🎨前言
周末的时候，跟大姐Ashley语音聊了聊天。大姐在服装制造行业从业了将近有10年+，然后聊天的时候，我们聊到了这波AI浪潮会怎么跟服装行业进行结合。在聊天的过程中，碰撞了一些火花和灵感。
过后，带着跟Ashley碰撞出来的一些火花，以及脑袋里产生了一些小疑问：在想 AI 是如何为传统制造业去进行提效的？
带着这个好奇，周一同学去翻了很多文章，一步步深挖之后，发现了很多好玩的场景和有趣的东西。
那在今天的文章中，就以服装制造业为例，来解析下，非常传统的制造业，在哪些场景下，可以用 AI 来帮助行业从业者提效。
一、🧩AI设计与前端管理
文章的第一部分，先来聊聊，A服装行业如何用AI辅助设计与提速，更大程度地从概念到虚拟样品实现提速。
1、AI辅助设计
（1）行业痛点
在服装设计这个高度依赖灵感的环节，AI正在成为设计师最得力的助手，或许AI正成为设计师的「灵感加速器」。它不是要取代创意，而是通过强大的数据处理能力，为设计师提供无限可能。
比如，设计师输入「夏日」、「海洋」、「波西米亚风」等关键词，AI就能迅速从海量的时尚数据库、流行趋势、甚至社交媒体图片中提取元素，生成上百种图案和款式的草图。
这在某种程度上，极大地拓展了设计师的创意边界，也大大缩短了从一个模糊概念到具体设计稿的时间。
下面用豆包智能创意的功能，来给大家展示几个场景。
（2）材质创新设计
假如说你现在想要以环保为主题，来设计一款新的夏装，作为品牌新一季度的时尚单品。我们用这个Prompt下测试下：
探索海洋废料回收材料在波西米亚风夏装中的应用，设计环保时尚单品，体现可持续的发展理念。生成样图如下：
可以看到，整个生成结果就非常的符合题意。
（3）文化融合设计
第二个case，我们来尝试下将文化元素与服装设计进行融合：
将地中海渔民服饰传统元素与现代波西米亚风格结合，创造具有故事性的夏日服装系列。生成效果如下图所示：
（4）系列款式设计
第三个case，我们用系列款式为主题，来生成服装设计里的样图。具体Prompt如下：
请生成一组波西米亚风夏日连衣裙的设计图，海洋元素图案，飘逸面料，贝壳装饰，青绿色和珊瑚色调，手绘时装插画风格。生成样图如下：
想说，豆包答题答的是真的太符合题意了。👩🎨
2、虚拟试穿与3D样衣
解决了设计环节生成草图的问题，那在服装行业，还有一个比较大的行业痛点就是：样衣打版。
（1）行业痛点
一件衣服从设计稿到成品，打样是一个耗时耗力且成本高昂的环节。现在，AI结合3D建模技术，可以创建出高度逼真的虚拟样衣。
设计师可以直接在电脑上调整版型、面料纹理、垂坠感，甚至让虚拟模特进行「试穿」，观察动态效果。这样一来，不仅可以大幅减少物理样品的制作次数，节约成本，还能在正式生产前就快速得到内外部反馈，确保设计方案的精准度。
（2）AR虚拟试穿平台
然后我又去搜了搜，看看目前行业内有哪些平台，在做这个事情。
后来找到了Kivisense这个产品：https://tryon.kivisense.com/blog/zh/ar-solution-clothes-cn/
在AR虚拟试衣的基础上，Kivisense还做了AR虚拟试鞋、AR虚拟试珠宝、AR虚拟试表、AR虚拟试包、AR虚拟试眼镜。
二、🎫供应链后端管理
文章的第二部分，来聊聊供应链后端管理。
1、场景解读
在服装业，库存管理和供应链一直是个大难题。卖得好怕缺货，卖得不好怕压货。
AI的预测分析能力在这里发挥了关键作用。我们可以用AI来综合分析历史销售数据、天气预报、节假日、市场营销活动、甚至社交媒体上的热门话题等多种维度的数据，对不同地区、不同款式的服装需求进行精准预测。这样一来，企业就可以更科学地安排生产计划，优化原材料采购，实现按需生产，最大化地减少库存积压和缺货的风险，进一步实现了从经验到数据的智能决策。
2、工具探索：多维表格 AI 字段捷径
写到库存管理的时候，想起来有一段时间，在飞书上经常看到多维表格的各种模板，于是就去搜索了各种库存管理和供应链管理相关的信息。
