消費(fèi)者に直面してバランスを維持し、アパレル業(yè)界の効率を高める。

生産と販売のダイナミックバランス：アパレル業(yè)界の稼働効率の戦い

「産業(yè)クラスター」から「工場式生産」まで、これまでの転覆性の時(shí)代に、中國の製造業(yè)は生産パターンの変化に直面しなければならない。

現(xiàn)在は「知能製造」を標(biāo)識とする「工業(yè)4.0」第4回産業(yè)革命ブームがヨーロッパで巻き起こっています。ドイツの「工業(yè)4.0」戦略はこの知能製造革命のために新たな模範(fàn)を打ち立てました。機(jī)械生産、インターネット、モノネットワークの3つを緊密に結(jié)合し、原料配送、生産と物流の知能化を?qū)g現(xiàn)し、商品の生産プロセスと方式を根本的に変えています。

この背景には中國

代表的な工業(yè)4.0改造のために率先して起動する。

品質(zhì)に支えられたブランドは最高の発展チャンスを迎えます。私たちは最高の時(shí)代に出會いました。

「中國製造2 0 2 5」戦略の提案に、ハイエンド子供服ブランドT 100の創(chuàng)始者である董文梅は興奮の色を隠せない。

「中國の工業(yè)企業(yè)は現(xiàn)地の狀況に応じて適切に対応し、チャンスをつかんで、本格的な大データ駆動の知能工業(yè)企業(yè)になる見込みです。」

IBM華南區(qū)ソフトウェア部情報(bào)管理部門技術(shù)マネージャーの何軍さんはこう言います。

明らかに、すでに在庫が大きい服裝業(yè)界を経験したことがあります。

しかし、モデルチェンジの後期において、「中國製造2025」というふうに、アパレル業(yè)界はどのようにビッグデータやスマートビジネスなどを使って自分を武裝するべきですか？

インテリジェント化改造は3 D技術(shù)を?qū)毪工搿?/p>

現(xiàn)在業(yè)界の競爭はますます激しくなり、ルートと労働コストはますます高くなり、企業(yè)の利益は圧迫され、企業(yè)に効率を向上させるために精密化管理を考慮するように要求しています。

カービン

呉少強(qiáng)総裁はこのように南都の記者に感嘆した。

効率を上げる上で、各アパレル企業(yè)はそれぞれ優(yōu)れていると言えます。

記者によると、今年3月にIDG千萬級投資を獲得した女性靴淘汰ブランドのコマーニク創(chuàng)業(yè)者の林雙徳は、率先して3 D技術(shù)を?qū)毪筏迫粘瘫恧巳毪欷胗瓒à扦埂?/p>

「3 D技術(shù)を利用すれば、開発時(shí)の金型費(fèi)と時(shí)効問題を効果的に解決できます。

林雙徳は南都に対して説明しています。伝統(tǒng)的な研究開発モデルによって、研磨器具を作るだけで少なくとも一ヶ月はかかります。

また、研具の開発後、最終的に10個の中に三つの注文が取れないかもしれません。これらの捨てた研磨具は大きなコストを浪費(fèi)しました。

比較的に、3 D技術(shù)を使えば、2、3日間で形になった靴をプリントアウトできます。サンプルの効率化だけでなく、企業(yè)開発の精度もアップします。

同様に、都市麗人もIBMの知恵ビジネスクラスシステムによって管理効果を高めています。

何軍が明らかにしたところによると、このシフトシステムは、営業(yè)のピーク時(shí)と低谷期にどうやって店の従業(yè)員を合理的に配置するかという問題を解決することを目的としています。例えば、店舗販売のピーク時(shí)とピーク時(shí)によって、店舗ごとに時(shí)間の差によって、この日の社員のシフトを比べて、良い販売員を店頭販売のピーク時(shí)に配置し、仕事の効率を高め、効率を下げるようにしています。

聞くところによると、このシステムのオンラインは一年で、一部の店舗が広めた後に、都市の麗人の全體の人力のコストは0.5%下がりました。

専門性のマッチングを行う

しかし、南さんはこの2つの會社と違って、サプライチェーンの効率を高めるために、多くの企業(yè)が専門家をどうするかに著目しています。

「未來」

業(yè)界の各一環(huán)は自分の専門の仕事をします。例えば、布を織る、デニムの服、既製服の加工などの違った部分を作ります。

例えば以前はサプライヤーを管理するのに數(shù)十人が必要でしたが、今は何人かが必要です。

このような管理思惟の背後で、カービンはサプライヤーに対する監(jiān)督緯度を変えました。品質(zhì)は工場の監(jiān)視だけではなく、消費(fèi)者のフィードバックをもっと考慮しなければなりません。

いくつかの服が返品されたら、返品率はこのサプライヤーの評価システムに記録されます。返品率が私達(dá)が設(shè)定した最低ラインを超えたら、サプライヤーはレッドカード価格で企業(yè)に補(bǔ)償します。

