數智技術在大型服裝企業供應鏈管理中的應用研究

[中圖分類號]F426；F274；TP399 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）14-0172-03

0 引言

在服裝行業，由于市場需求變化迅速、產品種類繁多，傳統的供應鏈管理模式逐漸暴露出響應速度慢、資源浪費等問題。近年來，數智技術的興起為解決這些問題提供了新的思路。數智技術包含大數據、人工智能、物聯網等技術，可以實現供應鏈各環節的智能化升級，從而提高企業的整體運營效率。尤其對于大型服裝企業而言，將數智技術有效應用于供應鏈管理中，是提升市場競爭力的關鍵。本文主要探究數智技術在大型服裝企業供應鏈管理中的應用，分析數智技術應用的價值與面臨的挑戰，并提出相應的應用策略，以期助力大型服裝企業實現供應鏈管理的智能化轉型。

1 相關概念分析

1.1數智技術

數智技術是數字化與智能化技術融合發展的產物，其本質是通過數據采集、計算分析與智能決策優化業務流程。從技術構成角度分析，數智技術主要包含3個層次：基礎層（物聯網設備、云計算平臺等數據采集與存儲設施）、算法層（機器學習、深度學習等數據分析模型）、應用層（智能決策系統、自動化執行設備）。數智技術核心功能體現在3個方面：一是實時獲取多維數據，打破“信息孤島”；二是通過算法模型預測趨勢并生成優化方案；三是結合自動化設備實現精準執行。相較于傳統信息化技術，數智技術的突破性在于構建感知一分析一決策一執行\"的動態閉環，使系統具備持續自我優化的能力。當前，該技術已廣泛應用于零售、制造、物流等多個領域，成為企業數字化轉型的核心工具。

1.2供應鏈管理

供應鏈管理是指對產品從原材料采購到終端消費全過程的管理，包含四大核心環節：計劃(需求預測與資源調度）、采購(供應商選擇與物料獲取）、生產（產品制造與質量控制）交付(倉儲物流與客戶服務）。供應鏈管理目標是通過協同上下游資源，實現成本、效率與服務水平的平衡。供應鏈管理工作開展中需要重點解決三類問題：信息流不對稱性(如訂單數據延遲）、物流的協調性(如運輸路線規劃)、資金流的合理性（如資金周轉控制）。目前，供應鏈管理強調全流程可視化、響應敏捷化和決策科學化，通過整合信息技術實現跨組織協同，其管理水平直接影響企業的市場競爭力與抗風險能力。

2大型服裝企業供應鏈管理的特點

大型服裝企業的供應鏈管理具有顯著的行業特性，主要體現在以下幾個方面。

首先，流程復雜性高。服裝供應鏈涉及原材料采購、生產加工、倉儲物流、銷售配送等多個環節，參與主體包括面料供應商、代工廠、經銷商、零售商等。各個環節間的信息傳遞易出現延遲或失真問題，如面料顏色偏差可能影響成衣生產進度，門店銷售數據滯后會導致庫存調配失衡。這種復雜性要求供應鏈管理應具備較高的協同能力與透明度。

其次，需求波動性大。服裝行業受季節更替、時尚潮流、促銷活動等因素影響，市場需求呈現快速變化特征。服裝企業需要在短時間內準確預測需求并調整供應計劃，否則易造成庫存積壓或斷貨問題。

再次，時效性要求嚴格。服裝商品從設計到上架的周期直接影響企業競爭力。傳統生產模式下，新品上市需要經歷設計、打樣、量產、鋪貨等環節，耗時3～6 個月。而快時尚品牌已將周期壓縮至2～4周，這對供應鏈的響應速度提出更高要求，需要實現設計數據快速傳遞、生產計劃靈活調整、物流配送精準匹配。

最后，可持續性壓力增大。環保法規的出臺與消費者綠色消費意識的增強，促使服裝企業關注供應鏈的可持續性。例如，面料采購需要符合環保標準，生產環節需要避免能源浪費，庫存積壓產品需要通過二次銷售或回收降低資源損耗。傳統粗放式管理模式難以滿足這些需求。

