世界各地的時尚企業，包括服裝製造業，正在迅速推進數字化轉型，也讓「數字孿生」等技術從概念轉化為現實。
IBM對數字孿生做出的定義是「跨越對象或系統生命周期的虛擬表示，可根據實時數據進行更新，並使用模擬、機器學習和推理以幫助決策。」
簡而言之，數字孿生是物理過程/產品/工期型號任何現實對象的精確虛擬副本。
有些朋友可能會問：數字孿生跟數字化身有何不同？
數字/在線化身並不充當資訊中心，不會收集數據，也無法運行模擬來做出準確預測。另一方面，在製造環境中，數字孿生在虛擬空間中運行物理過程，可幫助人們了解生產期間可能出現的挑戰。
在服裝製造業中，數字孿生技術可以容納從樣式設計到面料選擇、再到生產流程的所有細節資訊。將數字孿生引入製造業能夠顯著減少織物浪費，同時實現加快上市速度、提高效率等更多無形的好處。
織物面料的浪費主要發生在服裝製造的兩個過程當中——預生產和實際生產。
據估計，裁剪過程中的面料損失約為10%至15%，而縫紉車間的低效率（縫紉過程中的浪費、返工/拒收等）會進一步擴大損失。大多數工廠往往並不知道自己浪費了多少面料，更遑論具體分析浪費細節。而數字孿生能幫助工廠減少這種浪費，並通過為物理操作創建精確副本的方式帶來其他收益。
如今，服裝製造部門的兩個領域特別適合高效使用數字孿生：
1）在產品開發過程中通過3D實現數字孿生；
2）在生產過程中通過AR/VR建立數字孿生，在虛擬空間內模擬生產運行，藉此把握生產、浪費和效率指標。
面料供應產線上的數字孿生
服裝行業是全球污染最大、浪費最嚴重的產業之一。
時裝業每年生產超1000億件服裝，據BBC Earth報道，80%的廢棄服裝會在12個月內被送入垃圾填埋場。而這些衣物均由上千種不同類型的化學品製造而成，導致回收過程極為複雜和困難。總體為看，整個地球正在為廉價服裝付出高昂的代價。電子商務的興起則讓時尚和服裝產品在全球範圍內大大拓展了覆蓋比例，拉動服裝消費量顯著增長，最終將丟棄衣物的規模提升至前所未有的水平。
傳統的樣品製作方式也不具備可持續性。時裝行業之所以會產生嚴重浪費和過量排放，原因就是需要製作大量實物樣品。有超過30%的材料在樣品製作過程中被浪費掉了。平均而言，一件衣服的打板樣品往往涉及七個階段。當最終製作出原型樣品時，廠家往往需要為買家提供不同顏色、圖案和面料的樣品，這些實物樣品從工廠車間進入倉庫，最後又被直接丟進垃圾填埋場。
時尚製造業在其產品開發過程中逐漸採用3D虛擬樣品，目前市場上的TUKATCH、LECTRA、CLO3D、BROWZWEAR 和 OPTITEX 等知名3D技術企業都在提供此類方案。他們甚至能夠提供3D數字織物/材料樣本，將打板階段對物理織物的需求控制在最低水平。
在與Team Apparel Resources（AR）的獨家訪談中，台灣3D材料創新廠商Frontier的CEO Victor Chao表示，「使用3D材料進行設計和原型製作，能夠將樣品打板過程從3個月縮短至3天，加快產品上市速度。時裝企業還能藉助數字原型製作將樣品相關成本降低50%甚至更高，具體涵蓋運輸、樣品碼數、銷售員樣品（SMS）和重新批准等步驟。」
只需一台簡單的掃描儀或多功能辦公印表機，從業者就能將面料庫轉為數字化並隨時使用。無需安裝和學習額外的軟體，工廠/車間可以立即啟動並運行自己的數字樣本庫。
然而，這裡節約的只是樣品設計和製作階段的時間。服裝行業仍然需要至少三個月才能採購面料並完成原型製作，所以整個行業在數字化轉型當中一直難以克服效率低下的問題。目前的方法是將織物樣本發往特定的掃描中心，或者投資購買專用的燈箱加織物套件以獲取元數據層及其物理特性。這需要大量資金投入和員工培訓，也給服裝產業的規模化數字轉型帶來新的挑戰。但好消息是，發展成熟的AI有望及時伸出援手。
Victor坦言，「多虧了AI技術，現在我們可以毫不費力地在採購階段將面料數字化。供應鏈只需使用標準的家庭或辦公室掃描儀對實體布樣做掃描，AI引擎就能為其生成紋理貼圖和物理屬性。結果就是建立起數以萬計的織物數字孿生，從起步階段就節約時間。從最初靈感到採購和設計，整個流程由過去的6個月縮短至7天。品牌設計師在採購階段受益於AI的可擴展結果，不必坐等世界各地寄來的實物樣品。」
另一家3D材料廠商是位於韓國的SwatchOn，其也是CFDA材料中心的成員企業。SwatchOn批發的20萬種SKU面料使其VMOD 3D庫成為全球各獨立品牌、中型品牌和服裝製造商的寶貴資源。2019年新冠疫情爆發之前，SawtchOn為其首款面料創建了數字孿生。VMOD使用Vizoo最新技術實現了高解析度表面掃描，可捕捉無縫PBR（基於物理的渲染）紋理貼圖。該技術還獲得了CLO3D的投資，表明未來的服裝產品開發中將使用越來越多的3D材料。
據稱，數字材料孿生生成中所使用的大部分新一代AI引擎已經擁有超過90%的準確率，因此數字孿生開始成為服裝行業中大規模採用的一項重要技術。
業界對數字孿生在服裝製造中應用的評論：
EPIC Group首席戰略官Roger Guy Young稱，「我們認為3D設計代表著當下和未來的趨勢。3D樣品大大降低了成本、時間並加快了上市速度。我們EPIC Group也在使用預測分析技術，希望幫助客戶減少庫存並提前告訴他們下一季的趨勢是什麼。我們不單是簡單製造產品，而是通過理解端到端數據和加速供應鏈來提供全方位的服務解決方案。這將極大幫助我們的客戶減少庫存、降低價格並控制成本投入。」
全球領先的成衣製造集團Crystal Denim AGM（產品開發）Miles Lam表示，「我們從2017年起開始採用數字採樣技術，並逐漸被客戶所接受。這也證明了我們在重新定義牛仔褲製造方式、踐行可持續發展承諾方面的行動。最近，利用數字孿生製作樣品的趨勢在社交隔離背景之下顯得愈發重要。截至2021年，我們80%的自主開發產品都在設計階段使用到虛擬樣品，而我們的目標是將其提高到90%。」
KG Fabriks Ltd.董事總經理Srihari Balakrishnan也表示，「與服裝廠為產品創建「數字樣品」一樣，我們也在牛仔面料上採取了同樣的方法，其3D渲染素材與實物樣本的一致度高達99.99%。我們了解到，由於成本和時間等原因，開始起客戶不再需要實物樣品。因此我們創建了牛仔面料的數字孿生，所有客戶也都開始接受新開發的數字樣品。」
服裝生產，再挖數字孿生潛力
服裝生產的數字孿生需要依託於工廠模型，結合來自一線車間的數據幫助運營方理解並改進整個流程。但由於IT資源或基礎設施有限，這類數據往往難以從車間中直接採集。現在有了工業物聯網（IIoT）和雲計算，這類數據的獲取難度已經大為降低，也減少了創建車間數字孿生所需要的基礎設施。
然而，我們對數字孿生在生產車間中的應用仍比較有限。
用Joachim Hensch Consulting公司創始人Joachim Hensche的話來說就是，「如今的製造業車間仍是一片數字荒漠！」
雖然部分服裝廠已經開始通過RFID追蹤器、條碼掃描儀等對單品做溯源和跟蹤，但整個行業距離全面的生產端數字孿生還很遙遠。原因在於，大部分決策者成長於一個致力於降低人機比、僅需遵循簡單業務原則的時代。這導致他們不理解應該投資什麼，難以感受到新時代到來的緊迫性和技術差距，而能夠體會到這些問題的人們卻缺乏決策權。
