自动化检查的愿景如何彻底改变服装制造业

底线

督察的愿景是将人工智能、预测分析、机器学习和移动技术整合到一个基于云的检测平台中，从而彻底改变服装制造，从而立即在世界任何地方提供规范性的见解。

弥补服装制造业的知识差距

理解你的前景所感受到的挫折感是所有伟大初创公司的基础。 卡洛斯·蒙卡约·卡斯蒂略， 督察 的联合创始人， 他的兄弟费尔南多·蒙卡约·卡斯蒂略 和 路易斯·蒙卡约·卡斯蒂略，知道管理好生产网络的许多痛苦。 在成立督察之前，Carlos 创立了 ASIAM，这是一家服装采购公司，专门负责为中小型零售商采购解决方案。 ASIAM 还使亚洲和拉丁美洲的企业能够从彼此的专业知识中获益。 他和他的兄弟在解决品牌、零售商、供应商、供应商和工厂在努力提高产品质量时面临的许多问题方面拥有第一手经验。

缺乏对检查结果的实时可见性导致供应链和生产网络的不准确和质量错误。 大多数检查是在当时手动进行的，结果捕获在微软 Excel、Word 或 PDF 文件中。 由于通过电子邮件为一家工厂共享了数千份检查报告，跟踪这些报告并查看检查数据的趋势是非常困难的。 由于没有集中系统来共享检验和质量数据，工厂的效率越来越低，供应商开始失去更多的质量目标。 依赖供应链这些关键部分的品牌和零售商缺乏跟踪其合规性和检验质量目标所需的数据。 知识差距始于不完整的检查数据，并在整个供应链中取得进展。 如果情况不改善，腐败将成为提高产品质量的更大障碍。

Carlos 开始构建检查平台，其基础是他与整个亚洲的服装制造商合作，以及未能立即获得所需的检查、合规性和质量数据的挫折感。 “没有平台能够实现工厂之间的协作，并共享提高质量所需的检验结果，” 卡洛斯最近说。 “解决这个问题让我有机会连接我生命中的点，为有需要的人服务。 Carlos 热衷于构建一个平台，随时随地轻松地与品牌、零售商、供应商、供应商和检验机构共享检查结果。

督察平台成形

打造一个基于云的平台，使品牌、零售商、供应商和供应商能够实时协作并查看入站检查报告，这一引人注目的愿景是推动公司首次开发努力的催化剂。 为了立即捕获合规性调查和检查数据，督察在其平台内集成了移动技术。 检查数据会立即上传，检查平台会根据入站检查报告跟踪合规性、生产和质量指标以及 KPI。 品牌、零售商、供应商、供应商和检验员将首次在一个地方看到给定服装或配件产品的所有检查报告。

督察平台实时进行，提供丰富的检查数据

创建实时数字生态系统的愿景正在接近成为现实。 督察的愿景是建立一个平台，可以立即提供检查数据和监测是触手可及的。 督察平台上移动技术集成的进步也使每个检查都能够实时跟踪全球定位系统。 品牌、零售商、供应商和第三方检验服务提供商首次可以在检查时对其进行监控。

通过人工智能、机器学习和预测分析实现愿景

2016 年，督察参加了 Target – Techstars 零售加速器计划，这是公司将平台愿景变为现实能力的关键事件。 督察是唯一在第二年投资的初创公司Target，零售商提供370万美元的初始种子投资。 Target 还同意与越南、柬埔寨和泰国的 50 家供应商一起推出”督察”平台。 在基于云的检测平台上结合人工智能、预测分析、机器学习和移动技术，使服装制造彻底变革的平台愿景得到了一家全国性零售商的支持。

基于人工智能和机器学习提供规范性见解的目标现已触手可及。 凭借种子资本和新客户，督察拥有构建其平台完整愿景所需的资源。 平台路线图的每个阶段都成功的原因在于每个决策都以客户为中心。

以下平台设计目标，每个目标都完全专注于客户体验和交付价值，使督察能够快速创新其平台：

• 实现供应链和生产网络的实时透明度和可见性，降低风险并确保实现负责任的采购。该平台的设计目标是所有平台开发的基石，也是促使 Carlos 推出公司的主要因素之一。 从平台角度实现这一目标，可转化为设计可配置和可定制的检查员工作流程、分析以跟踪供应链或工厂的哪些领域需要最大的改进，并使更精确的可追溯性更深入到供应链中 – 这是负责任采购的关键要求。

• 为了让品牌、零售商、供应商、供应商和检验员能够立即了解整个生产网络中的检验和质量分析、指标和关键性能指标 （KPIs）。 Carlos 在最近的一次谈话中讲述了在他职业生涯的早期，他对于工厂的检查和质量结果缺乏了解的挫折感。 这种挫折感是促使他确定监察员平台愿景的主要催化剂之一。 督察对其平台这一维度的愿景是，对实时 CAPA（纠正行动预防行动）事件提供越来越丰富的数据分析。 实时监控工厂和产品质量性能、材料质量和使用先进技术来发现材料中的异常或差异，都是平台为实现这一目标将支持的领域。

• 通过即时知识共享，创建并不断加强品牌、零售商、供应商、供应商和检验服务提供商的正面网络效应。当网络中的每个新组织都通过数据、见解、智能、知识和视角增加价值时，就会产生积极的网络效应。 最强大的网络效应可导致整个网络的指数级生产率提升。 在品牌、零售商、工厂、供应商、供应商和检验机构之间实现积极的网络效应是督察平台旨在实现的重大战略目标。 为此，该平台以角色为基础，为平台的主要用户（品牌、零售商、工厂、供应商和供应商）提供安全、保密的工作流程和工作空间。

• 通过人工智能 （AI） 和机器学习，提供有关如何改进检查、合规性和质量的规范性见解。督察平台的一个基本目标是为供应链的每个成员提供他们擅长工作所需的数据、见解和情报。 该平台用于人工智能和机器学习，以提供实时分析和监控，以实现预测自动化。 机器学习依赖于一系列基于约束的算法，这些算法会随着时间推流而”学习”数据模式，从而产生标准分析技术所无法获得的见解。 督察平台还依靠机器学习来简化每个供应链参与者提高质量的努力。 此外，督察平台可以分析所有检查员的性能，自动推荐最佳候选者来检查特定工厂正在生产的特定产品。 它还具有缺陷推荐器，可以根据供应商材料、工厂位置、生产班次和设计的组合，预测什么将产生最多和最少的缺陷。 随着人工智能和机器学习在督察平台的中心，它将能够弯曲和改变随着时间的推移，根据供应链需要现在和将来。

结论

真实性、透明度和信任是当今任何品牌或零售商增长战略的基石。 在采购、供应链质量、劳动实践、检验、甚至生产特定产品的工厂所在地等各个方面都完全透明是新的常态。 当前的数字时代创造了一个品牌或零售商对负责任的采购、质量和服务承诺的方方面面的即时反馈时代。 督察平台是专门为应对这些挑战而设计的，它通过在整个供应链中提供规范性的实时见解。 通过预测性分析和即时洞察，供应链的每个成员都拥有改善产品质量和促进收入增长所需的数据和情报。

督察视线是一个端到端的质量控制平台，数字化和优化全球生产链的预生产、内联、最终、仓库和 远程检查 。 SIGHT 利用先进的数据分析和机器学习来评估风险，并建议采取预测行动来推动持续改进。 通过一个完全可配置的平台，您可以标准化和自动化质量操作，提高整个供应链的可见性和协作性。 将优质操作从被动操作转移到预防性操作。