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這家全球時(shí)尚巨頭居然自主研發(fā)出RFID隧道機(jī),并計(jì)劃推廣至全球

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新元時(shí)尚集團(tuán)(ShinWon Fashion Group)是韓國頭部時(shí)尚上市公司,1973 年以小型毛衣公司的形式在首爾起步。其總部位于首爾麻浦區(qū),在危地馬拉、越南、印度等多個(gè)國家布局了生產(chǎn)基地與銷售辦公室,全球員工超 2.5 萬人,構(gòu)建了涵蓋紡紗、針織、染色到倉儲(chǔ)的全鏈條垂直生產(chǎn)體系。集團(tuán)旗下?lián)碛?Besti Belli、Sieg 等多個(gè)男女裝品牌,既為韓中消費(fèi)者提供特色時(shí)尚體驗(yàn),也承接針織、毛衣等品類的 OEM/ODM 業(yè)務(wù),產(chǎn)品遠(yuǎn)銷歐美、日本等超 40 個(gè)國家,還曾為 Patagonia 等國際知名品牌供貨。它積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,打造智能工廠與 3D 虛擬工作室優(yōu)化生產(chǎn)和設(shè)計(jì)流程,同時(shí)將 ESG 作為核心戰(zhàn)略,2024 年還斬獲了沃爾瑪時(shí)尚卓越獎(jiǎng),是引領(lǐng)韓國時(shí)尚產(chǎn)業(yè)發(fā)展并在國際市場(chǎng)獲得認(rèn)可的時(shí)尚巨頭。

近日,ShinWon宣布將自主研發(fā)的RFID隧道系統(tǒng)推廣至全球范圍。這一戰(zhàn)略舉措不僅旨在根除包裝錯(cuò)誤頑疾、實(shí)現(xiàn)國際供應(yīng)鏈全流程透明化,更標(biāo)志著該公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁入關(guān)鍵階段,進(jìn)一步夯實(shí)了其在技術(shù)驅(qū)動(dòng)型針織服裝制造領(lǐng)域的領(lǐng)軍地位。


還將繼續(xù)深化RFID的應(yīng)用

作為深耕行業(yè)半個(gè)世紀(jì)的企業(yè),ShinWon 長期面臨高混合度、低產(chǎn)量生產(chǎn)環(huán)境下的效率與精準(zhǔn)度挑戰(zhàn)。此次推廣的RFID隧道系統(tǒng)針對(duì)性破解了這一難題:當(dāng)貨物通過搭載高性能RFID讀寫器的狹窄通道時(shí),系統(tǒng)可完成產(chǎn)品自動(dòng)實(shí)時(shí)檢測(cè),無需人工干預(yù)即可實(shí)現(xiàn)包裝信息驗(yàn)證與標(biāo)簽數(shù)據(jù)核對(duì)。該系統(tǒng)能與制造執(zhí)行系統(tǒng)無縫銜接,借助人工智能技術(shù)大幅降低人工操作強(qiáng)度,從源頭規(guī)避標(biāo)簽錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn),為生產(chǎn)流程注入智能化動(dòng)能。

在印度尼西亞PT. Fashion Stitch Joshua 工廠的試點(diǎn)應(yīng)用中,該系統(tǒng)已展現(xiàn)出顯著價(jià)值:檢測(cè)效率提升約32%,工廠每日可高效處理1740箱貨物(約30000件服裝),多生產(chǎn)線同步檢測(cè)時(shí)峰值處理能力達(dá)2500箱/日。通過技術(shù)優(yōu)化將檢測(cè)通道長度從5米縮短至3.2米,工廠空間利用率提升超30%,在原有占地面積內(nèi)實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)線數(shù)量的擴(kuò)容,為產(chǎn)能提升創(chuàng)造了物理空間條件。

ShinWon 規(guī)劃,隨著全球范圍內(nèi)子公司的系統(tǒng)安裝工作在明年第一季度全部完成,企業(yè)將構(gòu)建起高度整合的全流程追溯體系,實(shí)現(xiàn)從包裝到發(fā)貨的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)追蹤。這一體系將進(jìn)一步提升包裝精準(zhǔn)度,強(qiáng)化國際買家信任,助力公司達(dá)成 "零投訴" 的質(zhì)量目標(biāo) —— 通過強(qiáng)化質(zhì)量控制與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的流程管理,為全球合作伙伴提供更可靠的供應(yīng)鏈保障。

