【智能制造】服装企业数字化转型之路

2018 年 1 月 9 日 产业智能官 贺宪亭 云衣定制

中国的服装企业在全球规模最大,从业人员最多,配套资源最全,市场空间也最大。在供给侧改革的背景下,整个服装行业正在进行积极的转型探索。服装产业传统的订货制生产模式正在走向尽头,基于信息化的快反模式和个性化定制模式是今后的发展方向,智能化、柔性化、自动化、网络化是服装企业必须要走的道路,而这一切的基础和前提就是数字化,所以服装企业转型数字化不是要不要的问题,而是怎么做的问题。



数字化的特征


数字化是一种信息存储和传递的方式,在计算机中用0和1表示,是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据,再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型,把它们转变为一系列二进制代码,引入计算机内部,进行统一处理,这就是数字化的基本过程。由于计算机的高速计算和海量存储特征,以数字化的形式所进行的信息传递相比其它形式(比如文字和声音)的信息传递更加的高效稳定,成本也更低,所以数字化对于人类的生产和生活有了巨大的影响和改变。


数字化不同于电子化。我们日常所使用的很多软件都属于电子化,它们的特征表现为以文档的形式进行存储和传输。而数字化的系统是以模型的形式进行存储和传输的。文档的形式依赖于人的操作,而模型的形式则不依赖人的操作,能够实现更加高效的自动流程。



数字主线消除企业内部的数据孤岛


多数服装企业内部都已经适用了各种软件系统,包括ERP、CAD、CRM等等,可是这些系统由于采购自不同软件厂商,系统之间的数据没有实现互通,所以企业内部存在着大量的数据孤岛。数据孤岛阻碍了数据在企业内部的流动,严重影响了工作效率的提升。

数字主线Digital Thread是指利用先进建模和仿真工具构建的,覆盖产品全寿命周期与全价值链,从基础材料、设计、工艺、制造以及使用维护全部环节,集成并驱动以统一的模型为核心的产品设计、制造和保障服务的数据流。


数字主线是设计研发、制造商、供应商、运维服务商和终端用户之间的强有力的协作纽带,打破了传统的数字模型由设计向生产的单向流动,在统一数据源和有效集成的基础上进行逐级传递而不失真,最重要的是可以实现数据的回溯。


数字主线将集成并驱动现代化的产品设计、制造和保障服务流程,以缩短研发周期并实现研制一次成功,它也是处理当今产品复杂性唯一可能的方法。对广大服装企业而言,如果要在未来生态型市场中卡位并取得竞争优势,那么基于开放标准的双向数字主线是最重要的基础技术。

无处不在的数据孤岛使得服装企业在转型过程中面临巨大的数据不一致性风险,数字主线在此中正好扮演着一个明确的角色,把物理的、信息的、财务的要素组合在一起,并且将企业的供应链整合成为一个有机整体,是服装企业在转型中决策层的一种主导思维。

 


数字孪生实现虚拟世界与物理世界的融合


Digital Twin数字孪生是在ICT与IOT基础上,有效利用数据,通过虚拟仿真,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的物理产品以及实体装备的全生命周期过程。数字孪生是数字化技术的前沿概念,今后对于服装产业的升级改造具有重大的技术价值。

Digital Twin数字孪生是物理产品的数字化影子,是智能制造的基础。智能系统的智能首先要感知、建模,然后才是分析推理。如果没有Digital twin对现实生产体系的准确模型化描述,所谓的智能制造系统就是无源之水,无法落实。


Digital Twin通过与外界传感器的集成,反映对象从微观到宏观的所有特性,展示产品的生命周期的演进过程。当然,不止产品,生产产品的系统(生产设备、生产线)和使用维护中的系统也要按需建立Digital Twin。


Digital twin最为重要的启发意义在于,它实现了现实物理系统向赛博空间数字化模型的反馈。这是一次工业领域中,逆向思维的壮举。人们试图将物理世界发生的一切,塞回到数字空间中。只有带有回路反馈的全生命跟踪,才是真正的全生命周期概念。这样,就可以真正在全生命周期范围内,保证数字与物理世界的协调一致。各种基于数字化模型进行的各类仿真、分析、数据积累、挖掘,甚至人工智能的应用,都能确保它与现实物理系统的适用性。这就是Digital twin对智能制造的意义所在。

