2020年和2021年，可以说是传统服装行业的冷冻低谷，上游原材料供应链的价格，不断上涨。实体店基本没有成交量，大家都在顶着高库存赔钱坚持着，能盈利的也只剩那些干电商的。面对如此惨烈的状况，不经让许多服装人士寒心，认为传统服装行业已经没有希望。

如果大家都这么认为，那么就大错特错了，每一个行业的发展都会经历低谷期，一旦这个行业进入低谷期，面临的就是产业转型升级。2022年，对于服装行业来说，第一坚持原创，第二走智能制造道路，是当前产业进入低谷期后转型升级的必然与发展方向。

党的十ba大以来，我国服装产业以“增品种、提品质、创品牌”为抓手，深入研究消费升级特别是主力消费人群年轻化、时尚化、个性化的趋势和要求，加大产品企划、创意设计和时尚运营力度，注重从穿着场景、使用舒适、时尚美学、生态环保、自然健康等方面提升时尚体验，从工业设计、时尚创意、文化融入、数字消费等方面满足消费需求，时尚供给能力和水平大幅提升。

服装行业的时尚创意设计能力，要从过去的简单模仿阶段，逐步过渡到自主原创设计、凸显中国特色的自主创新阶段。进入新时代，个性化、时尚化(sofastsoft . com)趋势加速，特别是我国消费者文化自信不断增强，为我国服装企业和品牌产品开发、设计创意、模式创新等全方位创新提供了巨大的市场。

时尚能力的持续提升，离不开行业科技的创新和应用能力的增强。近10年来，面对新一轮产业革命，服装行业基础研究日益活跃，新技术、新材料、新工艺应用愈加广泛，产业数字化、网络化、智能化转型走在世界前列。服装行业所需的物联网、传感器、智能制造等技术迅猛发展，产业综合集成应用水平大幅提升，特别是大量采用全流程自动化制造模式，智能化现代工厂不断涌现，为服装产业构建快速反应的供应链和服务链体系，推动质量变革、效率变革、动力变革，加快优化供产销经营环节和提高物流效率提供了重要的动力。

2021年以来，服装上游原材料价格一路上涨，盈利难成为摆在中小企业面前最大的课题，企业面临“增收不增利”的现实困境。如果说，传统服装企业转型智能制造，往浅的来讲，从原材料到最后的物流发货，生产一件衣服的成本，至少可以减少20%左右，生产效率提升30%左右，特别是近几年，不少实现智能制造转型成功的企业，让智能智造吹起了很大一波浪潮。

从智能化升级的角度看：一方面，系统能够基于智慧工厂MES系统的历史数据，对其进行抽取、清洗及统计学分析等一系列处理后，自动输出准确的员工技能矩阵表——每个员工要做或擅长什么工序、效率高低、良品率多少，能又快又准地获取。项目成功后，人工的技能测评工作就可以取消，显著降低成本；另一方面，工序智能分配算法将大幅提升员工的产出效率。按照传统方式，每个服装款式订单下到工厂，组长需要逐一做分工排布，对组长能力依赖性很强，而高端女装平均150多道工序，不仅耗时费力，而且很难最大化利用产线现有的员工和设备资源。不难看出，借助数字化和智能化技术，可以最大限度地挖掘数据价值，帮助服装制造企业轻松获得最优的工序编排方式，实现降本增效，与此同时，还能让服装企业释放产能做出更多样的款式、更好工艺的版型，轻松实现一人一版、一人一款、量身定制。

当大数据、云计算、物联网、机器人等技术逐渐成为服装行业发展的支柱，搭建涵盖产业链上下游所有业态的智慧工厂成为整个行业的研究课题。智能制造的核心是制造更好的产品，解放生产效率，它把消费者、品牌商、设计商、材料商、生产商、经销商进行无缝融合，从需求、生产、仓储、配送的全过程进行互联，实现服装全生命周期的智慧管理，形成了行业发展的良好形势。