服装柔性供应链开辟投资领域新蓝海

2016-03-11 16:051177

在过去的2015年,我们见证了O2O从火热到遇冷,再到不断兼并收购,2C市场日益饱和,资本进入了合并与退出阶段。在2C市场日益饱和的同时

在过去的2015年,我们见证了O2O从火热到遇冷,再到不断兼并收购,2C市场日益饱和,资本进入了合并与退出阶段。在2C市场日益饱和的同时,更多创业者和投资人把关注目标转移到2B市场,寻找互联网与传统行业的深度结合。


前端流量被互联网巨头垄断,以B端、C端为主的电商已经成为传统行业,机会渐转移至围绕供应链的前中后端服务领域。虽然电商行业仍能保持30%左右的增速,但创业型企业或向线上转型企业若无明显商业模式创新,获取新增用户流量的高成本以及低用户粘性将是其短期难以逾越的瓶颈。然而,经历了近几年互联网前端流量、用户数从爆发式增长到中高速增长的阶段,产业链前端、中端及后端等服务市场遗留不少痛点和需求,待挖掘空间巨大,引起行业关注。


服装业正面临着产能过剩、库存积压的严重问题。要从根本上解决服装业的库存问题,还要从库存产生的根源——供应链着手,最大限度地解决库存问题。甚至说供应链将决定传统品牌的生与死,而柔性供应链的出现,既能满足期货交易的“多波段、快速补货”,也能满足现货交易的“小批量、短交期”,能灵活应对市场的不确定因素,增加企业的抗风险能力,因此,柔性供应链被认为是中国服装制造产业转型的方向,也被资本市场所关注。


服装柔性供应链:电商和网红经济背后的助推力


剩余 C 端流量掌握在网红和垂直社交平台手中,网红背后的供应链是网红经济的核心。移动端社交场景用户规模庞大、黏性增强为意见领袖等大 V 提供了潜在 C 端流量,网红作为传播节点迎合了消费者日益突出的个性化需求,利用对粉丝的强影响可以实现对电商的高效导流。而在此过程中,柔性供应链能紧跟粉丝的时尚步调,满足个性化需求,做到快速反应、快速生产,为商家和品牌抢先市场,争夺消费者提供有力支持和可靠保障。目前,已有越来越多电商品牌和网红意识到柔性供应链改革的重要性。


在服装柔性供应链领域,有一家独角兽辛巴达运用SaaS 思维降本增效,打造了国内第一家及唯一一家专注于服装行业的“小批量、快速生产”的柔性供应链平台。


辛巴达如何运用SaaS思维打造柔性供应链?


SaaS 思维打造供应链服务,降本增效是王道。对于如何在服装行业做柔性供应链改造方面,SaaS 思维最重要的两项特征是:1)专业化分工;2)共享经济。从以上两个特点可以看出,在 SaaS 思维下改造的柔性供应链,其边际扩张成本低,边际扩张增量大。


而过去中国企业大量粗放式发展,势必造成资源浪费和效率低下,严重影响了企业的核心竞争力。未来通过 SaaS 的企业级服务方式能将这些闲散的、低效资源整合,其生态链所能够输出产品的能力将被大大加强。


服装电商前端流量高速增长,后端供应链SaaS化改造以满足“小而快”的生产节奏,独角兽辛巴达做到了,并使得园区内形成“没有坏账的供货商和没有库存的经销商”格局。


辛巴达是中国第一家及唯一一家专注于服装行业的柔性供应链平台。自2012年成立起,就不断尝试基于柔性化改造的生产方式,最终通过控制面料与单位产能,有效控制时间成本。目前,辛巴达在广州、杭州、青岛等地成立分公司,合作工人 10000 ,拥有 13000 多种面料现货,2015 年产能超过 1 亿件。辛巴达的服务对象, 一部分是线下比如依恋、阿依莲这些有小快 OEM 需求的服装品牌,另一部分就是淘宝、蘑菇街等平台上数以百万计的服装电商。


辛巴达独创的“模块化工厂群组创新”,恰恰是套用了SaaS思维的模块化专业分工。辛巴达运用 IT 和互联网技术对传统工厂进行“模块化”改造和“标准化管理”,并利用互联网将成功改造的模块工厂连接起来,组成一张相互链接、随时组合、动态响应“小快时代”的市场需求的柔性生产大网。在这个生产链条中,每个工厂只需负责一个模块。


辛巴达将会对工厂的生产排期进行调整,由“按单排期”改变为“按天排期”;生产方式由大批量生产转变为单件流生产;生产厂商还需引入新的生产设备,可以进行小批量印花和上色;开发了一款可以跟进各个订单流程的软件优化系统,跟进各个订单的完成情况。


因此,辛巴达借助SaaS思维来改造传统纺织服装产业链成为一条能够快速响应、小批量生产的服装电商后端柔性供应链,利用“模块化”和“标准化管理”使得其 SaaS 服务可以满足服装电商和网红的新型供应链要求,从而达到“边际扩张成本较低、边际扩张增量较大”的效果。


近期,有投资方对辛巴达在内的供应链服务平台做了系统研究,并提出了投资策略, 由此可以窥见,柔性供应链服务将引领2016年投资热潮。我们继续看好能提升供应链效率的交易平台和供应链服务的投资前景。


来源:中国商业电讯


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标签:柔性 供应链 领域 
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