北京服装生产供应链优化

“大数据”管理应更科学然而在服装行业的产品供应链端，迄今为止对“大数据”的认知和需求还欠缺甚多！而对数据的分析和运用，则更加微乎其微。基于目前我们所处的环境和现状，我们必须想办法改变目前产品供应环节的“大数据”问题。首先是企业内部的供应链数据记录和整理，不可否认目前全行业80%以上的服装和纺织生产企业还是维持着传统的固有思维，甚至还有大量的服装和纺织企业全凭“手工操作”在维系自己企业运转，经营决策和战略方向凭感觉和经验，“拍脑袋”完成自己对企业经营方向的调整和指挥，这样的工作模式和方式我们从不怀疑会有成功者，但是绝大部分的比例是会失败的。零售商只下单给生产商，生产商保证在正确的时间将正确的产品送达。北京服装生产供应链优化

在需求快速变化的服装行业，后端会针对前端的变化做应激性反应，指望后端自我提升生产效率改变整个行业很难成立。从劳动力供给上看，随着人口红利衰退与法规完善，2008年后人工成本在五年内翻了一倍多。很多服装厂工人每天工作时间超过10小时，每个月只休息一日，时薪微薄，少有年轻人愿意尝试；而这样需要极高注意力的重体力产业，40岁以上工人的视力和注意力又难以维持。年轻人不愿干，中年人干不了，劳动力的供给出现结构性短缺。反应越来越快、越来越碎片化的前端渠道。北京服装生产供应链优化通过优势互补来获得整体竞争优势，从而达到双赢的目的。

售罄率、加价率双高一般出现在定制或预售产品上，而定制款及预售款都无法进行大规模批量化生产。16-17年出现的共享、租衣与服装订阅项目，实践下来，陷于用户需求碎片化无复购，前端销量过低，无法真正撬动供应链，没有在国内跑通。众多淘品牌通过预售方式快速返单，但很难跳出淘系构建自己的流量池，将柔性供应链运用到规模化生产上。产能、售罄率、加价率三者很难平衡，总是呈现“两高一低”，从劳动力需求上看，服装生产中仍然存在一些难以机械化的刚性环节，人力短期难以被替代。比如说，当前「软」布料的夹取仍然是自动化很大难题、袖头勾制等环节模具柔性程度差，打板、设计在内的非标环节机械化难度大。

在生产端，单SKU随着生产规模的提升，其边际成本会快速下降到极值，。假设服装需求总量为M件，那么其对应的SKU数量就是M个。随着外部条件约束，单SKU对应生产件数的提升，假设单SKU生产N件，那么SKU数量就等于M/N个。当对应不同SKU数量的成本曲线叠加后。服装行业整体苦于没有很好的技术解决方案，由生产侧长期向两端传导，将整条产业链变得均等低效，共同受苦。库存「不可能三角」：产能、售罄率和加价率的矛盾：产能、售罄率、加价率构成了库存的不可能三角。三者的关系存在以下几种可能的情况，但你会发现无论在哪种情况中，都很难达到理想状态，总是“两高一低”。服装供应链是指以某个节点企业为关键。

面辅料展示，我们需要结合行业规则和实际操作模式，建立专门的“面辅料展示馆”，因为面辅料选择和成衣销售的选择方式是完全不同的，几乎所有的设计师和面辅料的选择者都崇尚亲自“接触”所要选择的面辅料，凭手感，观感，甚至味觉感知等多方位的认知才会决定是否选择该面辅料来设计研发自己的款式，然而大部分的成衣选择标准是看款式形状就可以决定自己是否购买。这也是当前行业内几乎所有选择做面辅料交易平台的公司意识“误区”，以为单纯地将面辅料展示从“线下”搬到“线上”就可以如同一样完成交易“掮客”的角色，实际上由于两种完全不同的销售和交易模式决定了面辅料交易平台的实现，断然是不可以模仿等交易平台模式来操作和实践的。服装供应链是由销售网络送到消费者手中的整体链网。北京服装生产供应链优化

垂直整合是指同一家公司控制着产品生产和销售的不同阶段，从而提高这家公司的市场地位。北京服装生产供应链优化

笔者甚至可以完全负责任地表述当前中国服装品牌企业大量的库存留下并不是因为他们对销售大数据的管控出现了问题，而是他们对品牌供应链“数据”的忽视造成的。其次就是全行业成体系的供应链大数据收集与整理，同样不可否认现在已经越来越多的产品供应链端从业者开始意识到“大数据”对本行业生存和发展的重要性。利用公司多年来在设计研发、集中采购、生产管理以及仓储配送等方面的经验和优势，为时尚产业品牌商、制造商等客户提供高效、低成本的供应链服务，在全国构建一个覆盖范围广大、供应能力强大的时尚产业供应链服务体系。北京服装生产供应链优化

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