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本公司集针织机、针织布染整加工、织布为一体的综合性企业，为当地针织业的龙头企业

单面电脑四色调线机

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单面四跑道多路数针织机

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双面万能针织机

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About Us

关于我们

汕头市喜达兴实业有限公司、香港喜达兴实业有限公司（以下简称喜达兴公司）创立于1997年，公司集针织机、针织布染整加工、织布为一体的综合性企业。主要产品有单面针织机、双面针织机、单面电脑提花针织机、双面电脑提花针织机、四色调线针织机、三功位电脑提花机、三线卫衣机、正反包毛巾机等、公司占地总面积1.7万平方米，其中生产用地面积15200㎡，厂房建筑面积8000㎡。 公司具有一支研发能力强、技术水平高的人才队伍，现有专业技术人员30多人，包括机械设计、机械制造、电气工程等，企业成立了工程技术中心，并邀请上海第七纺机厂（原国家针织机械重点企业）的3位专家作为公司的技术顾问；该公司拥有多台套先进、精密数控机械加工设备。

质量保障

拥有完整生产流水线、科学的质量管理体系。

实力雄厚

拥有一支技术人员、工程师及售后服务人员的专业队伍

量身定制

据用户的特殊要求量身定做

真挚服务

为客户提供调试和维修服务，让我们的客户得到及时、有效的服务

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AI技术对纺织业的影响

AI技术对纺织业的影响

AI技术对纺织业的影响是巨大的。纺织业是一个劳动密集型行业，传统上依赖于人工劳动力进行生产。然而，随着人工智能技术的发展，纺织业正朝着智能化、自动化的方向发展。 首先，AI技术可以提高纺织生产线的效率和准确性。传统上，纺织生产线需要大量的人力来操作和监控。然而，AI技术可以自动化这些任务，减少人力需求，并且通过高精度的传感器和控制系统来确保生产线的准确性。这不仅可以提高生产效率，还可以减少生产过程中的错误和损失。 其次，AI技术可以帮助纺织企业进行预测和规划。纺织业面临着供应链管理和库存管理等复杂问题。AI技术可以通过分析大量的数据和算法模型来预测市场需求和材料供应，并为纺织企业提供准确的预测和规划建议。这可以帮助企业更好地控制库存，并避免供应过剩或短缺的情况发生。 此外，AI技术还可以提高纺织品的设计和创新能力。传统上，纺织品设计需要大量的人工劳动力和创意。然而，AI技术可以通过分析市场趋势、消费者偏好和设计元素等数据来生成创意和设计方案。这不仅可以提高设计效率，还可以为纺织企业提供更多的创新可能性。 最后，AI技术还可以提高纺织品的质量控制。传统上，纺织品的质量控制需要大量的人工检验和测试。然而，AI技术可以通过图像识别、机器学习和深度学习等技术来实现自动检测和质量控制。这可以提高检测的准确性和速度，并且减少人为因素对质量控制的影响。 总结起来，AI技术在纺织业中的应用将产生广泛的影响。它可以提高生产线的效率和准确性，帮助企业进行预测和规划，提高纺织品的设计和创新能力，以及提高质量控制的准确性和速度。随着AI技术的发展，纺织业将迎来更加智能化和自动化的未来。

AI技术对纺织业的影响

AI技术对纺织业的影响

AI技术对纺织业的影响是巨大的。纺织业是一个劳动密集型行业，传统上依赖于人工劳动力进行生产。然而，随着人工智能技术的发展，纺织业正朝着智能化、自动化的方向发展。 首先，AI技术可以提高纺织生产线的效率和准确性。传统上，纺织生产线需要大量的人力来操作和监控。然而，AI技术可以自动化这些任务，减少人力需求，并且通过高精度的传感器和控制系统来确保生产线的准确性。这不仅可以提高生产效率，还可以减少生产过程中的错误和损失。 其次，AI技术可以帮助纺织企业进行预测和规划。纺织业面临着供应链管理和库存管理等复杂问题。AI技术可以通过分析大量的数据和算法模型来预测市场需求和材料供应，并为纺织企业提供准确的预测和规划建议。这可以帮助企业更好地控制库存，并避免供应过剩或短缺的情况发生。 此外，AI技术还可以提高纺织品的设计和创新能力。传统上，纺织品设计需要大量的人工劳动力和创意。然而，AI技术可以通过分析市场趋势、消费者偏好和设计元素等数据来生成创意和设计方案。这不仅可以提高设计效率，还可以为纺织企业提供更多的创新可能性。 最后，AI技术还可以提高纺织品的质量控制。传统上，纺织品的质量控制需要大量的人工检验和测试。然而，AI技术可以通过图像识别、机器学习和深度学习等技术来实现自动检测和质量控制。这可以提高检测的准确性和速度，并且减少人为因素对质量控制的影响。 总结起来，AI技术在纺织业中的应用将产生广泛的影响。它可以提高生产线的效率和准确性，帮助企业进行预测和规划，提高纺织品的设计和创新能力，以及提高质量控制的准确性和速度。随着AI技术的发展，纺织业将迎来更加智能化和自动化的未来。

