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老裁縫vs流水線,定製西裝從拼人力到拼科技

簡介未來,AI和大資料也會被更多應用在報喜鳥的產線上,利用資料模型,綜合產能、訂單、產品、產線等因數,透過智慧計劃排程運算,提升生產效率

什麼牌子的男服價效比高

文|李怡彭

編輯|石亞瓊

起源於西方的正裝,是對衣著合體要求最高的服裝型別。

雙臂下垂,西裝上身下襬剛好在虎口至大拇指第二關節之間,襯衫領口高於外套2。5CM,肩部齊平不能褶皺……得體的西裝,對肩、領、袖、扣有著精細的要求,1cm-2cm的誤差就能帶來巨大的視覺差距。

這讓定製西服成為唯一沒有被工業化流水線攻克的服裝品類。人工製版、手工縫製,一個成熟的“老裁縫”一天最多也只能做出一件。對穿著追求越高的消費者,越傾向於選擇量體定製。

在很長時間裡,這是專屬於海外高階“手工”品牌的市場,更擅長批次生產的中國企業鮮少進入。“同樣面料下,定製西服的成本是成衣的好幾倍,還會拖慢產線效率。”報喜鳥董事長吳志澤告訴36kr,“對一家工業化生產的企業來說,這很難成一個商業模式。”

依靠品牌認知、穩定的質量和適合國人的版型,誕生於上世紀九十年代的報喜鳥是中國西服領域的主要玩家之一,2020年實現營收37。88億元。早在2001年,報喜鳥就開始為消費者提供定製服務。但“裁縫式”定製與流水線效率的矛盾,讓定製業務始終只是佔比極小的“附加項”。

定製西裝能否用工業化量產?

這家已經有幾十年西裝生產經驗的公司想試試。2014年,報喜鳥正式將智慧製造作為戰略級專案,開啟了一系列數字化探索。

經歷了兩年多的技術探索與產線改造,2016年,“一人一版、千人千衣”,終成現實。

從人工到人機

把從倉庫中取出的布料變成一件件衣服,要經過裁剪、縫製和後道三大車間的上百道程式。

老裁縫vs流水線,定製西裝從拼人力到拼科技

(傳統服裝廠,圖片來源:視覺中國)

在這之中,除自動裁床等少數生產性機械外,服裝生產的絕大多數工序都需要手工完成。相比於早已普及自動化機械的重工業,服裝廠的自動化程度並不高。

“手工”佔比高的特性,意味著一道工序的重複性越高,工人效率就越高,出錯機率也更低。比如讓一位工人一天縫製同樣顏色、型號的紐扣,另一位工人每分鐘更換一次不同顏色、型號的紐扣,二者間就將產生巨大的效率差距。為了最大化利用產能,服裝生產一直更傾向大批次訂單。

“一衣一版”的定製,意味著每一件衣服在每道工序都有不同。對於傳統服裝廠來說,即使不考慮效率,要在數百道工序的流轉中保證訂單資訊、版型尺寸、工藝要求的正確傳遞,也幾乎是不可能的任務。

因此當報喜鳥在2014年宣佈進軍定製化生產時,並不被大多數同行看好,特別是在西服這個工藝最複雜的服裝品類。

從結果看,數字化的方式幫助報喜鳥實現了當初的規劃。

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報喜鳥智慧工廠,受訪者供圖

現在的報喜鳥西服生產不再是人的“獨角戲”,機器與工人的配合成為日常。

沒有來自車間主任的生產計劃,訂單在ERP、PLM、智慧CAD、吊掛系統、工位管理系統中自動處理和流轉,指導著每一個工位的生產。

例如:透過智慧吊掛系統上的衣架,將每一件布料自動分配、運輸到對應的工序。工人將運輸到自己工位的半成品取下,在掃碼區識別吊掛衣架上的RFID,訂單要求、規格尺寸、款式工藝便都顯示在面前的顯示屏上。

經過這樣的數字化改造後,讓報喜鳥工廠能夠以流水線的方式承接定製訂單。相比市面上主流“高定西服”15-30天的交付期,工業化定製的週期縮短到僅需7天。

產線也並未因定製影響效率,據官方統計,數字化後報喜鳥的生產效率提升了 50%,產品質量合格率提升至99%,物耗、能耗各下降10%,精簡人員10%。

依賴於數字化的智慧工廠,報喜鳥的定製產能超過100萬件/年,且售價均與批次生產的成衣保持一致。

軟體“一分鐘”

從工業化生產到工業化定製,意味著訂單、原料、製版、排產、製造等每一個環節的處理單位,從“每一批”細化到了“每一件”。

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服裝生產流程簡化示意,製圖:36kr

精細化生產的前提,是建設一條與生產流程匹配、能同步流轉的資料鏈條,並同時克服至少四個問題:

打版的產能瓶頸;

客戶需求、量體資料、版型尺寸在各部門間的溝通損耗;

備料排產“碎片化”

產線上訂單資訊與貨品的同步流轉;