呉少強(qiáng)氏は、このような管理システムと管理思惟の下で、供給商は消費(fèi)者の利益を損ない、自分の利益を損なっても、自然に生産がうまくいくと指摘しています。

同様に、専門化分業(yè)については、企業(yè)効率を向上させる上で、ラインマンサプライチェーンセンターの責(zé)任者である雲(yún)海も深く感じています。

例えば倉庫保管の場合、以前は自分で管理していましたが、自分で管理するのが大変で、いつも間違った商品を送っていました。

雲(yún)海は南都記者に対し、現(xiàn)在ラインマンは第三者の専門物流に任せています。倉庫の心配をする必要はないです。一方、ITのインテリジェント化管理倉庫にもっと力を入れることができます。

生産と販売のダイナミックバランス

「アパレル業(yè)界は過去20年間で強(qiáng)く発展してきましたが、需要の管理が弱いです。

一つの集中表現(xiàn)は消費(fèi)者の需要とメーカーの生産マッチングに問題が発生し、大きな在庫が発生します。

呉少強(qiáng)の一席の話は直接に言って、服裝の業(yè)界の別の1つの昇格させる空間—生産と市場の需要はどのように効果的に平衡がとれていますか？

これはブランドメーカーがどうやって在庫をバランスよく管理するかということです。

在庫を避けて企業(yè)に圧力をかけるために、董文梅はT 100の店舗ごとに注文制を?qū)g施しています。

「注文は決まっています。

このようにT 100は盲目的に生産することができなくて、さもなくば品質(zhì)を犠牲にしやすいです。

T 100の「保守」に対して、都市麗人は在庫と在庫のバランスを取るシステムを通しています。

IBMのシステムを使用する前に、都市麗人の再入荷メカニズムには穴があり、売上高を蠶食することもあります。

同グループの沙爽副総裁は、ある市場の実際の需要を250件と仮定し、A店は100件、B店は50件、C店は100件としたが、出荷システムが注文によって補(bǔ)完したため、市場の需要に合わず、最終的には100件の実際の市場需要しかないA店の出荷量は120件、20件の在庫がたまっていた。100件の需要があるC店の出荷量は70件しかなかった。

このような結(jié)果、250件の市場需要は220件の総売上高を形成しました。

どのように非効率のボトルネックを突破して、在庫を限りなくゼロに近づけますか？都市の麗人は商品を補(bǔ)充するシステムの新しい運(yùn)営原理を提供しました。

各店舗の地域性と消費(fèi)者の屬性によって、店舗と配送倉庫の間の商品在庫分布をタイムリーに調(diào)整し、システムを通じて商品の數(shù)量と種類の知能化の最適化を?qū)g現(xiàn)し、商品の補(bǔ)充チャレンジを解決します。

聞くところによると、商品を補(bǔ)うシステムはオンラインして1年目で、都市の麗人に広めて百軒の店だけあって、しかし店の中の在庫は50%下げて、店の売上高の貢獻(xiàn)率は5%上昇しました。

サウス都の記者によると、コマーニクは同様に自社で自動補(bǔ)完システムを開発し、データを利用してリアルタイムでコマーニの在庫の運(yùn)行狀況を監(jiān)視することができます。

このシステムはいくつかの重要なデータポイントを設(shè)定しています。7日間の在庫安全周期、生産周期（異なる供給業(yè)者の狀況によって調(diào)整されます。）、各靴の毎日の需要量（過去の歴史販売データから毎日の需要量を計(jì)算します。）。

（在庫安全周期＋生産周期）×毎日の需要量という公式から得られたデータに基づいて、靴ごとの在庫臨界點(diǎn)を算出します。

「例えば、この日の靴システムから算出されたデータは170ペアで、當(dāng)日は130ペアしか売れないということです。システムは自動的に40ペアの追加を要求します。」

リンドサイドは指摘する。

上記のシステムは、コマーニクに在庫を合理的な範(fàn)囲にコントロールさせ、在庫の回転率を向上させることができます。

「在庫が高すぎると、ブランドメーカーの主導(dǎo)権は在庫から取られます。市場の販売員が主導(dǎo)権を持つのではありません。」

リンドドは思っています。

注目すべきは、カービンが昨年から密かにビジネスモデルを調(diào)整していることだ。

以前は販売業(yè)者がカービングの商品を買い切っていましたが、このモデルは將來淘汰されます。

呉少強(qiáng)によると、これまで在庫の圧力は販売代理店であったが、今は代理販売モードに調(diào)整され、在庫はカービングが負(fù)擔(dān)する。

販売代理店の専門は小売とルートです。全國の商品流通市場の監(jiān)視は企業(yè)にあります。

呉少強(qiáng)から見れば、両者の役は分業(yè)があり、モードが変わった後、効果は非常に良いです。

店の売り切れ率は80%を超えています。割引率もとてもいいです。

「將來的には店舗の売り切れ率を85～90%程度まで上げてほしいです。

現(xiàn)在、カルビンの在庫の積み替えサイクルは180日です。これからも短縮してほしいです」

サプライチェーンプロセスの再構(gòu)築購買プロセスの透視化

この業(yè)界の調(diào)整では、サプライチェーンの反応速度を高め、サプライチェーンをより柔軟にし、ほとんどのアパレル企業(yè)に企業(yè)の仕事の重點(diǎn)に言及され、多くの企業(yè)が言及しています。

