服装行业智能制造的基础来源于大数据，目前越来越多的企业通过大数据来驱动业务创新，提升产品质量、降低研制成本、加快生产周期。那么，未来在大规模定制为主流的生产模式下，企业如何基于大数据实现智能制造呢？

传统企业升级为智能制造型企业，首先要解决的问题是平台的搭建。每个企业所处的阶段都不尽相同，这就需要梳理企业现状，量身定制出合身的“智慧型工厂”规划蓝图。这里面包括技术水平和管理水平。管理水平从基础管理、标准化管理一直到集成化管理、智能化管理。技术水平从基础IT与自动化，到业务流程变革，再到系统集成，之后实现CPS（信息物理系统）。企业需要根据自身所处的阶段，逐步进行升级完善。

在“智慧型工厂”的建设过程中，无论是建新厂还是改造老厂，首先要面对的问题就是规划蓝图。有了细致“智慧型工厂”规划蓝图，就拥有了“智慧型工厂”建设的基点和指南针。接下来就应该选择合适的技术，这里注意不是先进的技术，先进的技术并不一定在企业“智慧型工厂”建设中发挥效用，需要根据企业自身功能和用途需求合理决策。制造业的“智慧型工厂”建设是 大的系统工程，并非几天、几个月就能建设好并投入使用的，需要 较长的实施周期，不能跨越式建设。每个阶段都是以前 阶段为基础，逐步推进的，而且很多问题并不是技术上的问题，而是管理、组织方式、观念的变革。这是对管理者真正的考验。管理者需要痛下决心，付出耐心。而这同时也对“智慧型工厂”的咨询顾问，提出了非常综合的要求：需要了解企业管理、懂技术实现、懂生产运营等等。员工的士气也是 重要考量。这是 学习渐进过程，三方都必须深浸其中，才能推进全面的“智慧型工厂”建设。

一般来讲，大规模个性定制业务分为四个阶段，分别为：下单、准备、生产、交付。而这每个阶段的平台搭建很重要，例如：订单下达，客户管理、计划、物料、采购、人资、财务、打版、工艺、裁剪、生产、仓储、物流等。同时，每个平台的互通链接很重要。大多数企业都有一些管理系统，但没有做到有效的整合，久而久之，形成了 个信息孤岛。而整个“智慧型工厂”的建设需要企业内各系统之间的统一性与有效整合。形成基于信息化的自动化、一体化、精益化、集成化的信息平台。