2022年12月份蘇州工業(yè)區的一家職業(yè)裝定做廠(chǎng)內，工人們正在埋頭為快時(shí)尚外銷(xiāo)服裝趕工。吊掛在屋頂上的衣架在工位間穿梭，在一個(gè)工位上，工人每次快速完成一個(gè)流水線(xiàn)操作后，就拍一下縫紉設備上的大按鈕，進(jìn)行計件。這一幕正漸漸出現在更多服裝工廠(chǎng)里。在中國服裝加工廠(chǎng)中，正在發(fā)生一些變化。

        一些工廠(chǎng)每天都接到新款服裝訂單，也會(huì )接到一些“翻單”需求?！胺瓎巍本褪菍χ耙恍┥a(chǎn)過(guò)的服裝進(jìn)行補貨。但這些翻單需求通常很急，很多要在7天內交貨。這與過(guò)去服裝廠(chǎng)的情況完全不同。

傳統上，每年10月是全球各大時(shí)裝周的忙碌時(shí)節。在巴黎時(shí)裝周、上海時(shí)裝周上，會(huì )發(fā)布明年春夏的潮流款式。之后，各種渠道召開(kāi)洽談會(huì )，訂單將在品牌方匯集成一個(gè)個(gè)大訂單，再下單到加工廠(chǎng)。

從時(shí)裝周到服裝上市，這個(gè)周期通常有半年。對工廠(chǎng)來(lái)說(shuō)，這是一種很舒適的狀態(tài)。每個(gè)季度做的款式和數量是確定的，可以有條不紊地組織生產(chǎn)。

        但現在，快時(shí)尚品牌、電商渠道崛起后，連鎖品牌影響力在減弱，人們的審美也不再千篇一律，流行趨勢更迭加速。如果一款服裝再生產(chǎn)幾萬(wàn)件，很可能會(huì )變成庫存。

庫存是國內外服裝巨頭們最害怕的問(wèn)題?？鞎r(shí)尚品牌ZARA曾以小批量、多款式上新的方式橫掃服裝產(chǎn)業(yè)。爆款貨快速返單，滯銷(xiāo)產(chǎn)品打折快速清庫存。ZARA創(chuàng )造過(guò)行業(yè)的新記錄，它的新品從工廠(chǎng)到上架，達到了驚人的2周。但即便這樣，庫存依然是它的心頭大患。

      過(guò)去十余年里，職業(yè)裝定做廠(chǎng)家銷(xiāo)毀庫存的案例頻發(fā)。2018年燒毀的庫存多達數千萬(wàn)元；在國內曾經(jīng)打造了增長(cháng)神話(huà)的美特斯邦威、拉夏貝爾，庫存更是高達幾十個(gè)億，直接導致企業(yè)資金鏈斷裂，拉夏貝爾甚至被迫退市。按照傳統作業(yè)邏輯，新款版樣到達工廠(chǎng)后，需要經(jīng)歷一系列復雜的工作流程。首先由成熟的樣衣工，將衣服從圖樣變成一件可以仿制的衣服，工藝工程師把制衣過(guò)程拆解成一道道較為簡(jiǎn)單的工序，一件羽絨服或連衣裙，可能要上百工序，幾十個(gè)裁片；然后班組長(cháng)按照工序安排工人，倉庫和裁剪房準備物料。這些事要靠人腦來(lái)做，跑通人、機、料一個(gè)流程通常要一到兩周。

      現在，小單快返的趨勢，工廠(chǎng)上新款、翻單的頻次越來(lái)越密集，從A款服裝轉到B款，也涉及很多問(wèn)題，僅靠人腦來(lái)安排，變得越來(lái)越困難，時(shí)間也“耗費”不起了。

人工智能系統也在這個(gè)時(shí)候進(jìn)入了中大型服裝廠(chǎng)。AI汲取了大品牌、大工廠(chǎng)的供應鏈管理經(jīng)驗和精益生產(chǎn)理念，并在交期、人員技能、設備、工序、小組等約束條件下，對全廠(chǎng)范圍內進(jìn)行資源的配置，算出最優(yōu)的生產(chǎn)和排產(chǎn)規劃。

