江南官方体育APP下载:领猫linkmore资讯 2022数字化服装供应链
数字技术正在通过挑战旧的运营模式和释放新的机会来改变传统服装供应链，当前中国服装市场正处于高质量发展和消费升级的背景之下，智能制造与数字技术发展推动了产业变革。传统供应链模式导致品牌积压库存，小批量生产使生产端难以盈利，服装行业各环节迫切需求进行数字化改造。在供给需求两端的推动发展下，纺织服装全产业链进行数字智能化转型升级战略，以数智化赋能产业链上中下游的核心环节，通过产能聚集和降本增效来大力提升生产效率。构建服装数字化供应链体系，是服装产业发展的新浪潮。
2022年5月27日，由浙江理工大学、浙江省时尚产业联合会共同主办，领猫linkmore承办“数字化服装供应链学术研讨会”在钱塘区上海柚凡信息科技有限公司举行。本次研讨会邀请了来自高校、政府、品牌的业内专家，聚焦数字化服饰供应链企业品牌价值的升级与重塑，从服饰设计、研发、生产、销售等各个角度探索数字化趋势和创新发展思路，前瞻性地探讨数字化服饰设计思维和创新方法，助力服装服饰行业打通内循环、带动外循环，赋能在科技、经济、社会环境等多重机遇中的服装服饰行业。
钱塘区商务局调研员黄罕莹、领猫linkmore创始人兼CEO李应离、浙江理工大学国际时装技术学院副院长陈敏之博士、梅子熟了总经理时宁、卓尚服饰（杭州）有限公司总监樊志明、设计师品牌Lutra Jump主理人金叶倩、浙江理工大学国际时装技术学院教科办主任邵一兵博士、浙江理工大学国际时装技术学院沈海娜博士、柚凡科技领猫顾问淮山等相关专家、学者出席本次研讨会。论坛由浙江理工大学启新学院、创业学院院长、浙江省时尚产业联合会秘书长朱伟明教授主持。
首先，领猫linkmore创始人兼CEO李应离致辞。他谈到在当前信息化时代，数字化转型改变了人们生活中的一切，真正了解自己的产物变成了“数据”。而通过大数据对于消费者的分析，从服装产业全链路入手，以数据赋能链条个环节，流行趋势、数字设计、智能制造、智慧物流等环节进行全面提升。利用数字化供应链模式将服装产业全链路业务相串联，以数字驱动纺织服装行业高速发展。
浙江理工大学国际时装技术学院副院长陈敏之博士以“面向服装产业的数字化变革——数字化服装产品开发”为题，从服装产业流程环节、服装产品开发流程、面向“未来工厂”的智能化产品开发三方面结合自己实践的经历进行了讲授。
首先，陈博士指出数字化需要面对产业真正的需求进行发展，要将数字化落实到生产运用中，着重产品开发方面的数字化改革。数字化能够高效提升仓库上下架及盘点的速度，实时反馈仓储数据，最大限度地利用仓库资源来降低成本，提升仓储周转速度。不断发展的ERP、SRM、PLM等数字化系统因过于分散，在使用过程中需要不断寻找各平台的过往数据，在软件技术的逐步改进下，逐渐出现了供应链管理SCM此类串联各系统的集成供应链数字化管理平台。
虚拟现实的发展颠覆了传统服装行业的制版模式，如今品牌能够通过SCAN 3D导出对应客户群的人模，通过3D建模精准刻画目标消费群体的体型，进行具有针对性的服装产品开发。数字推进了参数化制版的发展，基于云技术的自动排料、基于成本计算、采购和生产所特有的排料处理需求、自动裁床、模板雕刻等都能依靠算法与模块化流程进行解决。虚拟现实技术能够实现虚拟展厅观看样衣，通过VR技术链接某一展厅进行三维展示，远程的客户能够真实且快速的看到产品情况。
陈博士指出，目前服装产品开发流程的五个环节中仍存在许多问题：需求方面-在需求上信息量激增，信息难以有效的进行准确提取、整合、对接、应用；设计方面-大量花色、款式，庞大的数据库让设计部门难以快速准确的查找数据，准确有效的进行应用；打样方面-样板数据查找、改版、个性化的制作无法快速实现；试样环节-工艺单设置，在制作过程中如何和新的专业设备更新迭代，服装工艺单需要的经验较多，如何与生产流程、设备密切接轨，做到有效、智能的改变；确认环节-真实展厅耗时、费料，虚拟方面真实性有所欠缺。
1、语义搜索-建立语义本体模型，将固定模型的相关词汇进行关联，建立语义之间的概念关系，对抗当前由信息不对等所产生的“语义鸿沟”。
2、图像检索-通过图片寻找自己想要的款式，解构服装款式，以分部件的制造特征为识别对象，将图像转换为包含信息特征的数据，用于模型神经网识别训练。
3、智能排版-基于款式图机器视觉（智能识别）的自动参数化、模块化制版。构建专家系统，模拟有经验的样板师分析款式图。
4、智能工艺知识管理-面向知识复用和款式图识别应用的工艺知识管理方法，实现制造特征与工艺知识的关联匹配。
5、元宇宙展示空间-利用三维建模，按照服装风格及客户展示要求构建全虚拟展示空间，以虚拟现实技术搭建现实与虚拟的桥梁。
传统模式与大数据模式视角下的产品开发截然不同，而面对新的消费需求与技术进步，也应当考量不同视角下新兴的服装人才培养要往什么方向进行转变，才能赶上快速发展的时代浪潮。
