数智时代：赢在智能制造

作者简介

刘兵，浙江大学博士，浙江省工业和信息化研究院党总支书记、院长、首席专家，浙江省数字经济系统建设理论制度组组长。现主要从事区域经济、工业经济、数字经济、企业发展、人才战略等领域研究。曾主持和参与多项国家和省部级研究课题、多地经济社会发展和产业发展政策研究，在国内外期刊发表多篇理论文章。获工信部调研课题一等奖等荣誉 宋 婷，浙江省工业和信息化研究院产业政策研究所所长，高级经济师，浙江省数字经济系统理论制度组、未来工厂专班、“415X”先进制造业集群专班成员，主要从事产业集群、智能制造、未来产业等数实融合领域研究，先后承担工信部指导性课题、浙江省社科重大课题、省软科学研究项目多项，研究成果获得省级领导批示10次，参与《未来工场》等专著编写。 赵立龙，浙江省工业和信息化研究院区域经济研究所所长，浙江大学管理学博士，副研究员。先后承担国家自然科学基金青年基金项目、省软科学研究项目、浙江省委省政府重点课题多项，完成浙江省“十三五”传统制造业改造提升、“十四五”制造业高质量发展等重大规划课题多项，撰写的多篇调研报告获得省委省政府主要领导批示，出版著作《制造企业服务创新战略对竞争优势的影响机制研究》，并在《科研管理》、《浙江大学学报（人文社会科学版)》、《外国经济与管理》、International Journal of Production Economics等国内外期刊发表论文10余篇。

