A Brief Discussion on the Method of Implementing Flexible Intelligent Manufacturing Projects in the Clothing Industry by Huizhi Ruida
Thank you for the era we live in, thank you to our motherland. We are enjoying the dividends brought by the strength of our motherland. At the same time, China's clothing, food, housing, and transportation are undergoing tremendous changes that were previously unimaginable and will be unimaginable in the future.
In such a rapidly developing and changing environment, we have no doubt that the transformation of China's clothing industry will continue to accelerate. The brainwashing style sales model of providing you with what to wear has become a consultative sales model where you can satisfy what you want. Wearing clothes, following the rules, and using similar language subtly stimulate new consumers to demand individuality in their clothing choices. The trend of shifting from "resource orientation" to "demand orientation" is becoming increasingly evident.
Establish intelligent consumer experience technology
Establish a flexible manufacturing model for rapid response
Establish corresponding efficient and intelligent operation models
Becoming one of the three new benchmarks in the clothing industry.
Each goal is significant, achieving conditional cross doping. We will now explain the establishment of a flexible manufacturing model for rapid response.
In the corresponding transformation and upgrading, enterprises need to complete too much homework. Like walking at a crossroads, direction determines everything. The current use of digitalization is driving clothing enterprises to achieve technological innovation, data accumulation, production optimization, and service reengineering.
The various stages of backend production are also driven by the binding of information and physical objects.
After 3 years of tremendous investment and effort, Huizhi Ruida has developed and explored methods for establishing a flexible manufacturing model with rapid response.
Stage wise transformation of enterprise level solutions for intelligent manufacturing
Our intelligent manufacturing solution has the characteristics of distinct stages and clear division of labor. Divided into three stages, Lean Engineer, Industry Engineer, and Information Technology Engineer become the protagonists of each stage. In order to improve efficiency and shorten the project cycle, there are iterations in the implementation time of each stage. The whole project can be compared as follows: in the first stage, it helps the enterprise build a production and operation framework; in the second stage, it puts things on each layer of the framework and defines the rules for handling them; in the third stage, it solidifies the rules for handling and improves efficiency through informatization.
