22秒生产一件T恤每件T恤成本只有33美分制衣机器人将如何颠覆制衣行业?

日期: 2023-09-20 21:35:51 作者: 天火平台官网首页

  原标题:22秒生产一件T恤,每件T恤成本只有33美分,制衣机器人将如何颠覆制衣行业?

  无人公交、无人餐厅、无人便利店、无人加油站……无人概念开始盛行,行业就开始颠覆。司机、厨师、保安、售货员都已经在面对危机,今天也许广东生产线上正在缝制衣服的小妹妹们也要失业了……

  你能想象此后你的每一件衣服都是由机器人缝制的吗?最重要的是这些机器人只需要22秒就能生产一件T恤,而每件T恤的成本只有33美分!

  其实制衣机器人早已不是什么新鲜词,早在几年前,美国就有公司研发出了可以简单缝制衣物的机器人,只不过因为成本太高(一台这样的机器要几十万美元)、技术不完善才没有投放市场。

  不过现在美国的SoftWear Automation公司已经成功研发了一款超高速缝纫的机器人,这款机器人更高级,因为它已能完成制作衣服的每一个步骤,目前慢慢的开始在市场上投产形状规则的产品,比如毛巾、T恤等。

  中国作为人口大国,依靠庞大的人口红利,被外国人视为“制造业工厂”,仅在2014年,我们就出口了2984.29美元(约人民币1.83万亿)的纺织品服装。在这几年,我国最大的服装生产基地石狮、无锡、惠州等地的服装厂,也处于高速发展中。

  今天,几乎世界上所有的T恤和牛仔裤等衣物都出自几百万廉价劳动力之手,这些劳动力大多是女性,他们中的大部分从中学时代就辍学进入社会,没有很高的教育水平,依靠着这一项“技术”,在几百平的大工厂生产车间的流水线上日复一日、年复一年地重复相同的动作,以此维持着生计。

  但是随着我们国家经济的高速发展,工人们要求更高的工资。根据欧睿的调查数据显示,现在中国工厂工人的平均时薪已达到3.6美元,是10年前的近4倍!面对这样巨额的人力成本,将来的某一天这些工厂将买进大量的制衣机器人投入生产,而不是继续使用人工。

  毫无疑问,服装业是很多东南亚经济体的拳头产业,尤其是孟加拉国,服装占了他们出口的82%,这个国家2.5%的人口都在从事服装制造业。据统计,孟加拉国、印度和巴基斯坦,这三个国家总共有大约2700万人在服装业就职。

  这些国家的劳动力成本很低,印度制衣工人的工资水平只有中国同行的1/5,它们凭借更为廉价的劳动力,正逐渐成为新的世界工厂,因为成本原因,机器并不会很快取代人力,孟加拉国就有人这样形容:”当你有一屋子的人愿意为了每天1美元的工资为你干活,你不会购买超级先进的缝纫机。”

  制衣行业高度依赖手工人力成本,供应链越拉越长,一件T恤平均要经过2万多英里才能到达顾客手中,此前有人研究过完成制作一条牛仔裤的38道工序至少需要9个人,但是由机器人代替人工后,不仅缩短了供应链,还节约了很多成本。

  全球最大零售商沃尔玛就看到了这背后的商机,它给这家公司投资了200万美元,作为牛仔裤自动化生产项目的一部分;亚马逊也申请了一项专利,开发一种“按需缝制”机器,可以在接到订单后自动生产服装。

  Softwear Automation首席执行官Palaniswamy Rajan阐释了开发这类技术背后的商业必要性,即使服装公司拥有大量廉价劳动力可以使用。

  “如果你是梅西百货(Macys),想要10万件这种款式的服装,你必须提前9到12个月从中国订购,”他说,“如果让产地距离消费者更近,你可以下一个1万件的订单,1个月内到货,然后可以看看某些设计是否会比其他设计卖得更好。”

  一旦机器人投入工厂,几百年雷打不动的服装行业就要面临颠覆,到时候,是不是制衣工人们都会失业?

  我问了相关的技术人员,缝纫机器人对制衣行业确实产生了重大影响,但是目前也仅限于制造T恤、牛仔裤,如果是西装,礼服,婚纱,这些需要精细的手工活的,机器依旧不如人力。

  法国高级女装协会会长Ralph Toledano曾经说过,高级定制最看中的就是手工艺精神,这些手耳相传、独一无二的经典技艺才是高定一百多年来坚持的信念。

  曾经轰动一时的演员黄晓明和angelababy的婚礼中,baby所穿的婚纱就是来自Dior,历时5个月的制作周期,婚纱用了35米欧根纱,一共缝制了7层薄纱衬裙,形成了一个花苞的形状,迪奥高级订制工坊的工匠们花了近千小时制作而成。

  从长远来看,制衣机器人会在大型工厂投入使用,代替密集劳动力去生产经济实惠的普通衣物,如牛仔裤、T恤、毛巾、针织衫等服装,提升了生产效率的同时大大节约了工厂的成本。

  但是对于许多品牌来说,高级定制、纯手工缝制仍然是其价值的体现点,机器暂时不会取代人力。

  不过,这也该引发我们的思考了,在科技和人工智能快速地发展的今天,任何一个传统行业都将面临洗牌和颠覆,到那时,我们将靠什么生存?我们的核心竞争点又在哪里呢?

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