作者丨薛皓皓

編輯丨關雎

圖源丨飛榴科技

" 我們已經(jīng)服務了上千家鞋服企業(yè)和數(shù)十萬位鞋服工人。" 飛榴科技聯(lián)合創(chuàng)始人劉珂說。

2016 年，劉珂和兩位 IBM 同事，費翔和盧維成，一同創(chuàng)立了飛榴科技。飛榴科技成立近 10 年，通過 AI 為傳統(tǒng)鞋服行業(yè)提效，已成功改造上萬條鞋服產(chǎn)線。

通過自研的 AI 大模型算法，飛榴科技打通了鞋服生產(chǎn)、供應鏈和銷售的鏈條，提升傳統(tǒng)鞋服產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的運作效率，實現(xiàn)服裝行業(yè)的智能化生產(chǎn)和品牌方的柔性供應鏈協(xié)同。

"2025 年公司營收將實現(xiàn) 2~3 倍增長，出海業(yè)務營收尤其增長迅速。" 劉珂表示。

2023 年起，飛榴科技開始海外布局，為中國鞋服企業(yè)的海外工廠提供 AI 解決方案，目前海外項目已在柬埔寨、緬甸、埃及、孟加拉等地落地。公司正開辟亞洲和非洲的新市場。

目前，飛榴科技已完成多輪融資，投資方包括華泰證券、招商局資本、軟銀中國、高瓴創(chuàng)投、紀源資本、字節(jié)跳動等。

劉珂、費翔和盧維成三位是 IBM 的同事。劉珂是馬里蘭大學博士，費翔也是馬里蘭大學博士，他曾任美國 IBM 沃森研究院 Watson 大模型首席科學家，領導并參與了 Zara、Jcrew 等國際知名服裝企業(yè)的供應鏈項目。

他們從工作中發(fā)現(xiàn)，鞋服生產(chǎn)對市場需求響應慢，往往陷入 " 高庫存 " 困境，即使是國際頭部快時尚品牌也不例外。

費翔從小在國內(nèi)鞋服工廠長大，目睹了工人們的勤勞和辛苦。當時，鞋服工人的工作效率低，時常為趕工而加班到深夜，如今的 90 后、00 后不愿進廠 " 踩縫紉機 "，鞋服廠經(jīng)常陷入用工荒。

" 對鞋服生產(chǎn)線進行柔性化改造，提升鞋服供應鏈效率，不僅是國際快時尚品牌的需要，也是眾多中國鞋服公司的需求。" 劉珂說：" 雖然中國有四十萬家鞋服廠，有四萬億元年產(chǎn)值的市場規(guī)模，但是生產(chǎn)鞋服主要靠工人的手工縫制，效率低下。通過數(shù)字化改造，不僅可大幅提升工人生產(chǎn)效率，而且能減少‘高庫存’問題的發(fā)生。"

2016 年，三人共同創(chuàng)立了飛榴科技，費翔擔任 CEO、劉珂擔任 CPO（首席產(chǎn)品官），盧維成擔任 CTO。他們想用 AI 技術(shù)提升國內(nèi)鞋服生產(chǎn)效率。

創(chuàng)立之初，飛榴科技必須克服國外方案落地國內(nèi)的 " 水土不服 "，這種 " 水土不服 " 主要體現(xiàn)為國內(nèi)鞋服公司不愛用這套 " 提效 " 方案。

工廠老板害怕這種部署會延誤工期，工人害怕這種部署會影響工作效率，繼而影響自己的計件工資。

比如，某鞋服廠老板投入數(shù)百萬改造吊掛產(chǎn)線，結(jié)果實施兩個月后車間竟無法正常生產(chǎn)，還流失了 200 多名熟練工人，損失慘重。

國內(nèi)鞋服廠不愛用，飛榴科技就無法生存。

劉珂考慮到國內(nèi)外的鞋服廠存在本質(zhì)的區(qū)別——國外是人適應機器，國內(nèi)是機器適應人。于是，他們想到的解決方案是，以人為本，根據(jù)工人的技能、工廠工序的要求、車間設備的分布去部署信息系統(tǒng)，然后通過 AI 大模型算法，去適配并迅速落地。

使用這種方式的優(yōu)勢在于，飛榴科技不僅能把部署時間減少到 1 周以內(nèi)，而且讓年紀大的、受教育水平不高的員工都能迅速上手使用。

只有這樣，國內(nèi)鞋服廠才更容易接受。

為了貼合工廠實際需要，劉珂和工人一起住進大棚屋，吃起大鍋飯，隨時和工人了解情況，哪里有問題馬上改。

" 當時我們碰到的一個問題是，工人覺得剛部署的系統(tǒng)，刷卡太影響工作效率。他們工作時需刷兩張卡，一張刷身份信息，一張刷衣料信息。了解問題后，我們就把兩卡合一，再后來，我們通過系統(tǒng)化設計和底層的大數(shù)據(jù)模型，工人不需刷卡，就可以順利開展工作。" 劉珂說。

除此之外，為工人提供工序教學視頻，實時追蹤工序數(shù)據(jù)，根據(jù)工人能力匹配任務，工序拆解成并聯(lián)生產(chǎn)……這些都是飛榴科技提升工廠效率、降低招工難度和學習成本的設計。

目前，公司已經(jīng)服務了上千家鞋服企業(yè)，上萬條鞋服產(chǎn)線和數(shù)十萬鞋服工人。除了像阿迪達斯、斯凱奇等知名品牌外，還有數(shù)以百計的中小鞋服廠。

