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激动人心的万亿级服装市场:连接、重建与十亿公司的诞生

来源:中国知名品牌信息网作者:万决利更新时间:2020-07-15 07:34:01阅读:

本篇文章6904字,读完约17分钟

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中国上海——工业互联网的第一枪响彻了服装和纺织品供应链。自2018年11月以来,纺织互联网平台“百步”宣布了由泰格全球基金牵头的C2回合融资,金矿企业纷纷涌入。“智能布互连”、“一手网”、“批量网”、“时间智能”、“灵迪技术”、“次优技术”、“快速服装制造”和“服装静脉合成”至少完成了一笔融资,交易量超过1亿笔。2019年底,巴布又收到了夏令时全球和CICC资本3亿美元的祝福。一场基于互联网技术的产业革命正在推动服装和纺织行业的快速发展。在对这个领域的明星创业公司进行了长达一年的跟踪调查后,氪星公司正试图为你回答以下问题:

激动人心的万亿级服装市场:连接、重建与十亿公司的诞生

& # 8226;为什么服装和纺织品供应链成为工业互联网的宠儿?

& # 8226;服装、纺织和互联网企业目前的主流模式是什么?

& # 8226;服装纺织互联网企业处于什么阶段?

& # 8226;服装和纺织品的互联网商业模式的争议焦点是什么?

& # 8226;服装纺织互联网企业是一个好的投资机会吗?

为什么服装和纺织品供应链成为工业互联网的宠儿?

据不完全统计,从百步完成C2回合融资到发行之时,在万亿规模的服装纺织行业中至少发生了10次融资事件,其中不乏金额超过1亿元的大规模融资。

在互联网产业化的过程中,几万亿规模的市场自然是第一个被占领的堡垒。其中之一是服装和纺织行业,其市场规模将在2019年超过2万亿元。

同时,服装纺织行业对供应链转型升级的需求最为迫切,基础条件也最为成熟。改革的动力主要来自下游服装企业的生存困境和新需求,而现有的两种技术型企业转型的解决问题的思路各有瓶颈。

该行业迫切需要新的解决方案。

1、销量下降,库存堆积如山,传统服装企业改变

服装业长期遭受库存问题的困扰。根据艾瑞咨询的抽样调查,2016年至2018年a股上市公司的平均周转天数达到了205天。更权威的数据显示,从2018年1月至4月,在中国供应方面超过工业制成品平均库存率的行业中,服装行业排名第七,比平均水平高出3.1个百分点。为了解决库存问题,有100多家库存电子商务公司,包括“爱库存”。

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近年来,服装品牌企业销量下滑进一步延长了库存周转天数——2019年上半年,a股和港股45家服装上市集团中,共有14家出现负增长,进一步加剧了库存问题。

2.电子商务渠道和电子商务品牌催生了对“小订单和快速反应”的新需求

然而,传统的“先批量生产,后层层配送”的供应链模式不仅反应缓慢,库存高,而且随着服装电子商务公司的渗透率从2011年的14%上升到2016年的37%,这种模式已经不能满足服装品牌的新需求。

有竞争力的服装企业必须能够实现“更多款式、更快周转、更好质量和更低价格”。这不仅导致了从服装品牌到工厂的订单被分解成更小的单位,还缩短了产品的新周期和销售周期——一旦网上商店a上的新爆炸模型第二天不能供应商品,消费者将立即流向相同模型的网上商店b或价格更低的网上商店c,谁会注意到长期不能供应新商店?

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在供应链方面,传统服装品牌和新兴电子商务品牌都希望拥有灵活的供应链(即“小订单、快退货”),能够快速创新,实现小批量、多样式、多批量、高质量、低价格的生产。

然而,市场上很少有这样的供应链。与服装品牌产业一样,其上游纺织服装制造企业也主要是中小企业。市值最高的神州国际,2018年将有209.5亿元的收入,同样的市场份额不到1%。主导市场的中小生产企业仍然主要依赖装配线生产,数字化程度低,灵活性不足。然而,与灵活性密切相关的“个人定制”小作坊往往质量参差不齐,难以保证交货时间。此外,由于规模小,它们无法为服装品牌提供成本优势,也无法与大中型服装企业的生产规模相匹配。

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3.现有两种解决问题方法的困境

服装业的问题已经一天冻结了三英尺。在过去十年左右的时间里,互联网技术公司在服装和纺织行业不遗余力。人们最熟悉的口号是“促进行业的数字化转型”。发起人可分为两类:一类是垂直行业的软件制造商,另一类是纺织面料和服装流通的交易平台。

