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解析制鞋业在智能制造背景下的发展趋势

2020-02-20 1002 上传者：管理员

摘要：从传统的劳动密集型产业向依靠智能制造技术发展是制鞋产业实现转型升级的必由之路。近年来，互联网、大数据、智能设备等技术的迅猛发展，为制鞋业的发展提供了技术上的支撑，但是，智能制造技术的应用是一个庞杂的系统工程，在制鞋行业的应用也才刚刚起步。本文着重分析了智能制造技术在制鞋企业中的实际应用，旨在为更多的企业实现智能制造提供可借鉴的实施路径。

关键词：
制鞋
数字化设计
智能制造
智能生产
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制鞋产业属于劳动密集型产业，制鞋成本受劳动力价格的影响很大。随着我国人口红利的逐渐消失，劳动力价格增长明显，目前制鞋企业一线工人的工资增加到3500~5000元的水平，进一步压缩了企业的利润。另外，市场销售模式、产品开发周期等也出现了新的变化，企业迫切需要改变现有的模式，以应对市场新形态。

时至今日，制鞋业经历了机械化、电气化、数字化三个历史发展阶段，具备了向智能制造阶段转型的条件，随着物联网技术、大数据、智能化生产设备的发展，智能制造已经不再是空中楼阁，已经开始影响到企业的设计、生产和销售，把握智能制造技术的发展机遇，将有力地推进企业转型升级，推进我国从制鞋大国走向强国。

1、制鞋产业发展困境分析

人力资源的缺乏和企业生产利润的下降是推动制鞋业向智能制造转变的两个主要因素。

1.1 人力资源缺乏原因分析

人力资源的缺乏主要体现在老龄化和就业观念的转变。我国正在快速进入老龄化社会，2018年，我国60岁及以上人口达到2.49亿，占总人口的17.9%，2025年，六十岁以上人口将达到3亿，占总人口的22%，成为超老年型国家。国家统计局对劳动年龄人口统计的数据表明，我国15~59岁劳动年龄人口在2011年达到峰值9.25亿人，随后逐年下降，人社部预测2030年我国的劳动年龄人口将下降到8.3亿。劳动年龄人口的下降，对劳动密集型的制鞋产业造成较大的冲击。

就业观念的转变是造成企业人力资源短缺的另一个因素，根据调研数据显示，九零年代出生的年轻一代，进入工业区从事技术工人岗位的意向有所减少。首先，现在劳动力的供给和结构发生了根本变化，文化程度低的劳动力供给增量逐渐减少，大学毕业生越来越多，劳动力的文化程度越来越高。其次，劳动力对工作环境、待遇和社会地位的预期在增长，制造业与劳动力的预期有差距。再次，社会经济结构的变化，增加了劳动力就业选择机会，大量劳动力涌入第三产业，导致制造业劳动人口下降。

近年来，15~24岁青年劳动力的大幅下降，是劳动年龄人口下降最明显的群体，预测到2020年将会下降到6000万。与此相对应，55~65岁的劳动年龄人口将出现上升，劳动力结构趋于老化。企业依靠大量廉价劳动力维持生产的状况将不可持续，生产线采用智能制造以减少对人工的依赖将是未来制鞋企业发展的趋势。

1.2 制鞋企业生产利润的下降

制鞋业的发展受到库存、劳动力成本、原材料成本以及供应链等多方面影响和制约。我国制鞋行业长期以数量拼质量，企业的研发、销售渠道、成本、供应链跟不上发展的企业会造成巨大的库存，企业为了清库存而采用低价促销，导致平均利润率下降。劳动力成本的上涨也是导致企业生产利润下降的主要因素，在过去10年间，我国劳动力成本上升了5倍，以制鞋企业集中的温州地区为例，加上企业支付员工的社保费用，普工工资在5500~6500元左右，劳动力工资的上涨压缩了企业利润。