在數(shù)字化與可持續(xù)發(fā)展的雙重驅(qū)動(dòng)下,ShinWon 的技術(shù)布局不止于此。目前公司正試點(diǎn)端到端可追溯性項(xiàng)目,融合RFID技術(shù)與UPC編碼技術(shù),實(shí)現(xiàn)從原棉采購到最終產(chǎn)品交付、全球分銷的全鏈條溯源。未來,企業(yè)還將發(fā)力人工智能預(yù)測(cè)性生產(chǎn)管理工具開發(fā),并推行可持續(xù)導(dǎo)向的物流優(yōu)化方案,持續(xù)深化智能制造轉(zhuǎn)型。

與此同時(shí),ShinWon 在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域多點(diǎn)開花:搭建基于區(qū)塊鏈的可追溯性平臺(tái),強(qiáng)化供應(yīng)商道德合規(guī)管理;積極應(yīng)用生成式人工智能設(shè)計(jì)、AI 驅(qū)動(dòng)虛擬展廳、沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)及機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢(shì)預(yù)測(cè)等新興技術(shù),全方位賦能產(chǎn)品研發(fā)、營銷展示與市場(chǎng)預(yù)判等核心環(huán)節(jié)。

"RFID 隧道系統(tǒng)的全球推廣是推動(dòng)時(shí)尚制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要里程碑。"ShinWon 智能工程團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人 Peter Lee 表示,供應(yīng)鏈透明度的提升將進(jìn)一步鞏固行業(yè)合作伙伴關(guān)系,為時(shí)尚產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展注入新動(dòng)力。

為何越來越多時(shí)尚巨頭

都開始全面應(yīng)用RFID

RFID憑借非接觸式、批量讀取、可追溯等特性,能精準(zhǔn)解決時(shí)尚行業(yè)在庫存、供應(yīng)鏈、消費(fèi)體驗(yàn)等多環(huán)節(jié)的痛點(diǎn),還契合行業(yè)數(shù)字化與可持續(xù)發(fā)展的趨勢(shì),所以越來越多時(shí)尚巨頭紛紛全面應(yīng)用該技術(shù),具體原因如下:

庫存管理革新:RFID 通過非接觸式批量讀取技術(shù),將時(shí)尚品牌單店盤點(diǎn)時(shí)間從數(shù)日壓縮至數(shù)小時(shí),庫存準(zhǔn)確率從傳統(tǒng) 60% 左右提升至 98% 以上,既減少缺貨流失與庫存積壓的資金占用,又能通過可重復(fù)使用的標(biāo)簽整合防盜功能,降低失竊率與耗材成本,同時(shí)適配快時(shí)尚高頻流轉(zhuǎn)需求,契合綠色運(yùn)營趨勢(shì)。

供應(yīng)鏈透明化管控:從原材料階段嵌入RFID 標(biāo)簽,可實(shí)時(shí)追蹤面料使用、生產(chǎn)進(jìn)度與物流軌跡,結(jié)合 GPS 實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域貨物精準(zhǔn)定位,讓生產(chǎn)周期縮短 20% 以上、物流出入庫效率提升 90%,同時(shí)能快速追溯質(zhì)量問題環(huán)節(jié),降低召回成本與品牌口碑風(fēng)險(xiǎn),解決跨區(qū)域調(diào)貨、補(bǔ)貨的協(xié)同難題。

提升消費(fèi)體驗(yàn):門店端,RFID 支持批量快速收銀(結(jié)賬時(shí)間從分鐘級(jí)壓縮至秒級(jí))與智能試衣間搭配推薦,提升購物便利性與客單價(jià);線上端,精準(zhǔn)庫存數(shù)據(jù)支撐門店提貨、路邊取貨等全渠道服務(wù),避免下單后缺貨糾紛,同時(shí)結(jié)合 NFC、二維碼讓消費(fèi)者獲取溯源、洗滌信息,強(qiáng)化品牌互動(dòng)與信任。

可持續(xù)發(fā)展賦能:RFID 與區(qū)塊鏈結(jié)合實(shí)現(xiàn)商品真?zhèn)悟?yàn)證與不可篡改的溯源,滿足消費(fèi)者對(duì)合規(guī)性與碳足跡的關(guān)注,有效打擊假貨;可水洗 RFID 標(biāo)簽?zāi)艹惺?50 次以上洗滌,為服裝租賃、二手交易提供技術(shù)支撐,提升原始纖維利用率,契合時(shí)尚行業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求,強(qiáng)化品牌社會(huì)責(zé)任形象。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型與商業(yè)決策支撐:RFID 采集的商品流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)經(jīng) AI 算法分析,可精準(zhǔn)預(yù)測(cè)消費(fèi)趨勢(shì)與爆款款式,優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃以減少盲目生產(chǎn),縮短新品上架周期 50% 以上;統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)全球門店、倉庫信息共享,為品牌全球化布局提供技術(shù)保障,通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)鞏固市場(chǎng)領(lǐng)先地位。

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