观察 | 挽救中国服装工厂,提高流水线效率还不够

2019-11-12 09:41:24
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文|东金鹏

早上7点,我从南京乘d2281次列车向南行驶。我花了14个小时才到达深圳的南端。火车一路快速穿过无锡、宁波、温州、莆田、泉州等城市,连接着中国服装、鞋帽行业的命脉。

在过去的十年里,中国的电子商务产业发展迅速,包裹从这个地区流向广阔的内陆腹地。如今,该国每100件服装中就有30件通过互联网销售。电子商务的强劲势头逐渐迫使上游生产和制造部门生产更快、质量更好的产品。

大约与此同时,对互联网的需求开始迅速分化。经过多年的快速经济增长,今天大多数中国人的基本物质和文化需求已经得到满足,他们开始追求更加多样化和差异化的消费。尤其是对于2000年左右出生的一代人来说,这种需求催生了各种定制业务。

下午2点40分,d2281列车到达温州南站。曾经是中国时尚之都的小型服装厂和家庭作坊早已消失,只有少数升级为大规模生产和精细经营。不久前,当我第一次来到这个东南沿海城市时,我从温州南站打车到了武马街。当地出租车司机说,服装厂数量减少后,外国劳动力也急剧返回。

从温州一路向南,火车将经过莆田和泉州,在晚上10点前到达深圳北站。从北到南,在一天的旅行结束时,你会发现温州只是整个服装、鞋帽行业的一个缩影,旧时代已经结束。

然而,仍有一些品牌和工厂幸存下来,并试图建立一个基于c2m(客户到制造商)的灵活供应链,以实现对不同规模订单的快速响应。浙江宁波的服装企业神州国际是目前中国最大的阿迪达斯、耐克等国际品牌制造商。近年来,神州国际通过引进设备和技术,逐步建立了一个智能工厂。

"中国工厂必须朝着这个方向前进."Ysd云首席执行官柏林意识到了这一紧迫性,“许多传统企业不是在谈论同一个问题,而是死亡的问题。”

Ysd Cloud是cimpress(纳斯达克代码:cmpr)旗下的一个中国全资品牌。它通过构建工业4.0灵活供应链,为零售品牌、知识产权和传统制造企业提供集成的按需生产和个性化定制解决方案。在其25年的运营中,公司已服务于世界上130多个国家和地区以及2000万客户。2018年,公司营业额超过26亿美元。

灵活的供应链和定制生产制造也是中国推动工业向智能化发展战略的一部分。在这个领域,机会在增加,变革正在悄然发生。如果这些努力取得成功,将极大地增强中国企业在这些领域的竞争力,重塑未来的全球制造模式。

今年10月初的一个早上,当我在上海徐汇区漕河泾开发区见到柏林时,她和她的团队已经悄悄跟踪了两年多。2017年,她在上海设立了中国分公司,这是cimpress第二次进入中国。

2012年,该公司首次进入中国市场,目前仍在经营其最好的纸张印刷业务。由于对水土不满意,cimpress在进入中国两年后退出了中国。那次失败后,他们反思了进入中国的战略,认为其他国家的成功模式不一定在中国奏效。

许多外国公司在中国的分支机构将由总部控制,主要模仿总部的商业模式。2017年,中集再次进入中国。他们打算放弃传统,制作一个真正适合中国的模型。

20多年前,柏林去法国学习。毕业后,他加入了投资银行和咨询公司。后来,她加入了cimpress在法国的战略部门,负责包括中国、印度和巴西在内的新兴市场。当Impress希望将其在中国的分支机构转变为一个初创项目,并利用集团的技术优势来帮助提升中国的传统产业时,柏林选择重返中国,担任Impress大中华区和ysd云的首席执行官。

这一次,他们首先选择了服装业。柏林告诉我,包括汽车和包装在内的许多行业和领域都需要灵活的制造,但服装是一个相对传统的行业,痛苦点甚至更大。在过去的几十年里,中国服装业一直由劳动力主导。然而,随着劳动力成本的上升,中国制造业正在失去优势,一些工厂正迁往成本较低的越南、柬埔寨、印度和老挝。如果工厂的效率和智力水平能够提高,这些地区有望重新获得竞争力。