報喜鳥團隊用純軟體的方式就解決了前三個問題。

吳志澤告訴36kr,核心環節“製版”既決定了一套西服上身後的合身程度,也是限制定製產能的主要原因。

作為一門非常依賴經驗的手藝,製版師需要常年的學習實踐,才能找到滿足不同身形、體態的最好方案。與圍棋這樣的高階智力活動一樣,製版被認為是絕不可能被機器替代的工作。但版師的單天產能僅有3-6件,人力昂貴且非常稀缺。

要做到“一人一版”,製版效率就是必須解決的問題。

製版可以還原成一種邏輯關係。比如:胸圍大小變化與袖窿圈大小的關係,衣長變化與口袋高低、鈕釦高低的關係。

在當時,服裝打板的CAD軟體主要來自海外,成熟穩定卻沒有最佳化的動力。而中國軟體想要突圍,就必須在某個垂直領域有所專長。報喜鳥找到了一家國內CAD開發商,雙方共同開發、建模,讓機器學會製版的邏輯。

為了讓資訊科技與製版師能夠互相“聽懂”,公司培養了一批年輕化、知識化、專業化的製版人員,讓他們一邊學習IT知識,一邊從最基礎的版型做起,建立模型匹配不同的身體尺寸的系統。

至2015年,這套合作研發的智慧CAD系統,已經能夠在無人輔助的情況下自動製版,並透過“老師傅”們的檢驗。過程僅需不足一分鐘,平均效率提升120倍,這意味著定製西服的產能可以無限擴大。

製版產能問題解決後,智慧製造的下一個任務是讓資料成為所有流程的統一標準。

在此之前,特體定製訂單經常是量體、製版、剪裁等部門產生爭論的源頭。各自不同的專業背景,面對同一份量體資料和客戶需求,不同部門有不同的結論和做法。

甚至消費者自身也會帶來不確定性。曾有一位來自廣東的使用者,在寒冷的北方地區門店量體購買後,不斷投訴衣服過於肥大。售後訪談找到的原因,卻是客戶在量體時穿著較厚,而他平時90%的穿衣環境在20°C以上。

為此,報喜鳥自主開發了MTM個性化訂單系統,將客戶需求細化到面料、風格、尺寸與場景,保證需求資訊在全流程的一致和準確。

這成為所有部門通用的標準,不只消滅了資訊差,也成為打通所有流程的資料血液。基於早已採用的SAP等系統,報喜鳥資訊部團隊構建了一套新的生產準備流程。

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報喜鳥數字化系統流程,受訪者供圖

從客戶需求錄入訂單系統開始,需求資料就被髮至ERP和PLM系統中自動排產。倉庫由按“批次”備貨,細化到了每一件。生產管理也從依賴經驗,變成了精確的演算法主導。

由銷售下單,到訂單所需的所有資訊流轉至工廠,原本需要最少3-4天的過程,在多個系統的配合下縮短到了一分鐘。

更重要的是,系統將每個訂單的生產要求拆分到單個工序,相應的工藝圖、效果圖、工藝規範和作業規範影片都能夠自動匹配。

數字化建設至此,才有了改造產線的可能性。

數字串起來的產線

生產所需的資料備齊後,個性化定製的唯一難題就是讓資料與貨品共同在流水線上流轉。

儘管小推車運貨仍是服裝廠中的主流,但在報喜鳥智慧工廠建設的2014年,將資訊儲存在衣架中,與衣料共同運輸、智慧分配至相應工位的吊掛系統已並不新鮮,瑞典、日本等均有方案可選。

然而,面對西服這一生產工藝最複雜的品類,當時的吊掛還無能為力。多達385道的工序流程,五件以上的主要部件的處理與合併,既考驗軟體的演算法邏輯,也對產線佈置提出了高要求。

與智慧CAD一樣,報喜鳥再次選擇了開放性更高的國內供應商“衣拿”,共同研發基於個性化定製的服裝吊掛系統。“國外廠商只想提供標品,是我們去配合它的邏輯。”吳志澤說,“但定製西服的複雜度和我們此前一系列自研系統,都要求吊掛必須配合報喜鳥的邏輯。”

為了吊掛與產線的磨合,報喜鳥專門安排了一批實驗組,給出高於平均水平的固定工資,不計成本、不求產量地最佳化流程,尋找產線、工位與吊掛排布的最優解。

最初的成果是一條串聯邏輯的產線,從衣身、衣袖到衣領,各工位依次按訂單完成各自任務,透過吊掛系統運輸完成所有工序。

至二期建設時,智慧產線已能做到不同部件並行生產,大幅提升了生產效率。

透過生產環節的數字化,工廠的“智慧”已不只在產線。系統對訂單的預測讓報喜鳥能夠更準確的判斷原料用量,減少原料庫存成本。向下遊對接至物流系統,也讓定製化訂單能夠更快到達消費者手中。

未來,AI和大資料也會被更多應用在報喜鳥的產線上,利用資料模型,綜合產能、訂單、產品、產線等因數,透過智慧計劃排程運算,提升生產效率。

更快、更高性價比的定製背後,是工業化大規模生產與個性化需求,透過數字化的方式同時被實現。

輸出“定製產能”