 


服装企业数字化的体系建设


服装企业根据不同的规模和类型,对数字化系统的需求也不尽相同,对于大型的服装企业,比较常见的数字化体系如下图:



服装企业的数字化系统体系


针对服装定制化转型,博克科技联合各大服装数字化厂商,做了服装定制数字化集成方案,属于较为轻量级的解决方案,根据不同企业的需求,可以有针对性地删减或增加,适应性比较广泛,从目前已经实施的案例来看,效果还是比较理想的。

 


服装定制数字化集成方案


服装企业可以根据自身企业的发展阶段和战略规划有针对地选择相对应的数字化系统方案,需要特别注意的是系统之间的集成和对接,一个是所选择的厂商需要有与其它系统对接的意愿,另一个是需要有相对接的能力和技术。如果没有满足这两条,就会给后面的发展埋下隐患。


定制化转型中最关键的是参数化服装CAD系统与互联网下单系统的无缝对接,并打通工艺和生产数据。

在服装定制化生产中,版型设计是关键,目前有两种不同的设计路线,一类是基于定数化设计的密集号型方式,需要提前推放大量的样版号型,形成一个庞大的数据库,客户下单后按照其量体数据进行号型匹配,这种方式工作量大,系统复杂,适应范围有限。


另外一种是基于参数化的一人一版方式,通过参数化系统,每个款式只需要建立一个基本模型,客户下单后,系统会自动调整样版各个部位的大小,快速生成完全符合客户体型的数字化样版,效率更高,精准度也更高。目前市面上有多种CAD系统,传统的CAD系统多数都是定数化系统,参数化的服装CAD系统开发难度大,相对成熟的只有博克定制服装CAD系统。

 

个性化的定制服装,由于每个人的体型不同,通过互联网与CAD的结合,实现由人体数据到样版数据的自动转换,是能否实现规模化定制的关键。目前在业界基于3D技术的个性化定制互联网平台已有不少先例,云衣定制便是其中的佼佼者。


线下门店通过DIY方式的3D选款,让用户参与设计,然后输入必要的人体数据,便可以通过扫码支付完成下单,下单后,平台上的合作工厂通过博克定制服装CAD系统读取订单数据,2秒钟自动生成对应的服装样版,再通过超级排料和自动裁剪,完成服装的缝前生产。结合工艺系统和生产系统,完成所有数字化生产过程,最后将成衣通过快递交给客户。


云衣定制平台3D DIY定制下单系统
 


在由人体数据向生产数据的转化过程中,加入3D虚拟试衣环节,可以实现更好的用户体验,同时也可以有效提升服装的客户满意度。下图是基于数字化的服装定制完整的流程图示。

 


云计算为服装数字化提供基础设施
 



云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。


因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。

对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算,至少可以找到100种解释。 现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。

相对于传统的PC计算机应用,服装企业使用云计算有下面几种现实意义:


1、更好的安全性

传统的服装企业大量的设计、工艺、生产文件在PC中保持是非常不安全的,文件的丢失损坏是经常遇到的问题,甚至更有缺乏职业操守的员工为了个人利益将公司的机密文件拷贝给企业的竞争对手,对企业的损失不可估量。

 云存储是最安全的存储,特别是华为公司提供的桌面云能够为企业提供安全指数更高的云应用,可以有效杜绝服装企业的数据丢失和外泄。

 

2、更好的便捷性

云计算就象水和电一样,企业可以根据情况随时实现弹性需要,并可以大大减少企业内部的IT维护工作量。


3、更好的协同性

通过云平台,企业部门之间以及不同区域之间都可以实现更好的协同作业。

 

