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实战分享丨纺织品牌常见的3大问题与解决方法

Datacolor 已深耕色彩领域超过半个世纪,为全球超过15,000家品牌客户提供专业服务。在纺织服装行业,我们的客户广泛覆盖大型商超品牌、运动品牌、快时尚品牌以及男女装等多元细分领域,其中包括众多家喻户晓的行业领导者,例如:沃尔玛、安踏、耐克、阿迪达斯、优衣库等。

在与纺织行业客户的交流与合作中,我们发现品牌在色彩管理方面普遍面临一些共性挑战,例如:

  • 如何实现品牌与供应链之间更高效的色彩沟通?
  • 如何在客户需求快速变化的背景下,通过颜色管理提升品牌的敏捷反应能力?
  • 又该如何赋能供应商的颜色管理能力,从而释放品牌内部资源、聚焦核心创新?

基于Datacolor多年来在色彩领域的实践经验,我们对这些常见问题进行了梳理与分析,并总结出相应的解决方案,希望能为您提供有价值的参考。

品牌常见问题: 开发色通过率低

颜色开发阶段通过率低的原因可下述几个方面进行分析:

  • 供应商的色彩敏感度与其他颜色能力
  • 目视对色流程的规范性
  • 供应商对品牌颜色要求的理解与执行程度
  • 颜色数据化的工具或其他工具的运用

解决方案:“三步法”构建供应商色彩能力标准体系:评估 → 规范 → 数字化

Step1:视觉评估

为确保供应商的颜色能力一致性,建议对供应商关键岗位人员进行系统的色彩能力评估。

具体包括:通过色觉测试与孟塞尔色棋测试量化其色彩敏感度,并组织实物比对测试,即由品牌方提供标准样品与参考答案,进行实操考核。

Step2:颜色目视评估流程的规范

在确认供应商相关员工具备合格的颜色感知能力后,为持续提升色彩管控效率,可进一步结合品牌的颜色标准体系,优化并规范供应商端的颜色目视评估流程。

该流程可包含以下内容:

  • 灯箱与灯管的选择
  • 光源的选择
  • 色卡的保存与使用
  • 色样大小与放置方式
  • 灯箱目视评估的角度
  • 背景色及小样处理方式
  • 温湿度的控制
  • 使用标准颜色术语描述色差
  • 定期的颜色培训
Step3:颜色数据化的工具-分光光度仪的运用

利用分光光度仪进行色差测量,通过选取恰当的色差公式与设定容差范围,可以快速筛选并剔除大部分明显超差的颜色样品,从而实现颜色评估从主观目视向客观数据化管理转型。若品牌对颜色有更高要求,可根据特定的颜色喜好,将其转化为数字语言,通过设定分色差(如限定明度差DL、彩度差DC、色相差DH的范围)来精细指导生产,确保颜色与目标方向的符合度更高。

如下图,品牌希望小样颜色色相偏绿,则可以单独控制DH的分色差实现色光的一致。

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品牌常见问题: 跳灯现象

跳灯现象也可称为同色异谱现象,是指一对样品在某种光源下匹配,而在另外一种光源下不匹配的现象。出现跳灯现象的原因有以下几种:

  • 品牌与供应链之间光源或灯管存在差异
  • 在颜色评估中并未切换光源进行多光源比对
  • 染料组合问题

解决方案:“双管齐下”杜绝跳灯:硬件标准化 + 软件数据化监控

Step1: 统一灯箱和灯管并进行定期检测

为实现供应链颜色评估条件的一致性,我们建议品牌实行以下措施:

  • 统一评估硬件:在供应链中统一规定标准对色灯箱的型号及灯管规格,确保各方使用的基础设备一致。
  • 建立灯箱设备维护制度:要求供应商定期对灯箱及灯管进行检定与维护,并记录结果,确保灯箱设备性能持续稳定、可靠。
  • 规范目视评估操作:在目视评估时,操作者必须使用多光源(如D65, TL84, A光源等)进行“跳灯”比对,以排查同色异谱现象,确保颜色在不同光源下的一致性。
Step2: 参考测色软件中的跳灯指数(MI值)

若您与供应商已在使用分光光度仪系统,则可在测色软件中直接读取MI值,从而实现对“跳灯”现象的客观量化与评估。如图示,MI值通常以数值形式直观呈现。一般而言,当MI值小于0.8时,可判定样品与标准品间的同色异谱程度在可接受范围内;反之,则表明二者在不同光源下出现明显色差的风险较高。

也可通过反射率曲线查看跳灯情况,当两个颜色的反射率曲线平行或重合则说明不会产生跳灯;而当两条曲线相交时,则会出现跳灯现象。

如下图所示:

  • 图左反射率曲线平行,不会产生跳灯现象。
  • 图右反射率曲线存在交点,则容易出现跳灯现象。

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品牌常见问题: 不同材质与不同批次的颜色一致性问题
在不同的颜色阶段,品牌都将面临不同材质间的颜色匹配问题。小样开发阶段会选用到复杂多样的面料,且供应商的工艺与颜色管理能力各不相同,从而非常容易导致一个系列或配款的颜色出现问题;大货阶段的缸差同样容易受原料、工艺、环境等多重变量影响。解决方案:555分色编码——用数字语言统一多材质、多批次颜色您可以将555分色编码理解为一个由Lab值组成的三维颜色空间正方体,最多可定义729个用于分色的抽屉。不同批次通过数据测量得到LAB值后,会被自动分配或定义一个555编码。

如上图标准值的Lab为555分色基准,假设样品与标准色光一致则样品的分色代码为555,若有色光差异存在,其分色代码相关关系可参照下表。

分色的最佳选择是将分色码相同的色样归为一类。其次,可将同一偏向的相邻组合配为一款,而数字走向相反则表示容易出现颜色不一致的现象,因而不能归为一类。这样就能解决一个系列的批次中,颜色不一致的问题。

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无论您正面临文中的具体问题,抑或是其他色彩挑战,我们的专家团队都乐于聆听,并为您量身定制解决方案,提升您的效率与色彩品质。

 

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通过色彩管理将创意变为现实

当数据遇上色彩,灵感遇上结果。

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