Инновации в швейном оборудовании не замедляются; цепочка поставок должна двигаться вперед. Все больше поставщиков и брендов рассматривают возможность сочетания существующих и новых технологий для повышения ценности своих продуктов. Имея это в виду, эта статья расскажет вам о последних тенденциях в швейном оборудовании, которые делают производство более локальным и устойчивым.
Содержание
Доля рынка швейного оборудования, спрос и движущие факторы
4 основные тенденции швейного машиностроения
Вывод – около 15%
Доля рынка швейного оборудования, спрос и движущие факторы
Ожидается, что размер мирового рынка одежды будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) в размере 8.6% и достигнет 843.13 млрд долларов в 2026 году.. Рост обусловлен такими факторами, как передовые процессы автоматизации и увеличение инвестиций в очистку хлопка. Кроме того, ожидается, что растущий рынок нетканых материалов и бурный рост индустрии моды будут способствовать внедрению машин.
Кроме того, ожидается, что всплеск онлайн-покупок поможет росту рынка производства одежды. Чтобы поддерживать растущий спрос, производители одежды вкладывают значительные средства в системы вышивания с компьютерным управлением, чтобы повысить эффективность и снизить эксплуатационные расходы. Эти промышленные и коммерческие типы оборудования могут автоматически создавать специальные эффекты ткани, пайетки, аппликации и вышивку цепным стежком, среди прочего. Западная Европа может похвастаться крупнейшим рынком одежды, за ней следуют Азиатско-Тихоокеанский регион и Северная Америка, на которые приходится более 80% розничных продаж.
4 основные тенденции швейного машиностроения
Рост автоматизации – роботизированное производство
За последние несколько лет производители одежды столкнулись с принуждением потребителей к дешевой, высококачественной продукции, доставляемой в короткие сроки. Эти и другие новые рыночные условия довели производителей до предела, сделав их готовыми к новой эре автоматизации.
В настоящее время в этом секторе наблюдается рост использования автоматизации при разработке конструкций и продуктов. К основным направлениям автоматизации относятся проверка ткани, шитье, расстилание и резка ткани, глажка и многое другое. Одним из самых известных примеров автоматизации шитья является швейный робот, разработанный ШьюБо. Этот робот используется для перемещения и захвата ткани, и его можно запрограммировать на определенный размер и дизайн.
Другим примером является использование полностью автоматические раскройные машины облегчающие точный и ровный раскрой ткани. В зависимости от желаемого дизайна одежды выкройка сохраняется в памяти компьютера без использования маркерной бумаги. Раскройная машина аккуратно разрезает несколько слоев ткани за короткое время. Эта технология позволила сократить количество сотрудников и время, необходимое для ручного раскроя ткани по требуемым шаблонам.
Цифровое управление цепочками поставок
Цифровизация управления цепочками поставок в швейной промышленности жизненно важна для максимальной эффективности, что, в свою очередь, ведет к общему росту бизнеса. Эксплуатация машин является одной из ключевых областей управления цепочками поставок. В то время как большинство производственных предприятий имеют фрагментированные цепочки поставок, оцифровка последних рассматривается как эффективное решение для экономии затрат.
Использование таких технологий, как системы на основе Интернета вещей и искусственного интеллекта, доказало свою эффективность после увеличения производства одежды более чем на 5% и сокращения затрат и времени на 65%. В качестве примера можно привести системы с искусственным интеллектом. Производственная экосистема Xunxi, управляемая искусственным интеллектом, что обеспечивает полностью индивидуальное и ориентированное на спрос производство. Этот технологический прогноз помог традиционным производителям достичь максимальной прибыльности и снизить уровень запасов, используя при этом эффективность и экономию за счет масштаба в интеллектуальном производстве.
Быстрое и надежное 3D-моделирование и печать
3D-технология сокращает трудозатраты и экономит время по сравнению с более ранними технологиями, особенно при массовом производстве. Точно так же прогресс в области 3D-моделирования и печати позволил производителям одежды создавать удивительные печатные модели с помощью сложных форм и геометрии, которых раньше не существовало.
Отличным примером является испанский модный бренд ZER, который внедряет аддитивное производство для создания моделей, ориентированных на потребителя. На протяжении всего производственного процесса они могут сократить потери ресурсов для каждого предмета одежды, чтобы обеспечить устойчивость.
Вмешательство больших данных
Big Data здесь, чтобы удовлетворить спрос на виртуальную примерку и индивидуальную моду. Большинство модных предприятий используют большие объемы данных, чтобы получить представление и проанализировать поведение потребителей, таким образом, они находят подходящие решения. Они также собирают информацию о продажах модной одежды с веб-сайтов и мобильных устройств. Затем они интеллектуально анализируют данные и выбирают различные данные атрибутов моды, чтобы определить предпочтения, такие как цвет, размеры, бренды и т. д.
Таким образом, сектор одежды может лучше соответствовать требованиям рынка и характеристикам бренда, одновременно повышая эффективность и улучшая качество продукции. С помощью виртуальных моделей потребительской примерки покупатели могут с удобством примерить различные стили, чтобы принять более взвешенное решение в зависимости от своих вкусов и предпочтений. Это привело к повышению удовлетворенности потребителей и их готовности платить. Использование клиентских манекенов и виртуальных примерок реального человеческого тела может обеспечить реалистичную физическую примерку за счет физического моделирования, регулировки размера и настраиваемых фильтров движения.
Заключение
По мере того, как швейная промышленность продолжает развиваться, меняются и тенденции в технологиях производства одежды. Интегрируя вышеуказанные новые технологии в свою деятельность, крупные корпорации по производству одежды и розничные продавцы максимизируют свои потоки доходов, повышают эффективность и сокращают операционные расходы.