Phase One
Sorting out the production and operation status and production status of enterprises is like practicing medicine, diagnosing pulse, and conducting health checks.
By implementing value stream analysis (such as procurement processes, production planning processes, and warehousing processes), we help businesses understand their operational characteristics and level in the industry.
By implementing PQ analysis (planning production lines and capacity based on product sales demand), we help companies explore and plan production capacity.
By implementing PR analysis (process flow analysis and design for mixed production of different products), we help enterprises achieve rapid production switching and co production of different varieties.
By implementing production line balancing (balancing process standard time), we lay the foundation for enterprises to carry out single piece flow operations, allowing them to rely more on the capabilities of production teams rather than individual employees to complete clothing production.
Alright, after the statistical analysis and confirmation of the various analysis schemes above are completed.
我们就要坐下来精心的给企业一份会诊报告与健康发展计划。请记住不是企业现在存在了问题，而是在新的消费与市场模式下，你的企业内不能很快适应去生产。当然在企业升级改造过程中我们也会把企业存在的问题与课题一起解决。就像刨妇产手数，大夫在帮助婴儿的同时也会把孕妇子宫内的肌瘤一起去掉。
在新的健康发展计划里主要有2个内容
一个是精益生产线布局设计与智能硬件集成。打铁还需自身硬，服装制造型企业没有一个匹配精益化信息化的先进布局的生产线是不可想象的。
新模式的生产线投入运营时，需要我们辅助员工到骨干完全驾驭和管理生产线，需要我们做帮助企业做新精益生产运营模式运营。
这样作业内容就规划如下了：精益业务与精益生产系统优化设计与实施
1.价值流分析（如采购流程、生产计划流程、仓储流程）
2.PQ分析（根据产品销量需求进行规划产线和产能）
3.PR分析（不同产品混线生产的工艺流程分析与设计）
4.生产线平衡（工序标准时间的平衡）
5.精益生产线布局设计与智能硬件集成
6.新精益生产运营模式运营
第二阶段
什么样的数据，数据之间什么样的关系，如何运用这些数据成为企业在新的业务模式下运转的关键要素。
我们在企业经营和生产中看到的千千万万个数据中，找到了一个钥匙，是一组数据。这组数据具备驱动企业各个业务环节的能力，具备验证各个业务节点数据价值的能力
就是订单数据，它是催化剂，是备库式生产或者叫在库式生产向订单式生产转变的催化剂
通过订单数据的钥匙，我们帮助企业先进行业务流程优化与系统化（明确各业务节点间的数据关系和驱动逻辑），保证订单数据在与各个业务节点中如何关联其他数据，关联的方式方法即逻辑是什么。
明确了关系与关联的方式后，每个订单数据相关的款式，物料，工艺，设计元素等一系列编码被汇总，这种运作方式需要企业具备构建全生命周期的编码系统(成品编码、款式编码、设计元素编码、物料编码的规则）的能力。
生命周期的编码系统的下，订单对应的服装结构清单，物料清单，工艺清单等数据组成一个又一个数据模型。这样减少订单数据在各个业务环节中配比数据模型，减少数据制作与汇总的等待时间和反应时间。这就是全生命周期的BOM体系设计（为系统中产品从订单到交付用到的全基础数据的结构，实现数据打通）。
所有的数据模型已经明确，在实际操作中以什么样的形式向使用者进行展现？站在各个业务部门的角度，对工作内容都有自己的理解。就是位置决定了思维。这样需要一个企业全体有一个共识的标准。对订单、产品、工艺、生产、物料按数据设计要求进行标准化)，确保真实性、唯一性、完整性、格式一致性，为信息化系统上线做基础数据准备
以上的工作之外，还需要把智能制造的相关数据上延展到企业在设备上，既有的系统上。所以进行数据交互的周边系统定义接口也是关键项目内容。