3數智技術在大型服裝企業供應鏈管理中應用的價值與挑戰

3.1數智技術的應用價值

數智技術在大型服裝企業供應鏈管理中的應用，顯著提高了企業運營管理效率，增強了企業需求響應能力，優化了企業資源配置，并為企業可持續發展提供了重要支持。

具體而言，在運營管理效率提升方面，數智技術通過自動化設備與智能化系統替代人工操作，顯著減少了人為誤差與時間損耗。在增強需求響應能力方面，企業利用數智技術可快速捕捉市場變化。例如，通過社交媒體輿情分析預測流行色系，提前調整面料采購計劃；基于歷史銷售數據與天氣信息，動態調整不同地區的門店配貨比例。這種能力使企業能夠縮短決策周期，減少因預測偏差導致的資源浪費。在資源配置優化方面，數智技術通過整合供應鏈各環節數據，幫助企業實現資源精準調度。例如，生產排程系統可根據訂單優先級、設備狀態、工人排班自動分配生產任務；物流路徑優化算法可減少運輸距離與燃料消耗，從而有效降低物流成本[2]。在支持企業可持續發展方面，數智技術通過監控供應鏈碳足跡來追蹤面料來源的環保認證、測算生產環節能耗、提高包裝材料使用效率等，進而增強企業產品競爭力，提升企業可持續發展能力。

3.2數智技術應用面臨的挑戰

雖然數智技術在大型服裝企業供應鏈管理中具有廣闊的應用前景，但其在實際應用中仍面臨多重挑戰。

一方面，技術應用成本高，數據整合難度大。大型服裝企業應用數智技術，需要部署物聯網設備，搭建數據分析平臺，改造生產線，這些工作需要投入大量資金。雖然大型服裝企業有能力、有條件完成硬件配置與改造工作，但勢必會影響企業現金流，從而影響財務健康狀況，嚴重的話將直接影響企業正常經營[3]。同時，大型服裝企業供應鏈管理涉及多類異構系統，如企業資源計劃（EnterpriseResourcePlanning，ERP）系統、倉儲管理系統（Warehouse Management System，WMS）、客戶關系管理（CustomerRelationship Management，CRM）系統等，但數據格式與接口標準不統一，難以實現全鏈路數據貫通。

另一方面，數智技術的應用面臨組織變革阻力和技術適配性挑戰。部分員工對技術驅動的新模式存在抵觸心理。同時，服裝行業具有高度個性化特征，通用型數智技術應用方案可能無法滿足特定需求。例如，印花面料的生產工藝復雜，標準化的生產控制系統難以適應其靈活調整要求；不同地區門店的消費者偏好差異大，統一的銷售預測模型效果有限。

4數智技術在大型服裝企業供應鏈管理中的創新應用

4.1需求預測與計劃制訂環節的創新應用

在需求預測與計劃制訂環節，大型服裝企業應運用數智技術整合并智能分析多源數據，重塑需求預測與計劃制訂模式。

企業應引入先進的大數據分析平臺，整合線上電商平臺銷售數據、線下門店銷售數據、市場調研機構提供的消費者偏好數據以及社交媒體平臺上的時尚話題熱度數據等。通過數據挖掘算法，對這些海量數據進行深度分析，構建消費者需求畫像，精準把握不同地區、不同年齡段消費者的需求特點和需求變化趨勢。在此基礎上，企業可以運用人工智能技術中的機器學習算法，如時間序列分析算法和神經網絡算法，建立需求預測模型。該模型以歷史銷售數據為基礎，結合市場趨勢、季節因素、促銷活動等變量，對未來一段時間內的服裝需求進行精準預測，并且能夠根據市場動態實時更新預測結果[4]

4.2采購與供應商管理環節的創新應用

在采購與供應商管理環節，大型服裝企業應利用數智技術推動采購決策從經驗判斷轉向數據驅動，構建透明化的供應商網絡。企業應利用物聯網技術，在原材料供應商的倉庫和運輸車輛上安裝傳感器，實時獲取原材料的庫存水平、質量狀況和運輸位置等信息。當原材料庫存低于設定的安全庫存水平時，庫存管理系統自動觸發采購訂單，確保原材料及時供應。同時，企業要建立區塊鏈采購信息平臺，將供應商的企業資質、產品質量認證、歷史交易記錄等信息上鏈存儲。采購部門在平臺上發起采購需求，平臺根據預設的規則和算法，自動匹配符合條件的供應商，并向其發送采購邀請。供應商在平臺上提交報價和交貨期等信息，企業通過智能合約自動執行采購合同，實現采購流程的自動化和透明化。

4.3生產制造環節的創新應用

電商平臺服裝產品的高退貨率已成為服裝企業供應鏈管理面臨的新挑戰。行業有關數據顯示，線上服裝退貨率普遍達 30%～50% ，遠高于線下渠道，這對大型服裝企業的供應鏈管理能力、逆向物流效率及生產柔性提出更高要求。大型服裝企業需構建“預測一回收一再分配”的全周期管理體系，以應對退貨潮對供應鏈的沖擊。

