个性化新消费需求升级，离散生产行业如何应对？

随着个性化、定制化需求不断升级，尤其是服装这类追求时尚感的日常消费品，越来越多的消费者开始脱离消费单一行为，间接或直接参与产品的设计、甚至是生产、制作，消费者与生产者由分离走向合一，小批量多款式的生产特点逐渐增加。这种新消费的模式，也对服装工厂的生产提出了极大的考验。

这篇案例讲述了宾通智能另辟蹊径，从服装款式、原料、产品打样，BOM清单等行业场景入手，研发出数字化、智能化的一整套服装行业供应链解决方案。帮助服装行业工厂在工业4.0时代，加强核心价值打造，利用数字化工具实现生产制造新模式，柔性生产，以更高效率、更快速度响应客户需求。

从技术和设施两方面来说，服装行业要实现小单快反生产模式，需要具备哪些基础条件？

从DTC（Direct To Consumer，直接触达消费者）到 C2M（Customer To Manufacturer，用户直连制造）模式，服装行业为实现柔性供应链做了哪些努力？

除去柔性供应链改造，服装行业还可以通过哪些模式转变应对新消费需求？

01、场景透视

服装行业快时尚趋势显著，传统生产模式难以为继

近年来，服装行业作为我国国民经济的传统支柱型产业和重要民生产业，正面临着消费不断升级、需求个性化、渠道多元化等新变化，也同样面临着产品生命周期短，疫情下经济停滞等难点。在此背景下，服装企业既要满足“用户个性化产品”的生产需求，不断创新新品，同时还要抓住市场机遇，具备“小单快反，大单快速交付”的能力，挑战难度极大。

传统生产模式下，服装行业面临着设备自动化程度低，信息化管理不完善，系统集成程度低，数字化管理观念薄弱的现状，批量制造“库存导向”的粗放生产模式难以追赶市场潮流，各部门信息透明程度低，沟通不及时，生产严重受限。服装制造行业属于劳动密集型产业，老龄化倾向严重，进行数字化改革改善经营管理困局已是重中之重。

当前，不少主流服装企业已经开始将数字化、多元化渠道、物流系统优化作为“发力点”。以ZARA、H&M、GAP为代表的快时尚服装品牌为例，采用的SPA营销模式与柔性供应链相结合，直接对向目标消费者，把控从生产到零售的每一个环节，缩短了商品从设计到上架的时间，大大降低成本投入。既满足用户的个性化需求，也最大程度的降低了库存，同时不会对生产造成影响，这也是国内服装行业工厂亟需改变的地方。

02、痛点透析

个性化定制需求加剧，服装企业转向柔性制造

南通某纺织服饰有限公司成立于2001年，员工总数100多人，是一家集专业设计、生产及销售为一体的服装制造企业。该工厂有目前共有100多台生产设备线，处于数字工厂转型阶段。未使用ERP或MES系统，靠传统的纸质表格手动进行生产统计，未组建专门的信息化部门。

随着市场个性化需求的发展，该公司意识到当前MTO模式（面向订单的生产模式）越发受限，在没有了解客户需求之前，不敢备库存，也不敢提前生产。“更快更灵活”的市场需求要求企业在设计、生产、营销、物流等方面进行新的探索，打造更加柔性的供应链，实现精细化运营管理，以适应市场的变化。

在了解企业困境之后，宾通智能与该企业携手计划打造智能制造生产平台，以三步走战略，从构建智能生产决策系统到实现产销协同。其核心是通过人工智能决策算法与算力驱动，秒级排产、快速响应、实时运算，对数百种用户需求组合方式进行订单优化、迅速排产，实时备料，计算交期，生产制造运转各环节更顺畅。实现以消费者为核心，重构传统以产定销的生产模式。

BITO智能生产决策系统Lite版本

03、技术与策略

落地业务场景，柔性生产平台的搭建与运行

“什么是柔性生产平台？它是如何落地工业场景的？”

面向生产供应链的柔性生产平台可以衔接服装工厂的生产端、销售端及中央管理端三大部门。从智能排产角度切入，优化“人、机、料、法、环”间的协同关系，并通过对厂内物流的调度实现数据采集和精确控制，打通离散生产场景的各个环节。柔性生产端的BITO智能生产决策系统和BIoT物联网平台（柔性生产、仓储物流、设备层可在BIoT平台进行数据交互），既可以作为完整解决方案，也可以根据客户需求独立部署。

生产经营层面，BITO的智能生产决策系统可以从服装工厂的预订单、打样、大货订单、到工厂计划、派工报工、出入库、自动校料，包括外协工厂，全自动化一键打通。实现了个性化大规模定制秒级排产，做到实时反馈订单交期，产销协同、打造智能化+柔性化、透明化新生产模式。

