基于C2M模式的服裝智能化定制研究

郭 芳

（東華大學服裝與藝術設計學院，上海 200051）

伴隨中國消費者消費水平的大幅度提高，原有的標準化、傳統化生產模式已不能滿足消費者對產品的個性化、多元化需求[1]。與此同時，世界經濟環境的不景氣，使得今年來的傳統服裝行業屢屢受挫，2020年以來受“新冠疫情”影響，眾多國內外服裝品牌紛紛陷入倒閉和破產。在此狀況下，國內外紡織服裝業格局調整則成為當務之急，迫切尋求一種既重視用戶差異化、獨特性需求，又兼顧生產成本與銷售效益的全新升級模式。隨著“互聯網+”戰略的提出與廣泛應用，借助互聯網來實現低庫存和高效營銷則成為紡織服裝行業新的探索方向，C2M大規模服裝智能化定制商業模式的優勢則進一步體現了出來。

1 C2M模式在服裝定制中的運用

C2M （ Customer to manufactory）是基于工業4.0，在“工業互聯網”背景下產生的一種新型電子商務模式。在這個模式中，C（消費者）直接繞過商家與M（生產者）直接對接，迎合消費者的個性訴求，用規模化的效率和成本來生產大規模定制產品[2]。這種模式的特點相較于傳統供應模式以及現有電商供應鏈，其顯著優勢在于高效率、零庫存、低成本。首先是去除了消費者和工廠之間的中間環節，使得工廠更準確、快速的了解消費者需求，并迅速作出反應；其次在于從消費者的訴求出發，迎合消費者的個性化定制需求，實現真正的按需生產，保證了數據傳輸的效率；最后是實現了定制的規模化生產，縮短了 C2M 定制生產的周期，降低了定制生產的成本，完美的解決了服裝業企業的兩難問題，迅速在市場中搶占了先機。例如青島酷特智能公司，其近期發布的業績報告中提到：在新冠疫情使得服裝行業普遍低迷的2020上半年，酷特公司仍取得了營業收入3.72億元，較去年同期增長41.66%的亮眼成績[3]。

2 C2 M 智能化定制中的關鍵性技術環節

2.1 大數據分析

（1）構建準確的客戶畫像。在C2M 模式中，大數據分析主要分為兩個方面。一是通過客戶大數據分析，以用戶畫像構建技術構建出準確的客戶消費行為和需求畫像。這是幫助企業了解產品定位和客戶群最直接的手段，其可以高效鑒別顧客的消費喜好和消費習慣，將社交數據、交易數據、位置數據、運營商數據各類型數據結合起來，并根據用戶偏好權重將客戶數據結構化，來預測客戶行為，利用關聯規則計算完成個性化產品推薦，挖掘潛在用戶，刺激客戶消費，實現精準營銷以及滿足客戶的個性化需求，從而達到提高客戶滿意度的效果[4]。

（2）工業生產數據可視化。二是工業大數據分析，已達到促進業務流程的優化，提高產品研發水平的目的，并用大數據可視化平臺進行實時動態管理，例如在生產過程中，系統產生了大量數據和信息，如工藝、物料、設備狀態、人員屬性等，大數據將這些動態數據轉化為更詳細的信息，分析歷史預測和實際偏差，綜合產能約束、人員技能約束、物料可用約束等，實現智能生產管理和決策，并實時監控生產實況，充分發揮人與人、人與設備、設備與設備的價值[5]。

2.2 智能技術

服裝智能化定制是一種全新定制模式，它主要基于計算機輔助技術，利用計算機圖像技術、人工智能、虛擬現實等技術實現的一種高層次、多元化、高體驗度的定制流程，其通過網絡化與數字化將三維人體測量、用戶需求、三維個性化建模、虛擬成衣展示，并將客戶的個人喜好與服裝設計相結合。其顯著優勢之一是服裝展示直觀準確性，傳統的線上二維服裝展示無法真實還原服裝面料、合體度、工藝及動態效果，可通過3D虛擬仿真技術進行穿衣效果展示，其布料仿真技術對于不同織物質感及運動時的褶皺等細節模擬，使其真實性大大提高，結合前期非接觸性測體所得出的客戶身材信息等信息，達到較為準確的個性化服裝展示，使客戶對于下單前期的服裝各方面參數的預判斷準確度大大提高[6]。

圖1 智能技術工作流程圖

3 目前C2M模式下服裝智能化定制存在的難題

3.1 虛擬成衣效果展示技術存在缺陷

客戶成衣展示效果真實感與多維性方面有待進一步提高和改進。主要問題在以下幾個方面：一是虛擬展示為考慮成本一般采用標準人體模型，缺乏個性化；二是現有虛擬成衣展示系統的人臉掃描捕捉系統開發不夠完善，多采用電腦設計的虛擬人體面部頭像，使客戶的角色代入感較差。

3.2 關鍵核心技術軟件與設備突破方面難題

在關鍵鍵核心技術上，如何高效快速地實現各品類服裝數據采集及版型制定也是現在需要重視研究的問題。當前智能設計技術實際運用率較低，普及范圍較為局限，且呈現效果真實度較低；包括人體三維測量、服裝 CAD、三維虛擬試衣、自動剪裁、吊掛縫紉、物流分揀等過程中涉及的軟件之間的樣板文件兼容性和信息交互能力也需要進一步加強[7]。

3.3 專業人員素質培養需重視

C2M模式下的服裝智能定制與傳統定制模式相比較，其更加偏向于智能化生產，智能數據化的驅動使生產力大幅度提高，傳統的生產性人員及技術人員用工減少，人工更多地傾向于非生產性環節，因此對于從業人員的專業素質提更高的要求，在前期的專業人員素質培養應該得到重視，使其能快速精準達到C2M模式下智能化生產所需要求。

3.4 服裝品牌定位及客服忠誠度問題

C2M 模式中，服裝品牌采用的是工廠和客戶直接對接的模式，減少中間多余環節與不必要消費，價格相對便宜，但容易形成品牌定位相對模糊的印象，各品牌之間差異度降低，即使質量和做工良好，沒有相應的品牌引導，其品牌勢能無法形成，對于客戶忠誠度造成一定不利影響。所以品牌應通過各種途徑參與客戶忠誠度維護，包括明確產品定位、線上客服咨詢、回訪、活動促銷等[8]。

4 結束語

C2M模式下的智能化服裝定制是基于互聯網大環境下的新型定制模式，區別于傳統銷售和生產模式，直接采用客戶對接生產廠家形式，推動了服裝向個性化定制轉型升級，在面對消費者多元化需求、生產周期短、用戶需求量大等挑戰時，能夠快速高效地作出反應，減少不必要中間環節與能耗、實現數據智能驅動、多維度協同研發等。利用大數據驅動和三維智能等關鍵性技術進行工業數據可視化和用戶畫像構建，也在進一步實現產品的流程和質量優化的同時進行精準營銷。C2M模式下的服裝智能化定制已成為服裝紡行業轉型的趨勢所在，除開關鍵性大數據分析技術以及三維智能技術需不斷優化革新，專業人員素質培養以及品牌定位、客戶忠誠度也是后續優化的重要考慮方面。