大数据下服装服饰企业间的供应链协作
大数据下服装服饰企业间的供应链协作
为了使企业紧跟市场变化、精准满足消费者需求，国外服装服饰业开始运用大数据为企业服
务，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。国内则有企业借助于大数据技术进行服装物流配送，如作为 ZARA 的
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、不间断的享受到专属服务。受此启发和借鉴，中国的
服装服饰业一方面在消费市场上可通过大数据挖掘用户需求，精确锁定目标客户群，并在设计
上提高产品关联性，定位精细化；另一方面在大数据的支持下企业可在供应链内和供应链间实
“ 施纵向和横向协作，以 订货 + ”快速补货 的方式提高流转、降低库存，提升产业竞争力.
目前，大数据作为继云计算、物联网之后的又一次颠覆性的技术变革，对现代企业的运作管理
理念、组织业务流程、市场营销决策等产生了巨大影响，使得企业的经营管理决策可依赖于数
据分析而非经验甚至直觉。
近两年来，国内外知名企业（如淘宝、Ama-zon 等）相继推出相应的大数据产品和平台，开展
了多种深度商务分析和应用，如通过分析结构化和非结构化数据促进其业务创新和利润增长；
基于大数据技术管理和优化其库存与供应链等。随后，有文献开始研究物流领域的大数据应
用，如 Hsinchun Chen “ ”等认为物流行业大数据的应用呈现出供应链特征，这个 数据供应链 存
在着数据收集、数据处理、数据分析、数据价值提取、数据价值消费等多个环节；戴定一提出
基于物流业产生大量的数据，可实现在线的分析优化控制，找出规律和依据，从而提升各项作
“ ”业成本控制的价值；姚尧提出物流行业产生海量数据，通过大数据技术可推动 智慧物流 发展.
“ ”但是这些研究目前仍局限在宏观层面，能够与某一行业及微观层面进行 接地气 的研究与应用
亟需深入开展；此外，现有的大数据研究大多立足于信息科学，侧重于大数据的获取、存储、
处理、挖掘等技术层面，鲜有从管理学的角度探讨大数据对于现代企业运营管理和商务决策等
方面。为此，本文以服装服饰业为背景，考虑到物流大数据的可获得性，分析服装服饰业物流
大数据的特点，从供应链的角度研究大数据下服装服饰企业间的协作方式和策略。
1 服装服饰产业集群中的物流大数据
服装服饰业一般以产业集群的形式，通过形成集群式供应链参与市场竞争。服装服饰供应链一
般以成衣为最终产品，包括从纤维生产开始，经过服装设计、制作、包装等服装生产环节、辅
料等配件生产环节和最终的销售环节。
这个链条中，涉及到的业态种类繁多、节点众多、资源分散，因此服装服饰业数据源分布极为
广泛。此外，各种信息平台、信息系统造成数量庞杂但具有千丝万缕联系的海量数据，使得对
服装服饰业大数据难以全面获取和精准分析。为此，考虑到服装服饰业在采购、生产及配送中
产生了大量的物流活动，这些物流活动大多采用第三方物流的方式，所产生的大量物流数据集
中保存在第三方物流企业的信息平台上，极为方便进行获取和分析。而通过对物流大数据的分
析，同样可以用来反映服装服饰业供应链运营状况。在这一思路下，将服装服饰业的物流大数
据分为三类：
（1）采购物流大数据。涉及到化纤、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、客户流向等大数据。
（2）生产物流大数据. 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心（仓库）
的库存量、库存时间、库存消耗速度、周转率、货损货差、盘点频次等大数据，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、生产工序等大数据.
（3）配送物流大数据.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；个人消费
者的构成、偏好、地域分布、年龄特征等客户大数据。
2 物流大数据与服装服饰供应链模式
2.1 物流大数据的供应链特征。
根据Hsinchun Chen 等的观点，物流大数据同样具有供应链特征，如表1 所示。与此同时，企
业可以借助于大数据技术进行运营决策分析以提升自身的竞争优势。就服装服饰业而言，在这
个数据供应链中，可以承担多重角色：既可以是原始数据（主要是内部数据、结构化数据）供
应者，也可以是数据产业投资者、数据价值消费者，具有优秀的数据供应链整合能力的企业将
会赢得较大竞争优势。
2.2 物流大数据下的服装服饰供应链模式
对服装服饰品的需求，客户的异质性偏好逐渐增大，个性化、定制化的买方市场正在快速形
成，促使传统的供应链向大规模定制模式下的新型供应链转型。以产业集群形式参与市场竞争
的服装服饰业，以 MTO 生产和集群式供应链协作的方式来适应这种大规模定制.
而在大数据背景下，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，如物流时段、物流方式、物流路径、
“ ”物流时间等数据产品，辅助企业制定合理的运营决策。因而，服装服饰供应链由产品 推动模
“ ” 式转向客户需求数据 拉动 模式，如图1所示。
在这一模式下，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服装服饰生产系统的动态组合与调整能
力；其次为了解决服装服饰业收集、处理全局信息能力不足的问题，需要引入中间平台，负责
获取服装服饰供应链中采购、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给企
业。
3 大数据导向下的服装服饰供应链间协作
3.1 传统服装服饰供应链内协作特点
摘要：
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大数据下服装服饰企业间的供应链协作为了使企业紧跟市场变化、精准满足消费者需求，国外服装服饰业开始运用大数据为企业服务，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。国内则有企业借助于大数据技术进行服装物流配送，如作为ZARA的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、不间断的享受到专属服务。受此启发和借鉴，中国的服装服饰业一方面在消费市场上可通过大数据挖掘用户需求，精确锁定目标客户群，并在设计上提高产品关联性，定位精细化；另一方面在大数据的支持下企业可在供应链内和供...
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作者：闻远设计
分类：社科文学类资料
价格：免费
属性：4 页
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格式：DOCX
时间：2024-04-03