对相关模板学了一波搭建思路之后，下面来对使用场景做一番总结。
（1）咖啡工厂库存管理
假如你正在运营一家咖啡工厂，你可以用多维表格，来搭建一个「咖啡工厂库存管理」系统。
同时，可以用仪表盘来即时查看入库金额、出库金额等信息。
这里用到的是咖啡工厂举例子，那对于服装制造业来说，同样可以用相同的方式来管理库存的信息，只不过服装行业的库存管理会更加复杂和精细化。
（2）服装工厂库存管理
一般来说，在服装制造商中，库存一般包括三种主要类型：
原材料（不同类型的面料、纽扣、线等）；
在制品库存（正在生产过程中的半成品）；
成品（完成的服装产品）。
对于原材料库存管理来说，我们可以制作：①原材料库存管理表；②在制品库存管理表；③成品库存管理表。
当我们在设计多维表格的时候，可以这么设计：
原材料库存管理表：
在制品和成品库存管理表：
（3）仪表盘可视化管理
除此之外，也可以用飞书多维表格的仪表盘可视化管理。
飞书多维表格提供强大的数据处理能力，支持多人实时协作，确保库存数据的准确性和及时更新。多维表格还可以自定义仪表盘的表现形式，帮助企业更直观地监控库存状态和销售趋势。比如以下核心监控指标👇🏻：
库存周转率：评估库存流动效率
库存金额分布：原材料、在制品、成品的资金占用
预警提醒：低库存、过期库存、滞销库存提醒
采购建议：基于销售预测的智能补货建议
三、🎟智能生产与中控系统
当AI与传统制造业的中控系统结合时，未来工厂的自动化中枢正在被构建中。
1、场景探索
在工厂的中控系统，AI扮演着一个「总指挥官」的角色。它能实时监控每一台机器的运行状态，比如缝纫机的速度、裁剪机的效率。比如某条生产线出现瓶颈，AI能够立即识别并智能地重新分配任务，或者向工人发出提醒。
比如，MES系统通过精细化管理和智能调度，能够显著地提高生产效率。系统可以根据订单需求和生产计划，合理安排生产任务，优化生产线的排产和资源配置，减少生产周期和成本。
又或者，通过AI视觉系统，机器可以精确识别并抓取布料，完成自动裁剪和缝纫。这些机器能够与工人一起协作，接管那些重复性、高强度的劳动，让工人可以专注于更复杂的工序和质量把控，从而提升整体的生产效率。2、工具探索：MES生产中控系统
对于中控系统来说，可以用AI智衣MES系统来为中控进行提效赋能。
（1）MES是什么？
MES是Manufacturing Execution System的缩写，中文称为制造执行系统。它是一种用于管理和监控制造过程的软件系统，主要面向车间生产的管理系统 。
从技术角度来说，制造执行系统就是一个在厂房层面连接及监控机器与工作中心的系统。MES的主要目标是确保制造业务有效执行，并且提升生产效率。
（2）AI智衣MES系统
AI智衣MES系统为服装制造企业、品牌商、供应链企业提供全流程数字化生产管理解决方案，覆盖成衣、家纺、针织、智能仓储等核心业务场景。
产线中控系统对接MES，实现生产数据实时互通，优化生产流程，提高制造效率。通过智能化手段，来增强企业竞争力，推动制造业转型升级 。
对于企业来说，可以随时在MES系统中查看每个工作指令的执行情况和状态；可以将工作项分配到每个工作区；也可以进行人力资源的管理，对生产线上员工的效率和工作质量，进行全面的监控 。
附上一篇IBM公司的剖析：
什么是 MES 系统 (制造执行系统)？https://www.ibm.com/cn-zh/topics/mes-system
四、🪀AI质检
1、与AI结合的可能性探索
一件服装在生产的过程中，线头、色差、污渍、尺寸偏差等问题永远是不可避免的。而传统的人工质检，非常容易受到疲劳等因素的影响，最终导致存在漏检等风险。
而在AI时代，我们则可以使用由AI驱动的计算机视觉系统，实现趋近于100%的覆盖率和更高的准确率，让AI实现比传统人眼筛查更精准的品控「守护者」。
同时，在生产线末端，高清摄像头对每一件服装进行全方位扫描，也能让AI能在极短时间内识别出各种肉眼难以察觉出来的瑕疵。
一旦发现问题，系统会自动进行标记，甚至剔除掉不合格品，从源头确保了出厂产品的质量稳定性，进一步有效提升了品牌的信誉。
