“犀牛智造”是阿里巴巴全新的制造平台,“犀牛工厂”是阿里面向未来建设的数字实验工厂。 2023年9月,赛智造作为服装业数字化转型的探索者之一,与来自半导体、汽车、生物制药等领域的案例一起成为世界经济论坛“灯塔工厂”。 赛智造致力于中小企业数字化转型,通过产业全链路数字化改造和云化升级,实现需求实时响应、库存最小化,以及“百件订单、七天交货”的小单快返新
工业革命几百年来,制造业不变的追求是高效率、高质量、低成本、高满意度。 从工业时代到数字时代,制造业的挑战是如何实现由供给驱动的规模化生产向消费者驱动的定制化生产发展,这就要求全球制造加快构建万物互联、数据驱动、软件定义、平台支撑、智能驱动的新模式,重塑体系、打造智能赛智造的探索与实践,展现出制造业发展的新趋势。
一
传统产业结构转型和高度化面临五大挑战
中国传统产业面临的核心问题是成本快速增长、库存积压、生产方式落后、产业附加值低、产能转移加速。 服装行业是我国传统产业面临困境的缩影。
(一)从要素成本看,传统企业成本增长较快
随着中国经济的快速增长,传统产业的成本优势不断减弱。 中国劳动力成本上升速度不仅快于美日欧等发达经济区块,也快于南非、巴西等发展中国家,中国产业工人人均月收入已经大大超过东盟许多国家,同时企业招工难问题日益突出融资成本、物流成本、能源成本普遍高于美国等发达经济体,以及部分东南亚国家,加上人民币汇率升值、房租价格上涨,继续挤压传统制造业利润空间,大大增加了产业升级难度。
(二)从经营能力看,企业库存成本较高
库存水平是企业经营能力的综合反映,是引领企业核心竞争力的源泉、创造价值利润的基础,也是众多企业走向破产的导火索。 以服装行业为例,国际公司当季产品销售清净率达90%,国内企业平均只有不到30%国际公司库存周转率平均为87天,国内企业为191天。服装行业库存在过去10年增加了8倍,中国服装行业每年库存约9000亿元无论是大量刚体生产,还是“期货制”的长期交货,都会转化为品牌方的库存风险。 当企业研判出现偏差时,企业面临着产品畅销、库存积压、资金短缺等经营风险,大大削弱了企业的盈利能力,造成了社会资源的巨大浪费。 高库存的本质是企业的供应能力不能适应市场的快速变化。
(三)从生产方式看,数字化柔性生产能力不足
数字化时代的企业需求发生了巨大的变化,数字原住民开始引领消费潮流,需求越来越个性化、场景化、实时化、内容化、交互化,数字化重塑了顾客的决策链接和决策体系,消费者表达权、参与权、参与权传统的供应系统越来越无力,2023年全球每年因库存问题损失1.8万亿美元,其中库存积压19.3%,约6260亿美元,缺货80.7%,约占1.14万亿美元。 “期货制”交付仍然是中国服装行业的常见做法,新品从策划、设计、下单到生产交付,需要半年甚至更长的时间。 中国存在比较严重的消费和供给不匹配,大量低水平、低水平、低质量、标准化工业品、消费品生产过剩,供给响应速度跟不上需求变化的步伐。
高质量、灵活的供应能力是稀缺资源,企业在此基础上将具有比较高的市场议价能力。
然而,企业面临的挑战是,当企业构建灵活的供应能力,构建消费者驱动的端到端实时业务系统时,目前供应方的软件和数字解决方案远远不能满足企业的需求,行业领导者不断推出系统在美的数字化战略中,特斯拉将自行开发面向消费者的研发、生产、购买、服务数字化解决方案,并自行开发供应链管理、PLM等云化软件。 赛智造基于云技术架构体系,重写整个服装行业的软件; 将以往的ERP系统转换为自研的多点系统。
(四)从经营效益看,数字化加速企业分化
面对当前要素成本、技术进步、运营管理等各方面带来的挑战,企业之间的经营绩效差距正在急剧分化。一批千人千面,能够适应快速变化的市场需求的企业经营效益越来越好,2023年上半年,服装代理企业申洲国际的净利润率达到20%,超过了国际品牌企业。 李宁、安踏、波斯顿等地毛利率超过50%,安踏营收和利润超过阿迪中国,成为世界体育用品市场价格前三。 但与此同时,美特斯邦威、庄吉、真维斯等一批品牌企业倒闭,一些企业经营困难,价值链增长速度跟不上要素成本的增加。 数字化能力是企业经营业绩的分水岭。
