B.15_广州服装产业数字化转型研究.pdf

社会科学文献出版社版权所有，深圳图书馆下载使用广州服装产业数字化转型研究.广州服装产业数字化转型研究 陈 峰 阳作荣*摘要：服装是广州的传统优势产业，也是支撑广州时尚之都建设的核心产业之一。在电商、直播等互联网消费兴起，个性化定制、小单快反等消费新趋势倒逼下，服装产业“以产定销”的传统生产模式正在走向尽头。数字化时代已经到来，数字技术可以打通设计、制造、供应链、营销、服务全链路各个环节，以“按需生产”为目标构建敏捷柔性供应链、化解库存风险、提升价值链水平、挖掘消费市场潜力，以实现高水平的供需动态平衡。广州服装产业应抓住数字技术、数字经济发展先机，全面拥抱数字化，以数字化样板工厂为抓手推进行业工业 4.0，以数字化打版中心切入构建全球服装产业链数字化运营中心，以平台赋能为重点推动行业数字化转型，以产业园区为载体构建产业数字生态，以“数字技术+行业知识”为目标重构行业人才体系，抢占制高点，重塑新优势，提升产业能级，实现高质量发展。关键词：数字化 服装产业 高质量发展一数字化转型对于服装产业高质量发展的重大意义习近平总书记指出发展数字经济意义重大，是把握新一轮科技革命和产732*陈峰，广州市社会科学院现代产业研究所副研究员，研究方向为产业经济；阳作荣，广州千誉智能科技有限公司合伙人、服装产业专家，研究方向为服装产业数字化。社会科学文献出版社版权所有，深圳图书馆下载使用广州蓝皮书数字经济业变革新机遇的战略选择。数字技术、数字经济具有高创新性、强渗透性、广覆盖性，是改造提升传统产业的支点，是构建现代化经济体系的重要着力点。具体到传统的服装产业，数字化转型是新发展阶段推动产业转型升级的根本遵循，是实现高质量发展的核心动力。（一）数字化是服装产业转型升级的根本遵循习近平总书记和党中央高度重视发展数字技术和数字经济，发展数字经济是我国的国家战略。党的十八大以来，习近平总书记多次强调要发展数字经济，2016 年在十八届中央政治局第三十六次集体学习时强调要做大做强数字经济、拓展经济发展新空间；2017 年在十九届中央政治局第二次集体学习时强调要加快建设数字中国，构建以数据为关键要素的数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展；2021 年在致世界互联网大会乌镇峰会的贺信中指出，要激发数字经济活力。党的十八届五中全会提出，实施网络强国战略和国家大数据战略，拓展网络经济空间，促进互联网和经济社会融合发展，支持基于互联网的各类创新。党的十九大提出，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，建设数字中国、智慧社会。党的十九届五中全会提出，发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。出台了 网络强国战略实施纲要 数字经济发展战略纲要，从国家层面部署推动数字经济发展。2022 年新年伊始，习近平总书记在 求是 杂志 2022 年第 2 期撰文，再次强调：发展数字经济意义重大，数字技术、数字经济是世界科技革命和产业变革的先机，我们一定要抓住先机、抢占未来发展制高点。（二）数字化转型是推动服装产业高质量发展的核心动力针对服装产业库存积压、人力成本上升、环保约束加强、利润下滑等行业痛点，我国服装产业加快了数字化进程，数字技术对服装产业链的各个环节的渗透，使全行业综合竞争力大幅增强，在全球价值链中的地位稳步提升，数字化转型成为服装产业高质量发展的核心推动力。就单个企业而言，832社会科学文献出版社版权所有，深圳图书馆下载使用广州服装产业数字化转型研究设计环节的数字化，大大提高了设计打版的作业效率，样板的设计、放码、排料、工艺单以及样板管理，都利用智能化软件完成，结合输入、输出自动加工设备，设计的力量被放大，成为行业价值链攀升的主导力量。数字化服装工艺系统能够通过计算机编制工序，提供多种可选方案，以达到最优的工序排列，为工艺师的工作减轻负担。数字化服装工艺设备系统使得服装生产变得柔性而高效。