总结一下，本阶段作业概要全业务流程、产品数据体系重新构筑与数据准备
1.业务流程优化与系统化（明确各业务节点间的数据关系和驱动逻辑）
2.构建全生命周期的编码系统(成品编码、款式编码、设计元素编码、物料编码的规则）
3.全生命周期的BOM体系设计（为系统中产品从订单到交付用到的全基础数据的结构，实现数据打通）
4. 对订单、产品、工艺、生产、物料按数据设计要求进行标准化)，确保真实性、唯一性、完整性、格式一致性，为信息化系统上线做基础数据准备
5. 进行数据交互的周边系统定义接口
第三阶段
通过前面的作业成果，需要进行通过信息化建设强化数字化。系统配置、二次开发、上线运行。
我们对信息化在企业里的作用也进行了清楚的定义。企业经营生产运作的工具，充分发挥计算机的复制能力，存储能力，筛选查询能力，数据与图形的展示能力。
我们开发的系统在企业智能制造里体现了3特征。精益标准化，产线柔性化，业务数据化。在实施中，信息化系统涵盖了订单处理，技术研发，仓储物流，生产管理，产线生产等主要技术环节。
可以按照架构好的业务架构与数据模型进行快速的信息化开发。以产品特性为基础，进行二次开发。
最终的现场的信息化系统验证，试行运转，最终保证企业用信息化来辅助升级的业务，智能柔性的产线。
主要工作内容划分如下：
1.根据已固化的流程进行系统的功能列表设计，实现从接单、研发、计划下达、生产、仓储、采购等基础管理的软件运用
2.系统功能点的概要设计到开发的转化
3.针对功能概要对系统产品的做二次开发
4.系统内部单体和集成测试
5.上线培训并安装、用户测试验收
6.项目验收、结案和系统运维
服装智能制造一体化的关键要点
一、服装定制场景虚拟化+零售终端智能消费体验
服装3D设备集成应用获取顾客原始体型数据后匹配客户的穿衣习惯提供服装款式。
可以通过扫描可视化及模拟技术的来帮助顾客和企业进行精准定位。
二、定制流程模块化
１.按照设计理念与款式进行量体方法标准化
２.建立人体规格数据库帮助企业按照区域特征进行服装号型定义。（地区不同，特征不同，重庆人胳膊短壮，杭州女孩多细腰等）
３.按照企业的供应链能力与工艺能力进行服装产品的可定制标准化元素的设计。（有面料控制能力的标准化元素就是更换面料，具有纺印设备的标准化元素就是跟还印花内容。）
三、时尚设计（样衣设计）
缩短时尚样衣设计周期与转化生产周期，需要通过各种获取的信息支撑设计师进行设计。可以借鉴的指标是设计的款式转化为产品的成功率。信息上比如，本年度面料厂商的主推面料，今年夏季的天气特征，流行的元素特征（形状，内容），南半球夏季流行的款式，大型时装秀的图片，自身工厂的技术特长，时尚产品生产履历。总而言之，样衣设计在有效的大数据的支撑之下，转化效率自然提高
四、产品智能研发
1.通过人工进行设计元素的模块设计，通过草图转化成服装CAD后，再与其他CAD基础版型进行结构匹配。
2. 在产品的基础版型上，针对订单信息进行设计元素CAD文件聚合。
3. 按照量体信息通过CAD软件自动生成版型。
4.通过智能研发软件，订单相关的物料BOM，工艺BOM等信息在生产各个业务部门进行快速配置。
5.按照生产计划的安排提供需要的物料信息。
6.制作工艺的快速维护设计实时传送到各个需要的工位
五、智能生产计划
根据生产线状况与物料齐套的信息，在保证订单交期的前提下。制定大的生产计划与相应的二级生产计划。二级生产计划主要是在有瓶颈的生产环节计划和各个环节之间的物流计划。
宗旨就是，不断优化生产计划，用聚合批量的生产方式减少生产成本的付出。关键点有3个。
1） 等待。
2） 节拍。
3） 业务环节的共性提取。
六、互联网+智能制造一体化
智慧工厂的主要特征是数据在生产环节业务环节的高效贯通。通过互联网技术，前端的需求与后端的生产紧密连接。通过网络进行跨区域的协同制造，能够完成更复杂更高效的生产要求。
在服装行业互联网技术的普及使得企业与个体客户间的即时交流成为现实，促使服装制造企业实现从需求端到研发端、服务端的拉动式生产，以及从“生产型”向“服务型”模式转变。因此，激烈的竞争的服装市场格局之下，企业领先于竞争对手完成数字化、网络化与智能化的转型升级，快速实现大规模定制化生产来满足个性化需求并提供智能服务，在市场上才会立于不败之地。
七、产业链上下游协同创新
在过3-5年，不会再是服装企业之间的竞争，服装企业可以同过生产与经营的升级跨品类的各种服装，最终会演化成产业链的竞争。服装行业内，价值链正逐步从单一的生产内部价值链向协同价值链和网络价值链发展。
企业价值链的竞争优势取决于整个价值链的成员之间的协同创新能力和资源整合能力。
在我们调研的企业里，但凭借企业自我创新机制已经很难适应服装行业流行周期缩短，消费者需求个性化逐步加强的产业趋势。
越来越多的企业希望我们协助企业，将内部生产价值链同企业现有的原材料供应商、第三方设计平台、线上线下零售商、协会信息中介组织等外部组织进行有效整合和相互协同，打造出有特色的企业上下游关联服装产业的协同价值链。
这种价值产业链的优势我们经过梳理认为有如下优势：
1） 产业集群效应显著。（上下游企业在经过知识共享、转移、传播后，很容易形成服装行业的创意产业集群的扩散效应和集聚效应。）
2） 协同价值链的竞争优势具有不可复制性（大幅降低协同价值链内部交易成本，提升产业链市场化效率。产业的协同价值链使内部不同的个体优势进行累积和集聚，形成了其他对手更难逾越的竞争门槛。）
3） 有利于形成良性的团队学习机制。（服装产业价值链逐步从实体产品的生产进入创意产品的生产阶段，服装不仅是遮风避寒和舒适贴身的功能性产品，更是体现消费者时尚品味、审美情趣的文化产品，因此，文化价值和美学内涵也成为服装的主要产品构成要素。这种体系需要整个价值链的各个个体不断学习，共同进化）
综上所述，就是这三年的项目经验供大家参考。在今后的项目中，这些经验也不断指导我们在服装行业内，进行智能制造的项目推进，我们在项目中获得的实战经验也将不断验证我们的观点，方法与方式，并再次总结提炼。但是有一个观点在项目中是千古不变的：一切以客户需求为导向，一切以现场作业为根本。
信息来源：天津爱波瑞科技发展有限公司