(五)从产业布局看,产能海外转移加快
对于产业价值链的提升,我国传统产业生产要素成本增长速度更快,影响是传统产业产能加速向海外转移,服装出口持续减少,增长下降、就业减少、制造空心化加快。 尽管如此,产业全球布局是市场经济的必然结果,也是经济发展的必然结果,具有合理性。 但与美、德、韩、日等经济发展阶段相比,中国制造业GDP比重下降过快,德国、日本、韩国过去30年制造业GDP比重变化不大,中国从2011年的32%下降到2023年的26%,出口下降到2023年的26% “十二五”不能太快降低制造业比重,需要解决的核心问题是如何加快提升产业价值链。
二
赛智造:探索数字化升级之路
面对服装、3C、家具等消费需求的急剧变化,中国传统产业的出路在于构建敏捷供应链,挖掘消费市场潜力,化解库存风险,提高价值链水平,根本方向是在数字化的基础上重构供求关系成立于2023年的赛智造不断探索实现供需精准匹配的途径,为这一变革提供了现实的样板间。 赛智造目前在浙江杭州、海宁、安徽省宿州市等地建立了3个产业园、8个自营工厂,可支持多家中小厂家,使包括针织、梭织、羽绒、牛仔在内的70%以上的服装品类具备一站式灵活性和快速供货能力
(一)挑战与初心
考虑到当今中国传统产业的问题和挑战,有几个观察问题的视角:
从现象来看,
以服装业为代表的传统产业面临的最大痛点是高库存;
从本质上看,
高库存是供给能力跟不上需求快速变化、管理能力和创新能力滞后的结果
从结果来看,
高库存带来的必然是效率低下,从锁定在价值链低端的宏观上看,问题的核心是如何实现供需的精准匹配。
总之,当今服装行业面临的基本矛盾是大量个性化需求与刚性供给能力之间的矛盾,本质上是供给能力不足的问题。 当订单从三个月3000个订单发展到30个每周交货的100个订单时,供应商如何保持比较高的生产效率?
面对这些问题,赛智造从一开始就以基于高质量柔性产能的大需求,立足服装制造业,用数字技术构建按需制造基础设施,构建云智造,实现供需精准匹配为初心。 核心是实现产业发展的四个特点“小”、“快”、“稳”、“零”。
批次“小”:生产灵活,
配送“快”:市场反应快,
质量“稳定”:质量高度稳定
库存“零”:供应机制灵活。
根据需要制造基础设施形成的生产供应链方案在许多指标上达到了最优效果,现成的小订单交付也兼具规模化的效率、成本和质量的一致性。
个性化生产模式的差异
(二)犀鸟制思考
面对传统制造业的挑战,赛智造通过构建端到端的数字解决方案,实现了供需精准匹配、高质量发展。 赛智造生产模式给整个行业带来的价值体现在三个方面:
对于品牌制造商来说,一个是
建立了相对稳定的小单快返供应能力,覆盖从商品策划到服装物流的整个价值链,提供了完整灵活的生产供应链能力。
第二个是
准确识别消费者需求,及时洞察和发现新产品开发方向,快速设计研发,形成端到端的及时响应能力。 三是通过生产、采购数字化精准管理、全程监控、资源优化,实现了个性化产品的交货期控制和质量控制。
对于制造工厂来说,一个是
实现了数字化制造在云端的普及,满足了一站式回小订单的“苛刻”生产需求。
第二个是
实现数字化决策,数字化驱动的供需匹配都是基于精准、及时数据的全局优化结果,为了让所有行为(设计、采购、生产、质检、配送等)背后的决策能够优化整个供应链的效率
三是
确保生产的高质量、高效率、低成本。
对于产业变革的价值来说,一个是
通过对传统中小企业的数字化改造,构建了规模化的柔性生产能力,为整个产业价值链的提升奠定了坚实的基础
第二个是
实现传统产能与大量碎片化需求的准确匹配,是建立动态供需平衡的有益探索。
(三)方案和路径
数字科技对传统产业改造的核心是采购、制造、营销、零售的全产业链,重构市场洞察、设计样品、生产计划、生产技术、生产计划、制造执行、营销流通等环节的数据流体系和模型
实现物理载波低频、从手工信息到数字世界的高频、自动数据流,从基于人工经验的决策到基于数据算法的决策,从局部系统的数据集成到端到端的数据融合,优化资源配置效率。
赛智造的探索,是让一个个中小工厂从孤岛走向合作,从封闭走向开放,从混乱走向集中。 赛智造通过重构软件系统,依托工业互联网、工业软件、智能算法,打造多样化、高质量、数字化供需精准匹配的解决方案。
