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互聯網風潮下云衣定制改革 規模化榮獲好評

“每個人的尺寸都不同,每套衣服都需要打版,一個優秀的打版師開足馬力,一天也只能畫兩個版。如果一天有1,000個訂單的話,你想想需要多少個打版師?”在博克科技創始人賀憲亭看來,服裝的個性化與大規模生產是一對矛盾。
  博克科技開發的“云衣定制”與“衣云服務云平臺”,從一開始便致力于調和這一對矛盾。賀憲亭的專業是服裝設計與工程,2003年,他創立博克科技,從事服裝CAD/CAM研發,2013年上線“云衣定制”與“衣云服務云平臺”。前者是面向消費者的服裝定制平臺,后者則通過提供在線設計軟件,鏈接設計師、工廠、面料商和消費者—賀憲亭認為:“這樣我們就完成了O2O和C2B的過程,最終實現從數據采集到數字化制造的數據一體化。”
  用定制模式解決庫存
  最令服裝企業頭痛的是什么?
  在賀憲亭看來,并不是產品設計以及銷售營銷,而是庫存。“可能這一個月工廠生產了10,000件衣服,但最后只能賣出3,000件,其它的都變成了庫存,有的品牌庫存已經超過了50%,這對企業來說,是不小的成本。”盡管一些企業開始通過電子商務等方式加快產品銷售,但卻有點像頭痛醫腳,很難從根本上解決庫存問題。
  同時,隨著消費者個性化意識的增強,服裝商品越來越多樣化,表現在生產上就是多品種小批量。這就要求服裝商家每個季度都要開發大量的款式,款式的增多又會導致庫存增加。
  而云衣定制的定制模式是按需生產,收到客戶訂單并收全款后再開始生產,可以很好地控制庫存風險。而對于消費者來說,這種改變傳統到店量身的定制,有比傳統定制更高的性價比、更多的定制款式、更短的周期,因而是一種更愉快的服務體驗。
  然而,“定制”往往意味著慢。在服裝行業,盡管知名服裝品牌都紛紛開展了定制業務,但難以形成規模,只能為少數人服務。國內某著名西服品牌一條小型定制生產線,一天產量僅僅是五套。對于更多的人來說,選擇仍只限于成衣衣標上的大小碼,甚至是尷尬的均碼。
  “其實定制并不是新概念,很多年前人們的衣服都是定制的,但是以前完全是手工操作,不僅慢,而且質量也不穩定。”在賀憲亭看來,人工方式根本支撐不起大規模定制的需求,要實現普通消費者的量體裁衣,需要通過互聯網與柔性化的智能制造相結合。
在互聯網風潮之下,很多企業開始通過購買一些軟件來實現信息化,然而,這些軟件之間都沒有實現數據互通,賀憲亭將這種情況形容為“數據孤島”。而博克科技推出了服裝業的一體化平臺解決方案—衣云服裝云服務平臺,該平臺的核心服務是在線行業軟件系統,目前已經上線的包括CAD系統、超級排料系統、分床系統等,不久的將來還將與第三方軟件提供商合作上線更多的行業軟件系統,并且各個系統都能夠打通數據,在平臺上實現數據的集成化。這就降低了服裝企業引進系統的成本門檻,讓中小企業也可以實現數字化。
  數據驅動的深入服務
  在云衣定制的網站上,消費者可以選擇自己中意的款式,按照提示自助測量并輸入人體數據,一至兩周后便可得到一件私人定制的合體服裝。如果擔心自己量體不夠專業,也可以通過在線預約,由云衣顧問上門測量。
  雖然整個定制過程看起來簡單,但背后卻需要強大系統做支撐,包括數據采集系統、數字化樣板系統、訂單|管理系統、智能制造系統等。就拿量體來說,如果消費者對自身尺寸拿不準,可以只注明三圍,并上傳正面、背面、側面三張照片,由專門的軟件完成整個量體工作。
  與規模化的服裝生產相比,定制|服裝由于每個訂單都是不同的尺寸,裁剪工作量會大大增加,而博克科技參數化CAD技術剛好可以解決這一問題,該系統可以通過輸入人體各部位數據,自動生成符合其體型的樣板,與自動裁剪設備連接,就可以實現智能化的自動裁剪。在車縫環節,博克也同樣通過專門針對單件流水而研發的Mess系統對整個生產進行智能化管理。每件衣服會生成一個二維碼,在工廠里的每個工序上,只要掃描一下二維碼,就可以查看該衣服的所有細節,通過數據實現生產的協調。
  這樣不僅效率大大提高,也大大提高了準確率,同時也方便了產品的追蹤,今后,消費者可以通過網絡平臺非常方便地查詢自己衣服的生產進度。
  由數據驅動,云衣定制可以實現更加深入的服務,消費者今后可以通過APP幫自己搭配服裝,還可以由平臺上成千上萬的服裝設計師幫自己設計。未來,云衣定制平臺將讓“懂服裝的人”成為“服裝顧問”,如果有消費者想定制|服裝,系統會自動推薦一個距離最近的服裝顧問,上門為其量體、選材,甚至選款、搭配。不久的將來,消費者也可以在網站上和設計師互動,請設計師按照個人風格、身份、職業,去有針對性地設計所需款式。
  在賀憲亭看來,服裝產業的發展脈絡是從自然經濟下的個體裁縫,到基于工業標準化的批量成衣,再到基于信息技術的規模化定制。而信息化發展的結果就是實現規模化的按需定制,這對于整個服裝產業的轉型升級,都有著深遠的意義。
    作者:大學生新聞網 來源:大學生新聞網
    發布時間:2019-01-18 瀏覽:
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