數字孿生有望在服裝車間中顯著提高利潤，但前提是廠方要按部就班推動部署。該行業必須明白，單是花錢還不夠，仔仔需要確保自己的投資能真正幫助工廠跟上技術標準、獲得具有成本競爭力的創新成果。
Joachim解釋道，「在工業化和技術發展這股迅猛的浪潮當中，很多工廠主並沒有意識到自己需要像管理實體設施那樣精心打理數字孿生或數字對應物。物理層面的裁剪、縫紉、整理、打包和倉儲是天然連接的，但他們在數字化投資方面並沒能維持住這樣強烈的關聯性。」
為車間創建數字孿生，意味著要為全部製造設備、操作員甚至是流程邏輯製作虛擬副本。在集成產品的數字孿生數據之後，運營方就能模擬整個工廠，甚至在實際生產之前就消除出錯的可能。運營者還可以分析設備、操作員和裝配線間的不同組合，清晰比較吞吐量以及手動/自動操作間的人體工程學風險。
利用數字孿生培訓操作員
數字孿生的一大重要應用場景，就是為操作人員提供軟培訓、實現質量過程集成、使用AR/VR概念呈現產品資訊和設備資訊等。例如，工廠可以使用AR平板電腦幫助操作員獲取機器圖像。在拍下圖像之後，平板電腦就可以利用該圖像播放一段維護與潤滑影片，幫助操作者一遍又一遍查看整個過程，以虛擬的方式傳遞與物理過程相關的知識。
利用數字孿生培訓產品開發技能
另一個培訓領域，是通過VR增強並設計數字化產品培訓過程。VR平板電腦的螢幕可以顯示產品列表及每種服裝產品的操作列表，操作員則可針對各操作播放由數字孿生製作的影片，了解特定服裝產品的關鍵點。這樣，他們就能提前了解潛在的質量缺陷，並在實際生產中多加關注。
利用數字孿生監控產品使用
數字孿生還可用於監控車間內的產品使用情況。成熟的數字孿生副本能夠實時監控並不斷記錄產品的使用狀態數據、環境數據和運行參數等等。此外，虛擬模型還可以確認不同環境產生的影響，通過參數對變更做控制。此外，基於實物產品的實時數據和歷史數據，產品數字孿生還能準確預測產品的剩餘壽命、故障幾率等。
數字孿生給製造企業還帶來了如下好處：
減少產品缺陷：產品的虛擬表示可以匹配多種條件，並根據結果做必要調整，最終與物理產品準確映射。
降低生產成本：映射數字車間以開展容量規劃，控制可能的停機時間，藉此降低生產成本。
實時監控：用戶可以坐在世界任何地方實時監控產品或過程運轉，甚至通過調整解決生產缺陷。
縮短上市時間：擁有良好 映射的產品和生產流程將在現實世界中高效運行，在模擬、測試和分析等環節上節約時間和金錢。
延長設備和資產的使用壽命：數字孿生能幫助企業掌握產品的完整數字足跡，儘可能降低磨損可能性，延長設備的使用壽命。
為縫紉操作工創建數字孿生
為縫紉操作工創建數字孿生，對服裝行業來說屬於新興概念，但這確實能幫助廠方了解操作人員在技能屬性方面的優勢和短板，從而實現合理的崗位分配、最終提高生產效率和產品質量。印度的NIFT（國家時裝技術研究所）可能是全球首個擁有這方面專利技術的研究所。
根據德里NIFT教授Prabir Jana的說法，這種數字化能力對縫紉操作工來說非常必要，但在行業中卻遲遲沒有出現。Prabir評論稱，「工廠往往只準備一個操作矩陣，告訴我們誰能執行什麼操作。但兩種不同的操作之間很可能需要相似的技能。我們通過單一系統徹底改變了整個過程，它可以客觀衡量每一位操作工的通用技能，為其創建相應的數字孿生副本，由此促進公平工資、透明度和工作可遷移性。這也是很多商業零售商一直希望達成的目標。」
企業的中層和高層管理者在跳槽時，往往能通過簡歷和溝通技巧證明自己的實力。但縫紉操作工們卻沒有任何東西能證明自己在工作中積累了什麼專業知識。但現在，有了NIFT的系統，操作工在跳槽時不再需要證明自己，直接亮出相應的技能數字證書即可。「這對操作工的職業遷移和工廠車間的智能化改造至關重要，甚至會重塑整個產業的未來面貌。」
