로고 이미지

The starting point of a journey

Ngay cả trong một tương lai bất ổn, thời trang tốt vẫn trong tầm tay

Quá khứ, hiện tại và cả tương lai, quần áo luôn theo chúng ta hằng ngày

Chúng tôi hướng tới mục tiêu

Tối đa hóa năng suất may mặc thông qua công nghệ IT, nhằm bảo vệ tương lai của ngành công nghiệp dệt may

Trong tương lai, có thể chúng ta có thể không còn mua được những bộ quần áo đẹp với giá hợp lý như hiện nay.

Tuy nhiên, hiện nay ngành công nghiệp dệt may đang đối mặt với giới hạn, do cấu trúc sản xuất phức tạp và kém hiệu quả

Property

Sự tinh xảo của sản phẩm may mặc khiến việc tiêu chuẩn hóa, tự động hóa trở nên khó khăn

Off-Shoring

Ngành may mặc hiện vẫn phụ thuộc vào lao động giá rẻ và phương pháp sản xuất thủ công tại các nước đang phát triển.

Technology

Sự tiến bộ của công nghệ đang hiện thực hóa tự động hóa trong may mặc, do đó các quyết định chính xác dựa trên AI trở nên cực kỳ quan trọng.

Present

Chuỗi cung ứng may mặc phức tạp

Chuỗi cung ứng may mặc được kết nối giữa thương hiệu, nhà cung cấp và nhà máy, nhưng đang gặp khủng hoảng do sự giao tiếp kém hiệu quả giữa các bên liên quan.

Problem

Vấn đề của tương lai

Vấn đề trong chuỗi cung ứng ngành may mặc đã bắt đầu xuất hiện. Vượt qua sự tăng CPLD và giá NVL, ngành CN may mặc đang đối mặt với nhiều khó khăn

from. Chat GPT (2024.10)

1

Chi phí

Chi phí kinh tế

2

Thời gian

Thời gian thực tế

3

Nguồn nhân lực

Công nhân lành nghề

1

Chi phí

Chi phí kinh tế

2

Thời gian

Thời gian thực tế

3

Nguồn nhân lực

Công nhân lành nghề

Chúng tôi mang đến giải pháp cho các vấn đề sau

Supply Price

Giá cung cấp
$10

Selling Price

Giá bán
$49.99

Product Value

Giá thành sản phẩm
$100

1

Vấn đề về giá cả

Cốt lõi của SXMM là tạo ra sản phẩm tốt với chi phí thấp. Đây không phải là vấn đề có thể giải quyết đơn giản chỉ bằng việc liên tục offshoring hay áp dụng nhà máy thông minh.

time problem

2

Vấn đề về thời gian

Cốt lõi của việc giảm giá thành trong sản xuất là tối thiểu hóa các quy trình không cần thiết. ERP truyền thống không thể giải quyết được sự kém hiệu quả của chuỗi cung ứng may mặc

human problem

3

Vấn đề về nguồn nhân lực

Chúng tôi áp dụng tự động hóa theo mô-đun để xử lý các công đoạn chuyên môn, và phát triển hệ thống AI để quản lý các biến số bên ngoài.

Solution

Chúng tôi giải quyết các thách thức mà ngành công nghiệp may mặc đang đối mặt thông qua thiết bị IoT cho phép giám sát tình trạng sản xuất theo thời gian thực và giải pháp tích hợp trước – sau quy trình

PoC

Thực tế, khách hàng của chúng tôi đang nâng cao năng suất một cách đột phá

Tăng năng suất

+23.5%

Dữ liệu quý 4 năm 2023

Data Collection

+193 tb

Dữ liệu từ tháng 2 đến tháng 11 năm 2023

SIJE giúp nâng cao hiệu suất sản xuất và cắt giảm chi phí không cần thiết

Tiết kiệm chi phí

Tiết kiệm chi phí

Tăng năng suất
Tăng hiệu quả công việc

Giảm chi phí sản xuất gia công

$1.50 >

$1.00

33.4%

Tối thiểu hóa nhân lực không hiệu quả

$3.00 >

$0.50

83.4%

Tối ưu thời gian

Tối ưu thời gian

  • Chuẩn bị và bổ sung hướng dẫn công việc
  • Quản lý danh mục nguyên vật liệu
  • Lập kế hoạch sản xuất
  • Lựa chọn nhà máy hợp tác và đặt hàng
  • Hỗ trợ sản xuất và quản lý xuất hàng
Rút ngắn thời gian làm việc

90%

Thay thế nhân lực chuyên môn

Thay thế nhân lực chuyên môn

  • Thiết kế quy trình sản xuất
  • Lập kế hoạch sản xuất
  • Chẩn đoán vấn đề một cách chủ động
  • Phân tích sản xuất theo thời gian thực
  • Phân tích chi phí và quản lý điểm hòa vốn (BEP)
Gia tăng nguồn nhân lực chuyên môn trong ngành

X8

Mega Market

SIJE tập trung vào lĩnh vực may mặc 1 trong 3 nhu cầu thiết yếu của con người: Ăn, Mặc,Ở

Sản lượng hàng năm

+

120 tỷ sản phẩm

Năm 2022, có 80 triệu người làm việc trong ngành may mặc

Doanh thu

+

3 nghìn tỷ đô la

Tính đến năm 2022, tổng GTGD hàng năm 2 nghìn tỷ $

Số lượng công nhân

+

80 triệu người

Sản lượng năm 2022: 120 tỷ chiếc

SOM

600 tỷ won

SOM

Thị trường phần mềm ITdành cho sản xuất may mặc

SAM

14 nghìn tỷ won

SAM

Thị trường giải pháp thông minh trong ngành công nghiệp may mặc

187,5 nghìn tỷ won

TAM

5% thị trường may mặc toàn cầu

Big Data

Thúc đẩy chuyển đổi số ngành may mặc bằng Big Data

Doanh nghiệp thời trang có thể dự báo nhu cầu theo vị trí và SKU để giảm tồn kho và đưa ra quyết định nhanh.

Mission

The Destination

SIJE ứng dụng CNTT để phát triển công nghiệp may mặc thành ngành mũi nhọn.