AI 피팅이 소비단 체험의 업그레이드를 폭발시켰는데, 의류 기업은 어떻게 순통 의류 스마트 ERP를 빌어 새로운 기회를 효율적으로 이어받을 수 있습니까?
최근 몇 년 동안 AI 피팅은 몰입형 체험, 의사결정 원가 절감, 환불 및 교환 감소 등 우세로 의류 브랜드가 트래픽을 유치하고 전환을 향상시키는"이기"가 되어 소비단 체험의 전면적인 업그레이드를 폭발시켰다.
소비자가 핸드폰 스크린을 향해 살짝 움직이면 가상 이미지는 최신형 원피스를 입고, 자유롭게 색상을 전환하고, 사이즈를 조정하고, 실시간으로 착용 효과를 볼 수 있다. 이것은 공상 과학 장면이 아니라 AI 피팅 기술이 의류 소비단에서의 상시화 응용이다.최근 몇 년 동안 AI 피팅은 몰입형 체험, 의사결정 원가 절감, 환불 및 교환 감소 등 우세로 의류 브랜드가 트래픽을 유치하고 전환을 향상시키는"이기"가 되어 소비단 체험의 전면적인 업그레이드를 폭발시켰다.
그러나 소비단의 변혁은 필연적으로 공급단의 재구성을 강요한다.AI 피팅은 소비자의 수요를 더욱 개성화하고 주문을 더욱 파편화하여 복장기업의 주문응답속도, 생산협동효률, 재고정확도 등에 대해 전례없는 높은 요구를 제기하였다.이때 복장업종의 특성에 부합되고 전반 련쇄를 뚫을수 있는 관리시스템은 기업이 AI피팅에 따른 류량리익배당금을 접수하는 관건으로 되였다.자계시순통네트워크기술유한회사가 내놓은 순통복장지조ERP는 경량적이고 사용하기 쉬우며 업종심층적인 맞춤화의 핵심우세로 복장기업이 이 기회를 포착하는"교량"으로 되고있다.이 글은 주문, 생산, 재고, 공급망, 데이터 결정 등 5대 차원에서 의류 기업이 어떻게 이 시스템을 빌어 AI 피팅이 가져오는 새로운 기회를 효율적으로 이어받을 수 있는지 분석하고자 한다.
1. 주문단: 다단협동, AI 피팅으로 인한 파편화 수요 빠르게 접수
AI 피팅은 온 · 오프라인의 소비 장벽을 깼다. 소비자는 브랜드 애플릿에서 AI 피팅을 통해 주문할 수도 있고, 매장에서 가상 피팅을 체험한 후 즉석에서 거래할 수도 있으며, 심지어 개성화 맞춤형 수요를 제기할 수도 있다. 이로 인해 주문원이 분산되고 수요가 파편화된 특징이 더욱 뚜렷해지고 있다.순통 의류 지조 ERP의 주문과 주문 모듈은 마침 이 문제점을 정확하게 해결했다.
이 모듈은 위챗 셀프 주문, 패드 매장 오픈 등 다단 조작을 지원하며 AI 피팅의 다장면 주문 수요에 완벽하게 적합하다.소비자가 AI 피팅을 통해 선택을 완료한 후, 주문은 실시간으로 ERP 시스템에 동기화될 수 있으며, 인공적으로 2차 입력할 필요가 없어 오류를 줄일 뿐만 아니라"피팅하면 주문하고, 주문하면 동기화"의 효율적인 흐름을 실현한다.AI 피팅 중 고주파로 나타나는 다색 다코드 수요에 맞추어 시스템은 다색 다코드 다도 전시와 관리를 지원하며 주문 정보가 명확하고 확인할 수 있다.이와 동시에 시스템의 납기조기경보와 부채한도액통제기능은 기업이 대량의 파편화주문을 접수할 때 인도시간을 정확하게 통제하고 회수위험을 낮추는데 도움을 줄수 있다.예를 들어, 한 패스트 패션 브랜드가 AI 피팅에 접속한 후 온라인 주문량이 30% 급증했고, 순통 ERP의 멀티엔드 주문 기능에 힘입어 주문 처리 효율이 40% 향상되었고, 착오율은 1% 이하로 떨어졌다.
