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服装行业没有用这项技术进行运营管理,真的亏大了!

放大字体  缩小字体 发布日期:2021-11-13  浏览次数:76
核心提示:  服装行业是一体化程度非常高的产业,集设计研发到生产成衣再到运输销售为一体。传统的服装供应链在这些流程中,往往会耗费极大的人力物力及资金成
   服装行业是一体化程度非常高的产业,集设计研发到生产成衣再到运输销售为一体。传统的服装供应链在这些流程中,往往会耗费极大的人力物力及资金成本,效果却一般。

  

 

  (国人服饰)

  当今市场上消费者的需求变幻莫测,流行趋势日新月异,稍有延迟便会被市场所淘汰,被消费者所抛弃,导致库存积压,造成不可估量的损失。因此改善供应链,使其更贴合社会发展,变得智能化、信息化是服装行业发展的关键,以兆信科技一物一码、RFID等物联网技术为代表的新应用,在服装管理中变得十分必要。

  在服装行业中应用兆信科技产品一物一码数字身份管理技术,可以快速、准确采集分散在服装行业生产、销售、管理等各个环节的信息数据,便于计算机系统进一步的数据分析和统计,使服装企业能够在第一时间针对各种市场反映信息做出准确的决策,从而实现以销定产。

  服装库存管理效率指数上升

  服装企业库存积压是一件可怕的事情,由于服装企业的库存周期非常短,过季的品种必须要很快地清除出库,积压的产品会给企业造成很大的负担。条码技术便慢慢被挖掘。实现仓库管理数字化化必须要为每一种库存品甚至每一件产品建立唯一的ID号,并制作出标签附在库存品的上。

  进行仓库作业时,使用识读设备扫描库存品条码标签上的条码,系统就可以利用数据进行各种统计、分析动作,及时反映企业库存的实际情况,实现多库协同作业,仓库收、发盘作业,库存品的先入先出,缺货报警以及滞销品统计等各种复杂的功能。

  

 

  销售管理更人性智能

  服装类产品是一种时尚产品,销售季节、销售的地点、消费者的品味档次、流行趋势、产品的价位等许多因素都有会影响到产品的销量。而同时服装企业一般通过专卖店销售、商场代销、客户经销等多种方式实现销售。因此,对各售点的销售状况进行实时跟踪,根据商场、专卖店的销售、库存情况,及时进行配货、补货、退货、调拨,以及服装的真伪验证等,对服装企业具有非常重要的意义。

  目前一些服装企业已经开始与兆信科技合作,应用一物一码产品数字身份系统来帮助企业实现销售管理,如婷美、浅秋等品牌。服装类产品不适合不干胶条码标签,因此,应用将二维码等产品数字ID赋在服装吊牌上,服装吊牌上固定不变的内容通常事先批量印刷好,数字身份码等需要变化的内容则临时打印。服装产品销售之后,由售点利用阅读器扫描吊牌内容到电脑中,再进行后续的数据处理。

  为什么说RFID标签更适用于服装行业?

  相比其他方式,RFID标签效率更高,更简单。

  

 

  在服装生产环节中,将服装的商品号、色号、规格、执行标准、、面料等一系列所需信息写入电子标签中,并将标签以吊牌的形式绑定到成衣上,保证了每件服装都拥有唯一的、难以伪造的RFID电子标签标识,可以利用电子标签进行服装的生产管理控制及调度等,同时也解决了防伪问题。

  传统的运输与仓储环节中,收货、发货、盘点等环节都是人工操作,这种工作方式不仅工作效率低,而且极易出错。RFID技术不需要开箱即可实现快速无接触识别,退货及散货识别分拣速度非常快,以秒为单位计数。识别信息会通过相关网络与软件上传到RFID智能运输系统,进行收发货对比。

  仓储管理中,利用RFID手持机,可对仓储内的服装进行快速盘点和查找,手持机可支持同时读取几十件货品,瞬间验证拣货误差,不受人为因素干扰。应用RFID技术下的服装运输仓储,极大的提高了收货、配货、发货、盘点等流程的工作效率,降低了误差率,同时解放了人工劳动力,节约了成本。

  在门店销售环节,售货员可采用RFID手持机进行服装统计。当消费者有购买需求时,可通过标签阅读器进行服装详细信息的查询,商品售出后,标签可回收并进行重复利用。部分预算充裕的商家,可使用智能衣架,当消费者拿起成衣时,衣架上方摆放的显示屏则会自动显示商品的次数以及销量情况,给消费者提供有效的参考依据。

  门店收银台处使用桌面式的读卡器,在消费者进行正常的消费购买后,衣服的销售情况以及库存状态会实时自动更改。如若消费者带着未付费的的商品离开,门店出入口安装的防盗系统会自动开启,触发声光报警功能,起到防盗止损的作用。

  

 

  兆信科技是一物一码全链路数字化解决方案引领者,不仅为众多服装企业提供数字化升级服务,同时也为包括食品饮料、孕婴童、化妆品等十多个行业超过5000+企业提供服务。兆信科技的产品数字化体系可以满足品牌方对品质溯源、智慧生产、仓储管理、渠道内控、终端管理、内控核销、营销互动、市场分析、会员关怀等产品全生命周期的精细管理和精准营销需求。

 
 
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