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生产线满负荷运转 余杭这家服装企业何以“逆势而上”?

来源:诺恩斯女装网 时间:2020-08-06 17:05 浏览
  受新冠肺炎疫情影响,不少服装生产企业遭遇订单荒等难题,但在杭州市余杭区,有一家今年1月才成立的服装生产企业,2月下旬复工后不久,生产线就满负荷运转开了,眼下员工还得晚上加班加点赶订单,企业还在大量“招兵买马”扩产能。
 
  这家企业就是浙江秒优服装有限公司(以下简称“秒优服装”)。3月至今,该公司每月能接到100多个订单,生产4万余件成衣。
 
  这是一家怎样的公司?为何能在当下“逆势而上”?近日,记者走进该公司一探究竟。

生产线满负荷运转 余杭这家服装企业何以“逆势而上”?
 
  智能制造“全副武装”
 
  生产工序按秒计时
 
  来到余杭经济技术开发区的美嘉标园区,远远就能看到5号楼上“秒优智造”四个大字。
 
  秒优服装总经理罗玉兰领着记者来到二楼——智能服装生产车间。记者看到,机器人、传感器以及软件系统将生产线“全副武装”,车间墙上还有大屏显示着各条生产线的生产状况。
 
  这些智能生产线如何运作?以吊挂生产线为例,这里利用吊挂机器人完成服装物料传送——当一位工人完成了一件衣服A工序后,将半成品放到吊挂机器人上,机器人就会根据设定的程序精准地将半成品送到下一环B工序工人所在工位。
 
  生产线上工人、工序的所有数据,都会实时传统到系统。根据这些数据分析,罗玉兰就能知道每一刻每一个订单的完成进度、哪个环节耗时过长以及是什么原因导致的。“通过智能化、数字化的生产线管理,我们能够将每一件衣服的生产时间压缩到最少。”
 
  在推框生产线上,记者看到有一个显示器上不停地循环“1-240”数字。罗玉兰告诉记者,240秒是生产一件女士小西装的标准时间。“只要每位工人的每道工序都按标准时长完成,就可以实现。像连衣裙时间会更少,只需要100多秒。”
 
  全流程标准化管理
 
  新品设计生产交付最快7天
 
  随着服装领域电商渠道、电商品牌的兴起,以及消费者个性化消费趋势加强,服装行业对供应链提出了新需求——柔性、快反。前者要求灵活生产,后者要求小批量。
 
  秒优服装满足的正是这个市场新需求。虽然疫情全球蔓延导致外贸出口需求减少,但直播电商等带动了国内电商服装市场壮大。
 
  记者了解到,秒优服装每月会接到100多个订单,每个订单款式不一样,最多的数量也不过千件,少的只有几十件。这些订单,大多数来自淘宝店铺。
 
  电商服装品牌的特点,就是订单量多、成衣件数少、交付周期短。而通过智能制造和全流程标准化管理,秒优服装不仅能够实现柔性生产,还建立起具备柔性快反能力的服装供应链网络,最快7天可完成一款新品的设计生产交付周期。

生产线满负荷运转 余杭这家服装企业何以“逆势而上”?
 
  为何能做到这样短的生产周期?
 
  “其实,我们以前是帮忙服装企业进行数字化改造的。”罗玉兰告诉记者,秒优服装的关联公司秒优大数据科技(杭州)有限公司(以下简称“秒优大数据”),是一家服装领域提供智能制造解决方案的企业,拥有自主研发的全套服装管理生产软件,服务服装生产企业累计达200余家。
 
  专注服装行业多年,秒优大数据积累了大量的行业资源、经验和数据。比如,该公司将成衣生产工艺拆分成118个标准动作并打上标签,实现标准化操作;形成独有的面辅料供应链数据库,实现订单与物料精准匹配等。
 
  新生产线开始投用
 
  还要新招150位一线工人
 
  8月初,秒优服装四楼的一条羽绒服生产线正式投用,新招的50余位工人正在工位上不停地忙碌着。旁边另一条羽绒服生产线也投用在即,正在等待工人到岗。
 
  最近这段时间,罗玉兰的一项重要工作,就是为两条羽绒服生产线招满150名工人。加上现有的240余名工人,到8月底,秒优服装的在岗工人将达400人。
 
  为何秒优服装有如此大的用工需求?罗玉兰说,主要还是订单量充足。秒优服装的生产模式与传统服装企业不同,柔性生产线和小单快反模式,让他们满足电商服装品牌的需求;而国内电商服装品牌的发展,正在直播电商等带动下不断发展。此外,秒优服装也在打造自身的服装品牌,也是供应电商渠道。
 
  那么,为何拥抱智能制造的秒优服装,仍需那么多工人?罗玉兰告诉记者,这与服装行业的特性密不可分。“成衣制作,主要是通过工人操作机器来完成,不可能直接由机器来完成。服装车间的机器换人,主要是物料传送、搬运等。”
 
  在罗玉兰看来,智能车间的最终目的是实现生产力的解放以及产品品质的提升。
 
  来自四川的赵洪,今年3月入职秒优服装,是一名生产线质检员。他告诉记者,相比于去年在传统服装企业工作,今年的工作轻松了许多。“假如一件衣服有问题,我可以直接在工位机上选择问题的类型,并通过机器人把这件衣服传送到相关工序的工位上。”他说,以前,他需要在车间里不停地跑来跑去,跟工人们不停地解释哪里有问题需要改进。
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