アパレル機械の革新は減速していません。 サプライチェーンも前進しなければなりません。 より多くのベンダーやブランドが、製品に付加価値を与えるために既存のテクノロジーと新しいテクノロジーの組み合わせを検討しています。 これを念頭に置いて、この記事では、製造をよりローカルで持続可能なものにするアパレル機械の最新トレンドについて説明します。
目次
アパレル機械の市場シェア、需要、推進要因
アパレル機械の 4 つの重要なトレンド
結論 – 約15%
アパレル機械の市場シェア、需要、推進要因
世界のアパレル市場規模は、年間複合成長率 (CAGR) で成長すると予想されています。 8.6%、843.13 年には 2026 億 XNUMX 万ドルに達する。 この成長は、高度な自動化プロセスや綿繰りへの投資増加などの要因によって推進されています。 また、不織布市場の拡大とファッション産業の急成長により、機械の導入が進むと予想されます。
さらに、オンラインショッピングの急増はアパレル製造の市場成長を促進すると予想されます。 増加する需要を維持するために、アパレルメーカーは効率を高め、運用コストを削減するためにコンピュータ制御の刺繍システムに多額の投資を行っています。 これらの産業用および商業用の機器では、特殊なファブリック効果、スパンコール、アップリケ、チェーン ステッチ刺繍などを自動的に作成できます。 西ヨーロッパは最大のアパレル市場を誇り、それに僅差でアジア太平洋地域と北米が続き、これらすべてがアパレル市場を占めています。 小売売上高の80％以上.
アパレル機械の 4 つの重要なトレンド
オートメーションの台頭 – ロボットによる製造
過去数年間、アパレル製造業界は、安価で高品質な製品を短納期で納品するという消費者の強制に直面してきました。 これらおよびその他の新たな市場状況により、メーカーは限界点に達し、自動化の新時代に向けて機が熟しています。
この分野では現在、設計や製品の開発における自動化の利用が増加しています。 自動化の主な分野には次のものがあります。 生地検査、縫製、生地の広げと裁断、プレスなど。 縫製自動化の最もよく知られた例の XNUMX つは、同社が開発した縫製ロボットです。 スーボー。 このロボットは生地の取り扱いとグリップに使用され、特定のサイズとデザインに合わせてプログラムできます。
別の例としては、 全自動生地裁断機 正確かつスムーズな生地の切断を容易にします。 希望する衣服のデザインに応じて、マーカー紙を作成することなく、パターンがコンピュータのメモリに保存されます。 カッティングマシンは、複数の層の生地を短時間で正確にカットします。 この技術により、従業員の数が削減され、布地を必要なパターンに手動で切断するのにかかる時間が削減されました。
デジタル化されたサプライチェーン管理
アパレル業界におけるサプライチェーン管理のデジタル化は、効率を最大化するために不可欠であり、それがひいてはビジネス全体の成長につながります。 機械の運用は、サプライチェーン管理で扱われる重要な領域の XNUMX つです。 ほとんどの生産施設ではサプライチェーンが断片化されていますが、サプライチェーンのデジタル化はコストを節約する効果的なソリューションとみなされています。
IoT や AI を活用したシステムなどのテクノロジーの導入は、アパレル生産を 5% 以上増加させ、コストと時間を削減した結果、効果的であることが証明されました。 視聴者の３８%が。 AI を活用したシステムの好例は次のとおりです。 Xunxi の AI 主導の製造エコシステム、完全にカスタマイズされた需要主導型の生産が可能になります。 このテクノロジー予測は、従来のメーカーがスマート生産で効率と規模の経済を活用しながら、最大の収益性を達成し、在庫レベルを下げるのに役立ちました。
高速かつ持続可能な 3D モデリングと印刷
3D テクノロジーは、特に大量生産において、以前の技術と比較して労力を軽減し、時間を節約します。 同様に、3D モデリングと印刷の進歩により、アパレル メーカーは、これまで存在しなかった複雑な形状や幾何学形状を利用して、素晴らしいプリント ファッションをデザインできるようになりました。
良い例はスペインのファッション ブランド ZER です。ZER は積層造形を導入して消費者主導のパターンを設計します。 製造プロセス全体を通じて、衣服ごとに資源の無駄を削減し、 持続可能性.
ビッグデータ介入
ビッグデータ は、バーチャル フィッティングとカスタマイズされたファッションの需要を満たすためにここにあります。 ほとんどのファッション企業は、洞察を得て消費者の行動を分析するために大量のデータの使用を採用し、それによって適合するソリューションを見つけています。 また、ウェブサイトやモバイルデバイスからもファッションのセールを収集しています。 次に、データをインテリジェントに分析し、さまざまなファッション属性データを選択して、色、サイズ、ブランドなどの好みを特定します。
このようにして、アパレル部門は効率を高め、製品の品質を向上させながら、市場の需要とブランド特性をより適切に満たすことができます。 仮想消費者フィッティング モデルを使用すると、購入者は自分の好みや好みに応じて、さまざまなスタイルを簡単に試して、より適切な決定を行うことができます。 これにより、消費者の満足度と支払い意欲が向上しました。 顧客のマネキンと実際の人体の仮想フィッティングを使用することで、物理シミュレーション、サイズ調整、カスタマイズされたモーション フィルターを通じて現実的な物理フィッティングを提供できます。
まとめ
アパレル業界が進化し続けるにつれて、アパレル製造技術のトレンドも進化しています。 上記の新しいテクノロジーを業務に統合することで、大手アパレル企業も小売業者も同様に収益源を最大化し、効率を高め、営業コストを削減しています。
