服装服饰中的大数据方案

　　为了紧跟市场变化、精准满足消费者需求，国外服装服饰业开始运用大数据服务，例如采用顾客调查问卷，加上自身开发的内部分析系统预测顾客需求，线下线上系统观测消费者行为强化资料分析等。国内则有企业借助大数据技术进行服装物流配送，如作为ZARA物流提供商的百事云康，通过O2O模式全程用数据进行精准控制，其服装货品配送与消费者线上订货连接在一起，消费者能够及时、不间断地享受到专属服务。因此，服装服饰业在采购、生产及配送中运用大数据技术，抓取、加工和分析其中的关键物流信息，辅助服装服饰供应链进行运营决策势在必行。

　　通常来讲，服装服饰业会涉及到几种大数据类别，其中采购物流大数据会囊括化纤、绢纺、毛纺、棉纺、皮革、羽绒、麻纺等服装服饰原料以及面料、辅料、纱丝线、胚布等服装原料的采购物流数据，具体包括这些原料的数量、类型、价位、需求时间、供应商分布、客户流向等数据信息。生产物流大数据则表现为依据企业的物流信息系统或ERP，获取原料和半成品在配送中（仓库）的库存量、库存时间、库存消耗速度、周转率、货损货差、盘点频次等，以及原料和半成品在生产中心（车间）的使用量、使用频率、使用比重、生产时间、生产工序等信息。根据物流配送企业（或快递业）的信息平台，获取产成品在制造企业的库存时间、发往各地分销商的数量、型号、时间、频率等批发大数据分销商的构成、地域分布、各分销商的销售量、销售额、库存量、新品上市时间、下架时间等零售大数据则被称为配送物流大数据。同理，个人消费者的构成、偏好、地域分布、年龄特征等客户大数据逐渐被定为成服装服饰定制的重要标准。

　　近年来，服装服饰的客户异质性偏好逐渐增大，个性定制化的买方市场正在快速形成。在大数据背景下，服装服饰企业可以根据集群式供应链中产生的物流大数据，分析从供应商供应零部件到定制产品送达客户过程中的关键物流信息，辅助企业制定合理的运营决策。

　　服装服饰供应链由产品“推动”模式转向客户需求“拉动”模式，为解决服装服饰供应链难以实现柔性生产与快速响应的问题，可在3D打印逐渐普及的基础上，设置若干模块化小型生产线来保证其生产系统的动态组合与调整能力；为解决收集、处理全局信息能力不足的问题，需要引入中间平台，负责获取供应链中采购、生产、配送等方面的物流大数据，并将数据分析结果实时反馈企业，进而寻求在产业集群内跨供应链协作，优化配置资源和均衡运营的能力。