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智能布料购买:必要步骤和挑战

经过 Coats Digital

9月 9, 2022 面料优化
7 阅读分钟数

布料成本是服装生产过程中最大的成本因素之一,仅次于人工成本。全球各地的制造商一直在努力采取不同的布料节约措施,以使其服装成本在当前市场动态中更具竞争力。

随着发展中世界共同最低工资水平的提高和第三世界国家新兴的制造中心的出现,制造商正在寻找可靠的解决方案,以帮助他们监管和监控布料的消费和购买,从而降低织物成本。

布料消费和购买都是相互依存的因素。一般来说,人们将其视为一种线性关系,即消费越多意味着购买越多。但对工厂中布料使用模式的分析也会告诉你,这种关系也可以从另一个角度来看待,即更多的购买也会导致更多的消费。

计划外购买的恶性循环
计划外购买和无管制消费的恶性循环使制造商的利润减少,死货增加,成为库存的成本负担

正确的购买意味着什么?

从杂货店到布料店,我们都面临着同样的挑战。买多少?买得少了,你的产量就会减少。多买一些,积累过多昂贵的库存,这会降低你的利润。

因此,很明显,我们必须只购买我们将消费的数量。消耗的形式可以是进入最终产品的材料以及由于各种原因不可避免地进入工艺损失的材料量(我们将在接下来的章节中详细讨论这些工艺损失)。

可以采取哪些步骤?

人们可以凭直觉建议,我们应该在购买端纠正流程。人们很容易误解,购买量的减少将沿着生产链逐步减少,迫使切割、缝纫、精加工、洗涤和印刷部门采取措施减少消费。这在一些工厂可能有效,但如果消费模式保持不变,则更有可能保持无效。这可能会导致短装,导致工厂重蹈覆辙。

随着订单数量的减少和样式的频繁更改,生产线适应受限输入压力的可用时间非常少。工厂几乎没有时间和资源来维持每个部门的订单材料利用率选项卡。从ERP生成的报告缺乏决策智能,它们大多是没有任何可操作项的数据表。

那么,纠正措施从哪里开始?

正如我们前面讨论的,正确的购买和正确的消费是相互依存的。正确的购买是一门预测未来材料消耗和损耗/工艺损失的科学,必须考虑到这一点,并购买足够数量的材料以满足需求。

预测材料消耗–当前最常用的方法

几乎每个服装行业都采用了一套购买预测模板。其中最常见的是一个通用标记“每种尺寸的一块”,并在其上添加一些毛毯缓冲区。上述方法的问题是,在消耗量计算中,所有尺寸数量的权重相等。因此,如果我们有更多的小尺码,上述方法将导致更多的面料购买,如果有更多的大尺码,它将导致更少的购买。

通过 IntelloBuy - ZH 正确购买面料
考虑到每个尺码的比重,制定完整的切割计划如何影响面料购买过程

因此,正确购买的第一个学习是—在消费计算中,每种尺寸的数量都应该得到加权表示。

根据每个尺寸的数量来表示每个尺寸的正确方法是制作一个完整的切割平面图,而不是用每个尺寸的一块制作一个单一的通用标记。

在标记消耗上添加正确的缓冲区

众所周知,世界各地的许多工厂在标记消耗量的基础上增加了一个缓冲区,以补偿在生产和储存货物过程中发生的过程损失。

有多种工艺损失,如端部损失、端位损失、票证长度短缺、零件更换、拼接损耗、织物损坏、测试和取样损失等。这些损失取决于所制造的产品、所使用的织物或材料、产量,主要取决于材料计划和生产技术。由于上述变量,每次执行订单时都会发生一些或其他流程损失。该工艺损耗随订单的变化而变化。理想情况下,如果任何工厂能够找到过程损失的准确值,并将其用作标记消费之上的缓冲,则可以实现更好的购买消费,从而减少过度购买或购买不足的机会。

精确面料购买公式
精确面料购买公式
精确面料购买公式

挑战

A. 购买时无法获得完整的尺寸细分

在制定完整的削减计划以获得准确的市场消费量时,制造商通常面临的主要挑战是,在购买时,他们通常没有按尺寸细分的数量。他们只有一个“总预订量”和“数量的大小”。

对于频繁运行的订单,可以通过考虑来自同一买家的类似样式的历史数据来解决此问题。使用匹配的过滤器,工厂可以看到过去订单中不同尺寸的数量比率。使用电流标记器,可以将电流和比率分开。因此实现的标记消耗将更接近实际生产场景。因此,它们被证明有助于准确购买。这几乎就像我们计划圣诞晚餐的方式,我们邀请朋友,却不知道要煮多少。看看他们过去吃了多少总是明智的。

B. 没有正确的购买缓冲区

这就像一个挑战,只有通过纪律和协调才能解决.

当工厂里普遍询问他们是否有工艺损失的记录时,他们会承认通过不同的查兰和硬拷贝的纸条认真记录。但在需要时,很少有系统能够准确地记录、挖掘和报告过程损耗数据。该系统可根据匹配参数过滤数据,并建议过去类似订单的历史过程损失趋势。因此,可以使用更接近4.6%或5.2%的数字(这可能是实际情况)来代替添加5%(让我们假设)的一揽子缓冲区。这可以防止过度购买(如果实际损耗小于总缓冲)或购买不足(如果实际损耗高于总缓冲百分比)。

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标签: FastReactFabric, 布料採購, 數字化轉型, 結構優化, 自動化

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