服装吊挂系统把样片送到需要加工的工位，同时，该工位的操作台会显示样片在该工位的具体加工指引。送料自动化的实现，不仅提高了企业的生产效率，还有效地节省了人力。数字化库存管理系统有助于相关人员及时掌握库存的各种详细情况，并能进行各种储备分析，便于企业对库存进行有效控制，避免存货积压。数字化的预警信息系统能适时反映库存情况，有利于企业制定生产计划。就产业整体而言，数字技术在全行业的应用将大大降低企业与企业之间的交易成本，提高跨行业、跨地区的生产协同效率，颠覆传统的生产组织方式，构建全新的商业模式与产业生态。二服装产业数字化转型的方向与实现模式（一）服装产业数字化转型的方向与能力构建 服装产业数字化转型的方向是，依托数字技术颠覆“以产定销”的传统生产模式，构建以消费者为中心、“按需生产”的新模式，即围绕数据这一核心生产要素，运用数字技术对企业内产供销、仓储、物流，对产业链上下游客户和合作伙伴的相关数据进行采集、传输、存储、计算、分析、应用，构建高质量敏捷柔性生产组织方式和全新的利益分配关系，从而更加精准、高效地满足、挖掘消费需求，促进业务的增长。其中，数字化转型的核心生产要素是数据，核心驱动力是数字技术，数据的采集、传输、存储、计算、分析、应用由集成 5G、大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术的工业互联网平台、数据中心、操作系统等数字软硬件基础设施来实现。传统服装产业数字化转型主要构建三种能力。932社会科学文献出版社版权所有，深圳图书馆下载使用广州蓝皮书数字经济一是连接（连接能力），从企业的角度，实现连接的网络体系包括企业外网和企业内网。企业外网用于连接企业不同地区的机构、上下游合作企业、客户和产品。企业内网用于连接企业内部门、人员、设备、材料、产品、环境。通过数据的采集、集成、标准化、统一建模，实现网络节点之间数据信息传输的互通和识别，构建协同分工的产业生态。二是智能（智慧能力），人工智能在服装行业的应用主要有三个场景：第一是智能装备，包括自动识别、人机交互、工业机器人以及数控机床等设备或系统。第二是智能工厂，包括设计、生产、管理以及集成优化等领域的智能化。最后是智能服务，以“大数据+智能算法”为底层，为用户提供包括 3D 智能量体、智能穿衣推荐、智能直播间场景体验等覆盖购、洗、护、存、搭全生命周期的服务。由互联网搭建的互联互通平台，将智能装备、智能工厂、智能服务融合，把工业 4.0 的“智能工厂”“智能生产”“智能物流”进一步扩展到“智能消费”“智能服务”等全过程的智能化。三是信用（互信能力）。数字化转型所依托的工业互联网，从本质上讲也是一个工业信用载体。区块链技术在工业互联网平台上的应用，为传统制造业转型升级和高质量发展搭建起一张巨大的“工业信用网”。仅以工业生产中的质量检测环节为例，质检结果客观、公正、准确、可靠，对于促进交易非常重要。区块链由于其分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法和不可更改的技术特点，不但能实时采集数据，更为重要的是可溯源原始数据、可验证报告。采购商（客户）身处任何地方都能便利地通过终端获取可信报告。这张加载在工业互联网上的信用互联网，在器件供应方、设备检测方和终端用户之间构建起一个跨越时空、高效率、低成本的互信机制，大大降低了产业链上下游各企业、各环节之间的交易成本，提高了相互之间的协同效率。在以上三个能力之上搭建起新的业务模型，包括生产、协同、定制、服务化衍生等，是服装产业数字化的基本模型。连接是基础，智能是实现数据驱动的关键，信用则是降低交易成本、促进紧密合作的倍增器。通过三个能042社会科学文献出版社版权所有，深圳图书馆下载使用广州服装产业数字化转型研究力的构建，最终实现从设计、生产到消费的全流程数字化，构建起大规模个性定制、网络协同制造、共享制造和制造服务化的新范式。（二）数字化在产业链各环节的实现模式1.服装设计环节基于增强现实、社群互动与产品全生命周期的数据，结合智能算法，提升产品的迭代创新能力。