实现全链路数字化是实现供需精确匹配的根本途径。
数字时代的传统供需从缓慢僵化的机械系统,发展成为动态演化的生物系统。 以消费者为中心,让消费需求信息抢在新消费的出现之前,构建端到端的数字化解决方案,基于数据洞察及时捕捉市场动向,推动产品概念快速成型,进行数字化全渠道管理,快速反工厂建设,打造个性化个性化产品
当前,产业升级的关键是全链路各环节的每次决策都是数据驱动决策,构建全链路各类业务决策的关键指标、机制模型、数据价值。
在此过程中,赛智造面向端到端的需求,基于云边缘框架,重新开发面向服装业的工业软件体系,重构并打通生产供应链的所有运营行为,提供完整的面向行业的一站式数字化生产供应链支撑一站式供应链的背后,是完全原创、完全支持服装业数字化转型的云原生技术体系。
赛智造是云算法定义的在线工厂。
在实现制造设备、生产线、物料、人员等生产要素全面数字化和云聚合,以及需求、设计、技术、生产、生产、经营、物流等管理运营系统云部署的基础上,赛智造构建了端到端的生产指挥脑系统,进行了需求分析- –
赛智造开发的该技术体系由五大自研应用SaaS组成,为服装行业提供了完整的云原生工业软件集合。
这五个SaaS应用包括需求大脑(支持传统CRM BI功能)、数字化流程图(支持传统CAX PLM功能)、全链路集成规划(支持传统APS功能)、集群式供应网络(支持传统ERP WMS功能)
通过云深度集成,最终可以为整个链路上的每个操作行为提供准确、及时的数据,并应用行业领先的机制模型做出优化决策。
这五个主要的SaaS核心APP应用包括:
1、要求准确洞察(要求大脑) )
解决高库存、供需精准匹配的逻辑起点是对需求的精准洞察。 服装商品季节性极强,传统的需求管理对天气、社区、潮流等多维度数据缺乏洞察。 商家的选择、订单、营销等决策很大程度上依赖于经验,不仅销路不好、库存风险高,而且还存在销路补货周期长的问题。 服装商必须解决“卖什么、卖多少钱、什么时候卖”的决策问题。 因此,赛智造通过数据驱动构建趋势洞察,设计选项,构建快速翻单的全链路决策机制。
2、流程自动生成(数字流程地图) )。
客户需求确定后,规模化柔性供应需要解决的核心是如何快速准确地处理海量需求信息,转化为客户认可的样衣、生产现场可识别的工艺流程单。 当一个企业每天都有数百种设计处理需求时,传统的依靠人工的方式已经无法保证样品制作和过程的效率、质量,无法根据云的过程图快速有效地处理需求,推理设计意图,推荐设计选项,积累工作经验
在以往的数字解决方案中,通过CAD/CAM (纸张样品制作、程序制作)、GSD/GST ) (分解工序、估计成本)等应用,实现了半自动化、无纸化,提高 但各种软件信息不通,软件仅提高就显示了部分环节的操作效率,并没有从根本上解决设计智能化问题。 赛智造构建了智能数字流程解决方案。提高小批量个性化设计效率。 赛智造实现的技术本质是过程信息的全链接透明和多部门共享。
3、全链路统一规划
在传统服装制造企业中,计划的制定和跟踪往往依赖于计划员的个人经验,甚至辅助简单的办公软件记录。 传统的APS (高级生产计划软件)没有考虑安排数百家不同形式、不同设备的工厂。 此外,它还不能适应成千上万产业工人的技能水平,随着工作内容和时间的推移,它将逐渐减弱或加强。 面对需求个性化、高频率、小批量的趋势,需要应对计划变更的频率是传统工厂的百倍左右。 赛智造“全链路规划运输平台”从产能规划、物料规划、敏捷生产三个方面解决了这些新挑战。
4、集群供应链网络
急剧的需求变动会导致资产利用的不均衡。 赛智造的理念是将一个地区的各工厂、各工厂的物料管理从制造中分离出来,形成中央化的基础设施,以“中央厨房”的形式负责出入库、预加工、配送,使该地区的产业互联网迅速形成规模优势。
5、智能制造系统
赛智造的工厂向数字化升级,以实现高频生产交换、灵活制造能力为主。 数字化技术能力包括:
一个是设备的全面云化,
通过设备上行链路和下行链路数据的云聚合,实现供应链的端到端全局优化。
二是工业工人的数字图像