环保以及上游行业的去产能化等因素导致原材料价格的不断攀升，原材料成本上涨的压力，以更大的范围传导到下游制鞋企业，压缩了企业的盈利空间。另外，制鞋品牌之间产品趋同化、工艺趋同化、设计趋同化等现象导致企业同质化竞争，无法满足消费阶层升级，而互联网技术带来的信息透明化（比如比价功能），则造成爆款产品生命周期变短，最后企业只能依靠拼价格和供应链的供货能力占领市场，降低产品的利润。

制鞋企业在设计、生产、销售、物流等各个环节，通过全方位的“智造”升级。让制鞋这个传统产业增添科技新元素，加快信息化、工业化和服务化进程，研发和生产基于用户需求的数字化产品，生产流程进行智能化改造、柔性化生产，是适应市场发展和企业转型升级的重要手段和必经之路。

2、制鞋业智能制造影响因素

智能制造是推动传统制造业实现产业转型升级的一项重要举措。是以现代化、自动化的装备提升传统产业，推动技术红利替代人口红利、提升劳动力素质、提高企业生产效率、促进产业结构调整、推进工业转变发展方式。智能制造被看做是第四次工业革命的核心构成部分，智能制造的推动必须标准先行，以数据驱动为核心，以基础工艺作为依靠（如图1）。

图1 智能制造三大影响因素

2.1 标准化

标准化能够降低生产成本，保证产品质量，是现代化大生产的重要手段。标准化的范围较广，包括技术标准、工作标准和管理标准，不只是机器标准化，而是包括材料、配件、工艺以及培训等一整套标准化体系。将鞋类标准化程度由高到低进行排序分别是饰扣及配件、鞋垫、鞋跟、大底、中底以及鞋面。由于鞋面的设计千变万化，难以实现标准化，所以中底的标准化就显得十分重要。NINEWEST、ECCO、Guess、康奈、大东等国内外一流鞋类品牌中底标准化做的比较好，积累了各国大量的脚型大数据，并运用3D技术，建立起脚型标准化数据库。

收集脚型大数据主要有两种方式，一种是量脚，随着3D扫描技术的成熟，量脚可操作性逐渐提高，这种技术能够用于私人定制产品，但目前受成本、地域等条件限制，却难以大规模使用、推广。然而，智能鞋的出现，使脚型等数据在鞋内就能进行采集，为大规模脚型数据的收集提供了可能，但智能鞋现处于导入期，消费者广泛接受还需要时日。另一种是通过与全球各大品牌合作来搜集世界各地脚型大数据。这是因为某地区销量好的鞋子，其舒适度往往能得到大部分人认可，而它的产品数据便可以被认为是一种标准。

2.2 数据驱动

制鞋产业开展智能制造尚处于起步阶段，对智能制造的认知十分多样化，目前业内对智能制造主要有三种看法：第一种认为智能制造是大数据、物联网、人工智能的应用；第二种看法则认为智能制造体现在自动化、信息化、数字化等技术的应用；第三种认为智能制造主要体现在柔性生产、敏捷制造、精益生产。不论智能制造具体实现的路径是什么，它一定是以用户为中心的一种制造模式——以用户为中心实现各种生产要素的数字化、互联互通，从而最终实现制造过程的自组织。

从用户下单、到生产，再到物流配送，整个智能制造过程只有通过数据联动起来，才能做到无缝衔接。因此，对企业来说，智能工厂的核心就是数据联动，信息数据中心可以说是支配整个智能制造过程的“大脑”，它可以令资源配置更加合理，流程更加标准、省时、高效（如图2）。

图2 基于数据驱动的产品开发示意图

数据对智能制造的驱动作用在产品研发阶段的显得尤为重要。传统的研发是设计师根据自己的喜好结合不完整的市场信息进行产品研发，产品是否畅销要等三个月甚至半年后的市场去验证，消费者参与度较低，因此也较难对产品提起兴趣。数据驱动的智能制造研发是一个可以与消费者产生互动的开放式平台，设计是根据消费者需求的各种数据进行的，这可以令产品款式的精准率由过去60%大幅升到90%，大大提高了企业的生产效益。现代企业的生产销售产生海量、高增长率和多样化的信息数据，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，从而应用于企业的研发、生产和销售，实现企业盈利。