4、更加经济

相比PC机应用,使用云计算能够有效降低用电成本和维护成本,更重要的是降低因为设备过时需要时常更新的成本风险。

 华为公司作为全球领先的ICT厂商,所推出的华为云正在面向各类细分产业提供服务,在服装产业中,正在与服装数字化厂商博克科技联合推出服装云,相信在不久的将来,云计算将会推动服装企业快速实现数字化转型。






人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

  1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

  2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

  3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

  1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

  2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

  3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

  4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

  5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

  1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

  2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

  3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


给决策制定者和商业领袖的建议:

  1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

  2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

    评估未来的知识和技能类型;

  3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

    发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

  4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

    较高失业风险的人群;

  5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。





产业智能官  AI-CPS



用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链






长按上方二维码关注微信公众号: AI-CPS,更多信息回复:


新技术“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能新产业:智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市、“智能驾驶”新模式:“财富空间、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”


官方网站:AI-CPS.NET




本文系“产业智能官”(公众号ID:AI-CPS)收集整理,转载请注明出处!



版权声明产业智能官(公众号ID:AI-CPS推荐的文章,除非确实无法确认,我们都会注明作者和来源。部分文章推送时未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,烦请原作者联系我们,与您共同协商解决。联系、投稿邮箱:erp_vip@hotmail.com





登录查看更多
0

相关内容

数据孤岛在企业信息化中,还有很多类似的描述,如"数据的污染"等比较形象的说法,专业人士把数据孤岛分为物理性和逻辑性两种。物理性的数据孤岛指的是,数据在不同部门相互独立存储,独立维护,彼此间相互孤立,形成了物理上的孤岛。
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
人机对抗智能技术
专知会员服务
202+阅读 · 2020年5月3日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
《人工智能2020:落地挑战与应对 》56页pdf
专知会员服务
195+阅读 · 2020年3月8日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
70+阅读 · 2020年1月18日
【大数据白皮书 2019】中国信息通信研究院
专知会员服务
137+阅读 · 2019年12月12日
【精益】精益生产与智能制造的联系和支撑
产业智能官
37+阅读 · 2019年9月14日
【数字化】制造业数字化转型的实战路线图
产业智能官
39+阅读 · 2019年9月10日
【数字化】数字化转型正在成为制造企业核心战略
产业智能官
34+阅读 · 2019年4月22日
企业数据AI化战略:从数据中台到AI中台
36大数据
11+阅读 · 2019年2月18日
德勤:工业4.0与数字孪生(附PDF下载)
走向智能论坛
40+阅读 · 2018年9月6日
【智能制造】智能制造技术与数字化工厂应用!
产业智能官
13+阅读 · 2018年2月21日
【智能制造】离散型制造业如何实现智能制造​
产业智能官
7+阅读 · 2017年10月16日
Conditional BERT Contextual Augmentation
Arxiv
8+阅读 · 2018年12月17日
A General and Adaptive Robust Loss Function
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月5日
Arxiv
6+阅读 · 2018年6月21日
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月29日
VIP会员
相关VIP内容
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
人机对抗智能技术
专知会员服务
202+阅读 · 2020年5月3日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
《人工智能2020:落地挑战与应对 》56页pdf
专知会员服务
195+阅读 · 2020年3月8日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
70+阅读 · 2020年1月18日
【大数据白皮书 2019】中国信息通信研究院
专知会员服务
137+阅读 · 2019年12月12日
相关资讯
【精益】精益生产与智能制造的联系和支撑
产业智能官
37+阅读 · 2019年9月14日
【数字化】制造业数字化转型的实战路线图
产业智能官
39+阅读 · 2019年9月10日
【数字化】数字化转型正在成为制造企业核心战略
产业智能官
34+阅读 · 2019年4月22日
企业数据AI化战略:从数据中台到AI中台
36大数据
11+阅读 · 2019年2月18日
德勤:工业4.0与数字孪生(附PDF下载)
走向智能论坛
40+阅读 · 2018年9月6日
【智能制造】智能制造技术与数字化工厂应用!
产业智能官
13+阅读 · 2018年2月21日
【智能制造】离散型制造业如何实现智能制造​
产业智能官
7+阅读 · 2017年10月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员