阿里研究院潘永花：大數(shù)據(jù)推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的5個方向

□供稿/阿里研究院

阿里研究院潘永花：大數(shù)據(jù)推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的5個方向

□供稿/阿里研究院

編者按：“大數(shù)據(jù)+工匠精神”對于制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級至關重要。而大數(shù)據(jù)的實時、感知和預測等特點對于制造企業(yè)的全流程都可以起到非常積極的作用，對于線上線下銷售的協(xié)同、供應鏈優(yōu)化和管理、針對不同細分市場需求進行全渠道銷售的設計規(guī)劃等方面都會起到重要的作用。

阿里巴巴零售平臺上實現(xiàn)3萬億元銷售額，花費了13年的時間，而沃爾瑪卻花了54年。這個對比反映了DT時代的技術基礎設施與IT技術支撐的信息化零售的差異。云網(wǎng)端的迅速發(fā)展帶來了數(shù)據(jù)量的激增，根據(jù)IDC數(shù)字宇宙報告顯示，全球自從2010年進入ZB時代以來，由于物聯(lián)網(wǎng)設備發(fā)展速度遠超過智能手機的發(fā)展，因此由物聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)增量將會驅(qū)動著全球數(shù)據(jù)量在2020年達到44ZB。

2015年，我國發(fā)布了《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，這個綱要成為了指導我國從數(shù)據(jù)大國到數(shù)據(jù)強國之路的關鍵指導性文件。而制造業(yè)的升級轉(zhuǎn)型是國家供給側(cè)改革的重中之重，也是提升滿足內(nèi)需與外貿(mào)供給能力的基礎。在這個文件中，國家也明確提出“發(fā)展工業(yè)大數(shù)據(jù)。推動大數(shù)據(jù)在工業(yè)研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、市場營銷、售后服務等產(chǎn)品全生命周期、產(chǎn)業(yè)鏈全流程各環(huán)節(jié)的應用，分析感知用戶需求，提升產(chǎn)品附加價值，打造智能工廠。建立面向不同行業(yè)、不同環(huán)節(jié)的工業(yè)大數(shù)據(jù)資源聚合和分析應用平臺?！痹趯崿F(xiàn)中國制造2025的過程之中，大數(shù)據(jù)如何推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的升級轉(zhuǎn)型成為備受關注的焦點。

“大數(shù)據(jù)+工匠精神”的結合對于制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級至關重要。而大數(shù)據(jù)的實時、感知和預測等特點確實可以為制造企業(yè)在降低成本，縮短生產(chǎn)周期，提升效率，細分產(chǎn)品定位，優(yōu)化流程和決策等方面提供重要幫助。

大數(shù)據(jù)賦能制造的全程

我國的制造業(yè)企業(yè)之間在信息化建設和數(shù)據(jù)化程度方面相差很大，但總體上由于距離消費者相對較遠，因此互聯(lián)網(wǎng)化與數(shù)據(jù)化程度和對大數(shù)據(jù)的認識相對金融、電信、政府等行業(yè)相差比較遠。當然，其中也有不少領先企業(yè)，如海爾，較早就部署了相對完善的內(nèi)部的信息系統(tǒng)，涵蓋了主要的業(yè)務流程，并且較早地將社交數(shù)據(jù)中獲得的客戶反饋融入到新產(chǎn)品研發(fā)之中。但是，大部分制造企業(yè)依然還是處在信息化比較起步的階段，由于人才以及技術能力的欠缺，對于大數(shù)據(jù)的意義和價值認識比較弱。

對于制造業(yè)來說，如果把數(shù)據(jù)分為內(nèi)部和外部兩大類，內(nèi)部數(shù)據(jù)主要包括經(jīng)營及運營數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、產(chǎn)品相關的設計、研發(fā)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)、機器設備數(shù)據(jù)等，傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)處理比較多的是內(nèi)部數(shù)據(jù)，圍繞著業(yè)務流程改進和提升為主要目標，對于機器設備運行的日志數(shù)據(jù)相對利用較少；外部數(shù)據(jù)包括社交數(shù)據(jù)、合作伙伴數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)以及宏觀數(shù)據(jù)等，這方面數(shù)據(jù)的開發(fā)和利用相對較少。大部分企業(yè)不僅內(nèi)外部數(shù)據(jù)尚未打通，自己內(nèi)部的數(shù)據(jù)也還沒有實現(xiàn)整合和標準化，信息孤島現(xiàn)象屢見不鮮。

