山东岱银纺织集团股份有限公司：智能制造支撑西装个性化定制

报告案例整理：以下建设过程与数字来自中国信息通信研究院《2025年度制造业数字化转型典型案例集》，不是本站自行测量的数据。

来源：中国信息通信研究院《2025年度制造业数字化转型典型案例集》企业篇，PDF 第 124-126 页（书内页码 117-119）。

案例摘要

基于岱银集团定制西装生产需求，通过建设纺织服装供应链云平台，将西装定制产品的设计研发、订单、原辅材料采购、生产制造、外协加工、仓储物流、终端门店等各个环节联通，将制造商、供应商、零售商、终端消费者联合成具有整体功能的网链结构，形成物流、信息流、商流、资金流合一的企业运营新模式。该方案有效解决了服装行业海外库存积压、难以快速满足客户个性化需求、供应链响应慢等行业痛点， 生产效率提升了30%，企业运营成本降低了5%，为开拓更多海外市场奠定了坚实基础。

AI 应用提要

AI 相关度：AI融合案例

• （三）运用智慧工厂MES系统，实现生产过程实时调度优化针对传统产线难以适应小批量、多品种定制需求的难题，西装高级定制工厂采用环思MES系统，利用基于遗传算法的机器学习分析工人生产数据，实时监控生产进度和资源状态，自动生成并调整生产计划，支持单件流、包流、工序流等多种生产模式，实时优化工艺路线、横向平衡流水线作业任务，实现生产过程透明化、高效化。
• （七）应用物联网数据采集，实现智能监控、安全生产通过工业互联网平台底层物联网设备对生产数据实时采集，经由云端人工智能算法分析，实现关键设备预测性维护。
• 自研基于LSTM的时序性海外服装销量预测及补货AI决策系统，将12个国家市场的服装单品销售预测准确率提升了15%以上，海外库存积压减少22%，不仅减少了资金占用，海外仓库存成本整体降低约5%。
• （三）深度数实融合，推动传统服装业逆势上扬运用大数据、人工智能、物联网、虚拟现实等技术满足国际客户个性化定制要求，实现更加高效的生产、更加精准的营销、更加个性化的体验。

技术标签

人工智能 · 机器学习 · 神经网络 · 工业互联网 · 物联网 · 大数据

原文整理

一、背景情况

由于传统生产模式存在设计周期长、准确性不足、客户满意度低等问题，无法有效应对当前消费者需求个性化、跨境贸易复杂化、供应链协同低效等诸多挑战。山东岱银纺织集团股份有限公司是一家集纺纱、织布、毛纺、服装、国际贸易、跨国经营于一体的现代化企业集团。集团数字化转型前，生产环节面料浪费率高达25%、跨境库存积压成本占比超30%。通过数据要素与智能制造的深度融合，实施“西装国际化个性化高级定制及智能制造”项目，在全球跨境西装高级定制方面抢占制高点，打造成为“全球化生产型纺织服装供应链综合服务商”。

二、主要做法

（一）应用服装虚拟现实技术，实现跨洋在线协同设计

应用Style3D设计系统，打造在线分享、三维模特虚拟走秀展示功能，通过软件虚拟化款式库，与设计师实时互动，在线修改反馈，线上生成样衣图纸，精确模拟服装的穿着效果，提高沟通效率。

（二）引入AI推荐辅助设计系统，实现海量款式与客户需求匹配

建立3万套西装版型、百万种面辅料的数据库，通过PLM研发系统，运用大数据技术，根据以往订单风格自动推荐设计方案，将客户需求与车间工艺科学匹配，满足客户个性化定制需求，也实现了打版、生产等最优方案。

（三）运用智慧工厂MES系统，实现生产过程实时调度优化

针对传统产线难以适应小批量、多品种定制需求的难题，西装高级定制工厂采用环思MES系统，利用基于遗传算法的机器学习分析工人生产数据，实时监控生产进度和资源状态，自动生成并调整生产计划，支持单件流、包流、工序流等多种生产模式，实时优化工艺路线、横向平衡流水线作业任务，实现生产过程透明化、高效化。

（四）构建柔性生产体系，实现场内人机协同作业

新上21条自动化服装流水线，打造服装柔性化生产车间，构建以AGV智能搬运系统为核心的柔性生产体系，覆盖面料仓储、裁片配送、半成品周转、成品入库全流程，通过IoT技术链接模板机、裁床，实现工艺匹配正确率100%，一次裁剪正确率99%。

（五）打通服装全生命周期追溯，实现多批量生产质量精准把控

针对传统生产人工控制质量效率低、偏差大的问题，生产过程中使用机器视觉技术，检测面料瑕疵、缝纫不齐等问题，次品率降低8%。成品后，运用数据共享平台，与客户对接确认，保证每一件西装的一致性和高品质。

（六）优化海外供应链管理平台，实现海外供应链数字化管理

利用Oracle NetSuite Cloud构建全球跨境服装供应链云管理平台，提供从供应商到消费者的端到端可视化管理，支持智能预测与自动化处理，促进供应链上下游之间的信息共享，让企业可以更精准地进行需求预测，优化库存管理，减少积压或缺货的风险。

（七）应用物联网数据采集，实现智能监控、安全生产

通过工业互联网平台底层物联网设备对生产数据实时采集，经由云端人工智能算法分析，实现关键设备预测性维护。健全数字化安全技术手段，降低40%的事故风险，提升了员工安全和设备稳定性。

三、成效与亮点

（一）缩短开发周期

通过虚拟现实数据驱动的方法，实现了西装的数字化设计和虚拟试穿，让设计师能够快速迭代设计方案，有效缩短产品从设计到客户确认的时间，设计周期缩短了300%，样品制作成本降低90%。

（二）实现个性化定制

利用PLM系统和三维测量技术，实现在线平台选择面料、款式等，系统自动生成个性化设计，并直接传递至生产部门，做到了从客户需求到生产制作的无缝对接，让以前不敢接、不能接的小批量、高附加值订单成为新的盈利点，占总订单量的20%。

（三）优化生产过程

采用数字技术升级改造西装生产车间，实现产品与工艺设计模块化、订购网络化，通过数据驱动，提高并行任务量，产品研制周期缩短25%，生产效率提升30%以上，减少材料浪费20%。

（四）完善海外供应链管理

利用数据驱动的跨境协同平台，集团与海外供应商的沟通成本降低20%，订单处理时间减少50%。自研基于LSTM的时序性海外服装销量预测及补货AI决策系统，将12个国家市场的服装单品销售预测准确率提升了15%以上，海外库存积压减少22%，不仅减少了资金占用，海外仓库存成本整体降低约5%。

四、经验启示

（一）抢抓时代机遇，坚定走好数字化转型“必由之路”

岱银集团积极适应经济全球化形势，积极响应各级数字化转型部署要求，以新思维抢占“新赛道”，在自动化、信息化、数字化等服装产业运用方面走在前列。

（二）注重整体推进，打造系统集成、内外协同的“新模式”

将西装定制产品的设计研发、订单、原辅材料采购、生产制造、外协加工、仓储物流、终端门店等各个环节联通，将制造商、供应商、零售商、消费者联合成网链结构，形成物流、信息流、商流、资金流合一的企业运营新模式。

（三）深度数实融合，推动传统服装业逆势上扬

运用大数据、人工智能、物联网、虚拟现实等技术满足国际客户个性化定制要求，实现更加高效的生产、更加精准的营销、更加个性化的体验。

来源页面截图

资料定位

中国信息通信研究院《2025年度制造业数字化转型典型案例集》，PDF 第 124—126 页。报告版本为2025年，整理日期为2026年10月20日。