2017年，大型鞋企开始热衷于脚型测量，收集消费者的脚型数据，开始筹划建立企业自身的脚型数据库，是制鞋企业在数据驱动方面做出的一项努力。大型鞋企这样做主要有三个目的，一是为了获取消费者个人脚型和联系信息，增加用户忠实度；其次是根据消费者的脚型规律来丰富匹配企业的鞋楦数据库，希望籍此来提高鞋子舒适性；第三个目的是现在的鞋类产品消费市场越来越细分，儿童、成年男女、老年人、孕妇、特殊群体（如糖尿病人）等消费市场都需要专业的脚型尺寸，以支撑适用的鞋产品研发。

2.3 基础工业

我国的制鞋业经过发展，已经形成了完善的产业链，为智能制造的发展提供了重要的支撑，扎实的基础工业是制鞋业实现数字化、智能化和信息化的重要载体。对传统制鞋生产线的改造应该采用循序渐进的策略，不能急于求成，智能制造的推进要与企业的生产实际结合。

首先要重视使用工业机器人和柔性生产线，在关键工艺的智能设备改造等领域，相关技术已经成熟，可以率先应用于生产线，加快装备的转型升级。例如刷胶操作使用机器人后，不仅提升了工作效率，也降低了胶粘剂污染对人体的伤害。其次是建设物联网或者是工业互联网在生产过程中的应用，实现智能设备的互联。最后利用网络化协同运作，减少信息不对称，推进管理、供应链、决策等领域实现智能化。

3、制鞋产业应对路径

3.1 数字化设计

数字化设计有别于传统的二维CAD设计，是以三维设计为核心，结合产品设计过程的具体需求（款式、版型、配色、选料）所形成的一套鞋款设计方案，与数字化制造、数字化仿真共同构成现代制鞋业的研发平台。早期的平面设计软件，比如经纬扩缩、PS、CorelDRAW效果图渲染等，仅仅局限于尺寸的放缩和平面效果的展示，后期还需要大量的人工处理。计算机图形学与网络技术的飞速发展,为制鞋产业走向数字化奠定了坚实的基础，三维鞋楦数据管理、数字化脚楦匹配技术以及数字化鞋产品设计软件的开发，为实现设计提供了可靠的数字技术支持（如图3）。作为智能制造的关键，通过建立数字化研发平台，借助网络交互平台可以实现客户与设计开发者直接的沟通渠道，客户参与产品设计，不仅为实现在线个性化定制提供了技术支持，也可以减少企业订货会带来的生产、管理等成本压力，代理商通过交互平台可以直接参与产品修改意见并完成下单。从商品规划、设计、实验、生产到整个流程进行的建模与仿真，真正实现从数字化设计、数字化加工和生产、数字化检测、到销售的全过程数字化。

图3 数字化设计流程图

3.2 智能生产

智能制造会推动企业在使能技术、商业模式、生产模式、运营模式和决策模式等方面的创新，而智能生产模式实现企业智能化的基础。制鞋企业开展智能生产面临两大难题，一个是经过多年的发展，规模化企业已经形成了完善的生产链，在设备使用、车间布局以及管理方式等方面形成固定的模式，完全实现智能制造，企业面临巨大的浪费和成本压力。第二个难题，制鞋属于时尚产业，鞋产品款式更新周期短，新品上市速度快，而智能制造的开展对产品的标准化要求很高，目前的智能制造技术很难适应产品变化对生产布局带来的影响。鉴于制鞋企业开展智能制造的复杂形势，我们建议企业在开展智能生产的过程中可以采用阶梯化分步实施的方式推进。

