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用 AI 做衣服这家公司拿到了字节跳动的投资
发布日期:2022-03-28 16:43   来源:未知   阅读:

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  自服装产业诞生以来,就大量依赖人的参与。打版、分拆、裁片、醒布、组装……制作一件衣服并非易事,不同的工人负责不同的工序,高度紧张的流水线下,一个工序的失误往往会造成整个产线的拥堵。

  服装行业同时又是一个存在大量浪费的行业。传统的大订单模式往往造成库存积压,价值上亿的服装最终付之一炬也常有发生。2018 年,奢侈品牌博柏利(Burberry)就焚毁了约 2.5 亿元人民币的服装。

  博士毕业后,刘珂就长期在 IBM 担任产品经理,负责给快时尚公司提供快反供应链(快速反应,指物流企业不储备「产品」,而是准备了各种「要素」,在用户提出要求时,能以最快速度抽取「要素」,及时「组装」,提供所需服务或产品)的解决方案。她服务过飒拉(ZARA)的巨头,也亲身下到过一线工厂。

  她看到了一些问题,继而有了自己的想法:能不能用技术方式,改造这些工厂,提升他们的生产效率?

  近期,我们邀请到了飞榴科技的 联合创始人 & CPO 刘珂 Kate,和她聊了聊,柔性供应链改造能给工厂带来哪些改变。

  刘珂:中国是个纺织制造大国,服装行业在国内是一个约 4 万亿人民币的产业。就服装加工厂来说,中国大约有 40 万家工厂。但是在这 40 万家工厂中,年收入达到 2000 万元人民币以上的不足 10%,大部分都是中小加工厂。

  Founder Park:创业之前你长期在 IBM 负责供应链解决方案,国外的供应链方案可以直接落地到国内吗?

  刘珂:国外的供应链方案一般是分阶段进行的。在 IBM 时,最早我们会咨询品牌方存在的问题,然后帮它做一些 IT 架构的设计,最后是一整套资源的搭建。

  但是国内很多服装加工厂没有这样的时间和预算,能够从头搭建这种供应链体系,有些工厂甚至连电脑也不想买。另一方面,国内的很多解决方案也很难适应不同款式服装的生产。

  所以飞榴所做的,就是在熟悉各种工厂的真实生产场景后,分析数据、迭代版本、在云上部署,最终给这些工厂提供一套不用投入很多 IT 资源、即插即用的解决方案。这个是我们一直想要帮助服装工厂实现的效果。

  Founder Park:我们现在也可以明显观察到一些服装行业的趋势,比如快时尚品牌和电商平台的崛起。它们对上游的服装生产有什么影响?

  从需求上看,现在有很多新形式的冲击,像网红带货、抖音电商,一些国货、潮牌也在崛起。这种订单批量更少,交货周期更短,可能就是一个热点事件,比如冬奥会的冰墩墩。

  总体来看,需求方的订单越来越小,款式越来越多,也越来越分散。对供应链来说,是一个很大的挑战。

  Founder Park:飞榴的投资方其实很豪华,其中就包括了字节跳动。可以跟我们透露一下,字节跳动选择飞榴,是基于什么样的思考吗?

  刘珂:抖音电商其实是字节跳动接下来战略中非常重要的一个点,因为短视频天然对商品有更多维度的展示。这样的电商战略背后,最核心的其实就是供应链,它要满足小单快反的需求。

  通过 AI 的方式,飞榴提升了供应链的生产效率,这成为了我们和字节跳动形成合作的基础。

  Founder Park:抖音电商的供应链,跟其他平台相比,会有什么不同吗?

  刘珂:差别最大的是,在抖音,会有更多个性化、快速化的需求。很多年轻人都追求个性,不喜欢那种生产了几万件、容易撞衫的款。

  这对供应链是很大的挑战,因为很多款式工厂也没做过。如何保质保量地把订单交付出去,对很多工厂来说也是一个痛点。这也是飞榴的系统致力解决的问题。

  Founder Park:可以这么理解吗,需求端被数字化后,倒逼了供应链的数字化?

  刘珂:这个逻辑是成立的,但其实需求端的数字化也是处在一个正在探索的过程。

  电商平台确实有很多数据,但是如何利用这些数据,帮助他们做出更好的决策,是一个关键点。因为服装销售是分波段的,即使在电商平台,线上投放也是不一样的。同一件衣服,可能在已经春暖花开的南方卖得比较好,但在还比较寒冷的北方就卖不动。需求方要能够分季节、分人群、分地区决定进多少货,这对他们来说也是比较难的。

  Founder Park:飞榴的主要客户是小厂,但小厂一般接受新技术的程度较低,飞榴如何解决这方面的问题?

