面對經濟結構的變動，像越南和中國這樣的發展中國家的傳統產業，特別是勞力密集的服裝和紡織業，正在遭遇巨大的挑戰。由於日益嚴重的勞工短缺問題，以及產業轉向更先進領域的趨勢，改革傳統營運方式的需求已經刻不容緩。這篇文章旨在探討如何將自動化、物聯網(IoT)和人工智慧(AI)技術作為解決這些問題並重塑服裝業未來的工具。

中國和越南的紡織業為什麼招不到工人？

近年來，發展中國家如越南和中國面臨了許多重大挑戰，其中最為明顯的就是勞動力短缺問題，特別是在勞動密集型的成衣和紡織業。同時，這些國家的經濟結構也正在發生劇變。以越南為例，隨著出口訂單急劇萎縮，其成衣業遭受了重創。另一方面，越南和中國正逐步開放更高級的產業領域，如半導體製造，這也對傳統產業帶來了改革的壓力。

隨著這些國家向先進產業領域如半導體製造的大門逐漸敞開，傳統產業，例如成衣業，面臨著必須改革營運的壓力。幸運的是，自動化、物聯網和AI技術為這些挑戰提供了一個可行的解決方案。然而，我們也必須認識到，使用這些技術可能會帶來新的問題，比如需要為工人提供技能提升的培訓，以及工作被機器取代的風險。

總的來說，過去被視為勞動力豐富的國家，如越南和中國，正逐步轉變為像半導體製造這樣的高科技產業的據點。隨著這些國家對先進產業的接納度增加，傳統產業如成衣業就面臨著改變營運模式的壓力。自動化、物聯網和AI技術為這些挑戰提供了可能的解決方案，但是在採用這些技術的同時，我們也必須認識到可能會引發的困難，如需要為工人進行技能提升的培訓，以及工作被取代的可能性。

服裝行業中自動化和物聯網的重要性日益增長

效率和速度是自動化的主要優勢。自動化機器在這些方面遠勝於人工，從而產出更高的產量並確保生產流程的穩定。例如，布料自動裁剪機再成衣廠是標配，它能加速切割過程，不僅顯示了其高效率，也顯示了其精確度。

質量保證：自動化機器確保精度和準確性，減少人為錯誤，確保一致性，並始終保持高品質標準。例如，AI驗布機使用精密的演算法詳細檢查紡織品，找出人眼可能會忽略的缺陷。此外，自動化機器可以通過降低勞動力成本來節省成本。

成本效益的解決方案：為了對抗不斷升高的勞動力成本，自動化機械已成為節省成本的關鍵手段。一旦安裝，這些機器可以執行通常需要多名工人才能完成的任務，有效地降低勞動力成本。

物聯網(IoT)功能的機器帶來了眾多的好處，包括預測性維護和數據驅動的洞見。通過預見可能的設備故障，它們大大減少了停機時間，提高了生產效率。此外，這些機器收集了大量的數據，提供了有價值的洞見，可以幫助優化流程，預測市場趨勢，並促進知情的商業決策。

一個典型的例子是最新的裝有物聯網功能的布料鋪展機。這台機器用於鋪設定長的布料的多層疊加，不僅提高了效率，還最大限度地減少了浪費，並保持了最高的品質標準。憑藉其實時監控和數據分析能力，它使服裝工廠能夠精簡生產，更好地規劃資源，並削減營運成本。在經濟下滑的情況下，這種優化流程和減少浪費的策略可以放大投資回報，即使訂單量正在下降。

自動化帶來的挑戰

儘管自動化和物聯網為我們帶來了許多優點，但我們必須同時認識到，這些新技術也會帶來挑戰。可能會有技術問題，或者員工需要經過培訓來操作新的機器。此外，隨著機器接手了以前由人工完成的工作，這可能導致工作崗位的減少。然而，這些挑戰並非無法解決。通過適當的支援和維護，我們可以解決技術問題；透過專業的培訓，員工能夠學習操作新的機器；我們也可以將員工轉移到組織中的新崗位來處理工作崗位的流失。

採納新技術：永續經營

引入新技術的目的，不只是為了應對當下的挑戰，對於越南和中國的服裝行業來說，這更是一個策略性的步驟，用以推動行業進步。通過接受自動化、AI和物聯網的解決方案，這些行業有機會將現階段的挑戰轉變為推動創新和成長的催化劑。

我們的目標並不是要用技術取代人，而是希望透過技術來擴大人類的能力。隨著技術的融入，人類工作的角色將會轉變，但人力的價值將會得到提升，而非降低。

換句話說，服裝業對於自動化和物聯網的接受，超越了僅僅為了生存，更是為了主動推動行業的進步和成長。

與歐西瑪合作，打造未來就緒的服裝業

作為專業的服裝機械製造商，歐西瑪提供了一系列的服裝工廠機械，旨在使生產操作更為高效和具有成效。我們提供一站式購機的便利性，並且致力於持續創新，使我們的客戶能夠在競爭激烈的市場中保持競爭力，有效地應對他們的特殊需求。

我們提供的技術並不僅僅是關於機器，更是關於創造價值、推動成長，以及重新塑造服裝製造的未來。如果你正在中國或越南經營一家工廠，我們誠摯邀請你探索與我們的合作可能。一起，我們可以駕馭變革的潮流，開創一個繁榮且技術強化的未來。

如果您工廠招工便困難時，是時候改變你的服裝製造流程，聯絡我們，一起來塑造服裝製造的未來。

參考出處
Immago (2022). Immago textile industry in Vietnam.
Statista (2022). Apparel industry in China - statistics & facts.