實際上，數(shù)據(jù)對于制造企業(yè)的全流程來說都可以起到非常積極的作用。在產(chǎn)品研發(fā)階段，如果能夠非常直接地對接到消費者，就能依據(jù)對消費者的行為和消費數(shù)據(jù)分析，定位相應的產(chǎn)品設計。同時，也能夠依據(jù)消費者對產(chǎn)品的喜好和需求量，進行定向精準的市場營銷，進行產(chǎn)品生產(chǎn)的排產(chǎn)，減少庫存。同時，數(shù)據(jù)對于線上線下銷售的協(xié)同，對于供應鏈優(yōu)化和管理也可以起到重要的作用。在提升對客戶的服務水平方面，要滿足不同細分市場需求，進行全渠道銷售的設計規(guī)劃，大數(shù)據(jù)也會起到重要的作用。

雖然阿里巴巴是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，但其大數(shù)據(jù)應用的發(fā)展之路是值得制造企業(yè)去借鑒和學習的。

總體來說，阿里巴巴也是在經(jīng)歷著從業(yè)務數(shù)據(jù)化到數(shù)據(jù)業(yè)務化的過程，業(yè)務數(shù)據(jù)化還是圍繞傳統(tǒng)電商業(yè)務來提升整個流程相關的數(shù)據(jù)，服務業(yè)務部門和管理層為主，目標也是為了降低成本，提高營運效率和質(zhì)量，比如個性化推薦、搜索優(yōu)化等服務?，F(xiàn)在，阿里巴巴在數(shù)據(jù)業(yè)務化方面進行了很多有益的探索，“數(shù)據(jù)+外部數(shù)據(jù)+大數(shù)據(jù)”技術能力的輸出，產(chǎn)生了很多新的商業(yè)模式，不僅服務于阿里生態(tài)，還逐漸賦能于越來越多的其他行業(yè)用戶。如，螞蟻微貸可以基于商家的信用數(shù)據(jù)提供貸款服務，芝麻信用可以基于個人的消費、理財以及社交數(shù)據(jù)提供個人信用服務。

在整個探索和發(fā)展的過程中，阿里數(shù)據(jù)的在線性保證了數(shù)據(jù)實時都會更新，數(shù)據(jù)的外部性通過數(shù)據(jù)共享、融合體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的價值。

制造業(yè)柔性化：數(shù)據(jù)驅(qū)動生產(chǎn)

電子商務以及互聯(lián)網(wǎng)所帶來的用戶需求呈現(xiàn)實時、少量、碎片化、快速翻新等特點，對于傳統(tǒng)制造商來說，滿足這種長尾需求難度很大，因此生產(chǎn)制造的柔性化變得重要。比如，淘工廠把工廠的生產(chǎn)能力通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了與商家需求的快速對接，通過數(shù)據(jù)聯(lián)通把需求與供應之間的信息對稱化，減少了中間商環(huán)節(jié)，縮短了生產(chǎn)周期，降低交易成本，并加快周轉(zhuǎn)速度。

ZARA這個時尚品牌就是利用數(shù)據(jù)實現(xiàn)智慧供應鏈的例子。大量服裝企業(yè)都在面臨生存的壓力，而ZARA母公司銷售額在2015年依然保持了15.4%的增長。很重要的原因就是ZARA以數(shù)據(jù)為核心打造了極速供應鏈系統(tǒng)，實現(xiàn)了新產(chǎn)品的柔性化生產(chǎn)。相對競爭對手來說，ZARA可以通過數(shù)據(jù)的聯(lián)通和協(xié)同更快更好地控制從市場調(diào)研到設計、打版、制作樣衣、批量生產(chǎn)、運輸和零售整個環(huán)節(jié)。雖然ZARA不是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，但是它對用戶需求的響應是完全互聯(lián)網(wǎng)思維的方式，滿足的也是快速翻新、少量、快速響應和生產(chǎn)的互聯(lián)網(wǎng)消費需求特點。一般的國際大品牌的前導備貨時間是120天左右，而ZARA可以實現(xiàn)15天的新品供應過程。在整個過程中，它使用線下線上的數(shù)據(jù)融合，利用電商平臺的銷售數(shù)據(jù)以及對用戶消費者的線上調(diào)研數(shù)據(jù)，同時也利用線下每個門店的銷售數(shù)據(jù)實時反饋到公司總部，實現(xiàn)產(chǎn)品的快速迭代，這個品牌一年推出的服裝款式達到12000多款。這種基于數(shù)據(jù)的協(xié)同和流動實現(xiàn)的供應鏈帶動了ZARA總體效率的提升和庫存的大幅降低。

利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)新商業(yè)模式

以消費者數(shù)據(jù)為基礎的消費者喜好和需求畫像倒逼到產(chǎn)品的設計、研發(fā)、生產(chǎn)、供應鏈、營銷等制造業(yè)供給側(cè)的多個環(huán)節(jié)，這就是C2B的本質(zhì)。