柏林知道中国南方有一个小品牌能快速反转,有50多件衣服。每种产品只生产1-3件,而且只有中等尺寸。然后它将在Tmall的快速测试市场进行测试。一旦收到列表,让后端快速生成。如果一个月没有清单,它将被下架。整个团队有200多人,都是手工操作的。她认为,一旦这种模式得到扩展,例如,每天收到300-500份订单,就需要一个完善的系统和一个灵活的工厂。

中国拥有世界上最大的生产制造产业集群,cimpress第二次进入中国。ysd云仍决心将集团打造的c2m能力从前端定制订单接收、销售平台扩展到智能生产流程,延伸到印刷行业以外的领域。在服装行业,ysd Cloud决定模块化大规模定制生产系统和流程的集成体验,为服装企业提供一套大规模定制和按需生产解决方案,帮助他们实施智能生产流程的安装,实现灵活快速的逆向供应链。

柏林表示,cimpress的核心优势在于它可以提供从前端定制平台到后端生产供应链的完整解决方案。各种解决方案模块都是api的形式,自由嵌入现有的销售渠道平台、存储物流系统和合作伙伴的生产流程,甚至一些硬件和软件。

与云尚鼎合作的客户主要是大中型企业,必须具备一些基本的信息系统。Ysd云绝对是一个非常开放的系统。"我们的东西就像乐高玩具,非常灵活."柏林说,“不像德国的工业4.0,如果你想改造一个工厂,你必须把它用于从软件到硬件的每一个过程。”

改造后,客户可以通过仍由ysd cloud建立的c2m系统从Tmall、实体店和其他渠道下订单。这些订单将跳过原来的传统分销商,直接转移到工厂进入工厂的生产系统。在生产方面,ysd Cloud开拓了各种工艺设备,包括数码印刷直喷、刺绣、紫外、激光、热转印和热升华等。,实现从订单到设计、调度、生产、仓储和物流的智能化管理,满足定制化和规模化的要求,实现柔性制造。

在服装领域,流行的个性化定制主要是轻定制。所谓轻定制是指在已生产的服装上进行刺绣、印花等二次加工。随着整个行业的深化,越来越多的品牌参与其中,推动市场逐步深化,从面料定制开始,即深度定制。

在漕河泾开发区,柏林和团队租用了一栋办公楼的一楼,面积超过1000平方米。整个空间被分成两部分,一部分是办公室,另一部分300多平方米被一个小工厂装饰。为了便于测试和实验,工厂里使用的几乎所有机器都聚集在这里。在引进任何技术之前,你必须在你自己的小工厂里运行它。

在这个小工厂里,柏林和同事们向我们展示了基于个性化定制的灵活供应链和智能制造是如何一步步工作的。这里展示的是光定制的过程,主要包括刺绣、印刷、热转印、热升华等。通常,光定制的交付时间为24小时,深度定制将更长。

通过c2m系统,来自电子商务平台、商店等渠道的订单会自动收集到工厂的订单接收平台,然后系统会根据物料库存安排生产。生产完成后,生产工作单将打印两个二维码,分别对应于订单号和生产工作订单号。每个生产工作单都清楚地表明了订单的生产信息,如工艺、材料、技术等。工人用贴有二维码的生产工作单进行“愚蠢”的操作,许多环节被系统取代。

调度系统是与过程、材料、技术等系统相联系的。如果没有相应的储备和库存,系统将不接受订单。当工人拿到生产工单并收到物料时,相应的库存会自动调整,由终端消费者订购的虚拟库存也会相应调整。消费者在前端上传图片和图案,然后下订单。系统将自动处理模式并生成生产流程。

“工厂不再需要熟练的输出、图像处理或其他处理。工人们只需扫描机器前面的二维码,然后把衣服穿上,按下按钮开始印刷。”柏林说,“对于工厂来说,没有必要对技能要求太高。”

