从大规模生产转向需求驱动的鞋类生产。专有尺码算法和精益生产系统通过将行业转变为按需生产模式来消除库存过剩。通过将个体身体数据转化为精确的制造指令，公司仅生产已售出的产品，从而有效地实现零库存浪费。
核心见解是，将生物识别数据直接集成到制造过程中，用实际需求取代了投机性预测。这一转变确保生产的每一件产品都有指定的拥有者和保证的合身度，从而消除了未售出库存的财务和环境负担。
需求驱动生产的机制
将生物识别数据转化为生产逻辑
专有尺码算法充当消费者实际情况与工厂车间之间的桥梁。这些系统处理复杂的身体数据，为每个订单生成一套独特的生产指令。
这种数字转换确保制造不再基于通用的尺码表，而是基于已确认买家的特定要求。
将制造与实际需求同步
精益生产系统以“拉动”方式运行，制造仅由已完成的销售触发。这避免了传统的“推动”模式，即品牌大规模生产数千件产品，希望消费者最终会购买它们。
通过将生产直接与算法的输出联系起来，供应链变得高度响应和超高效。
消除鞋类浪费的两大支柱
防止过度生产和库存积压
“先生产，后销售”模式是鞋类行业库存过剩的主要原因。当生产由预测算法而非实时订单决定时，市场需求误判的风险很高。
按需生产系统自然会产生零库存浪费，因为从不创建“安全库存”或投机性库存。
减轻尺码相关退货的影响
退货是库存过剩的隐藏来源，因为退货商品通常无法以全价转售，或者最终被送往垃圾填埋场。尺码算法通过确保第一次就能精确合身来解决这个问题，消除了在线鞋类购物的试错性质。
降低退货率可以保持精益供应链的完整性，并防止因交易失败而积压“死库存”。
理解权衡
交货时间挑战
转向按需生产模式要求消费者用个性化产品换取即时满足。虽然消除了库存浪费，但从下单到交付的时间通常比大规模生产的商品要长。
数据准确性和隐私
该系统的成功完全取决于消费者提供的身体数据的质量。如果初始数据采集存在缺陷，算法的输出将导致产品不合身，并且由于其定制性质，无法轻松重新入库。
此外，公司必须大力投资于安全的数据基础设施，以管理驱动生产逻辑所需的敏感生物识别信息。
实施精益、数据驱动的战略
为了成功解决库存过剩问题，您的组织必须将技术能力与可持续发展目标相结合。
- 如果您的主要重点是最大化库存周转率：实施拉动式精益系统，该系统仅在记录已验证的销售后才触发生产。
- 如果您的主要重点是减少与退货相关的损失：投资专有尺码算法，该算法使用生物识别数据来取代标准、不准确的尺码分级。
- 如果您的主要重点是长期品牌可持续性：从投机性的“先生产”模式转向需求驱动的系统，该系统保证每件制造的产品都有买家。
通过用精确的生物识别数据取代投机性预测，鞋类行业终于可以使业务增长与实体浪费的产生脱钩。
摘要表：
| 策略 | 机制 | 关键优势 |
|---|---|---|
| 尺码算法 | 将生物识别数据转化为定制制造逻辑 | 消除与尺码相关的退货并确保完美合身 |
| 拉动式精益系统 | 制造仅由已确认的销售触发 | 通过避免投机性库存实现零库存浪费 |
| 数据集成 | 将消费者身体数据直接链接到工厂车间 | 用精确的买家需求取代通用尺码表 |
| 需求驱动模式 | 从“先生产”转向“按需生产” | 最大化库存周转率和长期可持续性 |
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参考文献
- Chiara Colombi, Erminia D’Itria. Fashion Digital Transformation: Innovating Business Models toward Circular Economy and Sustainability. DOI: 10.3390/su15064942
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .
