快反|这家带有ESG基因的SaaS公司，如何定义未来的服装行业？( 三 ) 用户|移动应用|隐私|追踪|b2b

这是一个比较极端的场景，但是很有代表性。很多服装厂老板经历了类似事情，就对产业信息化、智能化心存疑惑。这也是我们当时面对工厂老板时受到挑战比较多的地方。
Lily:
飞榴整个上线周期大概多长时间？
刘珂:
飞榴上线时间是三天。我们在每一个工位上面设有一个智能工位机，进场时候先评估智能工位机的点位布设，大概需要多少台，设在什么地方。我们会提前把设备和支架带好，过去以后就把架子安装好，把工位机固定在员工工位上。工位机其实相当于一台PAD，但是它经过了一些特殊定制，预先装了飞榴软件。工厂把工位机布设好，我们把一些技术资料录入，培训一下工厂技术人员和IE工程师。开产前通常开一个产前会（就是早上15分钟对员工做一个培训），然后员工就可以上班，通过我们的工位机来打卡，来进行生产。
考虑到很多产线工人教育水平并不高，我们工位机界面非常简单。通过一代一代迭代，把这个界面简化到了极致。对于工人来讲，他能够体会到的就是简洁明了易用。我们认为，一个好的产品或者我们的技术壁垒，关键在于后面AI的拆解和分析。我们在设计产品时，一直强调把AI和行业知识相结合。从我们16年底创业做飞榴开始，就扎根工厂，一家一家工厂去进行努力。根据中国工厂特点不断分析和优化，通过后面比较复杂的算法，把一个订单从它一个产线的计划，到车间生产工序的计划，再到包裹维度的计划，最后拆解到每一个工人。他只要看他的一个拆解好的要求，要做哪几包哪几道工序，然后对应它边上的物料，它就是一个最优的结果了。
Lily：
我想问Kate一个外行问题，以Neal这件衣服为例，它是一个卫衣，带绳子和两个卡口，这样的衣服要多少工人多长时间完成。
刘珂：
这样一件卫衣，服装工厂里面大概需要三四十道工序，估计标准用时大概是20分钟左右。一般生产有几种做法。一种是工厂以全能工为主，几个全能工就能够把衣服给做起来。但是随着劳动力流失和老工人退休，很难找到这样的全能工把这样一件衣服生产出来，所以就要尽量把衣服工序拆细，但也不能无限制。飞榴可以通过算法拆解出最优工序，一条生产线大概会安排15-20个工人来生产这样一件卫衣，效率最高。
Neal：
Kate提到了一个重要变化，即之前服装生产很多是串联模式，一个人从工序第一点开始可能要做20个工序，这是一个熟练工人的操作逻辑。但现在很多工人没有这个能力，且这种方式效率不是最高，所以工作模式从串联变成并联，大家各自分工，最后拼接缝合。这种工作模式的变化其实也映射着家庭为单位的手工业文明向机器大生产现代工业文明的变化，一方面降低了招工难度和学习成本，另一方面通过分工协作提升了系统效率。
Lily：
我们GGV之前投资了百布。一件衣服需要从布料加工为成品，你们在这些不同环节的连接上能提供什么价值么？
刘珂：
的确，做缝制之前，需要把布裁成一片一片的裁片，有一些裁片还需要去做特殊处理。里面每一个环节，都涉及到我们后面一些算法的支持。裁下来以后我们会通过二维码的方式，一物一码，对应哪个部位、什么颜色、什么尺码来进行跟踪，这个二维码就会在生产中间得到体现。
以前没有我们设立的裁片supermarket时，工厂管理比较混乱，他不知道哪些裁片回来了，哪些裁片还在外面。如果到生产车间以后发现少了裁片，就会导致都是半成品，没有成品流出，生产效率就比较低。小单快返一般7天就要完成生产，当你缺某个裁片时，生产是组织不起来的。