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案例研讨:智能制造需要什么功夫?

  作者: 来源: 日期:2018-05-16  

智能制造需要什么功夫

来做案例直播间,当时我还是有顾虑的。过去都是企业成功以后,才找媒体采访,可现在我们的智能制造项目刚刚开始。后来我想通了,如果这个项目成功了,有经济效应,不成功也有社会效应,能给大家一个启示吧。

我们做新制造的工厂是2003年建的,有4.6万平方,工人最多的时候有1,300人。我们工厂的业务有这么几块:

一是高端的西服定制,这是我1990年下海后的第一份工作,最多的时候在中国各大城市开设了42家定制店;第二块业务是给著名企业贴牌定制服装,这是我们最大的一块业务,英国有22个老品牌都在我这儿加工。

在所有服装里面,西服应该是最难做、工艺最高、技术含量最高的,然而我们是在产业链的最低端,做一套西装只能赚一块钱美金,也没有议价能力,怎么办呢?

到2008年金融危机的时候,老外的日子也不好过,有一个英国的客户,连续三个船的集装箱都没来提货。这时候,我觉得必须要改变,必须要转型。

派登做智能制造是在2009年的时候。一家德国公司刚刚推出智能制造量身定制软件,这个软件只是一个软件,你需要花很多时间把所有样板数据放进去,我们花了3年时间把这个软件系统做好。

比如在世界各地的某个门店下了一个订单,订单中的数据就会汇总到我们的计算机系统里面,这中间是没有人工干预的;我们的系统当天就能把这些数据处理好,然后推送到自动裁床,通过服装的指挥系统,再从车间到整个系统,这是一个很复杂的系统,我们做了六七年了,在2年前才完成了海外市场远程的定制。

目前我们可以做到全球任何城市下单,7天做完,5天送达,也就是承诺12天交付。

现在我们说的新制造,实际上就是一个数字化的规模生产,这是生产领域的数字化

我4月份去过一趟德国,德国人说不知道工业4.0,我们只有3.0、2.0。我找了德国最大的一家做工业4.0软件的,问他们有没有做过服装公司的系统,他们查了一下,竟然从来没有做过。

后来我想明白了,这是因为在德国面向消费者的,一个是西门子,一个是汽车工业。这些个性化定制产品,德国做得比较超前,其他的只是做一个传感器。

实际上,工业4.0为制造消费品的工厂提供了一个机会,而做消费品的工厂几乎都在中国,所以我觉得互联网的前半场就是信息互联网跟消费互联网,把它做成数字化、可视化

但是我们整个生产系统如何与前端的互联网对接呢?比如天猫双十一卖的产品或者数据魔方找到很多消费者的纬度,知道消费者想要什么,接下来我们怎么去做呢?

目前的生产领域还是大规模生产,还有哪个工厂跟消费品网站已经实现了数字化的对接。所以接下来的4年就是我们产业的机会,我觉得有很多工厂都会改变,会成为数字工厂。

也就是说产品必须数字化,在整个生产过程中,产品零追诉,而且无人管理。消费者下一个订单,产品就能在生产系统里自动生成。

那么这其中的难点是什么呢?难点就是整个中国智能制造的工厂太少,另外消费者群体还没有形成。杭州的智能化改造是政府的一号工程,每个企业补贴80万元人民币,2016年动员200家企业去开会,没几家报名。

2017年稍微多一点。派登的智能化改造实际上2009年就开始做了,已经投进去几千万元了。现在必须要有个性化的订单,才能拉动企业来做个性化、智能化的制造,因为企业把工厂改造完了,如果没有订单,就全是成本。

