订货管理系统通过对客户下达的订单进行管理及跟踪，动态掌握订单的进展和完成情况，提升物流过程中的作业效率，从而节省运作时间和作业成本，提高物流企业的市场竞争力。
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中国是全世界最大的服装消费国和生产国，服装业的发展大大推动了中国国民经济的发展，而服装行业的SKU多，人力难以实现精细化管理的情况，使越来越多的服装企业意识到，独立地进行生产和销售己经不能适应快速发展的市场和不断变化的顾客需求，保持长远竞争优势的关键在于战略伙伴关系的建立，形成一条从供应商到制造商再到分销商和零售商的贯穿所有企业的供应链，通过优势互补来获得整体竞争优势，才能达到双赢的目的。
中国古代开始便有“男耕女织”的概念，中国服装业拥有悠久的历史传承。随着我国近年来的互联网电商发展，传统的服装销售渠道被颠覆，从原来的线下店面消费转向选择通过电商平台来完成服装的购买。
纺织服装行业作为我国国民经济与社会发展的支柱产业，在改革开放的40年进程中取得了飞速的进步，不仅起到解决民生与美化生活的重要作用，更促进了国际合作与融合发展。随着数字经济时代的来临，纺织服装市场消费及营销模式发生了剧烈的变化，但经销商依然是纺织服装品牌营销体系落地非常关键的一环，如何以数字化赋能企业高质量管理经销商，已成为纺织服装品牌商加速产业智慧升级的重要路径之一。
据一份来源于服装供应商及其贸易协会的报告指出，从三月份开始，众多大型的欧美时装品牌和公司，因疫情取消订单或拒绝支付疫情前所下达的订单，导致4～6月全球服装工厂和供应商的亏损达到了162亿美元。受到冲击的供应商也因此不得不缩小经营规模，甚至直接关门。
创业黑马牛文文的这句话曾一度成为企业转型和初创期的万能套话。在我们看来，所有新零售的巨头与有潜力的新兴品牌，都值得用数字化重做一遍。
好多人问我，你们做的服装管理软件能干啥？我说提升管理，降低库存积压。可以解决库存问题？一个软件可以解决库存问题？所有的人都表示怀疑，包括我自己的老婆也不明白其中的原因。写这篇文章，就是深入刨析一下库存产生的原因，为啥信息化可以解决这个问题。
机器之心发布 机器之心编辑部 AIGC 这股风，吹到了时尚行业，会带来哪些生产力革新？ 上线五天，用户破百万，两个月突破 1 亿...... 这是科技圈 “顶流” ChatGPT 的上线战绩，随之引发了持续至今的 AIGC 狂热潮。无所不会的对话、数秒产出的精美作图，俗称 “累不死的 AI 打工人” 正在让真实打工人倍感焦虑。 而事实上，人工智能本质是技术工具，在充斥挑战的背后，蕴藏的机遇更大。企业家们兴奋地忙着如何与 AI 结合进而加速提升效率与生产力，而越来越多聪明的职员正在主动学习 AI 应用，为自己
本文主创：腾讯PCG（平台与内容事业群）媒体市场部市场研究中心 “要对自己好一点”，“衣柜里永远少了一件衣服 ”，“过不完的节日，买不完的衣服 ”…… 当买衣服的理由越来越感性，服装貌似已不再是“这届” 消费者的基础刚需。 “这届” 消费人群到底有何与众不同？ TA们怎么买？怎么穿？什么影响购买决策？ TA们喜欢追什么？看什么？….. 腾讯数据实验室通过线上线下调研结合大数据分析，推出《2018服装消费人群洞察白皮书》，期望通过这份洞察，描绘出当今服装消费者的全景画像，为内容的生产，品牌的沟通提供
两年前，用IPDA点餐对餐饮行业来说是一件新鲜事。但两年后，这种新鲜也只是大巫见小巫了。最近麦当劳竟然在中国市场引入了自创汉堡的项目，给消费者提供24种食材，让消费者在一个足有半平米的大PAD上自行搭配，然后刷卡支付。吃麦当劳叔叔的汉堡进入中国25年，还从来没有像现在这么干过。 麦当劳也仅是一个案例而已。在移动互联网、互联网+等火爆概念之下，我们从来没感觉到餐饮这样一个熟悉的消费场景其实也是很“酷”很“爽”的。因为到餐厅吃饭以前只能银联刷卡，现在微信、支付宝等各种更便捷的支付已经逐步杀到
