服装市场状态的度量

 为快速响应市场需求,并为有效实施服装供应链管理快速响应策略提供一种数学分析工具,探讨如何通过用数值方法对一系列的服装市场状态进行表征,从而形成一套完整的服装市场状态的度量理论体系。首先通过在不同状态下对影响未来市场需求的服装本质特征进行评价,形成表征服装本质的特征指数(包括基元指数和时尚指数)。然后通过计算将服装的本质特征映射到服装的市场状态空间所形成的流行指数来描述服装在市场的状态,以度量产品的市场接受度、接受趋势和生命周期。     

服装流行趋势预测及其应用

服装预测关系到某一产品的生产与销售,一般说来,某个服装产品从投放市场到退出市场都有一个流行周期。那末服装流行趋势如何预测呢?     

服装流行色预测的调研要点

调研是服装流行色预测的基础和重要组成部分,其关键是要明确调研要点。通过对发布的服装流行色的组成和服装流行色发生、发展规律的研究,指出服装流行色预测调研要点有2个方面：一是社会文化,二是社会色彩。社会文化影响大众的色彩需求心理,是构建流行趋势主题的依据,调研要点主要是社会时事和社会科技;社会色彩决定着流行趋势具体形式,调研要点主要是现实大众的个性、时尚服装色彩、时尚展览会上的新产品色彩、市场上品牌服装用错了的和特殊风格服装的色彩。     

基于云计算的服装流行趋势预测方法

基于云计算的服装流行趋势预测是指通过对服装流行趋势预测流程及方法的深度分析,提出将服装流行趋势预测与云计算对大数据的处理相结合,整合云平台在海量信息处理分析中的优势,获得对市场把握更加准确的预测结果。该方法建立在对海量数据的处理分析上,可有效利用海量信息对服装流行趋势的指导作用,避免传统服装流行趋势预测机制依靠有限的数据分析和人的主观感受导致片面性的结果,同时为结合人工智能进行深化提供基础。     

基于Markov预测的服装辅助设计模型

阐述服装流行要素对服装设计的影响,提出基于Markov预测(Markov prediction,MP)技术和采用案例推理(case-based reasoning,CBR)搜索匹配技术的服装辅助设计模型,解决现代服装企业设计过程中设计智能化问题。该模型将信息系统大容量记忆、高速运算和细节分析等特点和设计人员在经验基础上的主观判断相结合,从MP预测模型中得到服装流行要素的预测集合,再通过趋势分析得到合理的服装流行要素组合(流行趋势)。CBR搜索匹配历史设计案例库和预测得到的流行趋势,在服装设计人员的修改和整合下得到设计结果。最后,通过企业的服装辅助设计应用实例对该模型进行了验证。     

定制服装产品App交互界面设计研究

随着服装数字化与智能化产业的发展模式兴起，以及当前对个性化服装需求的不断激增，定制服装产品已经成为了当下服装消费的流行趋势。文章以We X5数字技术为背景，阐述了定制服装产品App的设计思路，总结了定制服装App交互界面设计风格，分析了服装App中的服饰个性化定制服务功能用途，并利用Markov Model模型对消费者喜好风格进行预测。希望通过对定制服装产品App交互界面设计的研究，为定制服装产品数字化设计提供一定的借鉴与参考。     

基于平湖服装产业转型升级浅析服装流行趋势预测新方法——以女式连衣裙廓形分析为例

自主品牌创建的转型升级是浙江平湖服装企业目前面临的主要难题,而服装品牌的搭配构建又与服装流行趋势有着密不可分的联系。为此,以女式连衣裙廓形为例,通过个案分析的方法,从具体某个类别和款式对服装流行趋势进行预测,给急需通过自创品牌来完成转型升级的中小型服装企业提供科学准确的流行趋势预测新方法、数据支撑和理论依据。使企业能更好地了解市场变化及消费者需求动向,综合地提升转型升级的速度,逐步走上内外兼顾、自主创牌的转型之路。     

去服装展会看什么

一个成功的服装展会不仅要能吸引到一流的企业和产品参展，邀请到更多的买手参观采购，还要通过流行趋势发布等平台，提供给专业人士更多的信息和服务。作为专业观众则需要学会利用展会流行趋势发布这个平台．研究和吸收当今纺织服装流行趋势．最大程度地利用展会去获取产品和市场信息：有实力的企业则要利用流行趋势发布这个舞台，去引导市场、引领消费，取得更加辉煌的市场成就。     

论针织服装的设计开发

纵览我国针织服装市场 ,在针织服装的传统产品及其功能的开发上 ,我国针织企业具备一定的规模与实力 ,并且表现出较强的发展势头。但在适应市场变化 ,体现服装总的流行趋势和迎合多元化的消费需求方面 ,却依旧使人感到品类单一、品种单调、缺乏创新。针织企业大多以服装为最终的产品 ,即作为纺织企业 ,它具有对产品进行深度开发的传统经营模式和生产能力 ;但是 ,在今天的市场上 ,产品开发的不足已经严重限制了针织企业的发展 ,使其固有的优势无法发挥作用。而唯一的解决办法 ,就是对针织服装进行全面地设计开发 ,为市场提供更加丰富的产品1…     

今春国内丝绸市场需求趋势

在近期召开的全国纺织品服装交易会上,主要产销地区的行家对今春丝绸市场的需求趋势作了分析预测: 真丝织物和仿真丝织物需求趋增。这类织物是当前纺织面料市场的重点产品。真丝织物中适合加工衬衫、裙装的真丝印花绸、     