  刘珂:飞榴开发了一套 SewSmart 系统。有别于传统的软件,这套系统部署的时间只需要 3 天,门槛相对要低得多。

  传统的软件部署,从了解工厂的需求,到调研分析,再根据工厂情况调整改造、最终上线,整个过程动辄一两个月,很多小厂很难承受这样的时间成本。

  对 SewSmart 系统来说,只要工厂有网络,我们的顾问就能进场安装平板,给到管理层一些简单的培训。3 天左右,工厂就可以转款上线,使用系统生产了。相对成本就低得多。

  Founder Park:「工序拆分」是很多服装厂面临的一个核心问题吗?飞榴可以带来哪些改变?

  刘珂:确实如此。传统服装厂工序拆分更多依靠人的经验,比如生产一件衣服有 35 道工序,班组长拿到样衣后会按照样衣做一遍,然后把这 35 道工序按照工人的特点分配下去。

  但这个过程其实有很大的优化空间:班组长的拆解是不是最优的?他分配的步骤有没有遗漏?其实很多快反订单工厂是从来没做过的,还需要有一个试错的空间,比如拉滚条是先拉中间还是先拉两遍?袖子应该缝一套线还是两条线?这些都是有讲究的,也导致拆解的时间会特别长。根据衣服的复杂程度,有时候甚至需要 7 天时间。但很多快反单的交付时间也就 14 天,等于说只给生产留下了 7 天时间。

  飞榴带来的改变在于,飞榴自身就有比较强大的工序数据库。当一个新的款式出现之后,我们会首先在数据库里比对、拆解,给出一个跟现有款式相似度的比较。在这样的基础上,再通过人工检查,就可以提升拆解的效率。

  服装生产实际上是一个及其非标的、离散的生产,很难碰到完全一样的款式。生产过程中也会遇到各种问题,比如一个全能工意外被针扎了,就可能导致整个流水线拥堵。飞榴的做法就是采集录入工人在一段时间内的生产记录,取平均值之后就会比较趋近工人技能的真实水平。通过这种方式,系统就掌握了不同工人的技能特点。进入实际生产后,系统会按照流水线上工人的技能,分配工序。即使出现意外,也能按照人员特点迅速给出替补方案。

  刘珂:整个服装生产的供应链,包含了设计师、品牌商、批发商、供应商、加工厂等很多角色。飞榴最大的价值就是把这个链条上的每个角色都连接起来,让每一类用户都能找到他们想要的东西。

  Founder Park:听说你们还做了一个 App 叫黑袋子,为什么要做这个 App?为什么要叫黑袋子?

  黑袋子来源于批发市场常见的黑色马甲袋。在动物园、七浦路这种服装批发市场,档口老板对散客的报价会比进货商更高,他们判断的标准就是顾客有没有拿黑色马甲袋——因为进货商不愿意别人看到他进的款式,所以往往会拎着黑色马甲袋。

  黑袋子就是类似进货商的一个连接供需两端的平台。一方面很多服装工厂经常没有订单,另一方面市场上也有各种快返订单的需求出现,但他们又找不到供应链生产。

  另外黑袋子上也汇集了很多买手团队。他们会去各大批发市场把档口的衣服进到平台上来,比如北京的动物园、成都的荷花市场、广州的十三行等等。特别是在疫情的情况下,很多批发商就可以直接在黑袋子上选货。

  同时作为一家科技公司,通过 AI 的数据分析,我们会根据用户不同的情况推荐不同的款式。所以他们得到的不仅是现货,不仅是后面的供应链,同时还有选品推荐的服务。通过这种方式我们服务了很多抖音的主播。选品对他们来说不是一件很容易的事情,因为既要针对目标人群的风格,有一定的原创性,又要保证性价比。由于更靠近源头,所以黑袋子可以比较好地满足这些需求。

  Founder Park:同为 toB 的平台,黑袋子和 1688、一手(快时尚供应链平台)区别在哪?