而进销存软件作为一款超实用的企业管理系统，通常会包含：采购、采购退货、采购付款、销售、销售退货、销售付款、退货情况、盘库、仓库调拨、借入、借出、借入还出、借出还入等方面的强大功能。
纺织服装，即经纺织加工而成的服饰产品。近年来，我国纺织服装市场整体发展趋势良好，随着数字经济时代的到来，我国纺织服装产业转型发展也形成了新的商业格局，电商平台已成为推动纺织服装行业转型升级的重要力量。
大家都知道传统的线下企业已经非常难做，而服装行业作为传统行业的代表，受到的冲击更大。这几年，各大知名服装品牌也纷纷掀起「关店潮」。
作为全球规模最大、种类最齐全、国际市场份额占比最高的服装大国，中国服装产业的产量超过全球产量的一半，出口接近全球总出口量的三分之一。然而在复杂多变的国内外发展环境下，我国的服装行业的发展依然面临着众多压力与不确定因素，企业转型升级迫在眉睫。
随着消费者个性化需求不断增加，我国服装行业正面临着前所未有的挑战。此外，电商渠道占比不断提高，订单碎片化程度进一步放大，传统计划性生产的供应链流程已无法适应不断变化的着衣需求，使得服装品牌商在供应链管理方面面临着严峻考验。在此背景下，优化供应链管理模式，降低供应链成本，减少信息孤岛，强化供应链快速响应和小批量生产能力，已经成为服装供应链管理的重中之重。
数据动态早报，让您了解数据新变化，新创造和新价值。 一、通信行业数据动态 1 华为与东方通联合发布经济运行监测平台 瞄准政务大数据经济的契机。【21CN新闻】 二、电子商务数据动态 1 抽检天猫商城、
从1956年的达特茅斯会议起，人工智能就深深地烙印在了IT技术的发展史上。60余年的发展、沉淀，已是“AI技术万口传，至今已觉不新鲜”。从概念到实践，从技术到产品，AI技术已经在智能客服、智能家居、医疗诊疗、工业机器人、无人驾驶等领域多点开花。 会议精彩回顾 计算机视觉技术堪称AI皇冠上的一颗明珠，不论是在技术深度还是商业应用方面都走在了行业的前沿。9月5日，腾讯云TVP-AI技术闭门会遍邀计算机视觉领域的技术大咖、专家学者、资深从业者们一起线上论道，层层深入解构计算机视觉技术，从个性化的商业化实践中探索共
9月21日，2015中国(大连)国际服装纺织品博览会期间，互联网+服装纺织行业的新机遇高峰论坛在大连举行。腾讯研究院高级研究员刘琼受邀发表演讲。出席论坛的还有大连市经济和信息化委员会主任张乙明、腾讯大辽网总裁潘鸿雁、京东女装部总监席敬敏、腾讯财付通战略合作总监曹刚、腾讯大辽网产品经理陶淑芬、中国方舟有限公司董事长马塾君等。 image.png 以下是刘琼演讲全文： 大家好，非常荣幸今天能有机会跟大家交流“互联网+”服装。 自今年两会以来，“互联网+”成为业界第一热词，各行各业都在践行这一理念。
中国纺织服装领域拥有着数万亿级市场空间且较为分散的庞大赛道，但纺织服装产业从生产到流通到零售的各个环节都痛点丛生。
从1956年的达特茅斯会议起，人工智能就深深地烙印在了IT技术的发展史上。60余年的发展、沉淀，已是“AI技术万口传，至今已觉不新鲜”。从概念到实践，从技术到产品，AI技术已经在智能客服、智能家居、医疗诊疗、工业机器人、无人驾驶等领域多点开花。
纺织服装是中国国民经济的传统支柱产业和重要的民生产业，纺织服装产业的发展直接关系到社会的稳定以及经济的可持续发展，近年来，受劳动力成本上升、需求低迷、中美贸易摩擦等多重因素影响，中国纺织服装产业增速不断放缓，下行压力加大，纺织服装产业供应链转型升级变得至关重要。
纺织工业是我国传统支柱产业，近年来一直保持着4.5%左右的GDP比重，在国民经济中占据重要地位。本文就我国纺织行业发展现状进行综述，对当前纺织行业面临的机遇和挑战进行分析，并探讨相应的处理策略。
在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。
本文由大数据专家张涵诚授权CDA数据分析师发布 需求和供给的相对平衡是国民经济的平稳的决定性因素。要达到这个平衡，国家提出要供给侧改革。看过很多供给侧改革的文章，大部门比较宏观，而笔者认为精细化推进”
