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2022.11.26江苏
【亿邦原创】“传统服装生产制造中，同时满足个性化和规模化生产是很难实现的，似乎二者只能选其一。”与服饰打了几十年交道的嗨小七CEO苗鹏介绍。库存积压问题不好解决的根源在于，一方面，规模化生产和全渠道铺货几乎不可能做到按需供应，另一方面，整个行业的竞争越来越白热化，供大于求，选择变多，似乎只有按照消费者个体需求进行定制，才是不可替代和规避库存问题的最佳方案。
但另一个问题又出现了，定制如何规模化？这是一个如何充分调动产业链资源的问题，也是商业模型重新设计的问题。
嗨小七正在做的是通过智能技术与服务平台的结合，探索如何将定制与规模化生产进一步融通的可能性。
嗨小七与传统制版-流程对比图
嗨小七，隶属于上海苗小柒智能科技有限公司，项目始于2013年，总部位于上海，是一家以智能出版技术为驱动的服装定制综合性服务平台。它给出的解决方案是按需定产，同时满足个性化（定制直销）与规模化生产需求，C2M业态模式。并通过产业链上下游协同的方式，完成了“以用户标准、一版百家用”代替“以行业标准、一人百家版”，以探索个性化定制的规模化为目标。
嗨小七做的一个关键动作是将制版数字化，近10年里，其版型数据化经历多次迭代，已从起初的通过经验丰富的制版师进行人工量体，进化到了今天的用手机APP拍照测量，自动设计一人一版。且依据数字化立裁原理，完全根据每个人的体型裁剪，可以与大师级裁缝经过1-2次修版后的效果媲美。
相较于传统服装生产的一层一层复杂交付过程，嗨小七将其制版师与量体师的角色用智能裁缝替代，且因所有产品均按照消费者需求生产，又极大降低了工厂库存积压的概率。
日前，亿邦动力走进嗨小七上海总部，与其CEO苗鹏、联合创始人方敏、专业服装大师庄子儒进行了交流，并试图为如下问题找到一些答案：
·当把平台、产业链资源、用户、设计师、智能化应用等组合起来，会讲出一个什么样的新故事？
·它能不能成为传统服装行业解决库存问题的一大助力？
·除了衬衫、西服，嗨小七的技术能在多大程度上适用于各品类？
反其道而行，
从个性化服装定制看标准化生产
苗鹏是一个连续创业者，做过服装外贸，而后创立线下高定品牌——鼎鼐，也做过成衣定制网店。
但随着不断深入，他发现，从客户下单到数据的收集、版师出版，加工厂制作，整个流程很粗犷，很多数据都是模糊的。比如身高、体重等，大多定制是依照有限的数据，在标准版的基础上进行调整，这样做的不确定性很大，未必能够达到消费者最满意的效果。
从长远看，这样的生意也很难做大，要做成品牌更无从谈起。
经过观察，苗鹏发现数字化已经成为很多行业解决行业问题的手段，并且C2M的概念也已经逐渐成熟。
第一代激光量体仓
所以，自2013年开始，苗鹏确定用数字化技术与专业服装大师们的传统经验相结合的方式，来做成衣定制。同时，链接消费者、设计师、工厂甚至面辅料供应商、品牌商等。核心是通过数字化技术手段，将服装定制过程中的量体、制版直到生产加工的过程标准化，精确化、高效化、个性化。
“服装定制如何标准化？解决办法是降低制版前数据收集中人为因素带来的不确定性。”在服饰行业深耕了30余年的庄子儒，身上有多个标签：服饰行业协会重要成员、各大服饰赛事评委、中国第一届海外金剪刀第一名获得者。他说，传统意义上，对于服装定制而言，只有制版师傅才有资格去量体，他们会有自己使用数据的习惯和标准，但现实中真正懂得制版的量体师很少。所以，他们不清楚测量所得的数据要如何应用，给到版师的数据很容易不够精准，需要版师进行一定的调整，否则依照测量数据做出的版样很有可能会变形。
因此，嗨小七要做的一个关键动作是将制版数字化，并且已经经历了数年的技术积累与数据沉淀。
产品展示屏及第二代量体镜
嗨小七的版型数据化经历了几次迭代。
最初，通过经验丰富的版师进行人工测量，然后将数据录入数据表格，通过数据表格出版，再手工做出版样；
到了2017年，通过系统模拟人体结构，利用设备或其他手段进行人体数据的采集；
2017年开始，数据采集的过程由红外扫描仪完成；
再之后，数据采集又升级到激光扫描仪，乃至现在消费者可以用手机APP自行完成系统内的量体和数据上传。
从专门的扫描仪器，到最后做到手机APP可测量，嗨小七在商业化的道路上更进一步。据介绍，当前量体精准度达到98%。
相比于传统服装生产流程一层一层的复杂交付过程，嗨小七将该过程进行了压缩和集成，通过数字化、智能化的系统减少人的主观因素产生的影响，提高了数据采集和应用的精确度和整体效率。
庄子儒介绍，版师和量体师的作用，在整个服装定制的流程中被数字化版型所替代，数据录入之后，直接成版，并且系统制版效果能够达到资深版师调版两三次版之后的效果。
然后由工厂开始生产制作。因为将人为因素尽可能减少，所以整体效率得到了极大提升。且由于是按消费者需求来生产，几乎不会存在库存积压的问题。
量体界面
