说一个传统行业，然后把大数据和智能分析加上，你认为能起到什么样的效果

传统行业如钢铁、制衣服、建筑业等，都有一个特点，就是劳动密集型的制造加工业。而且很多时候，买卖上就只有一次。就是说商品出门了，就跟客户没有联系了。

另外，加上科技进步和行业对手竞争，很容易陷入了价格战，使得商品的利润被压得越来越低，导致传统行业的生存环境越来越恶劣。

为了解决这个问题，就需要创造出自己的优势，而且这优势是很难被复制的那种。参考以前蒸汽机、电和电子技术的发展史的话，我们可以尝试利用大数据和智能分析，把传统行业从生产的角色变成服务的角色。我们可以用制衣服的行业距离大数据和智能分析在当中起什么作用。

【制作衣服】

制衣行业一直以来都只有在缝纫机上实现了自动化，其他的环节都是靠人工，那是因为布很柔软，机器无法识别布的位置，因而无法工作。这就是为什么决定了制造衣服一定是人口密集型。

但现在出了一个科技，可以先把布料硬化，然后成品的时候再软化，这样子衣服就可以跟硬纸板一样随意处理。当电脑可以从头到尾生产出意见衣服的话，这个时候就可以放入大数据和智能分析在生产上。

// 设计部分 //

在设计样板的时候，可以把电脑连接到互联网，收集各种各样的衣服、时装相关的照片，通过大数据来分析最近流行什么颜色、喜欢什么图案和裁剪，然后生成衣服的样板，就可以直接加工出品了。

这样子生产衣服的好处有：

1） 受众广。因为颜色和样式都是最多人选择的

2） 突破局限。设计师很多时候会被自己的经验困住。用智能分析就不会有这个问题，因为是数据决定成品。

3） 速度快。有些时候设计衣服需要的时间很不稳定，看人的状态。用智能分析可能样板就几分钟就出来了。

// 质量部分 //

因为每一件衣服都是电子化的流水线生产，所以所有的数据、误差都记录在内。不像现在可能是要100多人分工把衣服一件件缝合起来。质量不稳定，也做不到质量控制。

所以把所有制造衣服的数据收集起来，可以方便厂家及时调整和监督质量水平。

【售后服务】

想要解决‘货物出门，没有关系’的问题，可以尝试在衣服上加上像apple watch的那种智能记录仪器。这样子不但可以收集用户穿衣服的程度，来调整工厂的生产方向和设计方向，还可以收集和分析用户的日常活动。

1）分析穿衣服习惯

有些时候衣服买回来是是不穿的，又或者常常穿。这些真实的数据是销售量上不可能反映的。这样子就可以收集到用户的真实喜好和平时的穿衣服习惯，用于以后推荐新衣服。

2） 检测用户健康状态

衣服可以检测用户的身体状态，如发烧了，发胖了等等，这样子可以针对性推荐医疗方案。

3） 分析用户生活习惯

衣服可以记录用户的上下班路线，或者其他活动路线，分析出适合用户的产品。例如上班路上有一家日本餐厅做优惠，刚好用户喜欢吃日料大数据智能分析，就可以推荐了。

【总结】

通过大数据和智能分析，一件衣服不再只是一件衣服，而是像一个管家，照顾用户的生活起居。制衣服工厂也不再纯粹生产，而是提供用户喜欢的产品，给用户个性化的时尚体验。

（编辑：广州站长网）

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