互联网时代的信息化，我觉得首先要定一个基调，互联网时代的管理系统信息化应该如何利用新的技术手段为用户企业改善经营，开拓市场提供支持。首先来看互联网时代能够给零售行业带来哪些改变。我认为其中一个很重要的
当下，服装行业作为一个重要的消费品行业，已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。然而，随着市场竞争的加剧和消费者需求的多样化，如何提高服装企业的生产效率和降低成本已经成为了一个急需解决的问题。而精益工厂布局则是其中一个能够有效解决这一问题的方法。
为纺织行业供应链上下游企业提供信息服务、交易服务、物流服务、金融服务、售后维保服务、营销服务等一站式深度价值服务，实现数据互通、全链融合，综合提升平台运营效率与平台收益。
中国消费时代已到来，买买买自然也少不了服装消费。但你绝对不知道服装消费者在购物时关注哪些诉求，你也不清楚这些年大家服装消费的风格与方式发生了什么变化。在2月28日的数据侠线上实验室中，数据侠王舒用阿里大数据给大家讲解了2018年服装行业年度消费者趋势。
8月，海马汽车与联想集团在海马汽车制造中心总装车间签署大数据项目战略合作协议。代表联想集团签约的，是联想创投集团总裁贺志强；而负责项目实施的部门，是联想大数据事业部。
柔性供应链的概念最早始于 1990 年代末，但直到 2010 年左右，才在中国市场被关注和普及。回溯起来，2010 年前后的确是一个比较特殊的时间点——电商迅速崛起，消费者开始在买卖交易中占据主导，同时，海外品牌大举进入中国市场，国内竞争压力骤升。 对于服装品牌商来说，把商品企划、设计、生产、销售等环节拉长到以年为周期的传统模式，在这一背景下逐渐失去竞争力。尤其是在“双 11”这样的电商大促活动中，传统集中式的订货模式完全失效。于是，“柔性快反供应链”成为品牌商应对前端运营不确定性的产物，它强调服装商品全生命周期、全链条各环节的一体化紧密协同，通常是以月或者周为单位做 PDCA 循环 (即计划 -Plan, 执行 -Do, 检查 -Check, 处理 -Act)。 但是，所谓“快反”，并不是盲目地“快”，背后要有数据作为依据和基础，适应业务有计划有策略的快。柔性快反供应链的打造，与数字化息息相关。 裂帛是国内的原创设计女装品牌，也是最早的互联网品牌之一。在 2012 年的“双 11”中，裂帛更是拿下了当天天猫销量的第一。作为“原生”的线上品牌，裂帛更早地遇到了订单处理、仓库发货以及供应链管理上的瓶颈，因此，从 2010 年开始，裂帛就投入大量资源做 B2C 网站、电商 ERP、电商供应链等系统等自主技术研发。 据裂帛股份副总裁、现任新物云 CEO 的大麦（王浩宇）在最新一期的 InfoQ《超级连麦. 数智大脑》中介绍，2016 年起，这些技术积淀逐渐从裂帛孵化出来，通过新的科技公司新物云，目前已经向市场上 300 多个品牌实现了技术输出。
新零售和新制造这个两个概念炒得特别火热，很多电商也开启电商工厂计划，声称为制造企业赋能，改造提升制造企业的生产模式，买手制+ODM模式变得非常普及，典型的代表就是网易的严选和考拉工厂店，但2019年严选大幅裁员，同样也是被高起的库存压垮。下面是网上一篇文章”电商工厂狂热背后的断层”。
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图"，进军新消费领域却没有相应技术方案，怎么办？
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。 -------------------我不是完美的分割线----------------- Q1：大数据是什么？ ---- 答：从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后，获得你需要的资讯。大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Valu