内容简介

第五节探秘服装制造产业“未来工厂” 一、行业共性问题与需求 随着互联网技术的发展，消费者的购物习惯正在逐渐转向线上，后疫 情时代等越来越多的因素影响着服装在线下门店的销售，使得本就增长乏 力的服装制造行业更加雪上加霜。服装制造业的发展该何去何从？ 在传统的以产定销模式下，服装制造需求预测通常基于品牌方主观经 验，缺乏对于天气、社群、潮流等多维度数据的可见性和高阶分析，商家 无法踏准“爆旺平滞”的市场节奏，导致商品研发的试错成本高，上市款 式滞销带来巨大库存压力，销售收入因此大打折扣。工厂仅根据静态订单 和工厂产能制订粗放式的生产计划，提前4—6个月组织生产，往往在夏季 就开始生产羽绒服。这种模式缺乏柔性，无法有效而快速地响应变化频繁 的时尚消费者市场需求，当市场环境发生变化时，要么出现爆款，产品准 备不足，要么出现滞销，产品成为库存。 服装制造产业在智能制造方面的需求主要有三类：一是服装制造的 需求预测。设备的智能化，主要指生产设备是否具有智能化的监测功能。 二是服装制造过程的智能化。满足服装的一人一版、一衣一款的个性化需 求，实现服装大规模的个性化定制。三是纺织服装生产供应链的智能化。 共享平台和在线通信工具使制造商、供应商和零售商能够有效协作，提高 预测准确性，并最大限度地缩短交付时间，直接影响产品的生产、销售、 流通和售后等环节。 二、案例：阿里巴巴迅犀服装未来工厂 项目实施企业：阿里巴巴迅犀（杭州）数字科技有限公司，是阿里 巴巴集团的全资子公司，是阿里巴巴集团“五新”新零售、新金融、新制 造、新技术和新能源战略的重要组成部分，致力于打造全新的“制造大脑”， 实现规模化、数字化柔性生产的“云制造”。 阿里巴巴迅犀服装未来工厂瞄准传统服装产业，利用人工智能、大数 据、云计算、IOT（Internet of Thing，物联网）能力打造全链路数字化、 智慧化“制造大脑”，通过构建“消费互联网+智能制造”新型供需关 系，依托阿里旗下众多电商平台，对服装消费新需求进行大数据分析，实 现按需设计、快速制造、以销定产，缩短服装投放市场周期、降低全产业 链库存成本，推动传统制造业向数字化转型升级，并成功通过世界经济论 坛“灯塔工厂”的认证，成为服装行业上榜“灯塔工厂”的优秀科技型企 业之一。 工厂打破订货周期长、依赖大批量集中生产降低成本等限制因素，适 应了小批量、快速反应的个性化生产需求，助力淘宝中小商家、直播主播 共享工厂，实现100件起订、最快7天交付。让中小型的服装生产企业可以 专注做好自己擅长的品牌运营、款式设计，让淘宝平台上的主播专注于直 播带货，让服装设计师专注于时尚设计。而供应链、生产端等技术含量较 高、规模化要求较高的领域，由阿里巴巴迅犀服装未来工厂通过数字化、 集约化的方式帮助商家完成，打造了需求和供给双轮驱动的“服务型制造 业”新模式。 阿里巴巴迅犀服装未来工厂建设主要包含以下几个方面的内容： 一是云端智造模块，是按需驱动、数据赋能、全链路协同的“新制 造”体系，通过物联网、高速通信和工业软件等技术，实现服装端到端价 值链上的市场和消费需求、商家、产品研发、采购供应、生产制造、供应 链、物流等核心资源数据和信息的互联互通，并基于人工智能处理海量信 息，形成数据驱动的业务洞见以优化决策，最终赋能全链路快速响应、协 同执行的按需定制交付旅程，满足消费者的个性化需求。 二是销售预测模块，基于来自淘宝、天猫等的大数据洞察，提高商 家预测市场动向和未来需求的准确性。为了精准把握需求的精准度及上新 的节奏，犀牛智造遴选舆情热点、社交资讯、平台大数据、市场趋势等因 子，运用大数据、自然语言处理 (NLP)、图像识别、深度学习等技术构建 预模型，发现尖货和潮流趋势，产生商品款式级的销售预测。 三是数字工艺地图模块，利用3D 模拟仿真实现数字化快速打样，联 动供需双侧，缩短产品开发上市周期。将孤岛化的设计环节横向打通且云 化，打造服装工艺数字化全生命周期管理。通过图像识别和深度算法，实 现工艺单自动生成和系统自动校验，快速准确生成工艺单，指导工人作 业，提高打样效率。 四是智能调度中枢模块，整合全域产供销计划信息，实现资源精准匹 配，提高商品准交率的同时优化成本。全链路统筹计划链接商家需求、工 艺要求、供应链备料、工厂产能等要素，融合大数据、运筹优化算法与多 核仿真模拟，实现多工厂网络调度，达到供需精准匹配的目的。商家和工 厂可以通过平台精准匹配，提高商品的准时交付水平。 五是资源数字化模块，包括对于全链路的人、机、料、法、环的全面 数字云化，是计划和调度的前提。以分钟级精度预测某工厂某时间段的产 能，这样才能非常精准地实现调度计划、按时完成生产，以代替传统依赖 人工经验的模糊的概念性判断。精确的产能预测源于工人的技能效率数字 化，包括工序、历史效率、学习曲线，方便数据工艺地图进行生产仿真。 产线的排位系统也可以根据数字化的资源分解工序，通过对工序消耗时长 的精准测算，决定是否需要合并工序才能达到产线平衡，这些都是资源数 字化后的系统决策结果。 六是全域计划模块，是根据订单特性、工厂的产能、供应链备料等全 要素，通过大数据的资源分析与匹配能力、运筹算法的资源调度及多核仿 真计划模拟，实现多工厂网络调度。数字工艺地图联动供应链物料计划、 生产计划等全域计划，实现最优的生产规模和生产计划决策，打造全链 路、可视化、数字化的计划运筹体系。 七是集群供应链网络，即销售预测驱动的供给协同体系，实现物料 端到端数字化管理，提高资源利用效率。为了适应高频换型的需求特性， 传统工厂的各工段通过解构再重构，形成以柔性制造为中心的集群式供应 链网络，即根据大数据销售预测市场需求，跟上游优质供应商形成需求 拉动式备料，VMI （Vendor Managed Inventory，合作性策略模式）模式 及时预警确保物料安全库存。物料到仓后，采用 RFID（Radio Frequency Identification，无线射频识别） 跟进物料的全过程，实现物料自动出入仓 及AGV自动配送，节省人力。 八是柔性智能工厂，柔性制造系统赋能快速换款和产线平衡，缩短 生产周期，提高小批量生产效率。服装制造需求快速变化导致产线高频换 产，而高频换产对生产效率的损耗非常大，这也是大工厂和小订单无法兼 容的主要原因。基于自研柔性制造系统，驱动快速换款和智能产线平衡， 提高产线的效率，缩短商品生产周期，为小批量个性化订单的生产交付提 供全新解决方案。 1.权威性。作者陈晓红系中国工程院院士，中国管理科学与工程、工程管理及数据智能领域的著名专家。本书大纲要点布局合理，切入到位，论述内容具有针对性、指导性和引领性。 2.普及性。本将理论阐释与经典案例分析相结合，论述全面深入，语言简明晓畅，具有可读性和传播性，旨在打造精品学术读物。 3.前沿性。本书既有历史回顾、现状分析也有科技发展前沿展望和深入思考，科技与现实紧密结合，普及性和前沿性兼具。