我国中小型服装制造企业数字化转型策略研究

梅裕婕 马学良

［摘 要］本文以中小型服装制造企业为研究对象，分析了中小型服装制造企业实施数字化转型面临的困境——数字化转型程度低、成本投入大、商业生态缺失三大方面。针对中小型服装制造企业本身不同的信息化程度，分析总结出三种不同的转型策略：首先，对于信息化程度低的服装制造企业，构建环绕生产数据经营管理服装制造企业；其次，对以生产数据为核心的服装制造企业，选择“模块化”功能塑造企业生产管理流程；最后，对于拥有以底层数据构造坚实地基的服装制造企业，数据上云，产业链协作关系重构。

［关键词］中小型服装制造工厂；数字化转型；底层数据

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2023.17.027

［中图分类号］F272.7 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）17-0095-04

0     引 言

我国经济发展和国家竞争力提升与我国制造业数字化转型升级息息相关。在未来发展中，我国制造业以数字化转型为重要发展方向。理论和实践都表明：数字化转型对企业各个方面都有极大的促进作用［1］。全国工商登记的中小型企业占比超过80%，大量的中小型制造企业无法分辨和选择现有的资源和路径，不具备完成数字化转型目标的能力［2］。有学者详细阐述数字经济对于服装行业数字化转型的必要性和转型路径［3］，更有学者已经构建出由大数据驱动的平台体系架构，对现在正在进行的智能制造转型升级有着重大意义［4］。尽管各个学者以中小型服装制造企业为整体研究对象，但是缺乏针对性，需要对研究对象分类进行转型路径研究。因此，本文首先分析数字化转型的困境，其次根据生产企业具备的信息化程度，将中小型服装制造企业分为三类，并提出相应的三种数字化转型策略，为中小型服装制造企业的数字化转型实践提供指导。

1     我国中小型服装制造企业数字化转型困境

1.1   数字化转型程度低

工信部发布的《智能制造发展指数报告2021》中显示，参与智能制造能力成熟度自诊断的中小微企业，占据总样本88.64%，其中处于数字化转型的初级及以下阶段的中小微制造企业占比95.09%，各能力阈限水平皆低于全国均值。此阶段，中小型制造企业处于以厘清资金运转状况为目的的数字化转型时期，与企业核心的生产业务并无太大的关联。进入高级阶段（根据生产数据指导、优化和预测核心业务）的比例不足10%，中小企业的比例更低。对于知识层次相对低的制造业管理层来说，大量中小型制造企业在认识和利用通用技术为企业带來价值增值的机会方面困难，容易陷入“不会转”的场景中［5-6］。

1.2   经济考量，成本投入大

当下，大数据的发展和普及致使中小型制造企业之间的竞争变得愈发激烈，因此，合理控制成本，提升企业利润就显得尤为重要［7］。大量传统中小型服装制造企业仍处于代工生产（OEM）阶段，所获利润在产业链中处于最薄弱的一环［8］，因此，面对耗费较多成本进行数字化工厂的改造时，这些企业会望而却步。

尽管利用通用技术赋能能够给予传统制造企业翻天覆地的变化，但是一方面中小型服装工厂数字化的改革仍然处于发展初期，数字化转型成本相对较高，致使中小型制造工厂接受度低；另一方面，许多家族生产企业本身所具有的信息化水平低，以致这些企业在制订传统供应商数字化解决方案时需要投入大量资金进行软硬件的采购，也需要时间对客观数字化流程与主观生产经营流程理念进行磨合。

1.3   商业生态缺失，整体循环难

“商业生态”是由两个及两个以上的核心企业所构建的生产组织机制，它是介于企业与市场之间的，各类组织在这种机制中灵活联动，在“人各有志”的前提下“互惠共进”，携手创建有机结合、动态平衡、稳步前进的社会生产形态。

