论文国内买手制服装品牌开发流程影响因素分析，该文是服装品牌方面毕业论文开题报告范文与买手和因素分析和服装品牌相关论文写作资料范文.
一、研究背景
（一）“买手制”的出现上世纪70年代,一些实行虚拟经营的服装企业开始引入具有采购职能的采购员.随着市场逐步扩大,企业对采购员提出了更高的要求,需要更专业化的知识,以配合企业内部产品的开发、市场推广及寻找合适的合作商.[1]上世纪90年代,“Buyer”概念的确立,标志着买手职业的系统化.[2]经过几十年的发展,“买手”的概念在欧美国家已较成熟,并形成了一套围绕“买手”的运营系统.该系统与买手一起合称为“买手制”或“买手模式”.
品牌服装买手制是一种市场化的运作模式,具有高效性,旨在通过缩短产品周期来快速实现产品价值.这种模式的运营,由市场信息的搜集整理、市场定位、商品采购、分货调控、物流配送、商品推广6个环节紧密配合,共同完成.
品牌服装买手制的性质是管理模式,其最大的特点和优势是市场化运作,核心是供应链系统,动力是买手.[3]
（二）虚拟经营成为了服装企业的转型方向近年来,随着生产的发展和时尚传播速度的加快,使消费需求发生了较大改变,消费选择趋向多样化,产品的生命周期也随之缩短.[4]为应对这些挑战,虚拟经营成为了服装企业的转型方向,并越来越多地选择买手制进行产品开发,以求缩短开发周期.此外,由于服装出口贸易的衰落,国内存在大量处于转型期的OEM、ODM供应商资源.这些国内服装生产厂家作为国外服装零售商的供应商,[5]与其买手团队密切配合,有着丰富的合作经验.国内虚拟经营服装企业若能运用买手制,整合利用丰富的国内供应商资源,将会获得极大的竞争优势.
（三）构建买手制品牌产品开发流程SD模型优化产品开发流程能有效缩短产品开发的周期时间.以往的流程优化研究大多使用定性分析和主观评价的方法,缺乏量化的结构分析,为优化流程带来了较大的不确定性和风险.因为在企业实际运营过程中,许多因素都会对产品开发流程产生影响.[6]
总结其他学者的研究经验,采用SD（System Dynamics,系统动力学）方法,[7]构建买手制品牌产品开发流程SD模型,并通过数学方程描绘开发流程的结构,借助系统仿真软件STELLA进行仿真模拟,能较直观地表现出产品开发流程的系统性、动态性.
本研究以S服装公司的买手制品牌G品牌为例,全面调研分析G品牌产品开发流程,以优化其产品开发周期时间、产品准交率、产品产出效率3个KPI指标为研究目的,采用SD方法,建立产品开发流程SD模型,通过对模型进行仿真与分析,找出产品开发流程中的可优化变量.
二、研究对象与建模思路
（一）研究对象1.样本企业概况S服装公司是一家以虚拟经营为特色、以系列成人休闲服和儿童服饰为主导产品的品牌服饰企业.该公司连续12年被评为中国服装行业销售、利润双百强,中国民营企业500强,位居我国服装行业竞争力10强,是服装行业优势企业之一.
G品牌是S服装公司为拓展新市场而建立的试点品牌,目标群体为18～26岁、爱时尚、爱运动,喜欢潮流亚文化的现代男性.依托S服装公司的各方面资源支持,G品牌以品牌风格和市场为导向,采用买手制产品开发模式,从线上起步,进军细分市场.
2.G品牌的经营模式G品牌同大部分买手制品牌一样,运用虚拟生产模式,除了自主开发、市购样衣后进行FOB/CFOB模式生产外,更多使用ODM（OriginalDesignManufacturer）供应商开发方式,整合国内供应商设计资源和生产优势.品牌方买手需要与其他部门合作,根据内外部信息的收集整理,使用自主开发、市购、挑选ODM供应商款式等产品开发方式进行组货.3.G品牌产品开发的主要流程通过与G品牌的品牌经理、买手总监、买手等人员、S服装公司部分高管进行访谈和素材整理,且实地参与品牌6个月运作,对G品牌产品开发的主要流程进行了整理,具体如图1所示.
