产业链质量管理数字化时代来临　纺织服装企业如何应对？

产业链质量管理数字化时代来临　纺织服装企业如何应对？

时间：2022-11-24 15:50:48 来源：纺织科学研究作者：

作为数字经济的技术引擎之一，数字化、智能化正释放着驱动产业变革的巨大能量。近年来，世界发展步入数字化新时代，经济创新打破区域分割与行业界限，新冠肺炎疫情进一步加快了数字化进程。以5G、工业互联网、大数据、人工智能为代表的数字化、智能化技术正在推动我国制造业全方位、全链条的转型升级。d4T中国袜业网

如何在数字化浪潮中踏“浪”谋进，成为“十四五”时期纺织服装行业面临的重大挑战与机遇。

顺势而为谋转型

2022年，在全球新冠肺炎疫情反复、通胀高企、地缘政治紧张等多重因素影响下，我国纺织服装行业经历了变量最多、压力最大的一年。三季度我国经济虽呈现恢复态势，但纺织行业仍然存在需求低迷、成本高涨、经营压力凸显的问题。1-8月，规模以上纺织企业工业增加值同比下降0.2%（明显低于全国工业增长3.6%的平均水平），7-8月生产、利润降幅加大，产业链多数环节开机率处于较低水平，纺织品服装消费收缩，企业经营困难增多。

对于纺织服装行业而言，当下的困难不仅是外部的困难，更有行业长期积累的创新不足、低水平竞争的问题。企业应客观分析自身面临的机遇和调整，发挥好既有优势，顺应产业发展大势，化压力为动力，赢得发展主动权。

如今，传统的大批量制造模式已经难以适应多变的市场需求，“小单快返”和个性化定制生产等服务制造模式逐渐成为一种新型业态，以柔性化、智能化、精细化生产为目标的数字化、智能化转型升级已经迫在眉睫。而企业数字化能力的提升将有效推动产业链各环节高效对接，协调产业链各环节资源配置，推动纺织服装产业的高质量发展和可持续发展。

如何做好数字化转型？中国纺织工业联合会在《纺织行业数字化转型三年行动计划（2022-2024年）》（以下简称《行动计划》）中提出，大力推动纺织企业数字化改造，持续提升生产装备、关键工序等数字化水平，提升生产要素互联互通能力。鼓励中小企业从数字化转型需求迫切的环节入手，加快推进线上营销、生产管控、在线设计、产能共享等应用，由点及面向全业务全流程数字化转型延伸拓展。《行动计划》的提出为纺织行业数字化转型指明了方向。

数字科技赋能产业链

近年来，我国纺织服装行业中涌现出大批轻资产运营型企业和商户，以设计、营销为重点，将生产环节外包，通过对外寻求供应链合作组织生产的方式进行销售。然而，经过数年累计，供应链危机开始显现。一是工厂总量和规模的增幅无法与行业需求相匹配；二是企业寻找稳定、高效、适配的合作工厂难度大；三是现有可供组织供应链的企业整体水平偏低，在品质和效率方面无法满足中高端品牌的生产需求。

如何解决服装行业海量个性化需求与高成本柔性供给能力之间的矛盾？阿里巴巴的“犀牛智造”、Style3D、“百布”等用互联网的模式改造和服务上下游供应链，为纺织服装企业提供了传统制造向智能制造数字化转型的成功路径。

为满足服装品牌厂商产品交期不断缩短的现状和对高质量柔性产能的巨大需求，“犀牛智造”以数字科技打造按需制造的基础设施，基于云端智造，实现供需精准匹配，做到小批量、交付快、质量稳、零库存，助力小企业在快速发展的时尚和服装市场获取竞争力。

浙江凌迪数字科技有限公司的Style3D从最制约行业效率的服装设计开发环节切入，为服装企业提供从3D设计、推款审款、3D改版、智能核价到直连生产的数字化服务平台，助力企业提升服装研发效率、缩短研发周期、降低研发成本。

纺织品B2B交易平台“百布”将原本信息极不对称的上游供应及下游需求链接起来，进行高效匹配，并完成交易闭环。

这些企业正在运用数字技术打通生产供应链的各环节，推动着纺织服装行业数字化进程驶入“快车道”。

“链主”企业肩负数字化转型重任

纺织服装行业的个性化特性要求企业在前端运用大数据分析掌握客户多样性的需求，在后端通过高效的数字供应链支撑多元化与个性化的产品结构。以数字化转型为手段，提升劳动生产力和产品质量，降本增效，提高产业链柔性，成为我国纺织行业高质量发展的必由之路。

目前，我国纺织服装行业的数字化转型仍处于初级阶段，应当针对单个短板，以最小成本逐个解决最紧迫的生产问题，循序渐进，切不可一蹴而就。数字化转型涉及研发、营销、检测、财务、运营等各领域，是全流程的转型，未实现转型的任何一个节点或部门都将成为整体数字化转型的瓶颈。因此，供应链上的各企业，尤其是作为品牌的“链主”企业要肩负起供应链全体效率提升的重任，为整个供应链的数字化协同打下基础。

在工信部发布的《制造业质量管理数字化实施指南》中提出，处于数字化起步期的企业要根据实际需求，选择研发、设计、采购、生产、检测、仓储、物流、销售、服务中的重点业务环节，着力推进数字技术应用。充分运用数字化工具加强对业务环节质量信息的采集、分析和利用，开展数字化设计验证、质量控制、质量检验、质量分析和质量改进，提升质量过程控制的精细化、智能化水平，提高企业质量管理的效率和效益。

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