但是中小型服装制造相关产业中没有成功建立相应的商业生态，生产服装的核心企业也遵循着“各自为战”而非“互利共赢”的理念。

以工厂为中心，下游是由拥有强大购买力的群体所组成的消费端，以阿里集团推出的“淘工厂”作为典型案例，它将“有效需求”与“有效供给”以平台作为桥梁相互连接，具有个性化定制、柔性化生产等优势，但消费端用户在自主选择工厂生产的消费品时仍然依靠价格去选择是否购买同类产品，致使生产同类产品的工厂容易陷入价格竞争的恶性循环中；工厂的上游——面辅料供应商的信息几乎空白，鲜有人力和物力对其进行一定的改造与重组，无法推动B2B的商业模式进行良性循环驱动。另外，依赖中、大型制造工厂订单存活的小型工厂同样也属于上游的一部分，生态的建立完善将使中、大型供应商跨地区寻找上游——派单给小型生产工厂，而非仅拘泥于当地工厂的选择，从而实现真正的产能动态平衡，共同消化大量订单。

2     我国中小型服装制造企业数字化转型策略

2.1   对于信息化程度低的服装制造企业，重视底层数据，构建以生产数据为核心的服装制造企业

2.1.1   搜集底层数据，打造数字化坚实地基

生产车间产生的数据主要是由无线射频识别装置（RFID）、贴有可被RFID所识别的二维码的卡片、蓝牙、无线通信等技术所组成的数据感知网络收集。无线射频识别装置（RFID）与物料一起流转的卡片组合不仅可以搜集到以员工个人为单位的生产件数，同时，搜集到以单个订单为单位的生产件数与工序步骤进程。另外，卡片在以下两大使用场景中运用得恰到好处：一方面，可循环利用的卡片将替代员工手工记录生产流程的纸片，在生产过程中实现无纸化办公，减少生产成本；另一方面，由于服装品类繁多，对应的工艺工序复杂，传统的服装生产方式也被分为大包流、小包流和单件流，这些传统生产方式为数字化改革增加了难度，但是在卡片的使用场景中，卡片可以在MES系统中被设置为不同的单位量并且可增加或缩减制造的工艺工序步骤，之后再与生产物料一起投入生产。

2.1.2   重组底层数据，供以目视化管理

在搜集到大量的“人、机、料”数据之后，将其通过BI等数据可视化工具，对不同的目标人群进行个性化有效排列，以图表形式呈现在车间看板、生产驾驶舱上。对于生产工人和车间主任来说，提供目视化生产指导，了解以个人和小组为单位的生产效率；对于中小型企业的管理者来说，生产驾驶舱上呈现订单实时生产状态，提供目视化管理并辅助决策，由人工记录汇报生产实际情况的事后管理转变为管理者实时感知生产情况的事前管理。

2.2   对于以生产数据为核心的服装制造企业，评估经济实力，“模块化”功能选择助力塑造企业生产管理流程

2.2.1   数字设计开发场景

此时，服装制造企业处于自主生产（ODM）和代工生产（OEM）的混合阶段，在服装的设计开发中运用CAD和IE，快速制作线上样衣进行三维展示，使消费者快速挑选样衣，减少开发时间，提高服装企业对于时尚潮流趋势的反应速度，精准对接需求。

2.2.2   智能下单场景

在订单管理中运用SCM软件并开发线上样衣展览，一方面使B端客户可以在线下展销会中迅速下单，将订单直接发单给企业开始生产；另一方面线上采用点到点链接，当B端客户在确定购入企业设计的样衣后，企业线上展览的样衣可一键转发至B端网店，供消费者选择下单。至此，在企业的智能下单场景中减少了从销售→设计打样→销售→B端客户的沟通成本和设计开发中耗费的物料成本，提升了人力、物力的使用效率。

2.2.3   数字仓库场景

数字仓库与智能生产车间智能联动，产前、产中、产后物料剩余状况在终端上显示，使得物料在一次生产完成后，再次投入下次生产。服装制造企业规模化部署AGV搬运机器人、智能吊挂，通过WMS系统理清物料明细和存放位置，形成生产物料采购入库、物料配送、成衣生产、成衣存储一站式流程自动化、智能化。

