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案例：中国4万亿服装生意，正在被人工智能改变

作者：塑度 2023-12-07 阅读：211

技术如何深入行业

来源/数智前线（ID：szqx1991）

作者/石兆任晓渔

编辑/牛慧

广东番禺开发区的一家服装厂内，工人们正在埋头为Shein的快时尚外销服装赶工。吊挂在屋顶上的衣架在工位间穿梭，在一个工位上，工人每次快速完成一个流水线操作后，就拍一下缝纫设备上的大按钮，进行计件。

这一幕正渐渐出现在更多服装工厂里。在中国服装加工厂中，正在发生一些变化。

01

从半年到两周

一些工厂每天都接到新款服装订单，也会接到一些“翻单”需求。“翻单”就是对之前一些生产过的服装进行补货。但这些翻单需求通常很急，很多要在7天内交货。这与过去服装厂的情况完全不同。

传统上，每年10月是全球各大时装周的忙碌时节。在巴黎时装周、上海时装周上，会发布明年春夏的潮流款式。之后，各种渠道召开洽谈订货会，订单将在品牌方汇集成一个个大订单，再下单到加工厂。

从时装周到服装上市，这个周期通常有半年。对工厂来说，这是一种很舒适的状态。每个季度做的款式和数量是确定的，可以有条不紊地组织生产。

但现在，快时尚品牌、电商渠道崛起后，连锁品牌影响力在减弱，人们的审美也不再千篇一律，流行趋势更迭加速。如果一款服装再生产几万件，很可能会变成库存。

库存是国内外服装巨头们最害怕的问题。快时尚品牌ZARA曾以小批量、多款式上新的方式横扫服装产业。爆款货快速返单，滞销产品打折快速清库存。ZARA创造过行业的新记录，它的新品从工厂到上架，达到了惊人的2周。但即便这样，库存依然是它的心头大患。

过去十余年里，服装业销毁库存的案例频发。奢侈品牌Burberry，2018年烧毁的库存多达数千万元；在国内曾经打造了增长神话的美特斯邦威、拉夏贝尔，库存更是高达几十个亿，直接导致企业资金链断裂，拉夏贝尔甚至被迫退市。

“生产大单将会越来越少。”飞榴科技联合创始兼首席产品官刘珂博士告诉数智前线，“服装更多会以小批量、多批次的柔性快返生产方式。”飞榴科技是一家服装行业智能化的企业。

不仅那些快时尚的品牌如安踏、海澜之家、太平鸟，包括一些MCN机构新锐设计师的小众设计，都呈现了这样的趋势。企业先下一个只有几千件甚至几百件的小订单，通过消费者的反应，再迅速进行翻单和补货。

02

服装厂换款的困难

小批量、碎片化订单给服装加工厂带来了巨大的挑战。

按照传统作业逻辑，新款版样到达工厂后，需要经历一系列复杂的工作流程。首先由成熟的样衣工，将衣服从图样变成一件可以仿制的衣服，工艺工程师把制衣过程拆解成一道道较为简单的工序，一件羽绒服或连衣裙，可能要上百工序，几十个裁片；然后班组长按照工序安排工人，仓库和裁剪房准备物料。

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这些事要靠人脑来做，跑通人、机、料一个流程通常要一到两周。

现在，小单快返的趋势，工厂上新款、翻单的频次越来越密集，从A款服装转到B款，也涉及很多问题，仅靠人脑来安排，变得越来越困难，时间也“耗费”不起了。

人工智能系统也在这个时候进入了中大型服装厂。AI汲取了大品牌、大工厂的供应链管理经验和精益生产理念，并在交期、人员技能、设备、工序、小组等约束条件下，对全厂范围内进行资源的配置，算出最优的生产和排产规划。

“AI其实模仿了工艺工程师拆款的能力，组长分配工序的能力，裁剪房算料、安排二次工艺的能力，同时监控流水线上的动态波动，解决瓶颈工序，让生产更加顺滑。”刘珂博士说。比如，一个工序上员工还不熟练，或者生病了，AI会实时算出新的分配方案。

这样，即使换款，人工智能还是能及时算出新款服装的方案。而且，它还能根据员工的“学习曲线”，安排员工最擅长的工序，生产效率能有所提升，员工的工资还会提高。

在人工智能的帮助下，这些工厂逐渐具备了应对复杂生产状况的能力，从而适应小单快返。

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