2. 생산단: 지능배산 + 코드검사부품, 개성화생산수요에 적합
AI 피팅의 보급은'소량, 다량'의 개성화 생산을 일상화시켰다.소비자가 AI를 통해 옷을 입어보고 체험한후 복장의 세부사항에 대해 수정의견을 제기하거나 소수의 사이즈를 선택하고 맞춤배색을 선택할수 있는데 이는 생산단이 재빨리 호응하고 유연하게 생산할수 있는 능력을 구비해야 한다.순통 의류 지조 ERP의 생산 계획과 생산 배정, 작업장과 부품 계산 두 가지 큰 모듈은 유연한 생산에 튼튼한 버팀목을 제공했다.
생산계획단계에서 시스템은 AI 피팅에 따른 주문수치에 근거하여 자동적으로 생산계획서를 생성하고 BOM모듈을 통해 지능재료계산을 완성할수 있다.표준 사이즈의 대량 생산이든 개성화된 맞춤형 단품 생산이든 시스템은 원단, 부자재 사용량을 정확하게 계산하여 재료 낭비를 줄일 수 있다.이와 동시에 생산진도의 실시간 투명화기능은 기업관리일군이 수시로 작업장의 생산상태를 장악하고 AI피팅주문의 긴급정도에 비추어 생산배출을 신축성있게 조정하고 인도주기를 단축할수 있도록 한다.그리고 작업장 집행 차원에서 전자 공표, 코드 스캔 계산 기능은 개성화 생산 중 계산이 어렵고 진도가 느린 문제를 해결했다.로동자들은 코드를 스캔하면 공정완성상황을 기록할수 있고 성과급은 자동적으로 계산하여 로동자들의 적극성을 제고시켰을뿐만아니라 공정소급도 실현하였다.외협과 관련된 스웨터 등 품목에 대하여 시스템의 외협 유통 기능은 기업과 외협 공장의 정보 장벽을 뚫어 개성화 주문이 전 생산 링크에서 원활하게 유통되도록 보장할 수 있다.
3. 재고단: 전 경로 동기화, AI 피팅으로 인한 재고관리 난제 해결
AI 피팅은 소비자의 의사결정 문턱을 낮췄지만 재고 관리의 복잡성도 심화시켰다.한편, AI 피팅은 폭발적인 아이템의 폭발적인 성장을 예측하기 어렵게 해 재고가 쌓이거나 품절되기 쉽다.다른 한편으로 여러 경로의 주문모식은 재고가 실시간으로 동기화되여"온라인에 물건이 표시되고 오프라인에 물건이 없는"난감한 상황이 나타나지 않도록 해야 한다.순통복장지조 ERP의 재고와 창고저장모듈은 전반 경로의 협동능력으로 기업을 위해 이 난제를 해결해주었다.
시스템은 코드를 스캔하여 입고하여 재고 데이터가 실시간으로 업데이트되도록 보장하고, AI 피팅 주문이 발생하면 재고 수량이 자동으로 줄어들어 초과 판매를 피한다.다창고협동기능은 부동한 상점, 창고간의 재고공유를 실현할수 있으며 어느 한 경로에 품절이 생겼을 때 시스템은 기타 창고의 상품을 재빨리 조달하여 주문교부를 보장할수 있다.이와 동시에 지능보충기능은 AI 피팅의 탐색수치, 주문수치를 분석하여 폭발적인 아이템의 수요를 정확하게 예측하고 자동적으로 보충계획을 생성하여 재고적체를 감소시켰을뿐만아니라 품절손실도 피면했다.이밖에 라벨인쇄기능은 복장의 입고로부터 출고에 이르는 전반 생명주기관리를 실현할수 있으며 전반 경로의 동기화기능에 배합하여 기업이 매개 상품의 흐름을 똑똑히 파악할수 있도록 함으로써 AI 피팅으로 인한 대량의 주문에 고효률적인 재고보장을 제공할수 있다.