在預測環節，企業應融合歷史銷售數據、消費者行為分析技術和人工智能（ArtificialIntelligence，AI）算法，建立動態退貨預測模型。例如，通過實時追蹤用戶瀏覽時長、尺碼選擇猶豫度等數據，結合同款退貨率建立預測機制，提前將 30% 的貨品預留在區域分撥中心，縮短退貨商品的二次周轉時間。退貨商品進入逆向物流環節后，需要建立智能分揀系統：采用射頻識別（RadioFrequencyIdentification，RFID）技術對退貨商品實施秒級識別，根據商品狀態（可二次銷售/需返修/應銷毀）自動分流入庫，使退貨商品48小時內完成質檢并重新上架的比例提升至 75% 。

在再生產調節方面，退貨數據應成為制訂生產計劃的重要參考。企業應建立退貨原因分析數據庫，若發現設計缺陷導致 20% 退貨后，要快速調整新版型投產比例。同時，建立彈性供應鏈，將核心供應商的交貨周期壓縮至7天，預留 30% 產能應對退貨導致的補貨需求。對于過季退貨商品，要搭建數字化分銷平臺，通過AI匹配區域滯銷與暢銷需求，實現跨區域調撥效率提升 40% 。

高退貨率本質是供需錯配的體現，大型服裝企業需要將退貨管理納入供應鏈管理體系。通過數字化手段實現退貨預測、逆向物流與柔性生產的閉環管理，不僅能降低 10%～15% 的庫存成本，還能將退貨數據轉化為產品優化的重要依據，最終形成“銷售一退貨一改進”的循環體系。這種以消費者真實需求為導向的供應鏈變革，將成為大型服裝企業在新零售時代構筑競爭優勢的重要舉措。

4.4物流配送環節的創新應用

在物流配送環節，大型服裝企業需要利用數智技術打破物流環節的“信息孤島”，構建精準高效的智慧

配送體系。

企業應采用智能倉儲管理系統，對倉庫進行智能化改造。在倉庫入口和貨架上安裝RFID標簽和讀寫器，實現貨物的自動識別和定位，并將信息上傳到庫存管理系統。系統根據貨物的屬性、出入庫頻率等信息，自動分配貨位，并通過自動化設備，如自動導引車（AutomatedGuidedVehicle，AGV）、自動堆垛機等，實現貨物的自動存儲和檢索，提高倉庫空間利用率和貨物出入庫效率[5]。在物流配送方面，企業要運用運輸路線優化算法，結合實時路況、交通管制信息、車輛載重等信息，為配送車輛規劃最優行駛路線。配送車輛應安裝智能終端設備，實時采集車輛位置、行駛速度、貨物狀態等信息，并將數據傳輸到物流信息平臺。物流信息平臺應對配送過程進行全面監控和管理，讓客戶可以通過手機或計算機終端，實時查詢訂單的物流狀態，了解貨物的當前位置和預計到達時間。

5 結束語

數智技術在大型服裝企業供應鏈管理中的應用，給企業帶來了顯著的效益。在需求預測與計劃制訂環節，通過應用大數據分析與人工智能算法，大型服裝企業制訂了合理的生產與采購計劃，降低了庫存成本與缺貨風險。在采購與供應商管理環節，物聯網和區塊鏈技術的應用，實現了原材料質量的實時監控和采購信息的透明化，提高了采購效率與供應商管理的科學性。在生產制造環節，智能排產系統、工業機器人和自動化設備的引入，提升了生產效率和產品質量，降低了生產成本。在物流配送環節，智能倉儲管理系統和運輸路線優化算法的應用，提升了物流配送效率和服務水平，提高了客戶滿意度。大型服裝企業應積極應用數智技術，以實現供應鏈管理的持續優化和企業的可持續發展。

主要參考文獻

[1]韓亞東.淺析互聯網 + 環境下服裝企業的供應鏈管理［J].西部皮革，2022(1):43-44，54.

［2]許詩詩.數字經濟驅動下服裝企業管理優化研究［J].化纖與紡織技術，2023(9)：70-72.

[3]李社會.服裝企業供應鏈成本管理的重要性及實踐策略[J].化纖與紡織技術，2024(5):85-87.

[4]韋虹卉.基于大數據的服裝企業供應鏈成本管理探析：以Z企業為例［J].廣西質量監督導報，2020(3):123-124.

[5]賴冬琴.數字化背景下石獅服裝企業供應鏈優化研究［J」.中外企業文化，2024(11):88-90.