2、工具探索：多维表格 AI 字段捷径
对于AI质检来说，第一时间也是想到了多维表格 AI 字段捷径。
（1）质检数据采集与管理
一般来说，我们可以考虑在多维表格建立一个「质检记录表」，然后表单可以直接给一线员工使用。当一线员工发现了瑕疵之后，可以第一时间拍照上传，系统就可以自动记录：
时间戳：精确到秒的发现时间
工位信息：具体的生产线和工位编号
产品信息：款式、颜色、尺码、批次号
瑕疵图片：高清照片，支持多角度拍摄
初步分类：线头、色差、污渍、尺寸等快速标签
（2）AI智能分析与统计
然后还可以用多维表格AI字段捷径，来帮忙实现更深层的数据洞察，比如：
（3）闭环管理实现
更进一步，我们还可以用多维表格来设置自动化工作流，比如：
当AI检测到严重瑕疵时，自动通知到相关负责人；
根据瑕疵类型，自动分派给对应的技术专家处理；
跟踪问题处理进度，确保每个质量问题都有闭环解决。
五、🚴♂️运营与营销
AI的应用并不仅限于生产端，在最前端的运营和营销环节，它同样能为企业带来巨大的价值。
1、AI驱动个性化营销
我们可以通过 AI 来分析消费者在电商平台的浏览记录、购买历史、甚至社交媒体上的互动数据，让AI为每一个用户创建精准的个性化画像。
在此之后，运营团队可以基于这些个性化画像，向消费者推送他们最有可能感兴趣的商品、搭配方案或促销活动。与此同时，还可以用AI智能客服，实现7x24小时为消费者答疑解惑、处理售后等问题。这在很大程度上，大幅提升了用户的购物体验和客户满意度。
那对于服装厂商的运营人员来说，要怎么运用AI，来实现更精细化的运营和营销呢？
2、场景探索：智能商品推荐系统
比如说你是商场里的导购，正在对怎么给用户推荐商品而发愁。那么可以做一个智能商品推荐系统，这样可以每回先根据用户的购物喜好，来实现快速个性化商品推荐。
比如要给25岁的职场女性做春季购衣推荐，那么我们可以这样问AI：
基于以下用户数据为其推荐3-5个商品：
- 用户年龄：25岁
- 购买历史：职业装、休闲装、配饰
- 浏览偏好：简约风格/ZARA、优衣库品牌
- 预算范围：200-800元
- 季节需求：春季
请生成个性化推荐理由，包含商品特点、搭配建议和促销信息。最终可以生成一个类似这样的个性化推荐页面：
3、场景探索：个性化营销文案生成
又或者说，你是某品牌的新品羽绒服推广者，现在正发愁要怎么把羽绒服推广给高端消费者。那么你可以这么问AI👇：
请你为以下用户群体创建个性化营销文案：
- 目标用户：30-45岁高收入白领，注重品质和品牌，追求时尚与实用并重
- 推广商品：加拿大鹅同款设计羽绒服，90%白鹅绒填充，防风防水，多色可选
- 营销目标：新品推广
- 渠道平台：微信朋友圈广告
- 文案长度：80-120字
请生成吸引人的标题和正文，突出用户关心的价值点。之后AI会给你一套个性化营销文案供你参考：
当然，你也可以把上面这个提示词，抽离成模板，然后套用到任何场景下都同比适用。
4、场景探索：智能促销策略制定
运营与营销的第三个场景，想聊聊智能促销策略制定。
突然在想一个场景，想象一下，你是一家电商平台的运营经理，每天都要面对各种促销决策难题，比如：
双11大促怎么定价才能既保证销量又不亏本？
3个月没购买的老客户用什么优惠能重新激活？
新上架的商品如何快速打开市场？
库存积压的夏装要用多大折扣才能快速清理？
传统的做法往往是凭经验拍脑袋，或者简单粗暴地打折促销，但这样既缺乏针对性，效果也难以预测。
而通过AI智能分析，我们可以进一步地根据用户的行为数据、消费习惯、市场趋势等多维度信息，为不同类型的用户群体制定精准的个性化促销策略。
比如对于流失客户，AI可以帮忙分析他们的历史购买偏好和流失原因，制定专属的「回归礼」策略；
对于新客户，可以根据他们的浏览行为和价格敏感度，设计合适的首购优惠；
对于高价值VIP客户，则可以提供更有尊享感的专属服务和优惠。
这样不仅能大幅度提升促销活动的转化率和ROI，还能让每一分营销预算都花在刀刃上，实现更加精准营销的目标。
