摘要：达到各种服装纺织品及设备在线自动检测和设计的数字化以及生产营销管理产业链实现全过程数字化智能管理，进而促使我国服装纺织产业实现服装智能制造。未来，服装智能制造工厂将成为消费者个性化需求与制造企业直接供给的主流通道。
随着移动互联网、物联网以及大数据技术的成熟，制造业发展从最初的手工制造累积进化，到模块数字化。传统的生产方式已无法满足需求，智能制造必然成为新时期企业以信息数据为基础的管理需求。无论是制造业的参与者、现有的制造理念还是生产模式，都将带动传统制造业的颠覆与重构，加速“两化”——智能化、信息化的深度融合。
在这个概念里面实际核心强调了两点，其一是数字化技术的应用，其二是业务或商业模式重塑。其中业务重塑是根本目标，而数字化技术只是工具和手段，在这点上不能本末倒置。
利用数字化技术（例如云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等）和能力来驱动组织商业模式创新和商业生态系统重构的途径和方法即是数字化转型。其目的是实现企业业务的转型、创新、增长。
制造企业在互联网转型中，需要具备零售的基因和塑造品牌的慢功夫，并不是所有企业都具备这种能力。因此，我们认为，制造业更切实可行的转型之路是做供应链服务，但什么是做供应链？
举例：
一个服装工厂在9月1日接到品牌商的一个订单，生产AB两个款式各1000件衣服，要求10月1日前交货。这个工厂工人埋头苦干，保质保量生产出衣服，在10月1日前把货发出，这叫生产制造，而“供应链协同”的做法是，工厂在生产过程中了解到品牌商那里：A款式畅销，预计在9月中旬A款式会出现低于最低安全库存（马上就要断货）的情况，而B款式滞销，尚有大量库存，那么使用数加服装家纺MES生产制造执行系统（sofastsoft.com），会合理的做出具体的数据分析、警报，那么就会提醒工厂应该加速A款式的生产和交期，而延缓B款式的生产甚至减少订单量，这就是“供应链协同”的做法。
分工：
连接：万物互联，解决人和人，人和物，物和物的连接问题
数据：连接后产生集成和协同，协同过程自然会产生数据
智能：数据经过加工和提炼，形成智能化分析应用
总体：连接解决基本的业务链协同问题，通过连接下的业务协同形成数据沉淀，通过数据的存储处理，管控治理形成数据服务能力反哺业务。同时数据持续积累又进一步为机器学习，深度学习等智能化分析应用提供服务。
“提升智能化制造水平，首先应该从发展智能化装备入手，研发基于信息化架构下的智能化与数字化高端服装纺织装备设计技术平台,开展服装纺织装备的人因工程工业设计，实现各工序生产设备的数字化智能控制。”达到各种服装纺织品及设备在线自动检测和设计的数字化以及生产营销管理产业链实现全过程数字化智能管理，进而促使我国服装纺织产业实现服装智能制造。
说到底，服装智能制造就是整合资源的事儿，整合全球的研发、供应链、大牌设计师等资源。未来，服装智能制造工厂将成为消费者个性化需求与制造企业直接供给的主流通道。
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