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软件制造商主要将大中型服装企业和制造企业内部数字化。产品包括设计、制造执行系统、企业资源计划系统等信息软件。该表单包括本地化软件和SaaS,主要关注项目交付。

交易平台主要通过连接供需双方,提高双方的匹配效率和准确性,解决跨企业的采购和销售问题。也就是说,我们熟悉的一些B2B交易平台也有一定比例的自营业务。他们可以被视为服装行业的互联网原住民。

然而,这两种类型的玩家都面临一些限制。

让我们从软件制造商开始。使用项目系统为大客户服务的商业逻辑没有错。软件业有很高的毛利润,可以过得相当好。然而,服装行业极其分散,“大客户”数量有限,食品和服装短缺,业务收入规模往往停留在数千万元,难以突破。如果你想找到新的业务增长点,你必须为中小客户服务,但服装行业的平均毛利不到10%,要求年收入只有几千万的企业在一年内投资200-300万元到信息系统是不现实的。此外,他们最关心的是增加收入,而不是“有限的压缩成本”。

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交易平台的缺陷是缺乏数字化基础。B2B平台主要为中小企业客户服务。只有当买卖双方的供求关系不稳定时,平台的连接价值才能得到体现。这本书抓住了服装行业的主流群体,但上下游中小企业的数字化水平不高。只有通过产业链中的网上流通,效率的提高才是真正有限的。完全贯穿整个产业链是远远不够的。

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一端是服装企业面临生死考验,迫切需要新的供应链。另一端是分散的落后产能。然而,有必要实现整个产业链的高效连接和调度。然而,现有的解决问题的思路并没有完全解决问题——服装纺织互联网企业。因此,BLACKPINK在现场。

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服装纺织网络企业如何实现价值?

1.服装、纺织和互联网企业的主要模式是什么?

工业互联网企业不是由空产生的,而是由软件制造商和交易平台转变或演化而来的。既然现有的解决方案都遇到了瓶颈,那么如果两者合并呢?

事实上,这正是工业互联网公司所做的。

如果我们把互联网分解成数字化、在线和智能三个维度,从这个角度来看,最初的两类玩家要么只做了数字化,要么只做了在线,企业内部各个业务部门之间的系统和数据往往无法互联,更不用说不同企业之间的合作了。自然,独立数据体制的状态不能深入探究数据之间的关系并反馈给企业,也就不能实现真正的智能。

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互联网通过连接创造价值,工业互联网企业也不例外。这样,我们就很好地理解了工业互联网企业的宏伟愿景——不仅要实现企业内部的数字化和在线化,还要实现企业之间的协同互联,形成整个产业链的协同网络,最终通过数据关系挖掘实现智能化,从而提升整个产业链的效率。

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最成功的案例是阿里,其核心节点是淘宝。(除了一端是高端消费者,阿里重塑时尚产品零售供应链的路径与工业互联网的发展逻辑大致相同。在工业互联网领域出现更流行的案例之前,请允许我们做这样的类比,以便读者理解)。然而,阿里花了17年的时间开发了庞大的支付宝系统、菜鸟网络、阿里妈妈和阿里云,以支持阿里的零售帝国。工业互联网企业要实现这样的愿景,不亚于一场长征。然而,这些勇敢的人从不同的起点出发去打仗。根据调查结果,我们将工业互联网企业的初始业务切入点分为三类:设计(研究)、云工厂(生产)和交易(销售)。根据主要类别,我们还将其分为纺织面料、成衣制造和鞋类。我们还选择了一些有代表性的企业,并做了如下表:

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●服装和纺织行业的互联网企业|图片来源:36氪星

以设计和云工厂为第一立足点的工业互联网企业大多是以前的软件制造商,如赛欧科技和刘飞科技。其中,为了控制工厂的生产能力和完成单一生产,云工厂模式还将投资智能硬件,这将与工业互联网的概念交叉。这些行业的互联网企业提供的软件产品基本上是以SaaS为基地的和标准化的。目的是减少中小型服装企业和制造企业使用数字产品的障碍,从而形成一个能够实时交互的多角色协同办公网络。

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交易平台企业的演变可以被视为进攻性防御。主要策略是出口技术服务。一方面,希望提升行业信息化水平,渗透产业链的上下游,更好地服务于交易业务本身。另一方面,它也在保护现有领土,抵制技术玩家的潜在渗透。

然而,无论他们在哪里研究生产和营销,同一个类别的工业互联网公司的必然趋势是相互渗透,因为对于工业互联网公司来说,这是建立一个开放产业链的实时协作网络的宏伟蓝图中的唯一途径。(其中,纺织原料和成衣制造是相互上下游的,产业链有进一步整合的可能。一旦最初只解决单点问题的软件供应商和交易平台迈出了向上游和下游延伸的第一步,他们就迈出了互联网产业化的第一步。

