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主持人：中国印染行业协会副会长李瑞萍
制造业正处在转型升级的关键时期，转型升级的路径是什么，突破口又在哪里？我们要关注在新一轮技术革命中催生的云制造领域的创新应用、全新案例及商业模式，利用新技术精准应对新的消费期望和客户需求。那么，如何通过技术手段提升供应链的可视化和透明度？如何利用大数据分析引导供应链优化？
哈工大机器人集团副总裁、新兴智能装备事业部总经理由嘉：
制造业在智能时代的破局
众所周知，服装行业是典型的传统制造行业，在目前采购环境下，其他行业所面临的通用性问题在服装行业也有很明显的体现。当下我们面临的困境在哪？归根结底是一个合理的产业结构和现在所拥有的产业结构的差别所引起的。
从去年开始，国家提出机器人的应用推广，整个机器人行业所关注的还是集成级别最下端的大型系统集成，真正与器械能有交集的就是装备制造业。
以生产为主以及与科技为主的企业本质区别在哪？以生产为主的企业关注的是整个生产体系的良性运转。生产型企业在一个生产线完全运转起来之后，它所考虑的是一个投入产出比。而科技型企业存在或者说它的利润来源是为这些生产型企业服务，让它们原本冗余或者说偏向低端的产业体系结构向中端、高端升级。
生产型企业和科技型企业如何结合？其实是工艺团队和技术团体的结合，他们的结合才是未来自动化和智能化发展的道路。可从三方面着手，第一，自动化要准确定位，精准发力；第二，工艺要规范化、节约化、标准化；第三，打造自动化车间，实现制造环节的模块化。
实际上，企业不是一个产品的提供者，还包括整个生产体系中的研发、生产、销售，以及产业结构的优化以及革新方向，因此我们需要时刻保持一个清醒的认识。
企业其实最终要做的事情是服务，但是这种服务需要了解、理解这个行业，只有这样，生产型企业对工艺的积累和科技型企业对工艺革新的积累才会相辅相成，共同发展。
韩国生产技术研究院首席研究员Beomsoo Lee：
新型染色管理助推供应链精细化
韩国生产技术研究院最近研发出了一个叫做DES的系统。这个系统分为三部分，第一部分是原材料和辅助性材料的选择系统，这个系统会帮助企业选择出最佳染料和辅助性染料；第二个部分是工程最优化系统，它利用背后的数据库告诉企业要选择什么样的最佳工艺；第三个系统是缺陷分析系统，也就是产生残次品原因分析系统。缺陷分析系统不仅可以使用企业背后已经储存好的数据库，也可以上网来使用分享后的数据。
原材料和辅助性材料的选择系统是依靠哪些数据来找出最佳材料的呢？这些数据包括上染率、温度、对硫酸钠的反应程度、对碱的反应程度等。它会在染色之前就知道上染率以及不同染料浓度随温度的变化。同时我们可以从系统中了解到不同染料对硫酸钠和碱的敏感度，从而减少色花产生的概率。同时，这个系统还有不同染料的预比数据，可以提高使用过程中的安全性。
下面说说工程最优化系统。在不断更新软件数据库的过程中，我们也意识到一些技术改革的必要性，最近有项新技术叫螺旋杆技术，解决因预比而产生的不良产品，使得不均匀染色的情况得到改善。我们之后又升级了这个技术，叫做板棒技术，这个技术是为了解决酸碱以及反应猛烈而产生的不良产品。第三个技术是Dye—checker，它能够实时提供一些数据，反映实时的情况以及实时体现像预比、酸碱度以及助剂等因素随时间变化的情况。缺陷分析系统主要是针对染色不均匀导致的不良产品的产生原因以及关于这些不良产品的解决方案。
当下，东南亚地区的自动化程度还不是很高，而欧洲自动化技术比较先进，韩国与中国虽然自动化技术已经相当先进，但是产生次品的概率仍旧比较高。所以为了提高产品质量以及提高效率，采用上述过程分析技术来进行新型染色管理或许是我们未来探索的发展方向之一。
广东溢达纺织有限公司集团研发总监张玉高：
以技术创新打造绿色供应链
溢达的愿景是励志笃行，有所作为。身在一个传统的行业，溢达希望能够在这个行业有所作为，把一个传统的行业做得不传统。所以，我们希望能够关爱员工和社区，并致力于减少对环境的影响，为产业链创造更多的价值，构建更美好的世界。
