酷特智能工学院副院长李克鹏：工业大数据驱动的智能制造

酷特智能工学院副院长李克鹏

我们最终实现了工业大数据驱动的生态，分四块内容。首先，是实现数据驱动大流水作业制造个性化产品；二是有数据驱动的智能制造解决方案；三是数据驱动的工商一体化的商业生态；四是源点论组织体系，数据驱动的自组织体系。

首先，我们看数据驱动的大流水作业来制造个性化的产品，它的概念是用工业化的手段、效率和成本来制造个性化的产品。如果我们个性化的定制不能用工业化的手段、效率和成本来实现或者落地，那么我们所谓的个性化定制不能在任何一个产业去普及、落地、实现，因此我们必须用工业化的手段、效率和成本来制造所谓的个性化产品，要做到这一点，我们要具备用数据驱动我们的大规模地个性化定制。

如何实现用数据来驱动大规模个性化定制？首先要建立全新的商业模式，我们叫C2M。消费者的不同消费需求、要求、产品的定位，都是一些模糊的需求，对于我们服装来说，它可能是一些图片或者说一些照片，那我们怎么把这种模糊的需求通过我们的数据端让它来指挥驱动到我们M端整个的价值链体系，来快速、高效地满足消费者的需求，这需要用数据的手段来实现，也是通过数据的建模和数据的算法，把消费者这些模糊的需求转化成我们整个价值链体系包括我们的供应商，我们的员工，或者说我们的服务商都识别的信息语言或者说指令。

我举个例子，比如说你的衣服可能选择的是这样一个形状，那么它后台对应的工艺是什么，我们的员工怎么知道这些信息，这需要用到大数据、物联网这些新的能源或者资源，我们会通过数据的匹配、数据的分析、数据的建模、数据的算法，自动将这些消费者模糊的需求转化成我们员工、供应商、服务商能识别的信息语言或指令。就是说，我们的员工获取你这件衣服和它相关的所谓工艺标准或者工艺信息是没有人给他传达的，通过数据直接驱动到我们的消费者，因为我们C2M这种模式是区别于传统的M2B、M2C的模式。以前是要经历过一级一级的代理商、经销商，中间也可能存在欺骗或者不公平的现象，更多会产生很多的库存，尤其像劳动密集型、低附加值的服装鞋帽的行业，很多公司都有库存，但是我们现在C2M的模式要解决这个问题，是先销售再生产，在我们工厂线上的所有衣服都是已经有主人了，只要消费者交了钱，哪怕是模糊的图片，我们会通过大数据端、通过数据会自动匹配到供应商、员工或者服务商。

经过智能研发体系，也就是大数据。通过建模和算法，取代了做个性化衣服要人工打板的方式，如果传统的打板，现在至少需要2000个甚至1000多个服装的板师，但是现在有了数据，就不需要人工，也不需要时间，只要你的信息、数据接入到我们的系统，会瞬间生成专属的板型。同时，包括板型、工艺、款式等大数据库，有了这些大数据库实现了自动组合和匹配。比如说板型数据库有1000多个大类，1万多个小类，里面有的数据量，能够满足全球男士个性化定制99%的需求。

订单来自不同的国家、不同的地区、不同的人种和不同的标准，这样复杂、无序的订单靠人工组织生产是无法实现的，智能排程和执行系统，有效解决了定制带来的不确定性、复杂性和多样性问题，通过数据流动的自动化，以流水线的生产模式制造个性化产品，而且在整个的管理过程，我们实现的是数据的管理和驱动。将消费者、内部员工、供应商、服务商放在同一个平台，以消费者需求的数据实时响应，驱动企业内部资源快速整合，高效满足消费者需求，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物流、促进资源配置优化，促进全要素提升，整个工厂实现人机一体化的交互。