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相比之下,创业的起点并不那么重要,它取决于创业团队本身的原始积累。然而,工业互联网企业的最终目标是建立一个贯穿整个产业链的高效网络。

投资者对这种相互渗透的认识在纸面上也很明显。刘飞科技最初只是一家提供生产过程管理的软件制造商。在它转变为一家进口生产订单的工厂后,它立即吸引投资者回去了解最新进展。即使当一些投资者谈论类似的软件制造商时,他们也直言不讳地谈论36氪星:“如果你仍然只做SaaS,那就没什么可看的了。”

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2.服装纺织网络企业如何实现价值?

与此同时,作为资本支付行业,服装、纺织和互联网公司也交出了他们的成绩单。百步在融资新闻中宣布,2019年总销售额将接近100亿元,而步骘互联网公司的月平均销售额也非常可观,并取得了大规模的利润。

这种收入规模的基础是基于服装纺织网络企业帮助其客户降低成本和提高效率:面对服装品牌,降低原材料采购成本,缩短交货周期,改善客户管理供应链的体验;对于制造企业,增加订单,提高内部管理效率。

据公开新闻报道,步骘互联主要通过云工厂整合众多纱厂、织造厂和印染厂的生产能力,通过自我管理的方式为大中型服装品牌和工厂提供纺织面料,可为目标客户降低采购成本5%-10%,缩短交货期30%(约2-3周),使交货期更加准确可控。

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赛欧科技通过专业服装制造工厂的信息化改造,初步建成了一个具有灵活性和快速反应能力的服装制造云工厂。从设计、印刷到交付,整个周期可以控制在“7天”甚至5-6天,而行业最高水平是“21天”。

专注于3D在线设计和协作办公系统的Lingdi Technology缩短了最初平均需要4个周期的设计交流,平均缩短了1.5个周期。数字三维设计图纸也避免了印刷和修改的浪费,最终被放弃。

工业互联网公司如何做到这一切?

对于所有的工业互联网企业来说,它们有两个有价值的工具:协作网络和数据智能。

A.协作网络

传统服装业的低效率主要体现在两个方面:角色沟通和资源配置:

一方面,服装业涉及几个部门的内部和外部沟通,以及从设计、印刷、生产、物流到销售的十几个环节。在传统的办公软件和工作流程中,各种角色之间无法形成实时交互,沟通路径和业务线也不是最短和最好的。

另一方面,行业内有许多中间环节,非数字化闲置产能和市场需求无法在全社会范围内有效匹配。更致命的是,一些企业从组织结构到业务范围都不再适应新的供应链生态,属于产业链中缺乏价值的落后产能,应该被淘汰。

工业互联网企业通过数字产品构建由不同角色组成的协同网络,实现实时交互和协同办公,并从整个产业链的角度进行资源调度和流程优化,从而提高企业的内部运营效率和外部连接效率,最终实现整个产业链效率的提高。

这也是为什么在工业互联网企业中,有必要强调“场景大于技术”,因为企业必须充分了解产业链的各个方面,才能从组织结构和业务流程层面优化企业的内外部效率,并将其技术积累转化为产品。因此,密切关注工业互联网领域的投资机构将非常重视团队的工业和技术背景。

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B.数据智能

为了使这种协作网络高效运行,实现整个产业链内资源的连接和分配,数据、算法和计算能力尤为重要。无论是凌迪科技的3D设计数据库,还是步骘互联和赛科科技的生产调度系统,它都是基于数据智能,为设计人员提供设计工具来拆分和合并大量订单,并将其分配到不同的工厂。

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这一步不仅是实现智能化的核心步骤,也是衡量一个工业互联网企业科技含金量的标尺。它决定了一个企业的成长是来自人还是来自技术。

服装、纺织和互联网企业能为投资者赚钱吗?

对投资者来说,值得投资的企业不仅要创造工业价值,还要以高效、大规模和可持续的方式创造价值。此外,估值应该合理,并应带来高回报。服装、纺织和互联网公司可以吗?围绕这个话题,投资者争论不休。

1.模式辩论:“新品种”还是数字版“来料加工联盟”

在众多模型中,云工厂模型是最受关注的。

部分原因是智利和布隆迪之间的相互联系带来的连锁反应。“知名基金的祝福+大规模利润的实现”都值得一看。但更重要的是,产能控制是柔性供应链的核心,这种模式在提高生产效率和降低原材料成本方面也很有效。

百步最初是一个交易平台,在2018年春节后也推出了云工厂模式——“全步”。该公司声称,截至2019年12月,其AIoT设备已铺设超过100,000台织机,系统覆盖了该行业约8%的织机产能。

云工厂可以分为专有模式和匹配模式。阿里陶厂就是一个典型的婚介模式。它在2013年底上线,以匹配淘宝卖家和制造商之间的供求关系。然而,陶工厂主要服务于阿里生态,很少参与生产企业内部流程变革。陶工厂可以经营淘宝的整个网络流量。初创公司可以依靠什么?