图1：G品牌产品开发主要流程（二）建模思路建模与仿真,是指构造现实世界实际系统的模型,并在计算机上进行仿真的有关复杂活动.[8]本研究以石春乐等的研究结果[6]为指导,确定的建模基本思路是：对开发流程中的各环节、活动等进行一定程度的简化和抽象概括,使用SD方法进行建模和仿真,对流程的结构性及其动态性进行描述,通过内置函数监测并记录流程的周期时间等KPI指标.
三、产品开发流程SD模型（一）存量、流量和辅助变量系统是具有逻辑,且按照特定结构规律组织在一起的一种形式.SD模型用存量、流量、辅助变量三类变量描述系统.[7]
1.存量存量,表征系统的状态,让系统出现惯性及延迟,类似于盛水的浴缸.
2.流量流量,是单位时间内资源流入存量或离开存量的变化量,表示存量的变化速率,类似于水龙头或排水口.在制造业中,存量和流量被称作缓冲和生产量.在经济学中,存量称为水平,流量被称为速率.
3.辅助变量辅助变量由存量、常数或外生输入的函数所构成.其中,“烤箱（oven）”是一类特殊存量,当其接受的资源达到规定的时间或数量,暂时不再接纳资源,在经过规定时间处理资源送出之后,再次开启重复以上流程.
(二)基本假设
假设1：不同服装款式用料及加工难度一致,不受季节影响.
假设2：不同产品企划案对系统没有影响.假设3：各部门的人员以及职业技能水平没有变化,各供应商的设计生产能力一致.假设4：供应商、快递公司等能及时响应信息并立刻执行.
(三)SD模型及其单位、数值1.存量流量图
因果回路图、存量流量图,是系统动力学两种主要描绘形式.因果回路图很适合表达相关性和反馈过程,可在建模早期表达心智模式,但因果回路图的局限,是它们无法表达系统的存量和流量结构；存量流量和反馈,是动态系统理论的两个核心概念.[7]
本研究以存量流量图描绘目标品牌产品开发流程.模型边界是从产品的企划设计,到大货确认生产前的流程.具体如图2所示（详见文末）.
由图2可知,开发流程由多个并行的存量流量链构成.流程从企划设计开始,款式企划与面料企划同时进行,两者在流程中会相互影响.款式开发流程中会分成两个并向开发的流程：ODM开发流程为独立流程,款式和面料都由供应商开发和寻找,即对面料的开发没有影响；FOB开发流程会对面料开发流程造成影响,面料开发必须等待款式的确认.2.主要存量流量及参数根据目标产品的开发流程,共定义105个变量.在38个存量中,ODM FabricAmount（ODM面料订货量）、OrderFabricAmount（面料订货量）、AvailableFabricAmount（可用面料总量）、WIP（在制品）4个存量单位为piece,其他34个存量单位为SKC.
数据来源于参与品牌运作实践所得数据及相关人员访谈资料,并咨询相关人员对数据进行效验,确保其准确性.模型的主要流量、参数,如表1所示.
表1：主要流量和参数的数值3.KPI指标通过STELLA软件在模型内编入数学方程之后实现模型的仿真.为了更贴合开发流程的实际情况,在模型中设置了周期时间等4个KPI指标,如表2所示.
表2：模型KPI指标（四）SD模型仿真结果1.模型的结构、数据及检验模型的结构、数据,来自实际开发流程的运行流程和历史数据,并且与相关人员进行了确认核对,保证模型结构的合理性和数据的准确性.使用建模语言DYNAMO（SD建模语言）,低于一般建模语言的差错几率.根据Sterman的研究结果,[7]与相关人员对模型的边界和结构进行了检验,并使用STELLA软件的内置功能,对模型的量纲及其在极端情况的表现进行了测试,确保仿真模型的可靠性.
2.模型仿真结果仿真时间以天（d）为单位,设定为两年（720d）,仿真的步长为1/4d,以提高系统运行精度.从模型仿真运行后的结果可看出,在约250d之后,系统基本趋于稳定,4个KPI指标为仿真值,仿真值与实际值基本接近,具体如图3所示.
图3：模型仿真结果为了进一步验证模型的实用性,使用批均值法,对仿真输出结果进行统计处理.[9]如表3所示.