这些年来，我国劳动力逐步减少，劳动力成本增加，为智能制造创造了一个比较好的外部环境，也是一个比较适合的时机。我们希望不仅在供应链上能够实现绿色供应链，同时也希望作为一个传统行业，能够更好地利用先进的制造技术来改造传统行业，使得传统的劳动密集型行业能够更高效地进行生产。
在自动验证方面，溢达已经开始使用机器人，它为溢达提升了40%的劳动效率；另一个是织布的过程中机器人自动换花型，运用到生产过程中可大大提高生产效率。
另外溢达的无人机运输可以提高物料传输过程中的效率。溢达自己研发出了一个自动拆领的一体机，以前拆领过程是由3个部分组成，一个叫拆线，然后是拆领，最后是把这个线抽出来，当然这三个部分由不同人员在操作，现在一个机器就可以了。
同时，溢达还同以色列的一家公司开发出了一个自动验布的技术，可以代替人工验布，从而提高验布的生产效率。
智能化、自动化要对应到传统的服装加工过程中难度相当大，因为服装加工是比较传统的劳动密集型过程。我们和很多比较先进的技术公司进行合作，开发出了成衣制造过程一体化，包括简压烫、钉钮、开钮门，统一用一台机器代替生产，同时把车领、切领角、走领角线的过程也用一台机器来代替。溢达在这方面也做了很多尝试，用更加智能的设备来代替人工。
当然，通过智能化、自动化等各方面的努力，溢达的生产效率也大大地提高。溢达通过绿色生产、绿色制造和智能制造、自动化运用，在可持续发展方面取得了显著的成果，无论是营业收入还是利润总额都有显著提高。 力克大中华区市场总监王广辉：
用技术手段提升供应链的可视化和透明度
随着互联网、电商以及移动商务的普及，今天的消费者行为在时尚行业发生了天翻地覆的变化。比如我们的生产成本发生了很大变化。美国波士顿咨询公司2015年发布了一个报告，把美国、欧洲、中国等比较重要的制造业国家的制造成本进行了比较，预测到2018中国的制造成本将赶上美国，比欧洲、法国、意大利的成本会低一点，但是这个差距正在不断缩小。另外，我们看到，全球供应链也有一些新的态势，自由贸易协定有一些新的发展趋势，这些也让我们重新思考如何才能更有效地参与全球价值链的协作。
现今的客户需要更新、更快、更有个性化的产品，这要求我们必须升级供应链，打造一个敏捷的、柔性的，能够快速反应的供应链。因此我们要有变革和升级供应链的能力，要实现整个供应链的数字化和标准化，实现整个供应链级别的卓越运营，从而实现整合的供应链。
我认为，以下这六大领域是提升整个供应链的透明度和可视化、沟通和协作能力，从而打造一个柔性供应链的非常关键的领域：云计算、物联网、基于数据驱动的智能化、移动性、3D技术和良好的客户体验。
如今，在中国纺服企业中，大量自主品牌开始涌现并获得了蓬勃发展，但是下一阶段要缔造真正的世界第三大时尚中心——中国，就要靠我们进一步的产品创新，把全球最高端的实践加以应用。
阿里巴巴服装供应链专家、淘工厂平台负责人袁炜：
构建供应链生态，服务中小电商品牌
1688是全球最大的在线采购批发平台，有超过一百万的付费商家。在平台上现在有2.3亿种商品在销售，有2500万的商业资讯，超过一万个生态伙伴与我们一起在支撑整个线上零售体系。
我们做的事情就是找愿意做而且能够做好电商订单的工厂。我们积累了超过1.5万家的专业工厂的交易数额，而且这个数字每个月都还在快速增长。
对于大量适合做碎片化电商订单的工厂，我们也做了线下的深度验厂，积累了大量的服务数据和交易数据。
虽然生产供给端已经产生了越来越多的变化，但同时，线上的零售体系发生了更加重要的变化。一年前我们开始密切关注一个群体——网红。看过去一年的数据，在2015年，淘宝女装前100已经超过50家店铺是网红店铺。最可怕的是，我们发现网红店铺的经营特征和传统的淘卖已经非常不同。最大的区别是，网红店铺的销售状况取决于非常强的短时爆发性。
这个短时爆发性来源于几个方面，第一，网红店能够在开店上新的第一次就突破一千万、两千万的销售额，能够在一年内上升到1个亿的规模。
第二，网红店代表着下一代线上零售电商群体，他们的需求已经从原来找到一个工厂，解决生产加工问题，变成了需要找到一个完整的供应链的问题。