この概念。

サプライチェーンが早いということは、原材料に対する迅速なサプライチェーンの要求も高いということです。

しかし、快速供給と品質(zhì)管理は生まれつきの友達(dá)で、特に淘ブランドに対してです。

「ラインマンの現(xiàn)在のサプライチェーンは、Tシャツを7日間出荷し、ダウンジャケットを25日間作ることができます。

みんなが速いと遅いと矛盾していますが、速いということは、ものがうまくできないということではありません。

雲(yún)海さんは、ラインマンが綿麻製品に専念しています。私たちの生地は全部倉庫にあります。チェーンを供給して素早く反応できます。

フレキシブルなサプライチェーンの構(gòu)築について、雲(yún)海氏は、最も核心的な一環(huán)はユーザーであると考えています。

ユーザーから製品に至るまで、ユーザーは製品の端末を決めた。

雲(yún)海から見ると、未來のサプライチェーンは可視化、固定化、インテリジェント化されるべきです。

サプライチェーンの情報(bào)化はどのような問題を解決できますか？これはラインマンが重點(diǎn)的に解決しなければならない問題です。

雲(yún)海は情報(bào)化は確かにサプライチェーンの向上に多くの想像空間を提供できると指摘しています。

「製品の品質(zhì)を保障するために、以前は工場にどの原料メーカーから原料を調(diào)達(dá)するかを提案していましたが、これは口頭で提案しただけです。もし工場が同じ品質(zhì)の優(yōu)勢なサプライヤーを見つけて原料を調(diào)達(dá)すれば、強(qiáng)制的に拒否することはありません。」

情報(bào)化システムの下で、ブランド商は実は販売を原料の仕入れに延長することができて、製品の品質(zhì)に更に制御性を持たせます。

「今の原材料の決算は工場と原材料サプライヤーが決算したものですが、もし今後管理が行き屆いたら、原材料の代金は私のところで決済できます。工場ではどんな原料が必要な時(shí)に直接工場に送りますか？工場は將來は組立工場だけになればいいです。」

もちろん工場に「指定」の原料工場を受け入れさせるには、利益のバランスが必要です。

しかし、林雙徳はブランドメーカーに必要なのは品質(zhì)が安定していることであり、加工工場に必要なのは利益であると考えています。

雲(yún)海氏は、サプライチェーン全體が現(xiàn)在ITシステム全體の建設(shè)においてまだ向上の余地があると指摘している。

未來、私たちは服一つといい、生地のサプライヤーはいったいどのラインの労働者が縫製したのですか？インテリジェントな情報(bào)システムで追跡できます。

雲(yún)海は思っています。

ビッグデータの生産推進(jìn)

「インターネット化やインテリジェント化といった工業(yè)企業(yè)の最大の変化は、製品開発製造が従來の『工場から顧客へ』（B 2 C）から『顧客から工場へ』（C 2 B）に変化し、従來の自分のコントロールに基づく生産資料の生産要素の配置から、需要に基づいて動的資源の最適配置に移行することである」

何軍は表しますか

この點(diǎn)について、通俗的に理解すれば、服裝業(yè)界がC端末のデータを収集し分析することを指しますが、サプライチェーン全體の流れを再構(gòu)築します。

はい、

の収集分析と応用において、ますます多くの企業(yè)がこの點(diǎn)を意識している。

雲(yún)海は南都記者に「インターネットのデータを支えています。このブランドの顧客層の中で、どのような服が好きですか？どんな色が好きですか？どのようなタイプが売れていますか？大きなデータを使って、あなたが何をしたいのかをよく分析できます。」

これに対して、呉少強(qiáng)氏は、現(xiàn)在企業(yè)がビッグデータの収集に対して非常に細(xì)かくしており、例えば彼らのデータもすでに店舗の商品タイプのデータ、販売のデータを抽出できるようになったと述べました。

しかし、呉少強(qiáng)もこれらのデータはどうやって効果的に管理の難しさを分析できますか？

例えば、ある消費(fèi)者の毎年の購買回?cái)?shù)、いつ買うか、毎回どれぐらい買うか、どれぐらいの服を試してみましたか？成約しましたか？これらのデータを使って店の販売能力と消費(fèi)者の製品に対する満足度を最大化することができます。

ビッグデータの発掘、利用は、確かにアパレル企業(yè)に想像できる空間を與えています。

「今注文したのはC 2 Bのパターンを利用しています。商品が開発されたら店舗に置いて予測できます。各タイプのクリック數(shù)とお客様の好みの度合いは、店舗でミニブログとWeChatでよく関係ができます。

彼は私達(dá)が設(shè)計(jì)したデザインに対して、どれが売れているのかよく分かります。あまり盲目に行かないです。

雲(yún)海氏は指摘する。