技术员拿着一份工作单。我们跟着他穿过一扇门。里面是一个刺绣车间。两名女工围着绣花机走来走去,看着。他们只需站在绣花机前,用生产工作单上的二维码扫描,消费者上传的地址和图案就会出现在绣花机的显示屏上,相应的生产指令会由系统自动输入绣花机。很快,系统识别出颜色线和颜色号,并开始自动工作。工人们只需袖手旁观。几分钟后,刺绣工作完成了。

完成后,系统将比较模式,并进行智能质量检测。传统的质量检验依赖于熟练的老主人,但是对于定制的项目,每个订单的内容是不同的。Ysd云仍决心通过这项技术,它只能在扫描后由机器实现自动识别和检测。通过质量检验后,可以放入仓库等待发货。

供应链转型后,每一步都会产生数据,这些数据会及时上传到云端,有些会直接传输到前端。消费者可以清楚地看到数据,无论是在生产、质量检验还是交付中。

除了面向工厂的解决方案,ysd云还将为零售店和电子商务提供装运前解决方案。该店的解决方案是将印刷和刺绣放在零售店,消费者可以在那里选择自己喜欢的产品,商店在3-5分钟内印刷图案或刺绣。另一种是在电子商务发货前,将产品进行二次加工,如定制礼品。

这些看似新奇的东西在中国可能已经在国外流行多年了。例如,在日本东京的无印良品,将会有一个定制刺绣服务。定制设计、字符或标志将印在手提包上。“只要能定制,我们就能做到。这是光定制的基础。”柏林说。

优衣库首席执行官刘郑经表示,时装行业不是在不断改进或生产无瑕疵的面料,而是在追逐潮流。快速跟进也是扎拉成功的关键。

在传统的电子商务中,商家收到订单,工人去仓库取货,然后发货。为了应对不断变化的趋势和个性化需求,企业需要增加sku和库存。如果货物不能售完,将会有大量库存积压和资金周转问题。过去,库存和sku之间总是有平衡的。

然而,c2m改变了供应和营销之间的关系。消费者与没有中间人的工厂直接相连。“消费者在与生产部门联系时会自动检查库存,看看是否有关于这种材料的任何信息。只有当有订单时,他们才能下降。消费者看到的每一种产品都是计算机合成的,是虚拟库存,而不是生产出来的。对于每一个订单,后端都在生产。”柏林表示,这意味着在c2m模式下,企业只有原材料库存,没有产品库存。在c2m模式下,商家可以大大扩展产品的sku。

答:是一家澳大利亚校服定制公司,在其开展业务的每个国家都有自己的设计师。他们负责向客户展示设计的版本。客户确认后,设计师将与工厂主沟通相关信息。接到订单后,工厂的主人会先拆开,然后告诉每个岗位的工人如何编织、印刷、传热等。

现在,他们正与中国一家灵活的生产工厂合作。设计师只需要制作一些模型。客户直接在c2m系统中订购以改变颜色和图案。在基本模型下,只需改变颜色和面料,就可以创建数千个sku。Cimpress还与一些cad公司合作,仅通过更换面料和配件就生产了数万个SKU。

订单到达中国工厂后,将自动分配到不同的生产线,并在生产后进行汇总。集成系统安装后,所有的生产过程将是全自动的,从原材料开始,在7天内我们可以生产出深度定制的校服。此外,每套制服上都绣有学生的名字,然后送往国外。

经过智能化改造后,工厂和车间的人员结构也发生了变化。“在改装车间,有时七八条生产线都在一起,如直接注射、刺绣、热转印、热升华、激光和紫外线,但只有少数操作员,因为他们可以随时去任何生产线。为什么?”柏林回答说,“因为任何生产线,只要扫一扫院子,把东西放在上面,就成了操作的傻瓜。”