  刘珂:看起来 1688 和黑盒子都是撮合买方和工厂,但黑袋子背后是整个快反供应链的支撑。

  我们常说「5 天打样、7 天生产、3 天翻单」,工厂接单后能够高效地拆解衣服、分配工序、快速生产,这种「5+7+3」的模式,是黑袋子区别去其它撮合型平台最大的不同。

  黑袋子和一手的不同在于,一手主要是把线下的批发市场搬到了线上,但黑袋子还拥有直连生产的能力。买方可以直接在黑袋子的云工厂上下单,黑袋子会为他匹配比较合适的工厂,在较短的时间内生产出来。

  黑袋子本质上是供应链和优质产能的重塑,1688 和一手做的更多是信息撮合。

  Founder Park:你会怎么看待工厂数字化过程中,机器和人的关系?

  从最早的家庭作坊开始,到慢慢形成流水化生产,再到引入数字化的技术,它最终的目标就是使得分工协作更加细致,效率更加提升,整个流程可以不断优化。整个工厂,最终都变成由系统来驱动运转。每个人都能在过程中习得技能,得到提升。这是飞榴今后致力的发展方向。

  数字化,归根到底还是要以人为本。现在的工人受教育程度比以前高很多,他们这一代的选择也比以前多很多。他们之所以不去做外卖小哥,而是来到工厂,其实更多的还是关注自身的成长——我在这段工作中能不能学到东西。

  以前,这种成长很大程度上取决于工人跟班组长的关系。跟班组长关系更好的工人,可能就能分到 A 类的工序,那成长就更高一些。

  现在,在飞榴的系统中,这些工人能够得到自己的一个学习曲线。他可以直观知道:我再多会哪些工序,收入就可以提高多少。这就可以帮助这些新一代的产业工人更好地实现自身的成长。

  刘珂:其实我在服装厂待的时间挺长的,每次去服装厂心情都比较震撼,因为服装加工厂其实是处在整个「微笑曲线」的底部。

  微笑曲线分成左、中、右三段,左段为技术、专利,中段为组装、制造,右段为品牌、服务。曲线代表的是附加价值,微笑曲线在中段位置的附加价值较低,而在左右两段位置的附加价值较高|图片来源:Wikipedia

  工人们昼夜辛苦把原料做成了我们身上漂亮的衣服,但我也看到这个行业里的浪费是非常惊人的。一些国际大牌为了防止产品流入黑市,会销毁积压库存,像博柏利(Burberry)就在 2018 烧掉了大约价值 2.5 亿元人民币的库存。国内的品牌很少直接销毁,但也会有库存积压的问题。

  所以我和我的团队就是希望能够改变这种浪费的情况,用可持续的生产给这个行业带来一些不一样的东西。

  Founder Park:如果用一个词来形容飞榴看重的人才素质的话,会是什么?

  在飞榴最早期的时候,工厂会反馈,系统并没有帮助他们提升效率。我们就会马上总结问题,不断地研究、提升。飞榴所从事的事业,不是一个在短期内可以明显看到回报的事情。我们相信,只有真正给工厂带来价值,这项长期的事业才能做好,而我们最后得到的回报也会是长期的、可持续的。

  在创业两三年后,几个版本的产品都没有达到目标,很多一起打拼的同时也离开了飞榴。我当时觉得挑战特别大,甚至开始怀疑自己,但始终相信我们所做的事情是有价值的,所以最终还是坚持下来了。

  后来又有很多更优秀的同事加入了团队,大家也都相信我们在建立一个服装产业更可持续的生态。

  刘珂:之前也谈到,服装行业里有很严重的浪费,整个行业都在面对一个可持续发展的挑战。

  品牌需要满足消费者不断变化的、多样的需求,于是做了很多生产。在这个过程中,如何在满足这种需求的同时,避免过度生产,打造一个可持续的生态,是飞榴想要承担的社会责任。

  我们希望用我们技术——不管是 SewSmart 系统还是各种数据分析的方式——让一个比较古老的行业更有生机。

  *以上嘉宾观点不代表 Founder Park 立场,也不构成任何投资建议。

  飞榴科技是一家基于人工智能技术的服装柔性供应链服务公司,利用互联网和深度学习技术,链接服装产业上下游(面辅料供应商、服装加工厂、产业工人、电商和品牌商),提供小批量、多批次、快生产的供应链服务。作为 SHEIN 的核心供应商,飞榴科技在 2021 年被选为「SHEIN 最佳供应商 针织品质 TOP10」。

  美国马里兰大学工程硕士、博士;人工智能专家;前美国 IBM 全球商业解决方案中心资深产品经理。返回搜狐,查看更多