赋予产业工人更多的自主权、选择权。 三是智能高频交换
探索基于“类似工序连续生产”的变现效果。
四是生产实时调度
通过实时指挥生产线吊架的移动,动态调整工人的工序任务分配,保持了最高效的柔性生产效率。
2023年10月,得益于决策支持场景下的多项技术积累,赛智造算法团队在2023年世界计算机视觉领域最高级别会议ICCV (世界计算机视觉大会)的TPS赛道上获得第四名。 该算法通过视觉识别算法,为工厂每位工人配备了一个“AI贴身教练”,帮助工人高效、高质量地工作。
三
价值和意义
赛智造正在寻找端到端、系统化的云制造解决方案,可以从多个维度和视角进行观察和理解。
一、技术发展视角
在相对落后的服装制造业探索近5年后,赛智造走出了一条为传统制造业全链路端到端优化的新路。 这条路径的核心特征是,
它是一家实现单机设备、智能生产线、流程优化、工厂管理、经营管理、产品开发、需求分析、供应链管理全面云化,全球制造企业核心要素全面云化的公司,是一家基于云脑运营的工厂
、真正实现IT、OT、AT融合,并在新数字基础架构上全面运行的工厂。
赛智造的解决方案是基于供需高水平动态平衡的理念,链接服装生产供应链中一个独立的服装工厂、仓库、设备,通过IoT、工业软件、边缘计算、人工智能和云平台等多种先进技术
2、技术价值视角
从全球制造业技术变革的角度看,赛智造的技术价值体现在:通过构建云工厂体系实现需求、设计、研发、生产、供应链等资源的全球优化,实现生产全要素、全产业链、产品全生命周期的实时、准确
赛智造至今已为200多家品牌企业提供一站式灵活的生产供应链服务。 这一高质量、高透明、高柔性的生产供应链体系的形成,大大降低了品牌企业的创业门槛。 他们穿着轻便,可以根据自己的风格和顾客的需求继续探索多样化、个性化的商业模式。
按需建设基础设施是新供给新需求联动的全面展示。 凭借自身的规模化灵活性优势,可以充分发挥我国超大规模消费市场的需求潜力,是构建以国内大循环为主体、国内国际双重循环相互促进的新发展格局的重要选择。
3、商业价值视角
平台上的商家。 以某商家为例,从2023年开始与犀牛深入合作。 双方的合作类别包括针织、梭织、连裤袜、防晒霜、蚊香裤、t恤。 经过一年多的合作,该商家发展迅速,销售额增长了三倍多,成为天猫内衣行业TOP2,家居服类的排名从第100位上升到现在的第7位。
服装制造商。 在供给侧,赛智造通过数字化帮助山东鲁泰建立了小而单一的快速恢复能力。 凭借2023年11月正式投产的首条4条智能生产线,鲁泰基本实现了从订单、计划生产、技术方案、生产管理、质量控制到发货的全流程数字化交付。 这使得鲁泰的供货能力扩展到包括瑜伽裤、t恤、紧身内衣、防晒服在内的十几个新品种,平均交货期超过50%,从7天到10天。 对于拥有几十年历史的世界顶级服装制造商来说,赛智造的科技能力是一条进入全类型、多样化、柔性化、小批量生产的高速公路。 双方的合作也是数字化、智能化推动产业升级的典型模板。
4、产业转型视角
在面对传统行业优势下降、成本上升、内需饱和等问题时,如何构建新的竞争优势? 赛智造通过数字化创造新的差异化优势:
工厂维度弹性制造:
应用先进的智能制造技术,在毛细血管层面改造传统工厂的所有业务行为,用数据辅助人工决策,大幅降低人工经验依赖,提高制造灵活性、效率、质量,让所有工厂拥有灵活的生产能力,成为云按需制造的基础设施
企业维度数字化运营:
基于传统行业运营能力短板,为中小品牌企业提供基于全产业链数据的需求洞察,提供数字营销、补充决策建议。 利用按需生产的基础设施,品牌商可以小批量下单,生产的所有商品都可以销售,所有需求都可以得到满足,销路和断货消失,整个产业链的效率提高。
从全球制造业数字化转型的实践看,赛智造探索四个大国优势叠加、实现倍增效应的新途径,是新供给新需求联动的全面展示,是构建中国制造业竞争新优势的必由之路。 未来,赛智造将继续依托阿里巴巴服务商丰富的经验、对市场走势的精准洞察、深厚的数字科技能力,扩大服务内容和供给规模,探索产业升级之路,为逆风前进的制造业同行指明变革方向。
结束
编辑|斌卡(转载和媒体合作请在评论区留言) ) ) )。