我们要做三件事情：第一件是保障。对于茵曼这样的大企业来说，品质标准化很容易，但对于成千上万个年采购额只有几十万的中小型淘卖，且每个人对品质的认知都不一样的时候，工厂就会无所适从。所以我们提出最基本标准，把产品品质的保证成本降到最低。
第二件事情是链接。网红不一样在哪里？你会发现这个款在决定要做之前，网红已经在跟粉丝互动了，他在微博上可以通过点赞、评论来预测，这样的数据传递到我们的供应链，我们可以把最源头的消费者需求和最源头的生产供给链接在一起。
第三件事情是赋能。阿里巴巴有完整的体系，还有金融支持，阿里巴巴更是一个数据公司，有从最前端到供给端的所有数据。在这种情况下，我们可以更加优化风控模型。
广州市汇美时尚集团股份有限公司供应链总经理刘明光：
服装供应链智能化管理是大势所趋
众所周知，我们的业态发生了根本的改变，原来订货模式是一年四季，甚至有的是六季，现在慢慢转向C2B、电商的订货模式。
以前，服装供应链基本是五六个月的生产周期，现在最短的7～15天就下架了。款式以前每个季度大概是两三百个，现在差不多一个月就有两三百个款式。
供应链是一个价值共享生态圈，需要协作共享，相互促进共享收益。对于服装供应链来讲，由谁管理服装供应链都离不开对数据的依赖。这就是前面所讲的，从粗暴式的服装供应链管理到精细化服装供应链管理所不一样的地方。
供应链体系经常遇到的问题是信息断层、资料断层、操作断层。
供应链管理的第一个法宝就是按流程办事、用数据说话。供应链一定要用数据管理、运作流程化、流程数据化、数据图表化以及结果系统化。创始人只要关心人效、货期准期率、质量退返率、成本控制率、快速反单就可以了。我遵循的是“军事联动机制”，我整个团队就是以军事化方式进行管理的。
我们的成本下降了，但产品品质并没有下降。2013～2015年是茵曼的蓬勃发展期。茵曼因为质量问题的退货率只有0.18%，也就是说发出去一千件衣服，有1.8件是因为质量问题退货的，这就是成本下降而质量上升的表现。
大家可以看到，数据为我们呈现了几乎所有供应链的细节。供应链不是什么高深的科技，只是比较复杂，但是我们要把复杂做得简单化，从复杂的数据里面去提取规律，在规律中寻找方法，就能用方法解决供应链问题。
制造业正处在转型升级的关键时期，转型升级的路径是什么，突破口又在哪里？我们要关注在新一轮技术革命中催生的云制造领域的创新应用、全新案例及商业模式，利用新技术精准应对新的消费期望和客户需求。那么，如何通过技术手段提升供应链的可视化和透明度？如何利用大数据分析引导供应链优化？
哈工大机器人集团副总裁、新兴智能装备事业部总经理由嘉：
制造业在智能时代的破局
众所周知，服装行业是典型的传统制造行业，在目前采购环境下，其他行业所面临的通用性问题在服装行业也有很明显的体现。当下我们面临的困境在哪？归根结底是一个合理的产业结构和现在所拥有的产业结构的差别所引起的。
从去年开始，国家提出机器人的应用推广，整个机器人行业所关注的还是集成级别最下端的大型系统集成，真正与器械能有交集的就是装备制造业。
以生产为主以及与科技为主的企业本质区别在哪？以生产为主的企业关注的是整个生产体系的良性运转。生产型企业在一个生产线完全运转起来之后，它所考虑的是一个投入产出比。而科技型企业存在或者说它的利润来源是为这些生产型企业服务，让它们原本冗余或者说偏向低端的产业体系结构向中端、高端升级。
生产型企业和科技型企业如何结合？其实是工艺团队和技术团体的结合，他们的结合才是未来自动化和智能化发展的道路。可从三方面着手，第一，自动化要准确定位，精准发力；第二，工艺要规范化、节约化、标准化；第三，打造自动化车间，实现制造环节的模块化。
实际上，企业不是一个产品的提供者，还包括整个生产体系中的研发、生产、销售，以及产业结构的优化以及革新方向，因此我们需要时刻保持一个清醒的认识。
企业其实最终要做的事情是服务，但是这种服务需要了解、理解这个行业，只有这样，生产型企业对工艺的积累和科技型企业对工艺革新的积累才会相辅相成，共同发展。
韩国生产技术研究院首席研究员Beomsoo Lee：
新型染色管理助推供应链精细化