在物流仓储层面，BWMS智能仓储物流系统可以同时支持多终端的盘点方式，支持呼叫自动搬运机器人进行货到人、库位到人的盘点方式，将智能算法和机械搬运融入传统仓储管理系统，无缝衔接服装工厂内上下游系统APS/ MES / AIoT / AGV , 实现智能自动化的全流程高柔性、高效率、高准确率、低成本的仓库作业。帮助服装工厂提高设备稼动率，降低仓储成本。

“柔性生产平台需要哪些技术支持？”

基于人工智能算法的柔性生产平台，适用于智能算法的工业数据标准，通过人工智能技术将精益管理能力规模化输出给工厂的管理人员。工厂生产部门接收前线销售数据信息，可通过大规模实时在线数据应用，将各流程数据统一在系统内开发利用，实现各类生产管理数据在各环节各部门的实时流通；可连接生产、管理、运输、仓储各环节，业务流程更清晰；通过智能技术实现了从数据到信息、知识、决策的转化，摆脱传统认知和知识的边界，为企业提质增效、释放生产潜能、实现企业收益最大化提供有效支撑。

BITO智能制造平台解决方案

第一、基于大数据数据运算：

①可实现供需差在线感知，提升供应链可靠与平衡，对生产需求、生产交期等进行实时监控与预警；

②根据设备、物料监控情况，实现产能的实时调度与供需匹配，提高产能；

工厂端应用生态赋能基座

宾通智能的柔性生产平台帮助改服装工厂从底至上构建工厂制造数字化模型，将单制造主体的有限资源能力“人、机、料、法、环”进行机理描述。将工厂生产运营计划与计划执行数据实时上云，对服装厂内的产能利用率与执行透明化。各类数据在线化后，基于市场消费者个性化需求的生产关系构建从生产到物料、仓储之间的供需关系。

第二、基于服装产业链实时数据：

①利用深度增强式学习进行产业链数据的大规模组合优化，提升供需匹配效率，充分调动剩余产能；

②降低服装产业上下游产能闲置。通过拉动式供应链能力，形成订单驱动的拉动式供应链，缩短供应链链路，增加周转率，降低社会库存；

③通过柔性制造管理，交期优化，有效降低每个工厂的库存采购成本与制造成本。

04、物有所值

客户整体产能提升50%，交期达成率大幅提升

宾通智能的柔性生产平台帮助企业实现数字化转型落地。

宾通智能的柔性生产平台上线后，客户可以通过智能工厂的系统平台在线进行产前打样、订单生产、交期预测的沟通和确认。实现上游品牌和下游工厂的供需联动和协同，从需求到生产全过程透明可控，帮助企业实现智能决策，量化管理新生产模式。具体实现的效益指标如下：

效益指标：

1）生产管理实时在线。上线系统后，实现了生产透明化管理。通过强大的数据算法，系统可自动确定相关的物料信息和生产路线。随时查看生产进度，大大减少工单的传递数量，保证了信息传递的准确性。

2）交期达成率接近100%，大幅提升。通过智能数据算法，系统可提前预判订单完成情况，交货周期有保障，客户更加信赖。

3）横机设备利用率提高。通过智能排程排产，设备闲置状态不复存在，可灵活调动各资源设备生产时间，设备稼动率提高60%。

4）物料采购及时准确。通过物料齐套模块，解决了设备空等原材料的情况，工厂整体产能提升30%以上。

5）服装款式在线储存。记录历史衣服款式，BOM资料，原材等基础信息，通过类别可从系统内选择，方便使用对于同款式或者同类型衣服能加以复制到新的打样订单产品，系统内修改，快速生产使用数据。

综上所述，宾通智能的柔性生产平台可以帮助企业系统快速调整生产，灵活响应市场及客户需求，提升整体运营效率。用实际经营数据验证企业成功实现数字化转型。

实证为例，要实现小单快反，应对消费者个性化需求，首先需要在生产端进行柔性生产改造，这就需要做到信息化和自动化的“两化融合”。信息化要求联通需求端和生产端的数据，将上下游的产业链数据打通，自动化则要求实现生产产线的智能化、自动化改造。如此以AI智能决策与智慧物流为核心，连结协同所有生产设备，实现精益、敏捷与柔性生产，从而助力制造业从“库存导向”向“订单导向”转型升级。

其次要求企业在生产经营管理上搭建数字化部门，从真正从管理模式、思维理念上实现数字化生产。新零售环境下，时尚柔性供应链变革的核心将是“更快更灵活”，其实现方式包括依托智能算法柔性排产、利用数字化技术缩短上下游产业链各环节周期、跳过供应链中间环节直接向消费者销售，以及反转供应链流程以终端消费者为起点。

此类中，电商平台的生产供应商的柔性生产供应链模式值得当下制造企业深度学习。