那么订单怎么来呢?我们现在跟大的互联网营销平台进行数据对接,这样能提供更多的产品给广大消费者。

传统行业如果还是按照老的思维,在数字经济这个时点就出局了,要有互联网思维,不断学习、改变,把原来的工厂做彻底的、颠覆式的改变,这样还是有很大机会的

最后,我觉得不忘初心是指,在人生开始阶段,你许诺的一个梦想,或者你追求的一个目标。

我大学毕业第一份工作就是做转型升级,我今天为什么还不断做这件事情,我觉得还是源于1980年代的一个梦想,那时候的想法是改变自己、改变中国。

我现在的理想是在新经济下,在转型升级的国家战略下,我还能做一点贡献,所以我现在是做了一个探索,也投了不少钱,成不成功还不知道。

《商业评论》给我的最大帮助是,让很多老师来派登指导,令我受益匪浅,希望各位老师也能给我多提意见,让这个项目成功的概率更大一点。

案例研讨主持人:张伟俊(领导力教练)

- 导师点评 -

胥正川 导师

复旦大学智慧城市研究中心副主任,复旦大学管理学院副教授

所谓智能制造,是由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化的制造。在智能制造里,可以进行智能的活动,比如分析推理、判断、构思和决策,这是机器来做的。派登做了很可贵的探索。

我们讲新零售,一方面是因为我们的环境发生了变化,大家都开始用手机,我们的企业、网站,不断采集大家的数据,手机是一个非常强大的数据集合器;另一方面是社交化

这两个方面给我们带来什么变化呢?今天的消费者都是圈层关系,企业要满足所有消费者的需求是不可能的,只能满足一部分消费者的需求,这部分消费者就是一个圈层,企业必须面对的是某一个类型的消费者。

企业面向的是小订单的需求,这时候需要柔性化制造去配对。目前的智能化水平可能还没有实现完全的定制化生产,但是往小众化方向发展是肯定的,究竟多大的比重是由智能完成的,多大比重是由人工完成的,这是大家在探讨的一个进行时。

新制造讲究的是能不能把销售端跟制造端结合起来,派登在某种意义上碰到的问题是数据在哪里,数据必须跟前端像零时尚、像阿里这样的企业对接,把数据导入派登的系统,这样才能提高智能性,这是派登值得走的一条路。

- 导师点评 -

周宏骐 导师

新加坡国立大学商学院市场营销与商业模式兼任教授

现在派登应该是“数据+AI”双驱动,再加上工业4.0相结合的智能制造,它到最后还是要商业化,不是在做制造,而是在做生意。

派登有一个优点,就是有比较好的数据,当3年之后技术普及了,大家也都拉平了,只不过是一个人跑得快,一个人跑得慢,这时候考验的是商品力好不好,消费力好不好,最主要还是考验商业的能力。

派登在智能制造过程中,我必须要问一点,你的客户群体到底是什么?你是个2B的公司还是2C的公司?你是到美国找一个客户入口,让他把客户的订单数据导给你,然后你继续做销售,还是你自己到美国去做C端的App?

如果你自己做营销,把美国或者欧洲的客户导进来,这考验的是商业的基因和做生意的能力,讲到底还是营销的问题。

再一点,在这个数据驱动的案例里,我有两点希望大家理解。第一,客户订单数据来了以后,派登有一个工作流程叫做数据工程规划,二这方面的人才不多。

第二,要通过流程制造,把所有数据导入生产要素系统,最后造就一个智能制造的社会。当这个社会来临的时候,你的目标市场,客群基数是不是大?他的偏好、画像是不是清晰?并且,消费习惯的培养是需要时间的。

我们在谈商业模式的时候,必须考虑商业基因。C2M公司成功的经验是什么?是要有温度感、时尚,能迭代,因为客户最终买的是时尚,这其中有一个美学迭代的过程,这些商业基因是不是能与公司匹配?有关商业基因我讲三点:

第一,顶层里面是不是老、中、青三代都有,通过混搭之后做出集体决策。

第二,是不是有团队创新能力而不是底层创新能力,因为我们过去类似的管理理念就是我说你做就好了,但是现在你必须给一线的小伙伴创造最大的价值。

第三,新的资源匹配,资源匹配就是游戏化、现代化、时尚迭代,这类基因是不是也装进了公司,我觉得两者要配合在一起的。

 
 
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