梅子熟了总经理时宁以“设计师品牌梅子熟了数字化系统”为题进行分享。时总首先讲述了梅子熟了品牌的艰辛创业之路，在机缘巧合之下决定要做自己的品牌，通过不断的摸索踩坑，最终决定自己进行品牌的产品开发，通过不断累积、分析差异点、差价点等方面的数据，发掘在产品开发阶段需要更为专业化、理论化的支撑。梅子熟了品牌不断沉淀自己的内部研发数据，同时也在累积行业内相关的同类数据，在品牌逐步发展过程中，慢慢在淘宝同风格体系中做到了头部店铺。在2020年初，疫情导致市场份额大幅度压缩，梅子熟了立刻决定转型，通过不断的摸索、转型、尝试，历练自己的研发团队，逐步对产品、品质、面料进行提升，逐渐在服装行业投入专精、深入的学习。
在品牌发展的过程中，梅子熟了构建了自己的品牌信息系统——淘慧眼BI平台。时总谈到，随着数字化发展，现在做信息系统的平台越来越多，ERP系统、仓储物流、财务系统、社交媒体后台等数据离散严重，有时甚至需要在好几个平台中核查流程数据与报表。在2019年提出了数据中台的概念，即把若干个平台的数据汇总在同一个平台，将各节点、端点的数据进行分析汇总，仅需要计算同一平台的数据便能获得及时响应。
淘慧眼BI平台将每一环节的数据都进行逐步细分，如社交媒体账号数据、平台发布反馈、产品浏览量、加购率、商品指标跟踪、支付地区分布、进出仓明细、货品时间节点、全货品周转等方面。参考每一个模块的数据指标进行判断，抓取趋势和细节点，达到数据利用最大化，利用市场中已经被验证的数据来进行未来的研发进度规划，起到指导性意见。将每一季度的数据归纳总结、数据沉淀，目标是通过大数据寻找方向，选择与自己品牌有相关性的店铺进行判断，找出其背后的逻辑，推动下一季度的产品研发。
时总面对在系统逐渐同质化过程中，设计人才应当如何培养的问题，提出了自己的见解。中国服装市场目前处于产能过剩的状态，而在这条洪流之中，不应当所有人都参考数据做标准化、同质化的产品，随着未来的消费逐步升级，依靠细分市场才能打出自己的赛道。目前千禧一代与Z世代消费群体对于精神层次的消费需求更高，服装的发展更趋向于百花齐放。数据的目的是用来分析，再不断细化自己的品类类目。设计人才的培养在多元化需求的发展下必将呈现百花齐放的趋势，生活水平富足的状态下，每个人都能在市场中寻找到自己喜爱的产品与风格，向满足消费者精神需求的方向发展。
领猫linkmore顾问淮山围绕“鞋服供应链趋势及数字化应用”进行分享。淮山谈到，需求端变化与技术变革会影响到供应链的变化。国内时装品牌底层逻辑是流行趋势，关键在于版型、面料等。因此后端供应链需要集合市场综合能力，提供多样的款式，研发过程中与品牌方深度配合，进行品牌建设、文化建设、科技建设、内外协同等。
如今产业已经在重构分工，各类制造工程等规模化都在逐步下降，而营收却有略微增长，服装企业规模逐步呈现“马太效应”。制造业向服务化方向发展，时装品牌不断强化运营及组织效率，除了传统服装企业，加工厂、面料厂也有所变化，货品的质量、交货率都大幅提升，不断尝试如何运用有限的产业资源，加速整个产业的效率变化。疫情的影响加速了供应链的分散化、数字化，物流体系的变动会导致品牌成本上升，产品品质难以把控，促使很多品牌开始思考是否应当将更多的主动权把握在自己手中。
数字化的难题在于各数字平台水平参差不齐、跨系统数据流通较差、数字化软件使用费用高昂，每一个数据的标准、体系各不相同，甚至同一个公司不同的部门所构建的体系也完全不同，使得标准成为了数字化的一大难题。对此淮山指出，基于当下也许一个企业购买了一款新模式数字化服务软件，但是科技在不断的发展，数字也将会有更多不同的载体。无论是业务模式、使用场景、服务组织，都未必能快速适应新的市场模式发展，因此当下的数字化平台更需要把握时机，与时俱进。
谈到未来数字化模型，淮山提出了两种模态：模态1-可靠-强调安全性和经济性，维持稳定现有业务的发展；模态2-敏捷-强调速度和灵活性，推陈出新，布局新产品和模式，链接后台可靠IT和前台敏捷IT之间的数据平台。从传统单组织的IT架构，变成平台数据架构，系统最终的目的是以数据赋能业务，而并非以数据取代于人。未来系统能够快速响应迭代，利用模块化方式搭建适合品牌自己的“积木”，进行快速响应迭代发展。服装产业应当在数据标准不一致的情况下尽力构建行业标准，令优秀的大型合作伙伴企业赋能中小型企业。
浙江理工大学国际时装技术学院沈海娜博士以“数字化3D服装与时尚产业的交互”为题进行分享，展示了浙江理工大学优秀学生的3d作品。数字化时代下，所有品牌都尝试在虚拟领域进行建设，数字服装具有直观、立体的特点，是使用计算机技术和3D软件构建的服装视觉展。
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