压力来自于管理。「因为要安排每一个员工负责做什么，操的心比以前多更多。考虑到大家的工资收入和工作效率，我的压力还是比较大的。」万仁艳告诉36氪，那个时候经理一直跟她说加油，但她manbetx万博全站压力大得都想放弃当组长了。
高端女装平均有150多道工序，每个工单下到工厂服装资讯，组长需要一个款一个款的做分工排布，对组长能力依赖性很强，不仅要耗费组长大量的时间，也不一定能做到工人和设备利用率最大化。
一款新的服装下单后，万仁艳要拆解它的生产流程，把制定好的流向表打印出来manbetx万博全站，结合新款工艺研发单，与技术员一起评估工艺技术难点与瓶颈点，确定培训方案，接着才把工序规划分配给具体的员工。服装生产完成，万仁艳也需要这张流向表，按照生产流程依次审核工序流，核对数量和质量，并将员工生产的相关数据结果提交给工资核算部门。
刚上吊挂系统的时候，衣架顺序一乱，零件一增多，配对的准确率大受影响。这时候，组长需要立马去现场解决问题，让产线后面可以继续正常生产。
今天，万仁艳不用再在产线上时刻紧盯，只需要随时在手机或电脑的系统看板上，就可以看到今天的生产情况——有多少个站位在工作，整条产线距离当天的目标还有多少件，哪个工序卡壳，哪个工序提前完成，哪批货需要返工，所有信息一目了然。
今年，赢领智尚引入了「员工技能矩阵算法及工序智能分配算法」项目。通过大数据算法，准确定位员工工序所具备的技术能力，按需且快速的将工序进行合适的分配，直接提高员工个人的生产力。
要解决这个行业难题，亟需通过数字化转型升级优化业务流程，从而在服装制造业有限的效益里，挖掘更大价值。
过去，传统服装企业的信息化建设，已经通过半自动化设备和配套软件manbetx万博全站，完成了将生产在线化、信息化的过程。而机器设备尚不能够满足愈发复杂的技艺制作需求，因此服装产业的生产车间依旧离不开传统技术员工。
数字化要解决的最核心问题之一，就是实现组长对生产中的人、设备、工序分工排布的智能化。
结果上看，AI算法平台不仅对班组长的生产管理起到了良好的辅助作用，让一个人可以同时管理多条产线；还提高了生产效率和准确率，解决了服装厂招工难的问题，也为企业节省了不少的人力成本。
2017年2月，赢领智尚就成立了智能制造项目部。这个部门集聚了软硬件厂商的专家，与公司内部业务骨干一起，一共三百多人，共同研制服装智能制造系统。
在班组缝制排布的「智能化」实现之后，接下来，赢领智尚将向「智慧化」迈进。
在创始人兼董事长陈灵梅的畅想中，五年后的服装智慧工厂，很有可能只需要2名生产经理管理1000名工人，生产现场管理人员将进一步「少人化」，绝大部分场景将是软件直接取代人脑做决策。
经过半年的前期沟通和一个月的正式调研，团队认为，要提高产线的效率，人员技能的管理和分工，是数字化赋能的更manbetx万博全站大空间。
陈博士在想，如果只需要在生产前花一点时间在系统里跑一下算法，就能完成分工和及时调整，对产线管理效率的提升将有多manbetx万博全站大？
赢领智尚已经有一定的数字化基础，要帮助企业提效，就需要从这两方面把已有的数据盘活，提高自动化和智能化的水平manbetx万博全站。
结合华为的大数据产品、机器学习训练与推理技术、运筹建模技术、AI开发平台、天筹AI求解器等多项技术能力，华为团队和赢领智尚共同开发了「智慧工厂生产系统优化与仿真平台」。
服装制造与高度自动化的电子制造不同，依赖手工工艺的服装生产无法简单对接一个系统就能直接使用。项目试运行的过程中，团队发现，落地更要适配真实的生产和管理习惯。
比如，工人完成了一批服装的生产后，下一批服装往往需要做另一个工种，其中搬运新的设备就要花去十几分钟。
未来，该平台还会向生产的仿真场景延伸，通过仿真技术实时动态的调度生产计划，帮助解决产线的拥堵问题，助力服装生产行业进一步增质提效。
万仁艳20年的服装生产从业经历中，四分之三都在赢领智尚度过的。现在，她身边的工友大多还是过去这批老员工，最长的甚至在这里工作了15年。