“智慧化” 的工业 4.0 时代的确令人神往,细分行业的智能制造工厂都企图跃向新时代,然而很多尝试往往容易碰壁。终其原因,根本还是智慧化的基础设施不稳,如工厂的数字化程度有限。这个问题对于服装行业来说尤为突出。

作为传统制造行业的一大组成部分,服装行业拥有海量的需求,并且随着消费升级等的影响,客户的个性化需求也日渐凸出,这对于传统的服装行业来说是巨大的挑战。“现在,30% 生产出来的衣服卖不掉,去年降价给零售商造成 3000 亿美元的成本,70% 的大型时尚公司都面临如何精确制定计划和预测的挑战。也就是说,我们在生产中面临着巨大的效率和速度问题。” 格柏科技首席战略和数字官 Karsten Newbury 说道。

作为一家致力于帮助服装及工业用户改善生产及设计流程的,端到端生态系统供应商,格柏科技服务于全球 134 个国家的 78,000 多家公司。不过,技术的跃进也让这家传统软件企业思考:如何与时俱进?

“市场的变化一直是多动的,我们面临的是全球市场的变化、消费者的动态、也面临着时装和时尚制造系统的变化。其中,消费者的影响力是最重要的。”Karsten 认为消费者在购买成衣时,会关注品质、价格、定制化等,其实消费者才是行业的驱动者。而格柏科技主要是帮助客户去满足这些产能,同时加速生产的周期,提高效率和生产速度。

据其介绍,目前大多数的服装公司还在采用传统的方式,产品周期,从创作到最后成品要 42 周的工作周期,他们要猜测未来客户需要什么样的产品。而优秀的厂商,可以把这个周期降低到 7 周。

“商业的本质是 ‘赢家通吃’,顶尖的 20% 的公司实现了百分百的利润。这些赢家有什么共同特点?麦肯锡咨询公司总结:第一,他们非常追求速度;第二,能活用数据。”Karsten 直言对于转型数字化的看法。

这为格柏科技的数字化产品设计提供了思路:即做到从设计、开发、生产规划到后处理的整个流程整合。“这个整合其实就指的是数据整合,打通数据,让数据在整个生产流程中流通起来。” 他表示,数据驱动也是公司目前的商业模式核心。事实上,从软件到硬件,在过去的两年里,格柏科技做了很积极的转型,已经可以给客户提供一个完整的数据整合生态系统。Karsten 向极速时时彩开奖做了详细的介绍:

格柏科技从三个方面提高生产效率:一是数字化的设计;二是大规模生产,三是按需生产。

首先,格柏科技着重强调数字化的设计。在此过程中,所有数据都是整合到整个系统中的。所以它们有任何变化,都会同时更新到整个流程的各个部分。格柏科技提供的工具,可以帮助客户用虚拟的方式设计、开发产品,不用再利用真实的样衣开发产品,大大提高速度。

如其拥有一款产品生命周期管理软件 YuniquePLM,是基于云的设计端系统,以及样板设计、放码、排料和生产计划软件 AccuMark。据悉,AccuMark 3D 系统能让 2D 图片非常仿真和模拟化,看到的样子即是最后被生产出来的样子。此外,AccuMark MTM 系统能把一个人身体的各种数据输入系统,然后按需制作样衣。在成本资源的合理利用方面,AccuNest 能帮助客户最好地利用好原料和布料。新的软件能让面料的利用率上升 3%,能帮助达到很好的收入回报。所有的这些生产,都能跟 CAD 连接,又能跟客户的 ERP 进行连接,数据能连通起来,即实现了数字化,也可实现大规模生产。

值得一提的是,在按需生产方面,该公司拥有非常重要的一个技术——AutoMatch。可以非常有精度地控制生产过程,甚至对西服类的面料也有非常好的控制,有非常好的精准度,能调整面料的重复度。据介绍,这个生产方式主要是针对很多做互联网业务的企业。

Karsten 介绍,这几个模块组成了一个生态系统,客户可以整套购买,也可以购买需要的模块。“在服务客户的过程中,我们的顾问和服务团队会告诉客户,应该在哪个阶段购买什么样子的服务,为客户推荐最合适的产品是我们的责任和工作。” 他补充道。

从技术层面来看,显然,格柏科技主要分为两块:一是使用不同的数据接口实现生产流程数据的打通。这方面技术是该公司自己研发的。二是在平台上通过合作伙伴提供的的 AI 技术为客户提供数据分析和应用的工具。“我们主要做的还是把数据整合起来,让客户有足够的能力去分析这些数据,了解在整个生产环节里面对的困境或者不足。”Karsten 说。的确,数据孤岛是工业上面临的大问题,大部分传统制造业的数字化程度不高,且无法流通数据,这也成为智能化无法实现的关键原因。格柏科技希望将数字化的 “基础设施” 构建好。

“其实,我们做所有的技术开发的有一个很核心的目的:想让客户完全忘记非常技术的东西,减少客户在使用中的顾虑。所以,我们的云产品会快速迭代,并且自动更新,无需客户重复投资。”Karsten 认为技术的目的并不是炫技,而是真正地实用地解决用户痛点。

“我们的关注点不是一个点或者两个点,应该看到整个生产面。” 他继续补充表示着眼于生态和平台是格柏科技的初衷。据其介绍,该公司基于数据整合的平台,已经面向许多国家的客户开放使用。接下来,格伯科技会着重考虑给予数据的应用叠加,如 AI 测试模型。“我认为,工业 4.0 可能到将来的 5.0 会是深度学习应用的探索过程。其实目前,市场上这一部分 AI 的实际应用非常少,所以我们其实也需要更多的探索。”Karsten 做出了对于未来趋势的预判。

 

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