4. 공급사슬단: 지능협동, 개성화수요의 공급초석 구축
AI 피팅으로 구동되는 개성화 소비는 공급망의 안정성과 응답 속도에 더 높은 요구를 제기했다.의류기업은 공급업체를 신속히 도킹하여 원단, 부자재 등이 제때에 조달되도록 확보해야만 유연한 생산을 지탱할 수 있다.순통 의류 지조 ERP의 구매 및 공급업체 모듈은 스마트 협동 능력을 통해 기업에 공급망 초석을 튼튼히 쌓았다.
시스템의 스마트 구매 계획 기능은 생산 계획과 재고 데이터에 근거하여 자동으로 구매 주문서를 생성하고 협력 공급업체에 정확하게 전달할 수 있다.공급업체는 시스템을 통해 실시간으로 주문 수요를 볼 수 있고, 적시에 생산과 발송을 안배하여 도착 협동을 실현할 수 있다.이와 동시에 공급업체관리기능은 협력측의 인도속도, 제품품질을 평가하여 기업이 량질공급업체를 선별하고 안정적인 공급사슬체계를 구축하도록 도와줄수 있다.예를 들어, 한 의류 브랜드는 AI 피팅을 통해 맞춤형 아동복 시리즈를 출시하였는데, 순통 ERP의 구매 모듈을 빌어 원단 공급업체와 프린트 공장을 빠르게 도킹하여 맞춤형 주문의 공급망 응답 주기를 25% 단축하여 소비자 만족도를 크게 향상시켰다.
5. 데이터단: 다차원분석, AI 피팅장면에서의 정확한 결책 구동
AI 피팅은 소비 도구일 뿐만 아니라 데이터 수집의 입구이기도 하다.소비자의 피팅 기록, 사이즈 선호, 색상 선택, 체류 시간 등 데이터는 막대한 상업적 가치를 내포하고 있다.순통 의류 지조 ERP의 보고서와 분석 모듈은 이러한 소비단 데이터와 기업의 주문, 생산, 재고, 재무 데이터를 심도 있게 융합하여 기업에 다차원적인 의사결정 지원을 제공할 수 있다.
시스템은 주문 분석 보고서를 생성하여 AI 피팅 주문의 판매량, 객단가, 전환율 등 핵심 지표를 선명하게 나타낼 수 있다;재고분석보고서는 기업이 대박 아이템의 재고 회전 상황을 파악하고 재고 구조를 최적화하는 데 도움을 줄 수 있다;계수와 재무제표는 기업이 원가를 계산하고 가격을 조정하는데 데터의거를 제공한다.이러한 데이터를 빌어 의류 기업은 소비자의 선호도를 정확하게 파악할 수 있다. 예를 들어 AI 피팅 데이터에 근거하여 어떤 원피스의 파란색 사이즈 M이 가장 인기가 있다는 것을 발견하면 생산 계획을 조정하고 이 규격의 생산 강도를 높일 수 있다;이와 동시에 데이터에 기초하여 AI피팅의 상품전시책략을 최적화하고 사용자체험을 제고하여"데터구동운영, 운영최적화체험"의 선순환을 형성할수 있다.
결어
AI 피팅이 폭발한 소비단 체험 업그레이드는 의류업계의 새로운 기회이자 공급단에 대한 큰 시험이다.순통복장지조 ERP는 주문접수, 생산협동, 재고관리, 공급사슬협동과 데이터결책 등 방면의 목적성능력으로 복장기업을 위해 소비단과 공급단을 련결하는 고효률교량을 구축했다.그것은 복잡한 맞춤화 개조가 필요 없고, 중소기업과 령세기업에서 중대형 의류기업에 이르기까지 모두 빠르게 배치하여 사용할 수 있으며, 특히 다색 다코드, 도매/매장, 스웨터 외협 등 장면의 기업에 적합하다.
AI 피팅으로 인한 소비 물결에 직면하여 의류 기업은 더 이상 파편화 주문, 유연 생산, 재고 관리 통제 등의 문제를 걱정할 필요가 없다.순통 의류 지조 ERP를 빌어 기업은 더 많은 정력을 제품 혁신과 사용자 체험 향상에 초점을 맞출 수 있으며, 이번 소비 업그레이드의 변혁 속에서 경쟁 주도권을 확고히 파악하여 업무의 지속적인 성장을 실현할 수 있다.