       “AI其實(shí)模仿了工藝工程師拆款的能力，組長(cháng)分配工序的能力，裁剪房算料、安排二次工藝的能力，同時(shí)監控流水線(xiàn)上的動(dòng)態(tài)波動(dòng)，解決瓶頸工序，讓生產(chǎn)更加順滑?！眲㈢娌┦空f(shuō)。比如，一個(gè)工序上員工還不熟練，或者生病了，AI會(huì )實(shí)時(shí)算出新的分配方案。

       這樣，即使換款，人工智能還是能及時(shí)算出新款服裝的方案。而且，它還能根據員工的“學(xué)習曲線(xiàn)”，安排員工最擅長(cháng)的工序，生產(chǎn)效率能有所提升，員工的工資還會(huì )提高。

在人工智能的幫助下，這些工廠(chǎng)逐漸具備了應對復雜生產(chǎn)狀況的能力，從而適應小單快返。傳統上，企業(yè)的管理信息系統都是從上到下推動(dòng)的。無(wú)論是企業(yè)資源計劃ERP，還是流程管理BPM，都被稱(chēng)為“一把手工程”。

        對于工人來(lái)講，他們沒(méi)有感受到信息化的實(shí)惠，反而是工作量的增加?！拔以瓉?lái)只管做衣服，現在還要在這個(gè)地方輸一個(gè)數，那個(gè)地方再輸一個(gè)數，這會(huì )很煩?！惫と藗冋f(shuō)。現在，在數字化和智能化中，一些行業(yè)人士達成了共識，它應盡量是無(wú)聲無(wú)息的，不給一線(xiàn)人員添麻煩，而最重要的是，它能讓一線(xiàn)員工多賺錢(qián)。

      根據每位工人的產(chǎn)量、質(zhì)量、返修量數據，系統會(huì )生成每個(gè)人的學(xué)習曲線(xiàn)，不同員工構成一個(gè)學(xué)習矩陣。系統會(huì )按照員工技能進(jìn)行工序分配。之前那種靠與班組長(cháng)的關(guān)系吃飯的狀況，也不復存在。

例如，工人的工作狀態(tài)并非始終能保持最高效率，數智前線(xiàn)在某知名的應用數字化手段的服裝廠(chǎng)里就見(jiàn)到了一位厭惡智能技術(shù)的工人。他憂(yōu)心忡忡，充滿(mǎn)不滿(mǎn)，“廠(chǎng)里給做得最快的人發(fā)了獎金，做得最慢的人計件工資比正常工資打了點(diǎn)折扣。幾年下來(lái)系統里記住的都是最快的記錄，手慢的人慢慢都被淘汰了?！?/span>

在記錄了個(gè)體最優(yōu)表現后，如果未來(lái)狀態(tài)下滑，對企業(yè)主而言，這些人將被如何對待？新技術(shù)進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)節，提升了生產(chǎn)效率后，能不能更大限度保護工人的利益，人能否在技術(shù)應用之后有尊嚴、有出路呢？這些也是業(yè)界需要思考的問(wèn)題。

      不同類(lèi)型的工廠(chǎng)，對智能技術(shù)的接受速度和能力并不一樣。

最終訂單生產(chǎn)會(huì )分配到小工廠(chǎng)里。小工廠(chǎng)無(wú)需以很高的成本去完成換款，只需完成最基礎的縫制環(huán)節。

      某種程度而言，這樣的方案是將數字化的架設，從小企業(yè)剝離。整個(gè)訂單流程里小工廠(chǎng)需要用到的軟件支持，基于現成的溝通聊天應用搭設。這樣，珠三角、長(cháng)三角大量閑散的職業(yè)裝定做廠(chǎng)家制造能力能夠得到應用，也最大限度降低了這些小企業(yè)智能改造的成本。