起源于西方的正装，是对衣着合体要求最高的服装类型。

双臂下垂，西装上身下摆刚好在虎口至大拇指第二关节之间，衬衫领口高于外套2.5CM，肩部齐平不能褶皱……得体的西装，对肩、领、袖、扣有着精细的要求，1cm-2cm的误差就能带来巨大的视觉差距。

这让定制西服成为唯一没有被工业化流水线攻克的服装品类。人工制版、手工缝制，一个成熟的“老裁缝”一天最多也只能做出一件。对穿着追求越高的消费者，越倾向于选择量体定制。

在很长时间里，这是专属于海外高端“手工”品牌的市场，更擅长批量生产的中国企业鲜少进入。“同样面料下，定制西服的成本是成衣的好几倍，还会拖慢产线效率。”报喜鸟董事长吴志泽告诉36kr，“对一家工业化生产的企业来说，这很难成一个商业模式。”

依靠品牌认知、稳定的质量和适合国人的版型，诞生于上世纪九十年代的报喜鸟是中国西服领域的主要玩家之一，2020年实现营收37.88亿元。早在2001年，报喜鸟就开始为消费者提供定制服务。但“裁缝式”定制与流水线效率的矛盾，让定制业务始终只是占比极小的“附加项”。

定制西装能否用工业化量产？

这家已经有几十年西装生产经验的公司想试试。2014年，报喜鸟正式将智能制造作为战略级项目，开启了一系列数字化探索。

经历了两年多的技术探索与产线改造，2016年，“一人一版、千人千衣”，终成现实。

从人工到人机

把从仓库中取出的布料变成一件件衣服，要经过裁剪、缝制和后道三大车间的上百道程序。

在这之中，除自动裁床等少数生产性机械外，服装生产的绝大多数工序都需要手工完成。相比于早已普及自动化机械的重工业，服装厂的自动化程度并不高。

“手工”占比高的特性，意味着一道工序的重复性越高，工人效率就越高，出错概率也更低。比如让一位工人一天缝制同样颜色、型号的纽扣，另一位工人每分钟更换一次不同颜色、型号的纽扣，二者间就将产生巨大的效率差距。为了最大化利用产能，服装生产一直更倾向大批量订单。

“一衣一版”的定制，意味着每一件衣服在每道工序都有不同。对于传统服装厂来说，即使不考虑效率，要在数百道工序的流转中保证订单信息、版型尺寸、工艺要求的正确传递，也几乎是不可能的任务。

因此当报喜鸟在2014年宣布进军定制化生产时，并不被大多数同行看好，特别是在西服这个工艺最复杂的服装品类。

从结果看，数字化的方式帮助报喜鸟实现了当初的规划。

现在的报喜鸟西服生产不再是人的“独角戏”，机器与工人的配合成为日常。

没有来自车间主任的生产计划，订单在ERP、PLM、智能CAD、吊挂系统、工位管理系统中自动处理和流转，指导着每一个工位的生产。

例如：通过智能吊挂系统上的衣架，将每一件布料自动分配、运输到对应的工序。工人将运输到自己工位的半成品取下，在扫码区识别吊挂衣架上的RFID，订单要求、规格尺寸、款式工艺便都显示在面前的显示屏上。

经过这样的数字化改造后，让报喜鸟工厂能够以流水线的方式承接定制订单。相比市面上主流“高定西服”15-30天的交付期，工业化定制的周期缩短到仅需7天。

产线也并未因定制影响效率，据官方统计，数字化后报喜鸟的生产效率提升了 50%，产品质量合格率提升至99%，物耗、能耗各下降10%，精简人员10%。

依赖于数字化的智能工厂，报喜鸟的定制产能超过100万件/年，且售价均与批量生产的成衣保持一致。

软件“一分钟”

从工业化生产到工业化定制，意味着订单、原料、制版、排产、制造等每一个环节的处理单位，从“每一批”细化到了“每一件”。

精细化生产的前提，是建设一条与生产流程匹配、能同步流转的数据链条，并同时克服至少四个问题：

打版的产能瓶颈；

客户需求、量体数据、版型尺寸在各部门间的沟通损耗；

备料排产“碎片化”

产线上订单信息与货品的同步流转；

报喜鸟团队用纯软件的方式就解决了前三个问题。

吴志泽告诉36kr，核心环节“制版”既决定了一套西服上身后的合身程度，也是限制定制产能的主要原因。

作为一门非常依赖经验的手艺，制版师需要常年的学习实践，才能找到满足不同身形、体态的最好方案。与围棋这样的高端智力活动一样，制版被认为是绝不可能被机器替代的工作。但版师的单天产能仅有3-6件，人力昂贵且非常稀缺。