阶梯式开展智能生产，是指由智能设备逐步发展到智能生产线，并最终实现智能化工厂的发展过程。目前刷胶机器人的使用已经成为一个趋势，借助设备检测功能，可以实现在机检测，对刷胶部位和用教胶量进行控制，从而补偿刷胶操误差，提高刷胶精度，机器代替人工，也减少了胶水对工人身体健康的影响。飞织是较易实现智能生产的制鞋技术，采用电脑横机编织帮面，加工过程实现全自动化。飞织技术在设计、生产等环节更容易实现标准化操作，阿迪达斯的Speedfactory利用飞织技术，在实现智能工厂的过程中进行了有效的探索，飞织可以无缝对接数字化设计，让工厂更贴近市场，利用少量人工和技术结合，实现了制鞋生产智能化。

智能生产线的建设则需要对设备层进行智能化改造，通过在智能化设备上配置MES生产信息化管理系统，完成生产计划、工艺下达、设备监控以及信息收集，MES可以实现从原材料到成品的全流程信息追溯。制鞋业以离散制造为主，可以采用U型流水线布局，采用工业机器人、吊挂系统等开展柔性生产。对原材料的采购、入库、领料实现条码化管理。裁断机可以自动计数，裁断的鞋帮部件进行条码化管理，并实时监控设备状态。

缝纫车间对下发的裁断部件数量以及缝合后的半成品进行数据采集和监控。成型车间实现下发的鞋帮数量、鞋底和半成品状态能够动态展示，实现加工流程监控。包装车间实现包装入库成品鞋的品种、数量、日期的信息化管理。管理层实现数据的汇总、统计、分析，为企业层、研发层提供及时、完整、可靠的数据支持，从而持续改进企业的工艺，提高产品质量。制鞋企业实现智能化建设的过程中，采取分步实施的原则，通过技术智能化、生产智能化、决策智能化，最终实现智能工厂的建设目标。

3.3 大数据带来精准化营销

消费者对鞋类产品的需求出现与以往不同的消费特点，款式更新快、单品订单下降，以往单一鞋产品大规模化生产的模式被打破，制鞋企业对消费心理和消费需求变化的掌控能力变得日益重要。在销售模式上，需要借助大数据，对消费者的消费习惯进行智能化分析，用于指导产品开发和生产，并推进精准化营销。精准化营销模式需要采集门店的热度人流分析（如图4），采集消费者数据、消费者地域数据、消费者行为数据，根据关键参数绘制消费者基本画像。

图4 门店热度人流分析

基于大数据的精准化营销，重点在于根据采集到的销售数据，对消费群体进行深入剖析，详细了解进店的人流量、消费者情况、购买轨迹和消费热点等信息，用于指导销售政策及产品改进方向（如图5）。

图5 消费群体剖析

从消费者在门店的运动轨迹、门店区域热度数据以及对产品的关注度、试穿和购买行为，可以构建出门店的运营模型，用于指导产品的推广。而对产品的陈列数据、销售数据和销售周期的数据采集，则可以构建出产品的维度体系，对指导开发和安排生产具有重要的意义。

4、结论

制鞋业面临着劳动力短缺、成本上升、消费市场多元化等因素的多重冲击，开展智能制造转型升级已经成为应对新形态的发展趋势。通过智能设备、物联网、大数据等新型技术的应用，通过数字制造技术与仿真技术的结合，打造适应市场变化的智能工厂，实现设计模式、生产模式、销售模式和管理模式的创新，是企业提升绩效、降低成本，适应市场变化的有效途径。制鞋业作为传统制造产业，目前尚处于工业3.0阶段，规模化企业在使用工业机器人和智能化设备上已经有所投入，实现了部分生产自动化。

企业使用ERP（企业资源管理）和MES（制造执行）的情况也较普遍，业务部门通过ERP联通起来，工厂部门也通过MES实现联合，但是ERP和MES并没有实现有机连接，离真正实现利用物联信息系统串联生产和研发、管理、销售等部门还有一定的差距。本文通过对制鞋产业发展现状进行了分析，并对智能制造的实施途径进行了探索，为制鞋企业实现机器换人以及未来实现智能工厂的发展目标提供借鉴。

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