後疫情時代的製造業，回答這3件事就能活下去

現在我們確實面對很大的挑戰：第一，勞力成本提升；第二，全球氣候變遷，現在已經沒有春裝跟秋裝，氣候極冷、極熱，夏天直接跳冬天，冬天完變夏天；第三，保護主義興起，中美貿易戰到現在還沒打完；第四，黑天鵝成為常態，突然全世界的金流、人流、物流全部出問題，遇到很大挑戰。

新冠肺炎疫情發生，讓我們思考，過去是不是過度消費，所以流行性品牌這一波受傷很大，但運動類還不錯。

再來，整個產業的供應鏈也變得碎鏈化，以前中國、非洲生產，產品運到全世界的狀況愈來愈少。最後，未來我們能不能不需要人，就可以把事情做好，做到智能化生產。

從數據中找機會

其實沒有疫情之前，我們就在做這些準備，但因為疫情，我們做得更好。

我個人認為，所有行業都是服務業，我們只是以製造業的模式服務客戶，我還是要解決客戶痛點。

廣告

過去多數製造業，研發和設計都是想像客戶要什麼，再做出客戶要的，但真正的研發和設計，應該是科學、是大數據。

我們現在能做到，掌握全世界海關進出口數據、全世界服裝品牌數據，哪個品牌賣得好、賣不好，我們都能掌握，並隨時從這些數據中找出研發機會。

我們不是憑自己的感覺或經驗，而是從數據找出來的。

我們把數十萬筆布料數據放上網，建立資料庫，客戶不用來我們公司，不用來show room（展示間）看布，隨時都可以遠端上網，24小時都可以看（產品），還能關鍵字搜尋。

例如，搜尋「低調奢華」（luxury），這就有難度了，要怎麼定義低調奢華？我們靠AI（人工智慧）、下tag（關鍵字、資料標籤），把設計師腦海中想的「低調奢華」全部標註出來，這樣客戶只要搜尋，就能找到所有跟低調奢華有關的布料。

廣告

把所有生產流程數據化、專案視覺化管理，是管理很重要的概念。我們在中國有滿大的佈局，為了妥善管理，我們打造「智能製造數據控制中心」，簡稱「戰情室」，把工廠變成有機體。

例如，大部份工廠很麻煩，只要有工程師退休，他畢生絕學就不見了，但我們會把退休的工程師請回來，把他的知識變成戰情室知識管理的一部份，透過數據化、智能化的方式，讓知識不是在每個人的腦袋裡，而是在系統裡，所以我不怕沒有超厲害的工程師。

為什麼紡織業很難智能化？

紡織業供應鏈很長，除了布的織染環節，最後的成衣生產必須依靠大量人力。

為什麼這部份很少智能化？因為布是軟的，設備是硬的，要用硬的設備去拿軟的布，光車縫就很麻煩，不像硬的產品，它很方便拿取，也好模組化。

當你花100萬美元做一套自動化設備，但在比較落後的國家，每個月花100美元，你就可以請人把事做好，為什麼要投資那麼複雜的設備？這是投資效益的問題，所以成衣生產很難智能化。

廣告

但我們還是盡可能用數據，協助管理人員進行現場管理，將過去生冷的數據轉換成平易近人的圖表，協助工廠、技術部門、業務單位更快從數據當中找出重要資訊，進行生產優化。

最後，紡織業也要做到永續。

以前我常想，為什麼對手的成本那麼低？我們在中國跟越南做排污，做廢水回收再利用，還要蓋太陽能發電，但後來證明我們是對的，當這些國家環保規範變嚴格，對手都陸續被抄掉。要永續，我們就必須成為社會公民的一份子。（責任編輯：李郁欣）