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海澜之家:一年采购近2亿个芯片

2023/02/28
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据说在海澜之家流水线和连锁店上,一年搞“衣联网”和自动化就要采购2个亿人民币。“男人的衣柜”与芯片的确传过绯闻,海澜之家早就澄清过不造芯片。不过,这次却是实打实的物联网芯片采购大单。

在服装行业,迪卡侬、耐克、阿迪达斯、Zara、优衣库、普拉达等也在十年前布局了“衣联网”,物联网早就不是高大上的概念,后知后觉中早已深入我们的生活。

芯世相按图索骥,试图为大家呈现海澜之家服装产业背后容易被忽视的芯片产业。阅读本文,你将了解:

1、 射频芯片RFID?2个亿都花在哪了?

2、 供应链谁最挣钱?

3、 物联网还有什么“芯”机会?

2个亿光芯片就上千万

早在十年前,给衣服联网就是全球鞋服品牌们争相布局的风口,迪卡侬、耐克、阿迪达斯、Zara、优衣库等,都在自家产线和店铺导入了RFID技术,向数字化转型。

在小某书平台,优衣库的捡漏和穿搭笔记可以收藏吃灰,吊牌的“黑科技”却不能被忽视。有了超高频RFID标签吊牌,门店里自助结账也可以很优雅,无需一件件对准扫描条形码,购物车自动读取商品的型号、价格、数量,就可以快速付钱走人。


优衣库超高频RFID标签,来源:网络

RFID,即射频识别技术,这是当代物联网成熟发展的杰作,你可以把它想象成一个“衣”联网,你购买的杰伦同款polo衫,从工厂到物流、零售店,到你在何时何地为它消费,一整个生命周期的全貌被一览无余。

2020年数据显示,海澜集团年销售各类服装1.6亿件,不仅是中国男装龙头,男人的衣柜,旗下还有各类女装、童装等品牌,服装业务的体量很大。为了更好地清点和管理这些衣服,海澜之家从2014年就开始搭建“RFID流水化读取系统”。


“RFID流水化读取系统”,采用“通道机”模式,流水化读取RFID芯片信息,将成箱服装商品信息的批量扫描、实时上传、比对与分类处置,来源:大公文汇

把数以亿计销往全国的服装联网,核心就是每件商品携带的一个芯片和一个天线。

将超高频的RFID标签嵌入服装吊牌,RFID芯片写入商品的品号、色号、规格、数量等SKU信息,通过芯片对每件服装的实时监控,收集详实数据。

这种芯片落地的特点就是耗材量大。2015年海澜之家的“衣联网”正式投运时,光秋冬两季的服装就订购了8000万片标签,就是8000万颗RFID芯片。


嵌入Impinj M730/M750芯片的服装RFID标签,来源:爱采购网

海澜集团年销售1.6亿件服装,1.6亿颗芯片,RFID芯片成本在0.1-0.2元,在芯片上要花1600-3200万元,实际上,RFID芯片是和天线等原材料组合成RFID标签,一个这样的标签成本在0.3元左右,1.6亿片就是4800万元,接近2亿元的四分之一了。

投入不小,但用得越早可能越受益。

据海澜之家的芯片供应商英频杰(Impinj)统计,RFID每年可以为海澜之家省下数千万美元(1000万美元约合人民币7000万元)的开支,每家门店节省约250个工时,每天入库数百万件商品,库存容量扩大5倍,仓库进货容量同时扩大5倍,交易记录达到100%精确。

有了射频识别技术,在零售门店,工作人员只需要手持RFID读写器,在几米外一次性读取周转箱和货架上数百件服装的信息,天线通过无线电波与读写器通信,芯片可以调制和解调无线电信号,处理和存储来自产品的各类数据,几秒内完成清点,整个过程标签不需要电池

海澜之家因其体量大,库存高企,2021年末,海澜之家存货81.20亿元;截至2022年9月末,海澜之家库存高达90.55亿元,服装仓库有得消化。而在零售门店,库存中心一个SKU的库存量,便可能达到成百上千件。

库存管理本就是一项繁琐的活,以往扫条形码,必须靠近至几厘米的距离,用过超市自助收银台的朋友都知道,一次只能扫一件,有时还会失灵,繁杂又耗时,而RFID芯片可以同时向多个读取器传输数据,大大提高了库存管理的效率。

此外,海澜之家还能从中分析你何时拿取商品,何时放回货架,哪种销量好,分析消费者行为,进一步优化产销、去库存。

海澜之家在2014年就开始打造这套服装跟踪流水线,正式投运后,海澜之家成为国内首家大规模应用物联网射频读写技术的服装企业。

海澜之家的工厂,还配备了RFID识别的重磅机器——通道机。这个吞吐大鲸鱼,每8秒钟就能在不开箱的情况下,读取一个标准箱中所有服装的信息,一次性扫描多达300件。


每8秒钟扫描多达300件的通道机,来源:海澜之家RFID应用分享

2015年海澜之家刚玩衣联网的时候,共有10台这样的“通道机”,每台“通道机”单价约为60万元,每年增加10台通道机,就需要600万元左右。海澜之家在收货环节、发货环节进一步扩大应用,随着数字化的铺设,这些设备的开销也不小。

谁最挣钱?

