逻辑从不同维度分析工厂运营状况,并将这些信息一键传送给领导作为决策依据,或用于工厂内外部的沟通与协同。


这是一个典型的服装厂“数据化”场景,但是离更智能的“数字化”甚远。


中国纺织服装产业经过近40年发展,从小到大,从弱到强,目前少数大企业已经开始彻头彻尾地数字化转型。但是,亿邦动力走访时发现,“不少服装企业望而却步了”。


一方面,部分企业初尝数字化的乐趣,具备了生成各种数字表单和报告的能力,但这只是数字化的初级阶段。


另一方面,为数众多的中小企业仍然停留在较落后的生产模式中,生产靠手工,管理靠经验,缺乏数据积累,信息化尚不完善,智能化更无从谈起。他们认为,目前的运作模式足够应对当前的单量,如何做好营销反倒是他们更关心的问题。


本质上,数字化转型不只是业务过程的数字化。不管是业务数据、工艺数据还是设备数据,孤立的数据没有太多意义。只有把它们从点到线、从线到面有机联合起来,数据才能变成“数据资产”。

 

目前有些地区已经形成纺织服装产业带,但更多地区仍然较为分散。因此,服装行业转型升级难度较大。


“无论品牌端还是制造端,数字化转型意识薄弱、转型能力不足是普遍现象。”一位资深人士对亿邦动力表示。



生产流程需要“三十道环节”

设计+打样+生产都依赖人工



王婷(化名)是一家具有20余年历史的服装品牌负责人。


她在接受亿邦动力访谈时介绍,自成立之日起,公司内部就开始研发自己的系统。目前公司内部从采购端到生产端、财务端,都在使用这一套系统,很大程度上信息传递实现自动化。

 

“但生产制造端还是不能自动化,目前大多还是按照传统流水线生产。”王婷解释道,“无论是休闲装还是时尚装,因为款式多样、做工复杂,生产流程大概要经历三十道环节。”


每一个节点都不能完全依靠机器,都需要人工辅助完成。尤其是女装,一个季度公司可能生产几百个款式,用到的面料上百种,整个工艺裁剪均不在自动化考虑范围内。

 

王婷还介绍说,“如今电商市场瞬息万变,完全依靠AI预测是很难的。”


比如一款产品即使卖爆了,到底追加多少单是合适的也是不确定的。因此,每个品牌只有依据自己的销售数据、发展节奏把产品生产出来,然后再找渠道卖出去。

 

对此,亿邦动力在访谈云思木想时得到了类似的答案。



云思木想属于广州慕紫服装有限公司(以下简称“慕紫”)旗下品牌,由李楚程和王丹红夫妻共同创办。据介绍,慕紫早期主要针对国外市场ODM加工时尚女装,独立完成从设计、生产到船运至国外销售的工作。

 

2013年,李楚程和王丹红创立专注于打造摩登时尚风的女装品牌云思木想。

 

王丹红介绍,云思木想的服装是纯原创设计,用料讲究、做工相对复杂,主要用户倾向于都市时尚女性。再加上生产单量较小,早期很少有工厂愿意接单,所有服装都由云思木想自有工厂进行生产制造。

 

由于自有加工厂管理成本相对较高,需要耗费太多精力,从2017年开始,云思木想的服装才交给代工厂,内部员工的精力主要用于产品研发。目前,云思木想研发团队每年研发新品超过1000款。

 

“因为我们服装的特殊性,从设计、打样到送入工厂等多个环节都是由人工完成。”王丹红说,目前,云思木想相对最大的数字化应用是在其内部使用的ERP软件。


前端设计师完成设计后,必须把属性填至软件中,然后再传送到采购部、工厂端、仓储物流端,再到发货和财务端,这个流程可以在一个系统中完成。



系统成本上百万

工厂不愿意用


被问及数字化可以从哪些环节帮助云思木想减轻压力时,李楚程认为,下游加工厂的协调效率会更高。

 

虽然云思木想这样的品牌方内部协同早已使用了ERP软件,但下游很多工厂并没有使用。所以,目前还是采用人工制单的模式,再将纸质单送到工厂现场对接。

 

而手工制单存在诸多弊端,比如云思木想的下单员手工制单后,往下传时,所有的修改都是用涂改液修改,如果没有改到位,出错的几率就很大。


(目前普遍流行的服装厂流程数字化示意图)


“如果工厂也使用这套系统,这意味着我们可以直接在系统下单,不仅出错率会大大降低,工作效率也会提高。”李楚程介绍。


他认为,很多工厂不愿意使用这套系统的原因,一个是使用起来很难,云思木想内部在使用ERP软件之初,员工也很难适应,要一个一个填写属性地址,效率还低于手工制单。

 