02 打通產(chǎn)供銷，營收增長 2~3 倍

為工廠賦予柔性快速反應的能力，是飛榴科技開發(fā)的 " 針聰明 MES" 產(chǎn)品想解決的問題，也是公司最先研發(fā)的 SaaS 產(chǎn)品。此后，飛榴科技還研發(fā)出 " 衣覽 SCM" 和 " 黑袋子 " 平臺。這三個產(chǎn)品在業(yè)務和數(shù)據(jù)上相互打通，讓鞋服企業(yè)有能力快速響應消費者市場需求。

" 針聰明 MES 為鞋服工廠使用，可對訂單、衣服的款式、顏色、尺碼及其對應的工序進行拆分和匹配，" 劉珂解釋道。

" 比如，封前口袋的張三做得過慢，影響了整條流水線進度。針聰明可為班組長提供三種方案，以供決策：第一，讓正做上袋布的李四幫著一起做，而原本李四的活交給王五和趙六；第二，讓線外的模板機來代替張三來做這道工序，并計算模板機所需完成的裁片數(shù)量，以及模板機所需的運行時間；第三，從其它生產(chǎn)線借調(diào)員工來做口袋。"

原本，組上 20 個工人一天可以做一百余件，一周后，一天能做 200 件衣服。鞋服廠的運轉(zhuǎn)效率也大幅提升。" 引入飛榴科技的系統(tǒng)后，工廠平均產(chǎn)能提升 12%，生產(chǎn)效率提升超 30%，不良品率下降近 50%"，劉珂說。

生成解決方案的技術(shù)底座來自于飛榴科技自主研發(fā)的 AI 大模型——飛天紡織大模型。飛天紡織大模型專門垂直于鞋服生產(chǎn)，已通過國家網(wǎng)信部備案。

據(jù)了解，這款 AI 大模型會基于鞋服行業(yè)的業(yè)務規(guī)則、實際場景、生產(chǎn)質(zhì)量 5 要素——人機料法環(huán)（工人、機器、衣料、工藝方法和環(huán)境）、以及數(shù)據(jù)庫等，生成各類供服裝企業(yè)使用的 AI 應用。

研發(fā)出針聰明后，飛榴科技的產(chǎn)品線還向上游和下游延伸，依次推出了面向設計師為主的 " 衣覽 SCM" 和 " 黑袋子 "。

衣覽致力于解決供應鏈協(xié)同的問題，它為鞋服設計師提供從企劃設計、制版打樣、衣料采購、到大貨生產(chǎn)等供應鏈協(xié)同服務。

黑袋子要解決鞋服產(chǎn)業(yè)銷售過程中供需錯配的問題，這款 APP 為批發(fā)商提供線上交易，也為工廠接合適的生產(chǎn)訂單提供平臺。

" 預計今年飛榴科技的營收可實現(xiàn) 2~3 倍增長。" 劉珂說。

03 跟隨中國鞋服廠出海

自 2023 年起，飛榴科技加快了出海的步伐。它已和恒田集團、順康集團等國內(nèi)外公司合作，開拓東南亞和非洲市場，在柬埔寨、緬甸、埃及、孟加拉等多地，為傳統(tǒng)鞋服廠進行智能化改造，提升當?shù)匦S的運營效率。

近年來，國際鞋服供應鏈受到地緣政治的影響，并不穩(wěn)定。不少做國際鞋服貿(mào)易的中國公司，紛紛在海外建設鞋服廠。這些公司不僅在海外設立工廠，而且建廠地點也分散，地點會設在在東南亞、非洲等地。它們通過分散化的國際布局，對沖潛在的供應鏈風險。

中國鞋服企業(yè)出海，為飛榴科技帶來了出海的機會。它率先為一家中國服裝品牌的三家緬甸工廠部署了飛榴的系統(tǒng)，方便這家公司進行商品企劃、開發(fā)、供應鏈管理和智能化生產(chǎn)。

" 如果當?shù)匕l(fā)生戰(zhàn)亂，那么當?shù)毓S無法開工。通過系統(tǒng)后臺的智能規(guī)劃，我們會計算出最佳的替代方案，將剩余訂單分配到其它區(qū)域的工廠進行生產(chǎn)，從而保證訂單履約的平穩(wěn)。" 劉珂表示。

海外工廠的情況又和國內(nèi)不同，在項目落地海外的過程中，飛榴遇到不少新的挑戰(zhàn)。

" 比如，東南亞的工人不像國內(nèi)工人一樣負責，即使某工序的紐扣被釘歪，后續(xù)工序會接著釘歪，連質(zhì)檢通常也不仔細，發(fā)現(xiàn)不了問題。" 劉珂說：" 這導致海外工廠的返修率非常高，高達 50%。這在國內(nèi)是不可想象的，國內(nèi)終檢返修率都會控制到 10% 以下。"

既然無法保證工人擁有足夠的責任心，那么只能運用系統(tǒng)規(guī)則去規(guī)避上述問題。一種做法是，飛榴系統(tǒng)在一些工序后設置了查驗功能，查驗工序的完成質(zhì)量。一旦系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)查驗未達標，就將衣服攔截住，不讓它進入后續(xù)工序流轉(zhuǎn)，并通過視頻教學，幫助工人更好地進行返修。

" 今年海外業(yè)務增長非常明顯。" 劉珂說。

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