下面提供几大场景来进行尝试。
场景一：挽回流失客户策略
为以下用户群体设计促销策略：
- 用户类型：流失客户（3个月未购买）
- 消费能力：中等消费（历史客单价300-800元）
- 购买频次：中频（每月1-2次）
- 偏好品类：女装、配饰
- 竞争环境：双11前期，竞争激烈
请制定包含折扣力度、活动形式、推广渠道的完整促销方案。
场景二：新客户获取策略
为以下用户群体设计促销策略：
- 用户类型：新客户（首次访问网站）
- 消费能力：未知（通过浏览行为判断为中低消费）
- 购买频次：首次购买
- 偏好品类：休闲装、运动装
- 竞争环境：开学季，学生消费旺季
请制定包含折扣力度、活动形式、推广渠道的完整促销方案。
场景三：高价值客户维护策略
为以下用户群体设计促销策略：
- 用户类型：老客户（购买历史2年以上）
- 消费能力：高消费（月均消费1500元以上）
- 购买频次：高频（每周1-2次）
- 偏好品类：高端女装、奢侈品配饰
- 竞争环境：品牌周年庆期间
请帮忙制定包含折扣力度、活动形式、推广渠道的完整促销方案。
场景四：季末清库存策略
为以下用户群体设计促销策略：
- 用户类型：价格敏感型老客户
- 消费能力：低消费（客单价100-300元）
- 购买频次：低频（季度购买1-2次）
- 偏好品类：基础款T恤、牛仔裤、帆布鞋
- 竞争环境：夏末秋初，需要快速清理夏季库存
请制定包含折扣力度、活动形式、推广渠道的完整促销方案。
5、服装电商市场营销策略
探索完「运营与营销」的场景，小编突然在想，这么大的服装市场，市面上是不是会有一些比较全面的研究。然后我又去开始了一波新的深度搜索。
对于服装电商市场营销策略来说，最终在汉斯Hans的这篇期刊中找到了它与AI结合的答案。
基于人工智能应用背景下的服装电商市场精准营销策略研究：
https://www.hanspub.org/journal/paperinformation?paperid=114443
从整个行业发展趋势来看，AI服装电商正在深度融入电商平台的各运营环节，实现智能选品、AI导购、个性化推荐、智能客服等功能，从而重塑传统电商生态。
对于服装电商而言，AI的应用已经从单点突破走向全链路赋能：
前端营销：通过AI来分析消费者画像，实现千人千面的个性化推荐；
中端运营：利用AI来优化库存管理、价格策略和促销活动；
后端服务：借助AI客服来提升用户体验和服务效率。
这种全链路的AI应用，不仅提升了运营效率，更重要的是，它让服装电商能够在激烈的市场竞争中，通过数据驱动的精准营销，实现更大程度的差异化竞争优势。
在未来，随着AI技术的不断成熟和数据积累的日益丰富，服装电商的AI应用将会更加深入和智能化，真正实现「让每一个消费者都能找到最适合自己的那件衣服」的愿景。
六、👾结束语
文章到这里，关于「AI×服装制造业」的介绍就接近尾声啦！下面我们来做个小结。
从最初的设计创意，到后端供应链的精准预测；从生产线上的智能中控，再到最终的品控和个性化营销，AI正以其强大的数据分析和自动化能力，渗透到服装制造业的每一个环节。
「AI×服装制造业」这个链路，不仅仅是一种「提效」的工具，更是一种系统性的解决方案，AI正在帮助这个传统行业实现从「制造」到「智造」的跨越。
目前市面上也已经涌现了越来越多的AI服装产品，其中不乏包含我们前文提到的AR虚拟试穿平台、AI智衣MES系统，更有AI智能商拍、AI潮玩智能体等工具。
虽然AI与传统制造业的时代才刚刚开始，但我们可以预见，AI与制造业的深度融合，未来必将开启一个更加智能、高效且充满无限可能的新时代。
以上就是本期的全部内容！我们下期见🍻🍻🍻
🐣彩蛋One More Things
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2、作者介绍
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