据李楚程介绍,花了两年时间他们才硬着头皮适应下来,但填完后效率就提高了,并且后期改动有痕迹,整体效率就提高了。但工厂端的员工文化水平相对要低一些,适应起来更难。


“工厂不愿意使用数字化系统,根本原因还是处于成本的考量。”李楚程提到,一个工厂如果要私人定制一套系统至少要三五十万,对于工厂来讲是一笔不小的开支,所以,很多老板也不愿意用。


“一个工厂的规模,决定了配备的系统与团队,因为每个软件系统都有它的客户群体,如果匹配不上,工厂也不会用。”在广州掌先文化传媒有限公司CEO杨滔看来,目前服装行业仍然有大量小工厂、小作坊,很难做大。

 

如果他们要引用软件系统辅助生产,这意味着要配备相应的团队,并且如果不是定制软件的话,引入后还需要在其基础上进行二次开发才能匹配工厂的个性化需求,而这笔费用是从几十万到上百万不等。


据杨滔介绍,请软件公司的团队入驻开发一般开发时长需要几个月,并且开发出来的软件大多是软件公司的人会用,但工厂的人不一定会用。等研发人员撤退后,这套系统也会被丢在一边。

 

“20年前的系统能够一直延续下来很大程度上是因为过去工厂的生意、人员稳定,软件提供方的人员也很稳定。”杨滔苦笑道。


现在这两个“稳定”条件很难碰到了,无论是软件提供方的业务员还是工厂内部的员工,能够持续在一个地方服务三年已经算长了。尤其从2014年开始,90后开始进行职场后这种趋势就更明显了。

 

90后从小伴随着ipad、手机长大,他们喜欢用手机、电脑办公,不喜欢与缝纫机打交道。并且90后追求的是自由,与其整天在工厂被束缚,更愿意做外卖员,想接单就接单,不想接单就休息。

 

“所以,即使我们能够通过培训让员工勉强学会使用这套系统,但因为人员流动性强,一次交接能传下来50%就很好了,很快这条业务线就走不通了。”杨滔说。



设计工艺复杂
技术解决不了

近年来出现的数字化解决方案主张之一,就是帮工厂降低成本。然而,在实际应用中,工厂及品牌商有自己的考量。


比如在设计端,凌迪Style3D从服装研发设计切入,自主研发了3D建模和仿真技术模拟数字样衣,可以在15分钟到几个小时内设计出一个新款式,智能生成对应的生产资料对接进入制造环节;人工智能小冰则依托人工智能创造技术,目前能够稳定设计三十余种主流风格,并实现按需创作,其图案的设计多样性达到10的26次方。



杨滔认为,做绣花或者logo本身不难,但一套3D打印设备的成本很高,动辄上百万。一个工厂如果一年打板一万件,是没有必要用这种昂贵技术的。
 
“就像耕地一样,只需要一个拖拉机就够用了,如果要加上一辆法拉利就显得没必要。”杨滔表示。

“目前,我们还没有真正运用这类先进技术。”李楚程说,“时装更多传达的是一种时尚感与生活姿态,需要模特进行搭配,用软件做出来的图案很难表达其情感与灵魂。”

在他看来,内衣或者T恤等基本款可以用AI辅助设计。

比如,T恤中间的一个印花,可以有10个图案、10个颜色,同一个版型就可以测款;并且很容易就能测出,哪一个颜色跟哪一个图案最好卖,然后再将这个图案反馈到工厂,就能批量生产出来。
 
但时装的设计更为复杂。比如,2020年云思木想做了一个红楼梦系列产品,用猫妖的形式体现红楼梦,两种元素碰撞在一起,才有了林黛玉猫、贾宝玉猫、薛宝钗猫等。这类创作用数字化技术来做是不太现实的。

另一个难点,在于服装工艺的复杂性。王丹红介绍,原创服装需要一再测试印刷出来的效果,然后再把它转化到工艺上。不仅要测试这些图案通过传统工艺表达的效果,还要结合现代廓形与设计测试呈现的效果。
 
“每一种工艺都需要多版测试,这个环节需要上下游供应商配合的比例很大。”王丹红介绍道。

工厂需要仔细核对面料色彩,甚至手感厚薄克重;剪裁后也不能马上下车间,要先拿去印花厂排单,等印花厂验货收货后,云思木想的员工再用专门的工艺查货;收回来钉珠,再送到工厂加工;成衣要做洗水,检查是否会起球掉色,然后再由专业机构核检。这个周期相较于通勤装,要扩大两到三倍。

“我们的定位和运营模式,决定了与数字化追求的‘快’是相违背的。”李楚程无奈地说,“即使我们愿意加价20-30%,很多工厂都不愿意接单,追求‘快’的工厂更是如此。”

李楚程总结说:“但这也是分时间的,可能只是目前还没有到使用的阶段。”


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