알아야 할 4가지 의류 기계 신흥 트렌드

의류 기계 혁신은 둔화되지 않습니다. 공급망은 계속 발전해야 합니다. 더 많은 공급업체와 브랜드가 기존 기술과 새로운 기술을 결합하여 제품에 가치를 더하는 것을 고려하고 있습니다. 이를 염두에 두고, 이 기사에서는 제조를 보다 지역적이고 지속 가능하게 만드는 의류 기계의 최신 트렌드를 안내합니다. 

차례
의류 기계 시장 점유율, 수요 및 추진 요인
4가지 필수 의류 기계 트렌드
결론 – 약 15%

의류 기계 시장 점유율, 수요 및 추진 요인

세계 의류 시장 규모는 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다. 8.6년에는 843.13% 증가해 2026억 XNUMX만 달러에 도달할 것으로 예상. 성장은 고급 자동화 공정과 면화 제면 투자 증가를 포함한 요인에 의해 촉진됩니다. 또한, 부직포 시장이 증가하고 패션 산업이 급성장함에 따라 기계 도입이 촉진될 것으로 예상됩니다. 

또한 온라인 쇼핑 급증은 의류 제조 시장 성장에 도움이 될 것으로 예상됩니다. 증가하는 수요를 유지하기 위해 의류 제조업체는 효율성을 높이고 운영 비용을 낮추기 위해 컴퓨터 제어 자수 시스템에 많은 투자를 하고 있습니다. 이러한 산업 및 상업용 장비는 특수 원단 효과, 스팽글, 아플리케, 체인 스티치 자수 등을 자동으로 생성할 수 있습니다. 서유럽은 가장 큰 의류 시장을 자랑하며, 그 뒤를 아시아 태평양과 북미가 바짝 뒤따릅니다. 이 모든 지역이 소매 매출의 80% 이상. 

4가지 필수 의류 기계 트렌드

자동화의 부상 – 로봇 제조

지난 몇 년 동안 의류 제조 산업은 짧은 통지 기간 내에 저렴하고 고품질의 제품을 공급하라는 소비자의 강요에 직면했습니다. 이러한 새로운 시장 조건과 다른 새로운 시장 조건은 제조업체를 한계점까지 몰고 갔고, 새로운 자동화 시대를 맞이하게 되었습니다. 

이 부문은 이제 설계 및 제품 개발에 자동화를 사용하는 것이 증가하고 있습니다. 자동화의 주요 영역은 다음과 같습니다. 직물 검사, 재봉, 원단 펼치기 및 자르기, 압착 등이 있습니다. 재봉 자동화의 가장 잘 알려진 사례 중 하나는 다음에 의해 개발된 재봉 로봇입니다. 수보이 로봇은 원단을 다루고 잡는 데 사용되며 특정 크기와 디자인에 맞게 프로그래밍할 수 있습니다. 

또 다른 예는 다음을 사용하는 것입니다. 전자동 원단 절단기 정확하고 매끄러운 원단 절단을 용이하게 합니다. 원하는 의류 디자인에 따라 패턴은 마커 용지를 만들지 않고도 컴퓨터 메모리에 저장됩니다. 절단기는 짧은 시간 내에 여러 겹의 원단을 정확하게 절단합니다. 이 기술은 직원 수와 원단을 필요한 패턴으로 수동으로 절단하는 데 걸리는 시간을 줄였습니다. 

디지털화된 공급망 관리

의류 산업에서 공급망 관리의 디지털화는 최대 효율성을 위해 필수적이며, 이는 전반적인 사업 성장으로 이어집니다. 기계 작동은 공급망 관리에서 다루는 핵심 영역 중 하나입니다. 대부분의 생산 시설은 공급망이 분산되어 있지만, 후자의 디지털화는 비용을 절감하는 효과적인 솔루션으로 여겨져 왔습니다. 

IoT 및 AI 기반 시스템과 같은 기술을 도입한 것은 의류 생산을 5% 이상 늘리고 비용과 시간을 절감한 후에 효과적인 것으로 입증되었습니다. 65%AI 기반 시스템의 대표적인 사례는 다음과 같습니다. Xunxi의 AI 기반 제조 생태계, 완전히 맞춤화되고 수요 주도적 생산을 가능하게 합니다. 이 기술 예측은 기존 제조업체가 스마트 생산에서 효율성과 규모의 경제를 활용하면서 최대 수익성을 달성하고 재고 수준을 낮추는 데 도움이 되었습니다. 

빠르고 지속 가능한 3D 모델링 및 인쇄

3D 기술은 이전 기술, 특히 대량 생산에 비해 노동력을 줄이고 시간을 절약합니다. 마찬가지로 3D 모델링 및 인쇄의 발전으로 의류 제조업체는 이전에는 존재하지 않았던 복잡한 모양과 기하학의 도움으로 멋진 인쇄 패션을 디자인할 수 있게 되었습니다. 

대표적인 예가 스페인 패션 브랜드 ZER로, 소비자 중심 패턴을 설계하기 위해 적층 제조를 구현합니다. 제조 공정 전반에 걸쳐 모든 의류에 대한 자원 낭비를 줄여 지속 가능성.

빅데이터 개입

빅데이터 가상 피팅과 맞춤형 패션에 대한 수요를 충족하기 위해 여기 있습니다. 대부분의 패션 기업은 소비자 행동을 분석하고 통찰력을 얻기 위해 방대한 양의 데이터를 사용하여 매칭 솔루션을 찾습니다. 또한 웹사이트와 모바일 기기에서 패션 판매를 수집합니다. 그런 다음 데이터를 지능적으로 분석하고 다양한 패션 속성 데이터를 선택하여 색상, 사이즈, 브랜드 등의 선호도를 파악합니다. 

이런 방식으로 의류 부문은 효율성을 높이고 제품 품질을 개선하는 동시에 시장 수요와 브랜드 특성을 더 잘 충족할 수 있습니다. 가상 소비자 피팅 모델을 통해 구매자는 취향과 선호도에 따라 다양한 스타일을 편리하게 시도하여 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 소비자 만족도와 지불 의향이 증가했습니다. 고객 마네킹과 실제 인체 가상 피팅을 사용하면 물리적 시뮬레이션, 크기 조정 및 사용자 지정 모션 필터를 통해 현실적인 물리적 피팅을 제공할 수 있습니다. 

결론

의류 산업이 계속 진화함에 따라 의류 제조 기술 동향도 진화하고 있습니다. 위의 새로운 기술을 운영에 통합함으로써 대형 의류 기업과 리테일러 모두 수익 흐름을 극대화하고 효율성을 높이며 운영 비용을 절감하고 있습니다.