表3：KPI仿真值批均值法处理从表3可看出,取730d的仿真值（实取728个）分为8个组次,将各组仿真值独立统计计算,得出各组平均值.假设各组仿真值均独立,得到KPI仿真平均值及其95%置信区间.对比KPI实际值,均落在其95%置信区间内.统计结果表明,模型的KPI指标输出具有较好的实用性及无偏性.
四、开发流程变量对KPI的影响（一）检验流程系统动力学模型非常适合探索局部资源对整体结果的影响.以优化开发流程KPI指标为研究目的,采用对局部变量进行灵敏度分析的方法,选取模型中的某一个变量,研究其资源投入量（如人力、时间、资金等）的变化对模型整体KPI的影响.通过对开发流程环节实际运作进行调研筛选,由相关人员确认变量是否适合操作,并经过多次模型仿真确认,选取7个主要变量进行研究.将各变量的原始资源投入设为100%,将变量进行6个资源投入量（25%、50%、75%、125%、150%、175%）的仿真模拟,得到的KPI仿真值如表4所示.表4：变量不同资源投入仿真结果在信息论中,熵是对不确定性的一种度量.如果用Pj表示j个信息的不确定度（即出现概率）,则整体的不确定度量的表达式为： （1）其中,S为熵值.根据熵的特性,熵值法可计算出各个指标的权重.其计算步骤为：
1.计算第j项指标下第i个方案对该指标的贡献度（2）2.计算第j项指标的熵值（3）其中,K＞0,ln为自然对数,Ej≥0.常数K＝1÷ln（m）,保证0≤Ej≤1.3.计算第j项指标下个方案的一致程度（4）Gj指标越大,表示指标越重要.
4.求出权重（5）按以上步骤计算,可得出KPI指标T、R、F权重分别为56%、7%、38%.通过对7个变量的优化,能显著提高产品开发周期时间T、平均款式产出F,供应商准时交货率R较难优化.由于此权重为模型仿真的结果,所以结合实际运营情况的需求和重要性,将KPI指标T、R、F的权重比例调整为50%、20%、30%.用局部灵敏度系数Si表示变量变化对KPI指标的影响程度,其公式为：
（6）其中,Si为灵敏度系数,P0为原始变量值,Pi为第i次运行的变量值,Y0为模型原始输出值,Yi为第i次运行输出值.为方便统计分析,对(Pi－P0)÷P0取绝对值.每次仿真KPI输出值为ST,i、SR,i、,i.为了方便比较分析,对指标T的灵敏度系数进行取负值处理,使3个KPI指标的灵敏度系数可统一比较分析.灵敏度系数数值为正时,变量的改变对KPI结果有正影响；反之,则为负影响.如表5所示.表5：变量对KPI指标影响的局部灵敏度系数结合3个KPI指标的权重,可计算出各变量资源变化对总体绩效的影响.公式为：
（7）（二）分析结果目标品牌产品开发流程3个KPI指标受7个变量影响的正负属性及程度.增加服装设计速率指标资源投入,能显著提升整体绩效,但准交率会负影响.
适当增加ODM开发比例能提升整体绩效,但过度增加会造成负影响.
增加服装款式指标的资源投入,能显著缩短开发周期时间,但准交率及平均产将受较大负影响.提升市购比例,会小幅度提升整体绩效；减少款式面料比,会小幅度提升整体绩效.提升单款订货量,可以缩短开发时间并增加平均产能,但准交率将受较大负影响.
五、研究结论与不足（一）研究结论买手制品牌的发展在国外已较成熟,但照搬国外模式并不能适应国内的服装产业环境和市场.本研究通过实地调研建立了国内买手开发流程模型,为国内买手制品牌提供了借鉴.
系统动力学是用系统的思维对复杂现实进行思考分析的工具.通过模型仿真可发现,有些变量的资源投入增加,能对整体绩效有正影响,但有些变量的资源投入增加反而有负影响.模型仿真可在一定程度上找出变量的影响属性及程度,为现实操作提供指导.
（二）研究不研究限于个人能力和仿真平台的局限,未能将模型进一步简化,且仅观测了7个变量对整体绩效的影响,因此仍有进一步研究的空间.！
上文总结:上述文章是一篇关于买手和因素分析和服装品牌方面的服装品牌论文题目、论文提纲、服装品牌论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文.
参考文献：
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