数据驱动产业资产

从普通平车到电脑平车，从常规流水线到自动化流水线，从家庭小作坊到上市公司，服装产业形成了较为完善的产业链；从纤维、纺纱、织造、印染到服装、家纺以及产业用纺织品形成终端产品的产业链。最终，以生产工艺、设计和品质，来衡量一家企业织造水平的重要标尺。

数字化转型为企业带来经营行为规范和企业运营管理的价值提升，特别是数字化技术的应用，例如云计算、大数据、人工智能、物联网、数字孪生等，以推动企业商业模式创新和传统制造模式向智能制造模式转型。

20 世纪七十年代，人们把信息看作人力、物质、财务和自然等重要资源；20世纪九十年代，在信息的数字变为数据再集结到一定规模后，被称作数据资源；21世纪初，大数据技术的兴起及应用，产生了数据资产、数据管理、数据应用，数字经济的发展使得数据资产得到普及。

服装企业依靠大数据战略拓宽服装行业调研数据的广度和深度，服装市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等因素都可从大数据中得到，再通过系统的信息数据收集、管理和分析，得出解决问题的方案和建议，保证企业产品在市场定位的独具性，提高企业产品在市场的接受度。服装市场会根据大数据给出的区域人口分布、消费水平、产品认知、客户消费习惯、工作消费喜好等因素进行分析，得出市场定位，为企业进入或开拓服装市场提供数据支持。

对服装制造业而言，何时、将什么样的数据、以何种方式传递给人和机器，是最合理优化制造的科学性、实时性和有效性的关键，而数据的全自动化流动的本质就是用数据驱动企业运行：

（1）加工设备状态数据分析

对分析后的数据进行输出和展示，可以让工作人员在第一时间了解生产过程中的实时状态、加工工艺数据等，以便于做出快速、及时和科学的对策。

（2）生产制造工艺数据优化

主要表现在两方面：①设备工艺参数监控，将采集到的设备工艺参数，如温度、压力等，与设定的标准参数进行实时比对与管控，从而实现对生产过程进行实时、动态、严格的工艺控制，确保产品质量的稳定性；②加工工艺改进与优化，对制造过程的主要工艺参数与完工后的产品合格率进行综合分析，便于对加工工艺进行改进与优化。

（3）生产过程追溯

通过产品加工制造的过程数据实现对产品制造历史的追溯，达到问题复现、质量追溯等目的。

过去成功的路径已经无法支撑未来的发展，sofastsoft . com、万物互联、万物智联的趋势中，企业自身的战略、业务和组织需被重新审视。顺应从外延扩张到内涵式发展的转型升级逻辑，服装业正朝着数字经济时代集成创新的生态体系去努力进阶。