在传统工厂的时代,刺绣必须找到记忆力很好的工人和熟练的技术人员进行直接喷涂。这些工作对人来说要求很高,成本也很高,但是这些工作已经被机器和系统所取代。“对于工人来说,每次接到订单,他都会扫描二维码,告诉他如何摆放衣服和用什么线。这是一次非常愚蠢的行动。”

柏林告诉我,在和这家工厂做生意的第一天,老板说项目完成后,许多人可能不得不做一些改变,否则他们可能不会利用你的职位。

然而,智能制造需要更高质量的工人作为一个整体。目前,cimpress改造的一些工厂一般需要从职业技术学校毕业的大学生。传统工厂没有it人员,但进入智能工厂后,需要1-2名it人员负责维护。

青岛市以北30公里处有一家名为库特智能的服装企业。它的前身是红领服装。大约十年前,张蓝韵从父亲手里接过红领,开始构建基于个性化定制的c2m商业模式。

几年后,张蓝韵的转型成功了。红领服装从传统服装企业转变为互联网技术平台,最终更名为库特智能(Kute Smart)。库特智能已经从大规模生产转变为小批量个性化高端定制。通过生产线个性化流程生产西装,交货期可达7个工作日。

库特在智力方面的成功很快赢得了服装业的一群追随者。从那以后,服装业的许多品牌和工厂开始了他们自己的智能转型。像柯立芝(Coolidge)一样,他们中的一些人在完成自己的转型后,开始向同行提供相关的咨询服务或技术支持。

目前,除了ysd尚云丁和库特智能,阿里涛工厂和必不可少商城等公司也在服装行业开展c2m灵活定制业务。在资本和雄心的结合下,一些初创企业也进入了这个领域,争夺这个新兴市场。

与这些竞争对手相比,ysd云无疑开拓了前端c2m定制平台和后端生产平台,实现了软硬件的开放和对接。柏林表示,cimpress已经开放了许多公司的硬件系统。通过软件,可以调用这些工厂设备,并指示它们的机器控制它们的油墨、印刷和生产状态。

Cimpress从事c2m业务已有20多年,整个业务已经非常成熟。你很难找到像cimpress这样的软件系统公司,它有很强的资本实力,在世界上有15家自己的工厂。

作为一家以技术为中心的技术公司,cimpress积累了超过13亿美元的技术投资,并通过2000多名技术研究人员构建了一个包含主要技术的大规模定制平台。该平台拥有200多项国际专利,依靠强大的it技术、生产和物流系统的无缝连接,能够支持任何定制产品的高效大规模生产,而无需最低订单数量要求。

柏林表示,中国许多软件初创企业几乎没有自己的工厂,它们的系统也没有经过大规模数据测试。“您的系统处理大量数据的能力取决于您传递了多少数据。”她说,“我相信许多工厂不可能在一两天内做到这一点,包括说在大型硬件公司惠普能够与你合作之前,你还需要达到一定的水平。”

在中国,个性化和多样化创造的市场可能刚刚开始。根据招商局产业研究所提供的数据,2013年中国服装定制市场规模仅为600亿元。未来五年,服装定制市场的平均复合增长率达到22.9%。2017年,市场规模达到1371亿英镑,同比增长20.7%。根据光大证券的相关数据,到2020年,服装定制的市场规模将达到2000亿元左右。

柔性供应链是按需生产。除了服装业,还有许多行业是可以触及的。柏林也同意社会上的各种产业实际上可以与定制结合起来。“我们相当于整个中枢神经系统的数据。我们只将消费者定制的东西分析成不同的参数,将这些数据转换成生产参数,最后返回给消费者。事实上,这是一个如此封闭的循环。它可以应用于服装,因为服装有最大的痛点。但事实上,许多工业企业将来可以使用这些数据。”她说。

在柏林和团队的低调潜行两年多来,他们一直在做一些测试和研发,同时也与一些品牌合作。经过所有流程后,ysd云仍计划于2018年底正式上市。此时,越来越多的中国品牌和工厂正专注于定制化和智能制造,并开始寻求升级和变革。从更广的角度和更长的时间来看,一切才刚刚开始。

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