面向大批量定制的基于改进的LS-SVM服装需求预测模型

为提高服装需求预测精度,充分考虑了服装需求量随季节、气候条件、价格、性别等因素的影响而动态变化的情况,运用模糊理论对相关影响因素进行模糊化处理后,再将这些影响因素作为服装需求量预测函数的输入变量;然后建立了以改进的二乘支持向量机(LS-SVM)方法为主、多方法融合为辅的预测模型,对服装销售量进行动态预测。实际算例验证了这一智能预测模型具有良好的精确性。     

从美国市场探索我国纺织品出口结构的调整方向

笔者曾于1992年、1998年二次赴美,在美期间通过多种途径对美国纺织品及其市场进行了初步了解.时隔8年后笔者第三次访问美国,进一步考察了美国一些城市的纺织商场,并走访了一些美国家庭,深感近几年来随着美国人民生活质量的提高,对纺织品与服装需求有了较大变化:针织服装外衣化、梭织服装多样化、家纺产品系列化是重要特征.     

应用静态法预测季节性服装需求

针对泳衣等对季节性敏感的服装商品市场需求波动较大,企业难以对需求量进行准确预测的问题,通过对企业历史销售数据进行归纳整理,按照销售季的时期,采用静态分析法着重研究生命周期较短的服装———泳衣的需求预测。结果表明,对于和泳装这类季节性需求明显的产品有相同变化规律的其他时尚类产品,如羽绒服,也可以通过该方法进行需求量的预测。     

采用基因库构建的季节性服装需求预测

季节性新款服装的历史销售数据少、生命周期短,利用数据序列的趋势信息进行预测方法不合适。鉴于服装企业的POS数据中包含许多特征信息,本文利用层次聚类与动态时间弯曲距离从POS数据中进行特征信息抽取,以构建服装销售基因库。并提出基于基因库进行季节性服装需求预测的方法,根据新款服装信息、销售信息计算其与基因库中基因的相似度,根据相似度查找相似基因,并利用相似基因的信息来预测新款服装的需求。该方法为服装企业如何利用POS数据进行定量预测以构建快速响应系统提供解决方案。最后,以某知名服装2011年POS数据抽取了基因库,并对2012年3月1日到2012年7月31日的新款SKU进行预测,结果表明该预测方法的有效性。     

基于商务智能的服装供应链广义快速响应系统

 目前快速响应策略在服装供应链管理中的应用遇到了瓶颈,为此,提出基于"时尚预测、协同商务和风险监控"的广义快速响应策略模型,用"agent、Web Services和数据挖掘"相结合的扩展商务智能来支持该策略。系统面向服务,为服装生产商、销售商以及面料商提供服装时尚预测工具,提供结合时尚预测的协同商务决策支持工具,并提供供应链的风险预警工具。系统解决了新市场环境下实施快速响应所需要的安全信息交换与共享以及协同运作支持问题,能更有效地实现快速响应。     

基于Kalman滤波器的服装零售业库存控制策略

为帮助服装零售商准确预测市场需求信息,快速响应消费者需求,通过引入Kalman滤波器对服装产品的需求进行预测。在此基础上,分别对订货提前期小于或大于等于订货周期的订货模式进行讨论,建立相关库存控制策略模型,同时通过数据仿真分析探讨在一定服务水平下不同库存控制策略对企业利润的影响。研究表明,基于Kalman滤波器的订货提前期大于等于订货周期的周期性检查策略更加适用于服装零售商“高频率,低数量”的补货模式,能够使服装零售商在维持服务水平的同时,提高经营利润。     

基于XML中间件的服装供应链快速响应系统

针对服装供应链市场需求变化快的特点,提出了基于中间件的快速响应系统,用XML格式统一供应链各环节数据,用XML文档连接机制进行异构数据集成,得到基于XML系统的流程设计和订货提前期的计算模型。通过分析快速响应系统应用前后服装和面料订货提前期的变化得出：快速响应系统通过共享信息,消除了订货提前期中的订单处理延迟,减少了因上游企业订单处理延迟引起的生产延迟和面料的接收延迟,提高了服装供应链的响应速度。     

服装业原材料订货零库存方案研究

在分析服装行业所特有的供应链特征基础上,提出服装企业供应链总体框架。由于服装行业具有季节性、时效性等特点,为了能够及时有效地利用终端客户市场反馈的信息,向分销系统配送符合市场要求的产品,必须与供应系统的相关企业结成伙伴关系。基于供应链合作伙伴关系,提出了服装生产原材料零库存管理模式。在此基础上进行了数值仿真,结果显示,服装原材料零库存管理模式能够压缩企业库存成本并快速响应市场。     

Launching Products Towards the Right Target

Abstract

The textile and apparel industries are under constant pressure to develop and introduce new products; product development is a cornerstone in the survival strategy of any company in these industries. Yet, the development cycles are lengthy and usually require several feedback loops, often showing a mismatch of product properties, cost, and requirements.

Other assembly-oriented industries have successfully used managerial tools to integrate the product development process with marketing, product costing, and procurement functions. This paper discusses the use of product development tools (e.g. quality–function–deployment matrix) and target costing as an integrated approach for the textile and apparel industries. With the help of a case study it is shown how this integrated approach can reduce product development cycle time by focusing technical research, and how to incorporate desirable features in the new product design to gain customer satisfaction.

The integrated approach facilitates the development of new products that are competitively priced and earn projected profits in a target market niche.