以上是我们的第一个核心，我们在自己转型升级的过程中，把它总结为源点论数据工程，现在我们也在输出解决方案，输出源点论数据工程。从去年开始在浙江、杭州有好几家企业是我们给他提供了解决方案，已经做了20多个行业，70多个项目，不仅仅是服装鞋帽，还有电子电器、家具家居等等。

这一套数据驱动的转型升级解决方案有三个特点：

第一，就是以客户数据驱动企业现有的内外部资源，以软件系统实现智能运行，快速、高效、低成本满足消费者的个性需求，实现制造业价值最大化。

第二，是对企业原有流水线的升级、优化，不需要更换机器设备、不需要新建厂房，不需要更换高素质员工，不需要太多投入，特别适合中小企业升级改造成功。

第三，是由传统的大规模制造转型为消费者需求驱动的个性化大规模定制，彻底、有效解决企业面临的库存、设计、营销、成本、竞争力不足等问题，帮助企业转型升级成功。这是我们解决方案的路径，可以设计盈利模式、数据驱动的模式，也可以手把手帮助你实施。

数据驱动的工商一体化C2M商业生态，我们最近要实现全球化、多品类、企业级的跨境电商商业生态。定位和价值主张个性化，以需求数据驱动制造满足需求的直销平台，同时也是去中间商、代理商、渠道商的电商直销平台，倡导高性价比相对低价，反对绝对低价，这是制造业命运自主的平台。当然这个平台的运转也是以制造业驱动的共享经济的理念。人人是设计师、人人是消费者，人人是经营者，人人是创业者，我们可以设计一款衣服、配饰放到我们的平台里，有消费者买了，我们就会分享给你。

源点论组织体系。现在企业都在讲转型、智能制造、工业4.0，企业的转型必须有一个配套的组织和流程体系的转型，大家都在讲要实现扁平化的组织管理，什么是扁平化的组织管理？我们理解首先要做到去领导化、去部门、去审批、强组织、自组织的扁平化组织架构。

我们的目标就是消费者需求，我们通过最大限度地满足消费者的需求来实现企业的价值和目标，那企业要产生利润和做出社会的贡献，那作为我们每一名员工或者说整个价值链体系的每一名供应商、服务商也好，我们通过共同来满足消费者需求来实现我们自己个人的收入或者我们企业的利润。

我们也是用这种互联网思路下网格化和端到端、点到点的运作机制来实现数据驱动的C2M自组织体系，我们一千多人的工厂，没有车间主任、没有班组长，但是我们一天做4000套件的个性化衣服的定制，需求都不一样，但是我们的车间井然有序交付给客人，我们一些传统的部门都没有了，真正实现了打破部门，打破科层，打破障碍，实现了组织流程的再造，这是因为我们有了自组织的体系。

现在每名员工都由原来的“让他干”变成了“我要干”，效率提升非常快，返修率减少也非常明显，这里面更多是我们计划调动的时间和沟通协调的时间几乎没有了，因为所有大家都在一个平台里，实现了数据的管理和驱动。

最后总结一下，我们工业大数据驱动的智能制造在产业转型中的应用，我们理解做到三个去，去中间商、代理商、渠道商，我们先销售再生产，没有库存，这是服装鞋帽产业最难解决的问题，没有了应收账款，没有了积压，同样我们也在管理组织方面做到去中心化、领导化和经验化。那我们把某些专家、很多人大脑里或者档案里的所谓经验化的东西，统统变成数据放在系统里，那我们可以一直用下去，这也是所谓的隐性数据的显性化，我们把这些都做成流程、制度、规则、体系，放到我们的系统里，那我们可以一直用下去，这是我们所说的经验化。最终我们也是实现了由C到M的直接关系，那么这中间也离不开2，就是我们的数据中心，当然方法是通用的，不管什么行业都需要建立一个数据库、一个数据模型，只有实现了数据模型驱动，才能实现我们所理解的智能制造。

（本文根据演讲实录整理，未经发言嘉宾本人审核）

整理：袁媛校对：孙家淦