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报喜鸟数字化系统流程 ， 受访者供图
从客户需求录入订单系统开始 ， 需求数据就被发至ERP和PLM系统中自动排产 。 仓库由按“批次”备货 ， 细化到了每一件 。 生产管理也从依赖经验 ， 变成了精确的算法主导 。
由销售下单 ， 到订单所需的所有信息流转至工厂 ， 原本需要最少3-4天的过程 ， 在多个系统的配合下缩短到了一分钟 。
更重要的是 ， 系统将每个订单的生产要求拆分到单个工序 ， 相应的工艺图、效果图、工艺规范和作业规范视频都能够自动匹配 。
数字化建设至此 ， 才有了改造产线的可能性 。
数字串起来的产线
生产所需的数据备齐后 ， 个性化定制的唯一难题就是让数据与货品共同在流水线上流转 。
尽管小推车运货仍是服装厂中的主流 ， 但在报喜鸟智能工厂建设的2014年 ， 将信息储存在衣架中 ， 与衣料共同运输、智能分配至相应工位的吊挂系统已并不新鲜 ， 瑞典、日本等均有方案可选 。
然而 ， 面对西服这一生产工艺最复杂的品类 ， 当时的吊挂还无能为力 。 多达385道的工序流程 ， 五件以上的主要部件的处理与合并 ， 既考验软件的算法逻辑 ， 也对产线布置提出了高要求 。
与智能CAD一样 ， 报喜鸟再次选择了开放性更高的国内供应商“衣拿” ， 共同研发基于个性化定制的服装吊挂系统 。 “国外厂商只想提供标品 ， 是我们去配合它的逻辑 。 ”吴志泽说 ， “但定制西服的复杂度和我们此前一系列自研系统 ， 都要求吊挂必须配合报喜鸟的逻辑 。 ”
为了吊挂与产线的磨合 ， 报喜鸟专门安排了一批实验组 ， 给出高于平均水平的固定工资 ， 不计成本、不求产量地优化流程 ， 寻找产线、工位与吊挂排布的最优解 。
最初的成果是一条串联逻辑的产线 ， 从衣身、衣袖到衣领 ， 各工位依次按订单完成各自任务 ， 通过吊挂系统运输完成所有工序 。
至二期建设时 ， 智能产线已能做到不同部件并行生产 ， 大幅提升了生产效率 。
通过生产环节的数字化 ， 工厂的“智能”已不只在产线 。 系统对订单的预测让报喜鸟能够更准确的判断原料用量 ， 减少原料库存成本 。 向下游对接至物流系统 ， 也让定制化订单能够更快到达消费者手中 。
未来 ， AI和大数据也会被更多应用在报喜鸟的产线上 ， 利用数据模型 ， 综合产能、订单、产品、产线等因数 ， 通过智能计划排程运算 ， 提升生产效率 。
更快、更高性价比的定制背后 ， 是工业化大规模生产与个性化需求 ， 通过数字化的方式同时被实现 。
输出“定制产能”
在柔性制造、C2M等服装行业的大趋势下 ， 36kr曾报道过许多垂直于服装类目的互联网企业 。 它们从某一环节切入 ， 希望以单点的效率提升撬动整个生产链条 。


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36氪根据公开资料整理制作
在全行业改造进度尚早的情况下 ， 拥有制版（设计）、制造和交易完整流程的报喜鸟对自身的改造 ， 首先验证了服装业数字化的可行性与效果 。
先将最依赖人的制版（设计）环节标准化 ， 后改造制造与交易的实现路径 ， 也为行业留下了可被参照的经验 。
“满足个性定制的智能制造 ， 确立了我们在这个行业的位置 。 ”吴志泽说 ， “西服是要求最高、工艺最复杂的品类 ， 衣中之王 。 ”
对报喜鸟来说 ， 数字化升级不只是一项投入 ， 还进化出了盈利能力 。
智能工厂的定制产能 ， 已远远超过了报喜鸟的业务需要 。 2017年 ， 报喜鸟专门设立智能制造品牌“云翼智能” ， 向整个行业开放产能 。 接入平台后 ， 商家可将西服生产完全交由智能工厂 ， 自身仅负责客户量体和交易 。 对接入者来说 ， 不仅获得了产能和大厂供应商的面料资源 ， 生产成本也大幅降低 。

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