服装加工

服装产业将新技术落地,不可忽视这三点

发布时间:2022/10/5 12:40:39   

人类的生活离不开衣食住行四大基础领域,而随着人工智能的技术发展与应用落地,智能餐饮、智能家居以及出行领域都在与智能产生紧密的联系。智能服装这个概念实际可以追溯到年,只是现在依然没有成为主流。不过面对各个领域趋向智能化,或许是时候来看看未来某些智能技术的应用是否能够让服装领域不再沉寂。

一直以来传统服装企业躲不过高库存、高成本、品牌老化以及在设计方面缺乏创意以致于难以抓住千禧一代的心。亿欧认为服装行业之所以沉寂在于它已经过于成熟,所有内在管理和运营体系皆很成熟,稍作改变便会“牵一发而动全身”,不会像一些新兴业态掀起狂潮。综合多方面因素分析,我国的服装行业主要呈现以下五个特点:

1、规模和产量大。据国家统计局统计数据显示,年服装类社会消费品零售总额亿元,同比增长7.8%;全国实物商品网上零售额亿元,同比增长28.0%,占社会消费品零售总额的15.0%(去年同期占比12.6%),其中衣着类商品网上零售额同比增长20.3%(去年同期增长18.1%)。2、运营流程长。随着互联网和技术的发展,服装工厂在加工方面在逐渐减少时间提高效率。但是一件好成品的诞生需要从纺纱、选择面料、织造、印染再到成品是需要一个长周期。而这个周期与时装流行的短周期则形成了强烈对比。3、集群化发展。我国服装产业多集中在南方地区以及环渤海地区,并以此三大经济圈为辐射中心向外发展,围绕专业市场、出口优势、龙头企业等形成以生产某知名产品为主的区域产业集群。4、流行周期短,换言之便是难以掌握快速变化的流行期。毕竟人们生活的快节奏、时尚度的更迭之快需要缩短周期来配合这些变化,否则就很难抓住节奏和差异,当一种也表现在时装季节此一时彼一时的差异,这种快速变化给服装行业带来了无限的机会,也给企业经营带来了风险和不稳定性。5、不再仅限于遮体御寒而延伸到美学意义以及文化价值。例如亿欧此前接触的潮牌领域便是一个小众市场的代表,其实潮牌的出现和流行符合我国新一代消费者的消费心理和需求,这背后体现的是潮流文化在国内被接受和认可,更深层次来说其实是文化的交汇与融合。

以上几点既是服装行业现状同时也是让行业变得沉重的因素,服装行业的发展离不开设计、生产、销售这三大组成部分。假如能够引进技术,通过新技术在以上三大部分应用落地,才可能对服装的整个链条带来一定意义。

设计:从时装走秀-消费者亲身体验

改变一个事物需要找到它的源头进行改造,而设计在服装产业链中作为头部环节需要改变。科技的发展在逐渐改变着服装和时尚行业的变化,从手工制衣到被机械制衣取代,从早期的设计草图,到制衣过程中的机械化缝纫剪裁,包括精细的拉花工艺都受到科技的影响。每年的时装周服装设计师以及时尚品牌最新产品发布和展示的平台,例如去年英特尔在纽约时装周上与服饰品牌TOME制作了一款智能概念包品、再如时装周上展示的科技+服装的作品,包括懒人减肥智能服装和智能乳腺监测文胸等等,炫酷的技术与服装进行搭配比较亮眼,只是可望而不可即。

虽然现在的服装已经不再是满足于遮体御寒,更强调个性化、定制化,但是亿欧认为衣服最终还要回归到消费者身上。

业内人士认为服装行业主要是时尚、小批量和定制。大数据可以提取时尚元素,激发设计灵感,自动设计时尚产品,小批量和定制则需要数字化技术为支撑。今年3月份,唯品会致力于个性化时尚定制解决方案的3D+AI服装定制技术亮相广州,服装定制或被视为可开辟的潜力市场,定制技术的出现或许为服装行业整合供应链,实现柔性生产,重构传统商业模式的“人货场”有利。而个性定制的特点也催生着柔性供应链的诞生。

生产:从大批量生产-柔性供应链

我国服装整体行业的特点之一便是大批量生产进而导致高库存问题长期存在。实际上“柔性供应链”的概念已经存在多年,只是要从根本上解决供应链的问题还有难度。辛巴达CEO大风曾提到供应链的两个核心问题:一是库存下不来、二是质量上不去。大批量制造引起库存居高不下,要数量不要质量又导致了质量难以保障。所以小批量生产以及柔性供应链正在成为服装产业生产环节的特点。

不过茵曼创始人方建华曾表示:“国内的服装产业是整体向上发展的,无论是消费者还是品牌方,对于产品品质、设计能力的要求都前所未有的提高,这也意味着对服装制造的生产者提出了更高的要求。但随着产业工人年龄增长,很多年轻人不愿意从事这个行业。这对整个行业是一个挑战。”社会发展推动整个行业要向前进步,生产需要加速才能在第一时间抓住流行期从而收获一批消费者,此外便是要保证质量。

销售:从弱体验感门店-智能门店

销售即营销,你的产品无论拿到线上还是门店去卖,都离不开运用正确合理并具有吸引力的营销手段让消费者知晓并愿意购买。

国内的线上流量基本掌控在阿里、京东、苏宁等电商企业的手中,想要在线上领域另辟蹊径的玩家似乎不太可能再出现。不过当下

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