韩国生产技术研究院最近研发出了一个叫做DES的系统。这个系统分为三部分，第一部分是原材料和辅助性材料的选择系统，这个系统会帮助企业选择出最佳染料和辅助性染料；第二个部分是工程最优化系统，它利用背后的数据库告诉企业要选择什么样的最佳工艺；第三个系统是缺陷分析系统，也就是产生残次品原因分析系统。缺陷分析系统不仅可以使用企业背后已经储存好的数据库，也可以上网来使用分享后的数据。
原材料和辅助性材料的选择系统是依靠哪些数据来找出最佳材料的呢？这些数据包括上染率、温度、对硫酸钠的反应程度、对碱的反应程度等。它会在染色之前就知道上染率以及不同染料浓度随温度的变化。同时我们可以从系统中了解到不同染料对硫酸钠和碱的敏感度，从而减少色花产生的概率。同时，这个系统还有不同染料的预比数据，可以提高使用过程中的安全性。
下面说说工程最优化系统。在不断更新软件数据库的过程中，我们也意识到一些技术改革的必要性，最近有项新技术叫螺旋杆技术，解决因预比而产生的不良产品，使得不均匀染色的情况得到改善。我们之后又升级了这个技术，叫做板棒技术，这个技术是为了解决酸碱以及反应猛烈而产生的不良产品。第三个技术是Dye—checker，它能够实时提供一些数据，反映实时的情况以及实时体现像预比、酸碱度以及助剂等因素随时间变化的情况。缺陷分析系统主要是针对染色不均匀导致的不良产品的产生原因以及关于这些不良产品的解决方案。
当下，东南亚地区的自动化程度还不是很高，而欧洲自动化技术比较先进，韩国与中国虽然自动化技术已经相当先进，但是产生次品的概率仍旧比较高。所以为了提高产品质量以及提高效率，采用上述过程分析技术来进行新型染色管理或许是我们未来探索的发展方向之一。
广东溢达纺织有限公司集团研发总监张玉高：
以技术创新打造绿色供应链
溢达的愿景是励志笃行，有所作为。身在一个传统的行业，溢达希望能够在这个行业有所作为，把一个传统的行业做得不传统。所以，我们希望能够关爱员工和社区，并致力于减少对环境的影响，为产业链创造更多的价值，构建更美好的世界。
这些年来，我国劳动力逐步减少，劳动力成本增加，为智能制造创造了一个比较好的外部环境，也是一个比较适合的时机。我们希望不仅在供应链上能够实现绿色供应链，同时也希望作为一个传统行业，能够更好地利用先进的制造技术来改造传统行业，使得传统的劳动密集型行业能够更高效地进行生产。
在自动验证方面，溢达已经开始使用机器人，它为溢达提升了40%的劳动效率；另一个是织布的过程中机器人自动换花型，运用到生产过程中可大大提高生产效率。
另外溢达的无人机运输可以提高物料传输过程中的效率。溢达自己研发出了一个自动拆领的一体机，以前拆领过程是由3个部分组成，一个叫拆线，然后是拆领，最后是把这个线抽出来，当然这三个部分由不同人员在操作，现在一个机器就可以了。
同时，溢达还同以色列的一家公司开发出了一个自动验布的技术，可以代替人工验布，从而提高验布的生产效率。
智能化、自动化要对应到传统的服装加工过程中难度相当大，因为服装加工是比较传统的劳动密集型过程。我们和很多比较先进的技术公司进行合作，开发出了成衣制造过程一体化，包括简压烫、钉钮、开钮门，统一用一台机器代替生产，同时把车领、切领角、走领角线的过程也用一台机器来代替。溢达在这方面也做了很多尝试，用更加智能的设备来代替人工。
当然，通过智能化、自动化等各方面的努力，溢达的生产效率也大大地提高。溢达通过绿色生产、绿色制造和智能制造、自动化运用，在可持续发展方面取得了显著的成果，无论是营业收入还是利润总额都有显著提高。 力克大中华区市场总监王广辉：
用技术手段提升供应链的可视化和透明度
随着互联网、电商以及移动商务的普及，今天的消费者行为在时尚行业发生了天翻地覆的变化。比如我们的生产成本发生了很大变化。美国波士顿咨询公司2015年发布了一个报告，把美国、欧洲、中国等比较重要的制造业国家的制造成本进行了比较，预测到2018中国的制造成本将赶上美国，比欧洲、法国、意大利的成本会低一点，但是这个差距正在不断缩小。另外，我们看到，全球供应链也有一些新的态势，自由贸易协定有一些新的发展趋势，这些也让我们重新思考如何才能更有效地参与全球价值链的协作。