要做到“一人一版”，制版效率就是必须解决的问题。

制版可以还原成一种逻辑关系。比如：胸围大小变化与袖窿圈大小的关系，衣长变化与口袋高低、钮扣高低的关系。

在当时，服装打板的CAD软件主要来自海外，成熟稳定却没有优化的动力。而中国软件想要突围，就必须在某个垂直领域有所专长。报喜鸟找到了一家国内CAD开发商，双方共同开发、建模，让机器学会制版的逻辑。

为了让信息技术与制版师能够互相“听懂”，公司培养了一批年轻化、知识化、专业化的制版人员，让他们一边学习IT知识，一边从最基础的版型做起，建立模型匹配不同的身体尺寸的系统。

至2015年，这套合作研发的智能CAD系统，已经能够在无人辅助的情况下自动制版，并通过“老师傅”们的检验。过程仅需不足一分钟，平均效率提升120倍，这意味着定制西服的产能可以无限扩大。

制版产能问题解决后，智能制造的下一个任务是让数据成为所有流程的统一标准。

在此之前，特体定制订单经常是量体、制版、剪裁等部门产生争论的源头。各自不同的专业背景，面对同一份量体数据和客户需求，不同部门有不同的结论和做法。

甚至消费者自身也会带来不确定性。曾有一位来自广东的用户，在寒冷的北方地区门店量体购买后，不断投诉衣服过于肥大。售后访谈找到的原因，却是客户在量体时穿着较厚，而他平时90%的穿衣环境在20°C以上。

为此，报喜鸟自主开发了MTM个性化订单系统，将客户需求细化到面料、风格、尺寸与场景，保证需求信息在全流程的一致和准确。

这成为所有部门通用的标准，不只消灭了信息差，也成为打通所有流程的数据血液。基于早已采用的SAP等系统，报喜鸟信息部团队构建了一套新的生产准备流程。

从客户需求录入订单系统开始，需求数据就被发至ERP和PLM系统中自动排产。仓库由按“批次”备货，细化到了每一件。生产管理也从依赖经验，变成了精确的算法主导。

由销售下单，到订单所需的所有信息流转至工厂，原本需要最少3-4天的过程，在多个系统的配合下缩短到了一分钟。

更重要的是，系统将每个订单的生产要求拆分到单个工序，相应的工艺图、效果图、工艺规范和作业规范视频都能够自动匹配。

数字化建设至此，才有了改造产线的可能性。

数字串起来的产线

生产所需的数据备齐后，个性化定制的唯一难题就是让数据与货品共同在流水线上流转。

尽管小推车运货仍是服装厂中的主流，但在报喜鸟智能工厂建设的2014年，将信息储存在衣架中，与衣料共同运输、智能分配至相应工位的吊挂系统已并不新鲜，瑞典、日本等均有方案可选。

然而，面对西服这一生产工艺最复杂的品类，当时的吊挂还无能为力。多达385道的工序流程，五件以上的主要部件的处理与合并，既考验软件的算法逻辑，也对产线布置提出了高要求。

与智能CAD一样，报喜鸟再次选择了开放性更高的国内供应商“衣拿”，共同研发基于个性化定制的服装吊挂系统。“国外厂商只想提供标品，是我们去配合它的逻辑。”吴志泽说，“但定制西服的复杂度和我们此前一系列自研系统，都要求吊挂必须配合报喜鸟的逻辑。”

为了吊挂与产线的磨合，报喜鸟专门安排了一批实验组，给出高于平均水平的固定工资，不计成本、不求产量地优化流程，寻找产线、工位与吊挂排布的最优解。

最初的成果是一条串联逻辑的产线，从衣身、衣袖到衣领，各工位依次按订单完成各自任务，通过吊挂系统运输完成所有工序。

至二期建设时，智能产线已能做到不同部件并行生产，大幅提升了生产效率。

通过生产环节的数字化，工厂的“智能”已不只在产线。系统对订单的预测让报喜鸟能够更准确的判断原料用量，减少原料库存成本。向下游对接至物流系统，也让定制化订单能够更快到达消费者手中。

未来，AI和大数据也会被更多应用在报喜鸟的产线上，利用数据模型，综合产能、订单、产品、产线等因数，通过智能计划排程运算，提升生产效率。

更快、更高性价比的定制背后，是工业化大规模生产与个性化需求，通过数字化的方式同时被实现。

输出“定制产能”