索菲亞衣柜是C2B模式創(chuàng)新的代表，2015年的營收達到31.9億元。索菲亞在探索C2B的實踐過程中，數(shù)據(jù)對于其規(guī)?；蛡€性化的平衡起到關鍵作用。索菲亞認為自己不是家具制造企業(yè)，而是一家大數(shù)據(jù)企業(yè)。在調(diào)研時我們發(fā)現(xiàn)，索菲亞有強大的科技團隊，超過400多人，而其中300多人是在做數(shù)據(jù)加工。索菲亞利用大數(shù)據(jù)提升客戶體驗，提高交付效率，減少差錯和庫存，基本可以做到零庫存水平。在索菲亞的前端需求到后端的生產(chǎn)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的共享、聯(lián)通和流動是實現(xiàn)訂單準確地從需求端傳遞到生產(chǎn)制造和采購端的關鍵。正是這種技術基礎保障了索菲亞每天索菲亞通過打通線上線下數(shù)據(jù)，基于用戶交易數(shù)據(jù)、用戶行為和特征數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品和渠道數(shù)據(jù)，搭建了一個大數(shù)據(jù)平臺?；谟脩舢嬒竦臄?shù)據(jù)化，他們也比較好地實現(xiàn)了研發(fā)精準化。在研發(fā)精準化基礎上，營銷的精準化也獲得了很好的實現(xiàn)。

學習國際上工業(yè)大數(shù)據(jù)應用的實踐

對于傳統(tǒng)的大型制造企業(yè)來說，轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)巨大。制造企業(yè)所搭建的內(nèi)部信息系統(tǒng)比如ERP、CRM和SCM等收集處理的數(shù)據(jù)還是以交易類結構化數(shù)據(jù)為主，對生產(chǎn)設備數(shù)據(jù)、機器數(shù)據(jù)以及日志數(shù)據(jù)的收集及關注比較少。而工業(yè)大數(shù)據(jù)應用未來很重要的一個方向就是如何能將這些實時產(chǎn)生的機器數(shù)據(jù)更好地用起來，尤其是在預測性維修類應用方面。

以美國通用集團為例，它的董事長伊梅爾特說到“我們昨天還是一家制造型企業(yè)，今天已經(jīng)成為一家軟件和數(shù)據(jù)公司了。”這家制造業(yè)巨頭希望借助工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)制造業(yè)服務化的方向和目標。GE的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺Predix的主要功能就是將各類數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一的標準進行規(guī)范化地梳理，并提供隨時調(diào)取和分析的能力?；赑redix，GE已經(jīng)推出了很多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用，并且向合作伙伴和客戶進行了開放。根據(jù)GE的資料顯示，GE在2015年底把最后一批發(fā)動機數(shù)據(jù)上傳到Predix平臺上，就已經(jīng)開始接收并處理GE公司龐大的發(fā)動機機隊所產(chǎn)生的上億條數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進行分析，并按照數(shù)據(jù)異常情況確定發(fā)出警告的等級，準確率接近90%。伴隨著大數(shù)據(jù)與機器學習能力的加強，準確率也會逐漸提升。利用設備數(shù)據(jù)進行預測性維修會成為工業(yè)大數(shù)據(jù)很重要的應用方向，GE就是最典型的案例。GE希望通過這個工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺建立工業(yè)大數(shù)據(jù)領域的標準，使Predix平臺成為像Andriod系統(tǒng)一樣成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域的操作系統(tǒng)。

阿里巴巴目前也已經(jīng)和徐工集團開始進行合作，希望利用阿里云上面的大數(shù)據(jù)能力，協(xié)助徐工建中國工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)“阿里云+徐工=中國的Predix”，在工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺、應用及生態(tài)建設方面探索一條新路。

從數(shù)據(jù)化到智慧化要循序漸進

正如前面所說，大部分的中國制造企業(yè)依然還處在數(shù)據(jù)化和信息化的初級階段，甚至有很多還沒有建立內(nèi)部的業(yè)務系統(tǒng)，因此業(yè)務數(shù)據(jù)化基礎尚未準備好。

以ERP、CRM、SCM、PLM等系統(tǒng)為代表的基本業(yè)務應用會是必備選項，只是在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，有些應用可以使用云端應用進行創(chuàng)新，不必和以前一樣再花費巨額的License費用。在這個過程中，進一步加強數(shù)據(jù)的沉淀，通過云平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享、流動、整合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值最大化，推動智能制造目標的實現(xiàn)。其實，真正的智能制造或工業(yè)4.0不只指工業(yè)制造的某個環(huán)節(jié)的智能化，而是從用戶需求端到產(chǎn)品供給端的全鏈條的智慧化，涵蓋產(chǎn)品設計、研發(fā)、生產(chǎn)、供應、倉儲、配送、財務、客戶關系管理、營銷等多個環(huán)節(jié)，而這種智慧化的基礎要素就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全流程打通，而在這其中以云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、機器人等都成為數(shù)據(jù)共享、流動和融合的關鍵技術。