2.2.4   智能排产场景

智能排产由人工主观经验判断转向依靠客观数据分析计算、预测剩余产能，精确排产。智能排产场景依托数字孪生技术，实时监控生产线的剩余产能，进行有效规划，实现工厂最优配置。

2.2.5   数字生产场景

在智能生产的场景中提供“人、机、料”三大生产要素的相关数据，利用数据加密、隐私计算等工具，基于自主技术秩序使得交易主体双方增加对彼此的信任［9］。依托数字孪生和3D成像技术，使消费者远程验厂。

2.3   对于拥有以底层数据构造坚实地基的服装制造企业，数据上云，产业链协作关系重构

2.3.1   定点示范，区域协同发展

产业链以地区为单位发展核心企业，带动代工和自主生产企业以及供应链企业协作生产创新，整合并链接品牌、供应链、生产商、消费端服务等综合性供应链服务平台，促进高质量发展。中国制造业从整条产业链来看，“6＋1”模式中的其他“6”大环节利润占比远超过“1”——生产制造的利润占比。基于此，服装制造业以技术赋能，选取核心企业以点带面，促进先富带动后富的企业协作发展模式［10］，打造属于中国中小型服装制造企业转型升级的特色道路，不断促进中国在国际产业链的利润占比。

2.3.2  产业链以设计为导向

设计导向型产业链以用户需求和体验为创新原点，充分整合产业链各环节，提升企业价值和竞争力［9］。不同模式驱动下的产业链所呈现的生命力、创新持久力各不相同。市场和技术驱动下的产业链在短期时间能够快速推出产品，但是无法创造出统一贯彻设计理念的品牌。以设计为导向的产业链以设计对象为主体，引领柔性生产、C2M反向定制，在“有效需求”和“有效供给”之间建立桥梁，打通消费者与生产企业的行业壁垒。设计驱动的产业链以市场驱动为辅，根据“n×工厂”中的服装购买的趋势，预测行业时尚单品，快速响应市场，实现动态产能平衡。

3     结束语

作为大数据技术资源，互联网、云计算和大数据等一代通用信息技术深刻地推动了中国中小型服装制造企业的数字化转型。尽管剧烈的变化始终贯穿于全行业正在探索的改革中，但人们有理由相信依托于通用技术的产业链的协同生态和数字化信息的深度链接会使得生产向产学研销一体化，由订单驱动转向设计和市场联合驱动，由工厂内部向上游——供应链端和下游——消费端分别延伸的发展链接，最终形成有机生态链条。

主要参考文献

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［3］潘简，余皓琪，杨金键.数字经济助推服装行业数字化转型的必要性及路径研究［J］.商场现代化，2021（5）：1-4.

［4］张洁，吕佑龙，汪俊亮，等.大数据驱动的纺织智能制造平台架构［J］.纺织学报，2017，38（10）：159-165.

［5］LI L，SU F，ZHANG W，et al. Digital transformation by SME entrepreneurs：A capability perspective［J］. Information Systems Journal，2018，28（6）：1129-1157.

［6］RICCI R，BATTAGLIA D，NEIROTTI P. External knowledge search，opportunity recognition and industry 4.0 adoption in SMEs［J］. International Journal of Production Economics， 2021，240：108，234.

［7］張改英.基于大数据的中小型制造企业成本管理优化研究［J］.金融经济，2019（10）：204-205.

［8］郑刚强，王志，张梦.设计产业化驱动制造型企业转型的目标与方法探究［J］.包装工程，2021，42（14）：126-131.

［9］陈玲.数字信任和技术秩序：重塑智能时代的信任［J］. 装饰，2022（1）：22-25.

［10］庞宝术，张晓刚，罗权德，等.小米生态链：以设计驱动构建协同创新发展生态［J］.包装工程，2023（4）：288-295.