基本模型：时尚潮流+社群迭代+产品数据=创新产品其中，数据库是核心，它包括客户人体数据、需求数据、服装版型数据、服装款式数据、BOM 数据（物料清单，bill of material）、服装工艺数据、面料数据、辅料数据等海量数据，数据越多越全越有用。3D 柔性仿真工业软件，从研发设计切入，为服装企业提供 3D 设计、推款审款、快速改版、直连生产和在线展销的全链路数字化解决方案。国内目前开发的一款 Style3D 设计软件，其本身还可作为数字化的模特，为消费者提供对于潮流的在线体验，提供一种轻盈而放松的购买、造型和穿戴体验。对于正在开启的“元宇宙”时代，这种身临其境的沉浸感和体验感，本身就是消费者购买价值的一部分。用户社群，品牌由私域流量积累起来的用户社群参与到产品快速迭代中。有了潮流、有了设计，要快速地迭代到整个社群中，由用户高度参与互动、提出建议，然后进行快速改进，形成一种迭代创新能力。这是数据驱动的产品设计创新非常重要的能力，就是基于增强现实、社群互动和产品生命周期的数据来提升产品的快速迭代创新能力，让设计师能够有更多的时间、空间用于创意，而把那些模板的事情、纷繁复杂的各种信息交给数据、交给机器来完成，构建“设计师创意+人工智能”人机协同的能力。同时，也通过社群整合各种各样的设计师，未来很多设计师可能就是以个人创业者的形式出现的，要把他整合到社群中来形成快速迭代的能力。以数据驱动的产品设计与创新就在于能够对设计的各种要素快速进行整合。142社会科学文献出版社版权所有，深圳图书馆下载使用广州蓝皮书数字经济2.服装制造环节结合需求信息、生产数据和算法，形成智能决策与制造，实现小单快反、大规模定制。基本模型：按需定制+生产数据+智能制造=小单快反柔性生产客户下单后，在网络终端或门店端输入人体数据和款式信息，系统会自动调整样板各个部位的大小，快速生成符合客户体型的数字化样板。与此同时，智能平台调用款型库、工艺库、BOM 库、产能库中的数据，通过数据和算法实现智能决策，向生产线和供应链传达覆盖生产全流程的指令。3.供应链环节数字化转型的供应链不再局限于生产计划、排产、物流，因为数字技术打通了相关各方的数据壁垒，构建起了全链路的数据库，使得供应链环节可以通过数据中台，把所有的数据进行聚合，然后进行跨域分析，优化整个供应链系统，精准配置资源。基本模型：线下渠道+线上渠道+供应链数据=资源配置优化将线上渠道（包括移动端、PC 端、微信、抖音、快手、直播平台等）产生的数据、线下渠道（包括门店、经销商等）与供应链的数据通过数据中台进行聚合，是提升供应链响应能力的关键。构建整套线上线下配送的数字化网络体系，将线上服务的网络、遍布各地的线下渠道的数据实时反馈回来，在整个供应链网络中流转起来，使之与整个实体进行配合，两者之间达到资源配置的最优，尽可能地减少库存，满足对经营利润、成本各方面的要求，实现资源配置的最优。4.营销环节基于多平台采集的数据，运用大数据和算法对数据进行清洗、分析，依据分析结果为品牌制定营销策略，提升营销效率。基本模型：多触点客户数据+智能算法（多维度关联交叉分析）=精准营销。在大数据时代，消费者日常生活中的每一个行动和足迹都是有价值的，将消费者在不同设备和平台上的个人数据和行为轨迹以数据的形式记录下242社会科学文献出版社版权所有，深圳图书馆下载使用广州服装产业数字化转型研究来，通过对这些数据进行多维度关联交叉分析，可以发现消费者的消费规律，从而更好制定营销策略。与数据营销相关的触点包括：社交媒体，搜索引擎，程序化广告，CRM 营销，自建官网、App、小程序等。其中社交媒体营销，比如微信、微博、QQ、今日头条、快手、抖音、小红书等，通过撰写软文、大 V 等宣传品牌和产品，消费者可以认识品牌，还可以进行多种形式的互动，形成高效沟通与传播裂变。品牌自建渠道包括官网主页、App和小程序，最大优势是构建私域流量和积累自有数据，可以针对自有数据对消费者提供高度个性化的体验，高效且持续地对消费者进行营销，帮助建立消费者对品牌的忠诚度。5.服务环节强调购物体验，通过对