在人口结构与消费习惯变迁、个性化消费者突起，以及全渠道零售快速发展的大环境下，如何实现供应链与物流的更快、更准、更柔性和更好的消费体验成为众多鞋服企业共同追求的目标，面对其中的挑战，传统的管理方式和技术手段显然已经无法满足企业需求。
在此背景下，7月25～26日，由亚太物流名刊《物流技术与应用》杂志、鞋服物流创新发展联盟、中国物流产品网共同主办，以“科技赋能时尚变革”为主题的“GALTS 2019第十一届全球鞋服行业供应链与物流技术研讨会”在浙江嘉兴隆重召开。会议聚焦鞋服供应链与物流的趋势与挑战，以及云计算、大数据、人工智能、自动化技术在鞋服供应链与物流中的应用探索等行业热点话题。
会上，赢家时尚集团(NAERSI)经营管理中心总监吴庆业先生以《中高端女装市场发展趋势与新供应链模式构建》为题进行了主题分享，主要内容整理如下。
赢家时尚是一家高端女装公司，自营率最高，全产业链最长，总部在深圳。公司一共有10个品牌，1400多家直营店。中高端女装市场面临的困境从外部因素来看，有以下表现。
年轻对于我们来说挑战很大。时代不断在变，每过3、5年会有新顾客涌入，怎么跟得上变化？这是一大挑战。
纺织工业联合会称未来时尚行业的发展，第一是科技赋能，第二是赋予文化内涵。大家知道，国际四大时装周——伦敦、巴黎、纽约、米兰，没有中国。中国现在开始在背景、深圳尝试做时装周。第三绿色，服装行业库存的上升或者库存过大本身就是不环保，是对绿色的伤害。因为服装本身在用料、面料清洗、印染程序有污染；处理库存积存也需要消耗成本，产生绿色的浪费。
中国服装企业普遍存在两方面问题，一方面，服装企业最近几年人力、税收、原材料等成本不断上升，总体创新程度不够，销售量没有明显提升的情况下，自身的获利水平也不断下降，失去了竞争力。另外一方面，在市场销售受阻的情况下，没有找准着力点，没有清晰认识到企业自身问题，一味地在零售管理方面投入大量资金进行强化管理和培训，未能清楚意识到企业整合是从市场新定位、商品新企划、产品新设计、供应链新创新、渠道新整合、零售新调整进行整体整合。
消费的变化总结来说，消费对客群更重要的是个性化，个性化层面，对于客群表现出最突出的两点，一个是场合化，一个是搭配。首先，在场合化方面，女性会根据出席的场合考虑合适的穿着，如何更符合身份。第二是整体性搭配，消费的心理情绪、发型、肤色，包括职业都有很大的关系。做女装20几年来总结的经验，对于一个女性来讲，穿衣服是想美的，女性的美主要表现在哪些方面？六个字：显白，显瘦，显年轻。
对智能供应链的诉求加大，外部市场有压力，内部要抓效率，最重要的是以技术为基础，技术应用环境比以前完善、丰富了很多。
赢家时尚是期货公司，通常从企划到商品上市平均供应链周期是8～10个月。因为进口面料从国外到给到我们是120天，四个月。面对消费者选择越来越多，品牌商服务能力越来越强的时候，可能别的供应商快一点，顾客就买别人的商品了。
我们的产品毛利大，但同时也带来了“惰性”，浅层创新。服装创新分三类，面料、版型、材质。其中材质、面料选择很重要，供应商很分散，大概多达500家（未整合前）。我们的企划来自欧洲采风，以前距离远，不太了解顾客的需求变化。现在网络发达，社会热点随时改变了原始数据的满足程度。
智能化改造遇到很大的困难，就是这个原因，在江西哪里不说，大概建了有20多万平方，大概不到5年时间，这个线因为很多的服装行业都去了，开始没有工人可以招了，产业工人急剧短缺。
此外，做快时尚品牌或者追求性价比的品牌还面临一些问题，如大促备货。但是去年开始没有人敢这么干了，线上渠道备货已经不那么有效了。
前面讲我们作为成熟女装追求高感性和追求快时尚的做了对比，我们未来的重点是需要供应链打通，但不追求效率最极致化。因为越快，设计的细节和精确度把握越容易出现问题，快时尚品牌需要靠供应链效率极致化来提升。
我们希望未来打造从C（客户端）到D端（设计）的全渠道组合数字化智能供应链。在供应链数字化过程中遇到的难题包括：
市面上有很多先进的技术，做定制服装一是需要精准度，二是应用对象的简易化。曾经有一个公司的做法是让消费者穿上衣服，采集完红外线再把衣服归还企业，对于这个模式相信很多人会拒绝，一是安全卫生问题，一是隐私问题。如何让顾客更容易把信息精准的传递给我们其实是一个很大的痛点。我们现在正在研发拍照量体技术，正反侧四张照片，大概能解读85%的四维信息。
因为我们发现，第一，每个顾客对宽松、大小、长短的感知不一样；第二，量体人员的感知又不一样；第三，量出来的数据和对应的服装款又有不同的解读，比如有人穿着的服装需要放0.5公分，有的人可能要放1公分，有的可能收0.5，是完全不一样的。换句话来讲，量体和被量体者和款式之间，是一个三重的自动化匹配技能，这是蛮难的一个课题。我们现在85%的精准度就意味着一来一往将产生30%的退货返修，我们希望这个数据能控制在15%之内，大概达到93%的量体精准度才可行。因此我们也会在人工算法、大数据应用层面寻求技术支撑，通过专业的企业帮我们优化这个体系。
2、当订单有多有少，有大有小，全部都来的时候，怎么样更有针对性的响应？这又回到现在最热门的技术，大数据、人工智能。
单点工位很多还是靠人工，因为服装行业整体的标准化程度相对较弱。如钉扣子，女装的扣子千差万别，大小不一，还有各种涂层，如果全用机器可能就磨花了，所以说服装行业做的是非标产品，面对每一个个体，一人一版，一人一个样子，这是服装行业难的地方。我们应该思考怎么共同推动服装行业在细分环节，细分领域从非标往更加标准化推进，对未来人工智能引入，带来真正的科技赋能，科技+时尚的魅力呈现。返回搜狐，查看更多