在柔性製造、C2M等服裝行業的大趨勢下,36kr曾報道過許多垂直於服裝類目的網際網路企業。它們從某一環節切入,希望以單點的效率提升撬動整個生產鏈條。

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36氪根據公開資料整理製作

在全行業改造進度尚早的情況下,擁有製版(設計)、製造和交易完整流程的報喜鳥對自身的改造,首先驗證了服裝業數字化的可行性與效果。

先將最依賴人的製版(設計)環節標準化,後改造製造與交易的實現路徑,也為行業留下了可被參照的經驗。

“滿足個性定製的智慧製造,確立了我們在這個行業的位置。”吳志澤說,“西服是要求最高、工藝最複雜的品類,衣中之王。”

對報喜鳥來說,數字化升級不只是一項投入,還進化出了盈利能力。

智慧工廠的定製產能,已遠遠超過了報喜鳥的業務需要。2017年,報喜鳥專門設立智慧製造品牌“雲翼智慧”,向整個行業開放產能。接入平臺後,商家可將西服生產完全交由智慧工廠,自身僅負責客戶量體和交易。對接入者來說,不僅獲得了產能和大廠供應商的面料資源,生產成本也大幅降低。

據官方公佈的數字,雲翼智慧平臺已為2000多家品牌商、定製店、設計工作室提供定製生產加工服務,單量佔智慧工廠定製訂單的一半。

“每個工廠的管理成熟度、技術能力均有不同,報喜鳥的數字化模式未必能夠被複制。”報喜鳥智慧生產中心總監趙國華說,“但我們可以向行業開放這一能力。”

數字護城河

報喜鳥始於2014年的數字化升級,是服裝紡織業內最早的一批。

佔據市場絕大部分的中小服裝廠仍停留在傳統生產模式中,生產靠手工,管理靠經驗,缺乏資料積累,資訊化停留在“記賬”上。

沒有“餘糧”可能是大部分企業難以投入數字化的原因。綜合過去十年資料,紡織服裝上市企業的淨利率僅為5%-10%,盈利能力更弱的中小企業,很難有餘力改造生產方式。

“服裝廠最擔心的還是訂單不穩定,大筆投入做升級,一旦訂單有波動就是生死問題。”報喜鳥品牌總經理餘健解釋道,“穩定的單量,也是報喜鳥敢做數字化的底氣。”

儘管花費巨大,數字化仍然是一筆劃算的投資。

在決定服裝企業盈利能力的庫存指標上,定製天然具備“零庫存”的特性。服裝積壓導致的庫存成本和存貨減值,往往擠佔了服裝零售企業的大部分毛利。

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報喜鳥存貨、存貨週轉天數變化

資料顯示,隨著定製業務佔比的提升,報喜鳥的存貨週轉天數由最高時的465天,下降至2020年的302天,這快速修復了報喜鳥原本呈下滑趨勢的盈利能力。自2017年將淨利潤由此前的-3。81億元扭虧至2593萬元後,報喜鳥保持著淨利潤持續增長,2020年實現淨利潤3。68億元。

在市場競爭中,規模化生產定製訂單的能力,更為報喜鳥帶來了“人無我有”的競爭優勢。

國際高階品牌的“老裁縫”模式無法大批次產,高昂的成本讓其只能固守金字塔尖的客群。其它成衣廠商即使接下定製訂單,產能與交貨週期也難以滿足需求。而規模化生產的成本優勢,和作為大廠對原料供應端的話語權,更是個體裁縫店難以獲得的資源。

對於自改革開放之初就開始起飛的中國服裝行業,探索創新的更大意義,在於讓這個始終依賴人力的產業,找到新的護城河。

不同於已建立大量全球性品牌的歐美日韓,中國企業還沒能積累下足夠的品牌力,爬上產業鏈中利潤更高的位置,反而一直依賴人口紅利的競爭優勢。

但打造中高階品牌價值,這一不再依賴人口紅利的競爭優勢,是中國一代鞋服企業的追求。將高階品質的產品以普惠的價格提供給大眾,也是不少企業家的願景。

數字化給出了一個可能的解。

基於大量管理系統和自動化硬體的整合應用,生產效率提升所帶來的收益正在高於來自人力成本的節省。在報喜鳥的實踐中,生產環節的數字化改造,有可能在產能提升的同時大幅降低對人的依賴。

資料的進一步應用,則可能帶來商業模型的進化。長期以來,庫存一直是服裝企業最頭疼的問題,大量未售出的庫存產品被廉價售出或減值處理。按需製造和基於大資料的生產,能夠大幅減少這樣的“浪費”,釋放更大的盈利空間。

隨著產線的智慧化,按需生產也已不只侷限在西服定製領域。小單快反、C2M等趨勢讓消費者也更傾向於能夠彰顯個性的選擇。而這不是單純壓低人力成本就能做到的。

由智慧製造開始,報喜鳥已逐步發展出數理化管理架構、工業網際網路平臺和基於新零售的數字化營銷。

從拼人力到拼科技,服裝行業也許已經處在“換擋”的時間點。數字化程度的高低,可能就是決定誰能成為大玩家的新鑰匙。

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