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，专业单品设计机构、生产工厂、分销商、零售商连城一个整体的网链结构。

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对春计不足不是造成积压的原因，因为中国人购物观念是在过年前几天集中购物，特别是衣服。

对于服装来说，春节前几天并不是的时候，因为家长们都是先孩子，后自己，因为考虑到交通和天气情况，一般都会提前行动，所以提醒店主们千万注意，别以为那几天人多，一定要货源足，除非店里平时外套也是重点，假如平时也很少做外套，那就千万别在春节前几天还备不少货在那里。

真正的问题在于：所有开店的都知道换货要及时，库存在小心，可是真正操作起来后还是跟着感觉走，或跟着对手走，总是等别人上了，客户问了才会开始行动，假如碰上发货不及时的，等进到货，市场都。

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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。

快速反应能力的要求逐渐提高是服装厂面临的主要挑战，解决这个问题除了面辅料（已在前文提到），还需要更多的系统和数据的支撑，包括如下：

通过提高面辅料的确定性，并利用软硬件实现工厂的信息化和数据化，将从产能端提升生产效率，增加供应链柔性。我们认为，有机会出现一个柔性的服装供应链平台，通过连接并分发信息化改造后的工厂，实现的服装生产和交付。

销售预测与“牛鞭效应”

长久以来，中国服装业已有意无意地走上了以量取胜的路子，以过剩的产量满足供应链下游环节的需求。　　在分销模式上"生产商—品牌商—代理商—零售商"模式在服装业销售渠道中为普遍，此模式下的销售预测信息是通过一年(春夏季，秋冬季)两次订货会在销售渠道各环节流动。代理商通过当地零售商的订单量预估向品牌商订货量，品牌商以代理商的订货量为依据下单给生产商。　　

沿上述渠道产生的预测信息掺杂了各利益相关方的博弈，不见得真正反映了消费者的购买逻辑，与消费者实际需求存在不小差异。代理商往往倾向订购较多的商品以备断货；品牌商为满足代理商的需求而储存更多商品以备补货；生产商为了应对品牌商的需求和生产环节的诸多风险，衣服批发，再扩大生产量。从零售商开始沿着供应链到生产商逐级放大产量，终在各环节造成库存压力。　　

供应链管理把这种现象叫“牛鞭效应”，“牛鞭效应”是类似大众服装品牌这种面向库存生产企业的天然缺陷，使得库存结构不单是成品，而且包含原材料和半成品。在市场急速成长阶段，这种效应被市场增长所淹没，而一旦市场发生一点风吹草动，供应链个环节上的库存马上显现出来。　　

品牌商的营销部门如果能提前调研、再参考设计师对市场的敏锐触角来把握市场需求，引导买手的购买，这样从市场源头预防信息失真。

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