在柔性制造、C2M等服装行业的大趋势下，36kr曾报道过许多垂直于服装类目的互联网企业。它们从某一环节切入，希望以单点的效率提升撬动整个生产链条。

在全行业改造进度尚早的情况下，拥有制版（设计）、制造和交易完整流程的报喜鸟对自身的改造，首先验证了服装业数字化的可行性与效果。

先将最依赖人的制版（设计）环节标准化，后改造制造与交易的实现路径，也为行业留下了可被参照的经验。

“满足个性定制的智能制造，确立了我们在这个行业的位置。”吴志泽说，“西服是要求最高、工艺最复杂的品类，衣中之王。”

对报喜鸟来说，数字化升级不只是一项投入，还进化出了盈利能力。

智能工厂的定制产能，已远远超过了报喜鸟的业务需要。2017年，报喜鸟专门设立智能制造品牌“云翼智能”，向整个行业开放产能。接入平台后，商家可将西服生产完全交由智能工厂，自身仅负责客户量体和交易。对接入者来说，不仅获得了产能和大厂供应商的面料资源，生产成本也大幅降低。

据官方公布的数字，云翼智能平台已为2000多家品牌商、定制店、设计工作室提供定制生产加工服务，单量占智能工厂定制订单的一半。

“每个工厂的管理成熟度、技术能力均有不同，报喜鸟的数字化模式未必能够被复制。”报喜鸟智能生产中心总监赵国华说，“但我们可以向行业开放这一能力。”

数字护城河

报喜鸟始于2014年的数字化升级，是服装纺织业内最早的一批。

占据市场绝大部分的中小服装厂仍停留在传统生产模式中，生产靠手工，管理靠经验，缺乏数据积累，信息化停留在“记账”上。

没有“余粮”可能是大部分企业难以投入数字化的原因。综合过去十年数据，纺织服装上市企业的净利率仅为5%-10%，盈利能力更弱的中小企业，很难有余力改造生产方式。

“服装厂最担心的还是订单不稳定，大笔投入做升级，一旦订单有波动就是生死问题。”报喜鸟品牌总经理余健解释道，“稳定的单量，也是报喜鸟敢做数字化的底气。”

尽管花费巨大，数字化仍然是一笔划算的投资。

在决定服装企业盈利能力的库存指标上，定制天然具备“零库存”的特性。服装积压导致的库存成本和存货减值，往往挤占了服装零售企业的大部分毛利。

数据显示，随着定制业务占比的提升，报喜鸟的存货周转天数由最高时的465天，下降至2020年的302天，这快速修复了报喜鸟原本呈下滑趋势的盈利能力。自2017年将净利润由此前的-3.81亿元扭亏至2593万元后，报喜鸟保持着净利润持续增长，2020年实现净利润3.68亿元。

在市场竞争中，规模化生产定制订单的能力，更为报喜鸟带来了“人无我有”的竞争优势。

国际高端品牌的“老裁缝”模式无法大批量产，高昂的成本让其只能固守金字塔尖的客群。其它成衣厂商即使接下定制订单，产能与交货周期也难以满足需求。而规模化生产的成本优势，和作为大厂对原料供应端的话语权，更是个体裁缝店难以获得的资源。

对于自改革开放之初就开始起飞的中国服装行业，探索创新的更大意义，在于让这个始终依赖人力的产业，找到新的护城河。

不同于已建立大量全球性品牌的欧美日韩，中国企业还没能积累下足够的品牌力，爬上产业链中利润更高的位置，反而一直依赖人口红利的竞争优势。

但打造中高端品牌价值，这一不再依赖人口红利的竞争优势，是中国一代鞋服企业的追求。将高端品质的产品以普惠的价格提供给大众，也是不少企业家的愿景。

数字化给出了一个可能的解。

基于大量管理系统和自动化硬件的集成应用，生产效率提升所带来的收益正在高于来自人力成本的节省。在报喜鸟的实践中，生产环节的数字化改造，有可能在产能提升的同时大幅降低对人的依赖。

数据的进一步应用，则可能带来商业模型的进化。长期以来，库存一直是服装企业最头疼的问题，大量未售出的库存产品被廉价售出或减值处理。按需制造和基于大数据的生产，能够大幅减少这样的“浪费”，释放更大的盈利空间。

随着产线的智能化，按需生产也已不只局限在西服定制领域。小单快反、C2M等趋势让消费者也更倾向于能够彰显个性的选择。而这不是单纯压低人力成本就能做到的。

由智能制造开始，报喜鸟已逐步发展出数理化管理架构、工业互联网平台和基于新零售的数字化营销。

从拼人力到拼科技，服装行业也许已经处在“换挡”的时间点。数字化程度的高低，可能就是决定谁能成为大玩家的新钥匙。