纺织业6大趋势

纺织业6大趋势

01 75%的纺织制造商准备投资布局人工智能 领先的纺织企业可以使用人工智能来辅助创意、设计和产品开发，例如，他们将使用算法来筛选大量数据，以预测消费者最喜欢哪种产品。 亚马逊就开发了一种算法通过分析图像来设计衣服，复制流行的款式，并利用这些数据来进行新设计。 例如，ZARA用算法来筛选大量数据，以预测消费者最喜欢哪种产品 02 全球化加剧，并给某些玩家带来竞争优势 全球化及跨界合作，尽管有各种各样的关于民族主义、制造业回潮的言论，全球化的进程不会因此停滞。 跨界互联和数字化的指数式增长将改变竞争环境，企业将更加全球化，并给某些玩家带来竞争优势。 03 平台为先，品牌寻求与强大销售渠道合作 平台越来越重要，消费者习惯于以网络平台作为第一个搜索点，纺织品牌也应该寻求与这些强大销售渠道合作。 纺织品牌所考虑的问题不应是“如果与平台合作会怎么样”而是“如何与平台合作”。 04 谁能决胜取决于谁的技术创新速度更快 由于移动支付已经在全球大量应用，消费者将期望时尚公司也能够支持日益便利的在线交易。 在美国，2018年移动交易预计将达到大约9300亿美元，在西欧，他们预计每年增长约23%，并在接下来的三年达到1480亿欧元。 但这个市场已经十分拥挤，谁能最后取得胜利取决于谁的技术创新速度更快，用户体验更好。 纺织企业在这方面所面临的挑战将越来越复杂，从设备支持到云计算、移动服务商到与线下渠道的整合。 05 细分行业成热点，企业发展不再一刀切 竞争激烈的市场行情下，细分市场已成必然。 纺织市场正处于前所未有的瓶颈期，企业要发展已不是一刀切统一流水线的简单操作。 06 传统的公司将被迫以更开放的态度面对市场 由于行业竞争激烈，急需创新，越来越多的时尚公司开始仿效初创公司的特点，如灵活、协作和开放。 传统的公司将被迫去以更开放的态度面对市场，接纳新类型的人才、新的工作方式、新的合作关系和新的投资模式。

中国服装发展前景

中国服装发展前景

1、中国服装市场发展前景较好 ——2023年中国服装市场规模有望突破4万亿元，女装占比最大 2014-2018年，我国的服装行业零售收入逐年增加，2018年国内服装行业零售收入达23108亿元，年复合增长率为13.1%，并有望在2023年复合增速至40188亿元。 数据显示，我国服装细分市场中女装占比最大，2018年国内服装行业零售收入中男装、女装和童装分别为8258亿元、12249亿元和2601亿元，女装占比为53%。业内预测，2023年我国服装细分市场中男装、女装和童装将保持9.6%、11.5%、18.4%的年均复合增速，最后男装、女装和童装的零售收入将有望达到13070亿元、21077亿元和6041亿元。 2、中国服装行业驱动因素分析一 ——年轻世代强大的购买力 新世代贡献时尚消费人群增量，驱动服装行业高速增长。Z世代指的是1995~2010年之间出生的青少年，2020年我国Z世代人口约2.26亿，占总人口16%。Z世代生活在相对富裕，良好文化教育和各种新事物冲击的环境中，因此具有更前卫的消费观和追求时尚意识。据天猫服饰风尚事业部和阿里妈妈联合发布的《2021春夏新风尚报告》，2020年淘系时尚消费人群整体增长45%，时尚消费大盘GMV增长91%，而其中Z世代人群增长达到55%，人均消费增长33%，GMV增长106%，均高于大盘的增速，成为时尚消费驱动力之一。 3、中国服装行业驱动因素分析二 ——电商中的新引擎：交互式社交电商 新社交电商是服装行业推广和销售的又一引擎。随着过去10年电商的蓬勃发展，服装行业的线上销售从无到有，CAGR10达65%，线上渗透率从2010年的0.4%快速增长到2020年的36.6%，线上渠道是过去10年驱动服装行业增长的重要力量，但电商平台流量红利逐步褪去，近几年行业线上增速趋缓至20~30%。2017年后，抖音、快手、小红书等新社交媒体热度逐步提升，商家在这些平台上通过图文和视频直播形式宣传，大大加强了与消费者的直接交流和互动，受到广泛欢迎。 服饰鞋包类商品在社交媒体的销售热度持续高涨，根据统计，2020年8-11月的抖音直播热销品类销售额排行中，服饰鞋包类商品分别以6.5/19.6/38.4/41.5亿元位于热销品类第三位、第一位、第一位、第一位，且销售规模环比提升。 社交媒体作为新兴时尚传播和消费平台，将逐步成为时尚服饰类商品宣传和销售的重要路径，未来驱动服装行业的继续增长，在这一渠道发力的品牌有机会享受到更多发展红利。

我国外贸型服装企业针织产品定位及产业化策略分析

我国外贸型服装企业针织产品定位及产业化策略分析

本文针对我国沿海地区出口外贸型服装企业转型升级的需要，从出口现状及制约转型升级的诸多因素进行逐一举证和剖析，提出了传统劳动密集型服装企业如何从OEM到ODM、OBM角色转换，促使服装产品朝着产业化、品牌化、国际化的方向发展，不断地提升服装产品附加值，为企业创收创利。