随着数字化时代的到来，数据已经成为推动企业成功的重要资源。而在当今快速发展的汽车行业中，数据更是隐藏着巨大的商业潜力。本文将带您进入Python爬虫的实战领域，教您如何抓取和分析汽车行业数据，探索其中的操作价值和含金量，为您的汽车业务带来竞争优势。
在移动互联网快速发展，大量APP不断涌现，各行业、各领域竞争越来越激烈的的情况下，如何才能够自己的APP脱颖而出？如何获得更多的用户以及对现有的的用户进行更好的管理并创造更多价值？如何评估渠道效果和用户质量，制定正确的运营推广策略和方向？ 这都对APP的数据分析和运营提出了更高的要求和挑战。数据分析，对于开发者和运营者都是十分重要的，漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用，从而获得最大的利润。那么，该如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营呢？ 一、行业数据 行业数据对于一个APP来说，至关重
文章主要讲述了零售行业数据分析的五大趋势：全源数据整合、数据视觉化、移动端沟通协作、数据即时更新和海量数据秒级响应。通过这些趋势，零售行业能够更好地利用大数据，实现更高效的运营和管理。
对于各行各业争锋开采的数据“新能源”，GAP客户关系管理及业务拓展高级总监蔡辉认为，零售品牌若想赶这趟车，自有其方法论，以下是他在9月6日“大数据与分析创新峰会”上的发言实录。
POWER BI 软件主要是面向数据可视化，和数据建模，在数据的交互和数据可视化上有自己独有的优势。在对行业数据进行数据分析的时候 PB也有自己的一套数据分析的逻辑，我们以前在讲数据分析课程的时候，也一再强调，数据分析的重点是行业的数据分析的逻辑，并不是软件的应用。在人力资源模块也是一样，我们用PB 来对人力资源各模块进行数据分析，也是需要有一套行业的逻辑。那用PB 来做人力资源的数据分析仪表盘建模，我们的逻辑是什么样呢，我觉得主要是有3个大的步骤构成
据公开数据显示：美特斯邦威三年内关店1600家；李宁三年内关店近1800家；波司登在过去的几年内，门店净减少数量达8000余家......
O2O可以说是即将过去的2014这年的最热门词汇之一。 O2O概念甚嚣尘上，星火燎原，大到高端奢侈品，小到咖啡专卖店，无不都附加一个响亮名字——“O2O”。然而很多中小企业却对如何开展O2O营销活动一筹莫展，无从下手，感觉O2O“可远观而不亵玩焉”。 O2O，虚火还是真火？ 作为最时尚产业之一，服装是本地生活服务中最为活跃的领域，也是当前传统行业O2O转型中最具潜力的领域，同时也是存在误解最多、面临问题最多的领域。近年来有大量的线上线下服装企业投入其中，既有成功者，也有大量效果差强人意、甚至失败的案例。
如今，全球早已步入数据时代，随着行业的高速发展，相关岗位缺口已超150万，且薪资超同行业50%。未来十年，数据细分岗位将扩张5倍，各行业数据人才缺口明显。
「每天一个数据分析师」新一期内容奉上，请享用~ 人物档案 茹志强，数据分析与挖掘老兵，有6年的通讯行业数据分析工作经验。曾因为备考研究生，通过人大经济论坛接触到数据分析行业，从此入行。闲时喜欢阅读和
本文试图通过招聘数据了解数据分析岗位的最新招聘情况，包括行业需求、经验要求、薪资水平等， 进而分析出相关的薪资以及招聘要求。（数据样例可参考原文）
本文试图通过招聘数据了解数据分析岗位的最新招聘情况，包括行业需求、经验要求、薪资水平等， 进而分析出相关的薪资以及招聘要求。
大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。这些技术下一步将如何发展？它们之中哪些技术将广为流行？又会诞生哪些新的技术？
笔者在公司中参与了智慧供应链的项目，由于确实与笔者之前所研究的差异较大，从而陆陆续续也对该方向做过一些学习与调研，以此做记。
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