OUTO是杭州新洞科技有限公司旗下的女装全品类产销对接平台，通过资源整合把原材料供应商，***单品设计机构、生产工厂、分销商、零售商连城一个整体的网链结构。
OUTO与您分享服装从业者已经开始重视理解供应链的正确概念与实际含义了，从而在管理模式上发生一些相应变化，从之前盲目要求“生产与采购”部门或者“仓储和物流部门”等单一环节的工作职责与要求落实，甚至之前将商品企划和设计研发等工作环节根本排除在“供应链管理体系”之外的做法和意见，随着现在所谓“买手制”业务操作方式的兴起和流行，越来越多的人已经意识到“设计研发是供应链之源”这个概念的重要性和必要性，“牵一发而动全身”的“链条”式管理思维和理念正慢慢成为大多数服饰企业的共识。OUTO与您分享服装厂服装厂当前信息化程度比较低，产能的好坏主要依赖各层管理人员的职业素养，且数据散落在线下的各个工单里，从业人员受教育程度普遍偏低，工作环境和人员素质不适合操作复杂系统。
供应链具有以下几个方面的特性：
1、复杂性
供应链涉及到的成员多、层次多，有横向、纵向，呈多维度特征，有内部和外部等，其操作流程和业务模块也呈现复杂性。
2、动态性
因供应链是根据企业的战略变化而变化的，同时是需根据市场的变化而调整的，参与其中的企业、成员、业务更是时时刻刻都在变化，所以有着显著地动态性。
3、市场拉动性
供应链的形成、存在、重构都是基于一定的市场需求而发生的，并且在运作过程中，用户的需求拉动是供应链中信息流l、产品或服务、资金流运作的驱动源。
4、交叉性
供应链节点中的企业可以是这个供应链的企业，同时又是另一个供应链节点中的企业，众多供应链形成交叉结构，供应商的供应商、客户的客户，多向交叉，增加了协调管理的难度。
服装供应链为什么需要重做一遍？
先来做个背景介绍。
人们对服装的需求是极其个性化的，没有一个人希望与别人撞衫，因此服装业从前端零售到后端供应链都极其分散。但服装业规模巨大（中国服装纺织协会测算，2018 年中国服装销售总额 3.08 万亿），有一些企业在漫长的发展过程中不断积累规模，终长成了大块头。2、合作要找有实力的品牌女装尾货批发厂家，避免有的小批发商收了钱不发货，或者发的货货不对板。
因此服装业慢慢分成了两个阵营：一个是***+整合供应链阵营，另一个是中小品牌+松散供应链阵营。
服装业很奇葩，***也很难大者恒大，一不小心就容易因库存积压而掉队，但也有一批企业近年来一路高歌。
2019 年，安踏 (HK:02020) 股价上涨一倍，市值一度超过 2000 亿港币，坐稳国产服装品牌一哥；曾经的一哥李宁 (HK:02331) 走出一个的倒 U 型曲线，股价一年翻了 3 倍；供应链的定义供应链是指产品生产和流通过程中所涉及到的原材料供应商、生产商、分销商、零售商以及终消费者等成员通过与上游、下游成员的连接组成的复杂网络结构。一家度原本不太高的服装供应链企业申洲国际 (HK:02313)，2017 年中之后股价便开始进入快速上升通道，2019 年其市值一度超过 1700 亿港币，这家服装业的隐形巨头开始被越来越多人所关注。
这些成功的***渐渐打造了自己专属的供应链，从原材料到成衣加工实行高度纵向一体化的整合。据陈建志透露，年营收超过 30 亿元的品牌差不多就算***，已经有能力搭建自己专属的供应链。但完成整合的***仍是少数，从销售额看目前国内没有一个品牌的市占率能超过 2%，而***总体市占率不足 30%，剩下的 70% 都是中小品牌。简单的说尾货就是一个厂家每年剩余的合理货品库存，在保证质量的前提下以低于其成本的价格批发就是称为尾货。
这些中小品牌因为在下游没有足够的销量规模，因此不可能搭建自己专属的供应链，只能和其它品牌共用供应链。当下科技圈热议的服装供应链值得再做一遍，指的就是中小品牌阵营的供应链产业（下文讲服装供应链，就是特指中小品牌的供应链）。
中小品牌销售额大概 2.1 万亿元（3.08万亿*0.7），除以其平均 2-2.5 倍的加价率（出厂价到零售价），中小品牌的供应链产业规模大概在 8 千至 1 万亿元。
服装供应链管理的压力
面对消费升级，市场对服装行业的小批量、个性化、快速反应的订单需求越发凸显。新时代下的市场变革对供应链优化、物流升级提出了新的要求。
在新零售的发展趋势下，交付形式的多样性以及服装行业本身的特性小批量高频率势必对供应链管理造成很大压力。
比如：
1）门店调货难，企业内部的货品周转效率低、难度大，成本高，经营活动受到时间和空间限制；
2）供应链系统只解决了电子化问题，却没有解决智能化问题，操作供应链的经验主要来自于人，而人的经验却不容易被传承；
3）供应链普遍标准化程度很低，需要投入大量客制化服务来解决需求，却又受制于从业人员素质的参差不齐；
4）企业背后有上千家供应商，以往的业务流程是从供应商仓库到自有仓库再到门店，这中间增加非常多中转作业环节，造成成本浪费；
5）整段链条的可视化程度很低，导致长尾效应（时间⁄库存⁄人员）严重，运营成本增加，也不能支持数据分析决策。
