‘壹’ 服装标准工时系统GST，哪一i家公司的比较好用，国内做这方面好像不多
国内做服装标准工时软件的公司应该不多，其他公司的标准工时软件没用过，所以也不是很了解哪家好。 但是我们公司用的是GST系统，去年5月开始做的，厂长一直想成立IE部，加强生产技术标准，我们一个参加培训的是3个人，现在IE部围绕GST系统运行，有两个月的培训期，再经过一段时间的训练，现在IE的3个人做分析都很熟练，上个月刚有个IE同事被另一家做运动的公司挖走了，听说工资非常高。 这家做标准工时软件的公司叫广州春晓科技，当时也是看重他们运动品牌的客户特别多，也希望能够分享大客户大品牌的经验，现在IE部比较稳定成熟，公司下一步的计划是准备对现场做大的整改，有了GST系统和IE部门的数据库支撑，现场正在考虑上流水槽还是吊挂系统。 因为看到其他兄弟单位用吊挂和流水槽不是很理想，没有IE部门数据支持是不行的。我们公司的决策层也是走访了很多服装厂才决定先上GST系统，到现在看还是很正确的决定。
‘贰’ 服装智能制造到底是个啥
随着人们生活水平的提高，对服装的需求更趋向个性化，快时尚已经成为服装行业的主要业态。与此相适应，服装生产企业也逐步围绕“小批量、多品种、快速反应”的目标进行生产组织模式革新。
作为劳动密集型行业，这种从“期货式大规模生产”向“现货式敏捷制造”的生产组织模式转变对服装工厂管理带来了极大的挑战。通常导致服装工厂生产效率大幅度降低、差错率明显升高、管理成本明显上升。这种情况下，就需要对企业进行以物联网技术为基础的智能化改造，打通从订单采购到生产各个环节的信息流，实现数据实时收集、智能排程、智能调度，从而大幅度降低人员管理难度、提高生产效率、降低差错率。
基于以上背景需求，本项目的建设目标是：
数据融合：打通服装订单信息、采购信息、仓库数据、裁剪数据、吊挂生产线数据、后道流水线数据、质量数据、成品数据各个节点环节，实现全过程数据目视化控制。
高效生产：通过管理培训和大数据分析，实现员工生产工序智能组合和调配、生产效率实时控制，达到小订单生产效率同比提高30%以上。
柔性制造：通过智能排程和工位机系统，将生产指令实时传递到每个工人，实现产线快速切换，缩短生产周期40%以上
作为服装智能制造行业领导者，秒优服装智能工厂设计围绕快速反应、提升效率和改善质量为目标，以服装工艺数据为基础，以可视化跟单—可视化计划—智能控制为手段，应用物联网和工业互联网技术，实现多系统应用集成，管理与信息化深度融合。
1） 以标准工时系统（GST）分析为基础，对服装加工工序进行动作分析和时间分析，并以部位和针步类型进行工序分类。通过服装标准工时系统分析帮助企业建立庞大的服装加工工艺数据库，这是本项目数据分析的基础。
2） 系统内含两大底层技术，以精益生产为核心的精益管理技术，以秒优云供应链平台为支撑的软件集成技术。其中，精益生产是对工厂进行精益生产改善，包括裁剪、吊挂缝制线、后道智能分拣系统、现场物流布局优化；软件集成包括服装ERP、服装APS、可视化质量管理系统、服装MES、服装标准工时系统等五大系统集成。多系统集成于秒优云供应链平台，管理与信息化高度融合。
3） 系统设计以可视化排单系统（APS）为中心对服装生产进行全过程控制和优化。系统可以分为四个维度：对订单信息进行跟踪和控制的跟单维度、对采购和成本控制的物料维度，对工艺优化和车间作业进行调度的现场管理维度、对历史数据进行分析和基于学习曲线模型的计划维度。其中，跟单维度包括样衣开发与跟踪、订单数据、跟单节点模型、可视化跟单、自动报警；物料维度包括服装BOM维护、用料MRP运算产生用料需求、采购申请和审批、核价管理、与仓库管理等；现场管理维度包括工艺分析、流程排布等产前准备工作，以及将信息实时传递到员工进行作业指导的工位作业系统；计划维度包括基于学习曲线模型的产能模拟、自动排单策略维护等以可视化的方式进行生产计划管理。
4） 自动化设备运用：采用自动裁床、可自动切换的缝制吊挂工作站、后道吊挂、自动模板车等。这些自动化设备的运用可以降低对员工技能的依赖、提高产品质量、提高工作效率。同时这些设备可以作为物联网的感知设备，将作业数据反馈到供应链软件，形成智能工厂决策的数据依据。