RFID标签产品需求量大,技术门槛低,毛利率维持在20-40%,处于较低水平。

2017年至2021年期间,全球服装及鞋履RFID标签市场从约6亿美元增至约10亿美元,复合年增长率高达12.2%,服装及鞋履的RFID标签按销售额计占比由2017年的5.4%上升至2021年的8.4%。

在高速增长的背景下,标签供应商中杀出了一家准备上市的头部企业,还要自产自销芯片。

全球第二大RFID标签供应商SML Group,年入30亿,通过“组装”芯片在数字化红海中突出重围。这是一家典型的家族企业,幕后大佬中国“标签大王”孙少文,控股95%的股份,在IPO前,分红近3个亿。

在一枚RFID服装标签中,芯片成本占了其原材料大头。

据招股书披露,2021年芯片成本为26.1%,远高于纸张、纱线、油墨的成本占比。2019年,SML Group毛利率维持在30%左右,2022年前8个月,由于全球半导体芯片短缺,SML的RFID标签毛利率大幅下滑至24.6%,拖累整体毛利率跌至27.6%的历史低位。


来源:市值风云

为了更广的盈利空间,SML Group把动作放在了成本最高的RFID芯片上,2021年起95%的RFID芯片都采购自远望谷、恩智浦、英频杰、外星人等供应商,仅自产5%的芯片,近年来,SML Group在香港建设RFID芯片生产基地,计划到2023年,将内部供应芯片的占比提升至40%。

为了提高毛利率,这家标签供应商想曲线救国,在上游芯片上拥有更多的议价能力。毕竟在射频识别产业,“上游吃肉,下游喝汤”,芯片就是块肥肉。

超高频RFID芯片看似简单、门槛低,但谁能将成本和性能做到极致,谁就是老大。


来源:头豹研究院

过去10年,恩智浦(NXP)、英频杰(Impinj)和意联科技(Alientechnology)三家巨头把持着全球RFID芯片市场,把芯片售价从早期的1美金做到一点几美分,同时依然能把毛利率做到50%左右。2019年,恩智浦与英频杰占市场的绝大部分,意联科技份额已经小于10%。

如2014年就与海澜之家合作的超高频Gen2RFID解决方案供应商英频杰,其毛利率2022年一直维持在50%以上,最新毛利率约为52%。


来源:statementdog

至少到2019年,英频杰(Impinj)就是海澜之家RFID平台的供应商。其R6-P 标签芯片被嵌入服装吊牌中,所有海澜之家商店都使用内置 Impinj R2000 读写器芯片的手持读写器,在关键的过渡点位置(如仓库出入口以及装货码头门)安装了 Impinj Speedway 读写器 。其中RFID标签配套的读写器,无论是手持还是固定,市面上单价从百元到一万元左右不等。

国内芯片企业也在超高频标签芯片布局,比如国民技术、上海坤锐、复旦微电子、华大半导体、远望谷等等,但更多针对特定应用做定制,还没有打开国际市场。

读写器核心的读写器芯片里,高端芯片玩家还是英频杰,国产读写器芯片玩家则针对低成本市场。读写器设备侧重的是方案,性能与稳定性差异也比较大,读写器产品需求量较小,技术门槛较高,毛利水平也相对较高,一般有50%以上。

物联网哪些“芯”机会在发生?

为传统行业和应用赋能,服装RFID识别这类消费物联网率先落地,而RFID技术已经在各行各业生根发芽,爆发式增长。

它可以溯源防伪。不管是大牌普拉达、阿迪达斯,还是国民品牌海澜之家,对产品质量严格把关;医院的母婴RFID标识带,大大降低婴儿盗窃与错抱的风险。

它可以缓解等待的焦虑。大兴机场在国内首个启用RFID跟踪行李,旅客通过手机上的app实时掌握动态,缓解等待行李的焦虑;高速公路上,ETC的RFID读写器,在车辆快速移动状态下的自动识别、自动扣费,避免排队拥堵。

背后的物联网,是超越移动手机空间的更广阔市场。

如果全球60亿人口人均2部手机,那么到个人衣食住行需要接触的联网载体,人均就有5-10个,这千亿级别的存量市场,还有望带来百亿级别的增量。

从感知层、传输层、平台层到应用层传感器到通讯芯片、射频芯片,最终应用到各类硬件和服务,这是一段漫长的物联网产业链,涉及底层元器件到整体解决方案。

传感器是数据搜集的基础,应用广泛;MCU是物联网传感节点的控制核心,我国针对智能家居、电力物联网、工业互联网等开发适配的MCU不断壮大。

作为物联网核心且技术壁垒最高的通信芯片,随着连接数的增长,连接方式逐渐向NB-Iot/4g(cat.1)/5g等网络迁移,NB-Iot、5G等制式芯片需求快速增长。

来源:Tenor

作为城市中的一份子,吃有自动化灌溉、“养万头猪只需1人”不再是梦,住有城市远程抄表普及成熟,智能可穿戴、智能家居等终端产品方兴未艾,行有最大的单体物联网市场,集车载通信、智慧道路、车路协同于一身的车联网势不可挡……人与物与机器的关系,从没有像现在般紧密。

千千万万像恩智浦、英频杰、海澜之家、优衣库这样置身物联网产业链的企业,正悄然改变我们的生活。

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