“配置在最前端的一个小程序商城，可以直接将消费者、设计师、版师、工厂链接到一起。”方敏曾经做过SaaS方向的创业，后又成为阿里兴趣电商板块负责人，操盘过多个项目，具有丰富互联网经验。他补充道，甚至还延伸链接了洗衣店，作为增值服务的一部分，很有服装4S店的感觉了。
总而言之，就是要通过数字化来为客户提供服务，表面上看是一个高级成衣定制的平台，本质上，是一个综合型的服装产业服务平台。
消费者、设计师、工厂三端打通
当被问到嗨小七平台到底能够解决哪些痛点时，苗鹏介绍，通过将服装生产中制版流程的数字化，让系统在很大程度上替代人力，所以嗨小七不需要聘用大量版师，也没有服装设计师。
设计师资源其实很丰富，是一个社会群体，很多时候，他们的潜力价值并没有充分释放出来，尤其是身在传统服装企业工作的设计师。嗨小七就是要把这个群体吸纳进来。
嗨小七能够给设计师解决什么问题？展示自己的机会，让他们的作品将直接面向消费者。
其中涉及了几大痛点，首先，独立的设计师在面对工厂时，没有任何谈判优势；在面向C端消费者时，做不到为每一个客户亲自上门量体试衣。但是通过平台，就可以打通很多渠道，引进流量，匹配优质生产端，只要有人下单，就可以马上进行生产。
加工工厂
已经有不少工厂对嗨小七的逻辑表示认同，并表达了合作的意愿，甚至愿意单独为嗨小七开一条生产线。产量方面，定制产线肯定不能与规模化、标准化批量生产的产线相比，但个性化生产线比规模化生产线加工费高很多倍，所以，嗨小七模式对于工厂而言也是一个很好的机会。
方敏介绍，嗨小七与设计师的合作方式，是要把设计师做成UP主的概念。试想，一个UP主火了，喜欢他设计的人越来越多，为设计买单的人也必然越来越多。
最终，通过这个平台来定制服装的人流量一定不会小，并且，只要整个模型跑通，其未来的规模是存在很大的可能性的。
它给用户带来了什么？
通过技术层面，原来需要上门量体，现在不用了，用户在手机端拍照上传，系统即可对其体型3D建模。如想要改变衣服的一些尺寸，只需要用户将相应数据输入，系统就会在原来版型的基础上精准推出尺码加大后的版，通过算法让其更符合用户体型特征。不管用户想要怎么改变，系统都可以灵活做出反应，精准高效地出版，满足用户的个性化需求。
可以认为，嗨小七正站在生产链路的维度对个性化服装定制进行标准化的尝试。
从生产标准到用户标准，
行业未来的想象空间在哪？
个人定制与标准化、规模化生产必然有着巨大的差别，但是，不管是规模化生产，还是个人定制，服装生产的标准流程不会因此而不同，并且，最终的出发点都是满足用户的需求。
不同的是，规模化生产还是在用生产标准来满足大众需求的最大公约数。什么是生产标准？其实就是通过标准版式推出不同码段，通过排料、剪裁、加工工艺等流程的调整，标准化大规模生产过程中的成本控制。
打样车间
“定制的不同之处在于，以用户的标准为立足点，对成本的控制更大程度上体现在按用户需求生产，柔性供应，不存在传统服装行业所面临的铺货、库存积压等问题。”苗鹏继续说道，其成本更多来自于个性化定制所产生的附加价值，比如量体、制版、单独生产，以及在制作过程中，可能会发生的对于局部细节的反复调整，服务价值大于产品本身的价值。而通过数字化、智能化系统替代人工进行量体和制版，不光减少了人为因素带来的不确定性，也在很大程度上将定制的成本进一步缩减。
从生产标准，或者说工厂标准，转向用户标准，也更能体现新消费人群、新消费需求和新消费场景向个性化、个人化偏好的倾斜。
站在产业互联网的视角与逻辑，嗨小七对服装生产的工艺流程进行了深度拆解与数字化，每一个小的改变和设计都是在抠细节。通过这些细节上的改变和创造，去实现其作为产业互联网服务平台的核心价值，也就是在满足消费者需求的前提下，实现降本增效。
当然，涉及到整个产业，尤其是几万亿元规模的中国服装市场，库存问题、成本问题、供需关系等诸多问题。其整个产业链条是经年累月固定下来的、以最大化生产效率、最小化边际成本、最大化收益为主的商业性生产行为，很难轻易改变。
嗨小七先前主要做的产品是商务系类，特别是西装，是所有服装类型中工艺最复杂的一种。
需要118道工艺，结构要求非常严谨。
面料的选用与搭配要和版型有很好的衔接。
局限性也很大，版型结构不允许改变，要求设计师和版师对人体有非常深入的理解，才能做出各方面吻合度最好、让用户有更好穿着感受的西装。
此时，平台收集的消费者个人版型数据就会发挥其最大的价值。简单来说，消费者仅需通过APP扫描录入一个体型数据，平台为其生成专属个人版型，任何一个合作厂家都可以根据这个版型为对应的消费者制作出一套满意的西装来。这也就是嗨小七所说的“一版百家用”，而不是传统服装生产中的“一人百家版”。
“基于全产业链的思考，在跑通西装这一类型服装的'嗨小七’式定制链路之后，就可以逐渐向更多时装品类延伸，吸收更多时装设计师、工厂甚至品牌商加入。”苗鹏对此充满信心。
在他看来，嗨小七不仅仅是解决长期令品牌商头疼的库存问题，更重要的是，如何在大生产中满足消费者个体的个性化需求。