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大多数建立云工厂的初创公司都采用了自我管理模式。步骘互联、长生科技和赛欧科技就是如此。长生科技甚至选择建立一个合资工厂来建立供应链。在这种模式下,大部分收入是销售收入面料和成衣,毛利率也相当于行业平均水平。

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一些场外投资者对这种收入结构感到担忧,怀疑这是“新物种”还是“加工联盟”的数字版,两者带来的投资回报将大不相同。

最典型的参考案例是神州国际和靖远国际。

神州国际是纺织制造业的龙头企业。由于其在功能性面料方面的专利技术以及在科技和自动化设备方面的高投资比例,其2018年的年收入为209.5亿元,毛利率平均达到31.6%。人均产出和人均收入仍在逐年增长。在美国股票今年被抛售之前,其市值约为1200亿元。2018年,加工材料服装制造商晶源国际的总收入约为175亿元人民币,毛利率约为7%,同期的市值仅为50亿元人民币。

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然而,这些技术公司和加工厂在收入结构、成本结构和增长势头方面存在本质差异。

就收入结构而言,除了面料和成衣的销售收入外,企业还有技术服务收入。平台企业通常有收入增长点,如仓储、物流、金融和营销服务。就成本结构而言,云工厂模式以技术投入和生产原材料为主,而来料加工工厂则以土地厂房、生产原材料和人员劳动成本为主。

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关键的区别在于增长的力量。来料加工厂主要通过资本和人员的持续投资来扩大再生产,从而获得线性增长。工业效率和毛利率的提高不会有实质性的变化。然而,随着协作网络的扩展和数据智能的增强,工业互联网企业在科技领域的投资和使用将会带来企业收入的指数级增长,伴随着工业效率和规模壁垒的上升。

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进入市场的投资机构之所以为此付出代价,是因为它们不仅看中了服装业不可逆转的潮流,而且还重视工业互联网企业的长期增长和打开整个产业链的潜力。

2.数据驱动的故事有道理吗?

这反过来又导致了另一个悬而未决的争论——数据驱动的故事是否合理,这在很大程度上决定了增长和潜力的上限。

然而,要实现数据驱动并不容易,这既需要数字产品作为基础,也需要订单来激活系统。

夷陵资本(步骘互联的早期投资者)的合伙人董力告诉36氪,订单是第一个困难。因此,在冷启动初期,步骘互联专注于有限的SKU,尽力整合更多订单,以利于平台原始数据的积累和算法模型的建立。

数据量只是第一步。只有通过算法模型进行自动决策,真正完成资源调度,才能称之为数据智能,并利用企业的增长飞轮。步骘互联首席执行官傅俊超曾告诉36氪,简单、基本、连续的大订单对步骘互联算法模型的早期建立具有重要意义。这样的订单大大降低了系统拆分订单和生产调度的难度。只有在下一步,更复杂的织物才会被触及。

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然而,这种经验很难被工业互联网企业在服装制造中借鉴。首先,交易平台的下游客户主要是中小型服装企业。基本的和连续的大订单不是主流。其次,服装制造的过程复杂性远远高于纺织面料。为了规范服装制造的操作,赛奥特科技将服装制造的所有动作分为118个动作,而不同类别的生产过程是118个动作的组合,然后将类似的项目合并并分配给不同的专业化工厂。在整个过程中,不仅所有的材料、行为和资源都需要标记,而且需要大量的计算来使订单与生产能力高度兼容。

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从跳出有争议的舆论领域来看,无论是融资回合还是初创企业的产品成熟度,行业仍处于非常早期的阶段,前景仍不明朗。工业互联网公司想要证明数据驱动的故事是正确的,但也面临以下困难——技术参与者通常拥有技术数据,但缺乏交易数据;交易平台拥有交易数据,但缺乏技术数据;服装制造的数字技术难以用于纺织制造。

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在目前押注的投资者眼中,技术数据和交易数据的积累(其中之一已经值得押注),技术难度越大,技术壁垒将不可避免地越高。由于制造业有许多线下链接和沉重的资产,即使整个产业链通过互联网平台整合,这个万亿级的分散市场也能容纳至少数百亿改革者。

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