现今的客户需要更新、更快、更有个性化的产品，这要求我们必须升级供应链，打造一个敏捷的、柔性的，能够快速反应的供应链。因此我们要有变革和升级供应链的能力，要实现整个供应链的数字化和标准化，实现整个供应链级别的卓越运营，从而实现整合的供应链。
我认为，以下这六大领域是提升整个供应链的透明度和可视化、沟通和协作能力，从而打造一个柔性供应链的非常关键的领域：云计算、物联网、基于数据驱动的智能化、移动性、3D技术和良好的客户体验。
如今，在中国纺服企业中，大量自主品牌开始涌现并获得了蓬勃发展，但是下一阶段要缔造真正的世界第三大时尚中心——中国，就要靠我们进一步的产品创新，把全球最高端的实践加以应用。
阿里巴巴服装供应链专家、淘工厂平台负责人袁炜：
构建供应链生态，服务中小电商品牌
1688是全球最大的在线采购批发平台，有超过一百万的付费商家。在平台上现在有2.3亿种商品在销售，有2500万的商业资讯，超过一万个生态伙伴与我们一起在支撑整个线上零售体系。
我们做的事情就是找愿意做而且能够做好电商订单的工厂。我们积累了超过1.5万家的专业工厂的交易数额，而且这个数字每个月都还在快速增长。
对于大量适合做碎片化电商订单的工厂，我们也做了线下的深度验厂，积累了大量的服务数据和交易数据。
虽然生产供给端已经产生了越来越多的变化，但同时，线上的零售体系发生了更加重要的变化。一年前我们开始密切关注一个群体——网红。看过去一年的数据，在2015年，淘宝女装前100已经超过50家店铺是网红店铺。最可怕的是，我们发现网红店铺的经营特征和传统的淘卖已经非常不同。最大的区别是，网红店铺的销售状况取决于非常强的短时爆发性。
这个短时爆发性来源于几个方面，第一，网红店能够在开店上新的第一次就突破一千万、两千万的销售额，能够在一年内上升到1个亿的规模。
第二，网红店代表着下一代线上零售电商群体，他们的需求已经从原来找到一个工厂，解决生产加工问题，变成了需要找到一个完整的供应链的问题。
我们要做三件事情：第一件是保障。对于茵曼这样的大企业来说，品质标准化很容易，但对于成千上万个年采购额只有几十万的中小型淘卖，且每个人对品质的认知都不一样的时候，工厂就会无所适从。所以我们提出最基本标准，把产品品质的保证成本降到最低。
第二件事情是链接。网红不一样在哪里？你会发现这个款在决定要做之前，网红已经在跟粉丝互动了，他在微博上可以通过点赞、评论来预测，这样的数据传递到我们的供应链，我们可以把最源头的消费者需求和最源头的生产供给链接在一起。
第三件事情是赋能。阿里巴巴有完整的体系，还有金融支持，阿里巴巴更是一个数据公司，有从最前端到供给端的所有数据。在这种情况下，我们可以更加优化风控模型。
广州市汇美时尚集团股份有限公司供应链总经理刘明光：
服装供应链智能化管理是大势所趋
众所周知，我们的业态发生了根本的改变，原来订货模式是一年四季，甚至有的是六季，现在慢慢转向C2B、电商的订货模式。
以前，服装供应链基本是五六个月的生产周期，现在最短的7～15天就下架了。款式以前每个季度大概是两三百个，现在差不多一个月就有两三百个款式。
供应链是一个价值共享生态圈，需要协作共享，相互促进共享收益。对于服装供应链来讲，由谁管理服装供应链都离不开对数据的依赖。这就是前面所讲的，从粗暴式的服装供应链管理到精细化服装供应链管理所不一样的地方。
供应链体系经常遇到的问题是信息断层、资料断层、操作断层。
供应链管理的第一个法宝就是按流程办事、用数据说话。供应链一定要用数据管理、运作流程化、流程数据化、数据图表化以及结果系统化。创始人只要关心人效、货期准期率、质量退返率、成本控制率、快速反单就可以了。我遵循的是“军事联动机制”，我整个团队就是以军事化方式进行管理的。
我们的成本下降了，但产品品质并没有下降。2013～2015年是茵曼的蓬勃发展期。茵曼因为质量问题的退货率只有0.18%，也就是说发出去一千件衣服，有1.8件是因为质量问题退货的，这就是成本下降而质量上升的表现。
大家可以看到，数据为我们呈现了几乎所有供应链的细节。供应链不是什么高深的科技，只是比较复杂，但是我们要把复杂做得简单化，从复杂的数据里面去提取规律，在规律中寻找方法，就能用方法解决供应链问题。