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奥维奥:总理鼓励企业个性化定制,阿里研究院探讨C2B与4.0
来源:时间:2021年05月06日

3月5日,阿里研究院与中国信息通信研究院政策与经济研究所联合举办主题为“数据驱动:C2B与工业4.0”的研讨会,吸引了众多专家和产业界人士的关注。来自工信部、中国社科院、四川社科院、中科院、清华大学、重庆交通大学、智能制造产业联盟、工业4.0研究院、索菲亚、阿里云、SAP等专家学者济济一堂,共同碰撞出很多有价值的观点。


新年伊始,李克强总理两度提及“C2B”。总理指出,“所谓的‘C2B’,就是消费者提出要求,制造者据此设计消费品、装备品。这是一场真正的革命:一个企业不再是单个封闭的企业了,它通过互联网和市场紧密衔接,和消费者随时灵活沟通。”


总理所提及的C2B模式正是体现了互联网如何逆向推动传统产业变革,让消费者端的需求与制造业发生“化学反应”。电子商务平台发现、汇聚消费需求,以数据驱动,倒逼制造业转型升级,通过削减产供销之间的信息不对称,加速生产端与需求端的连接,带动传统零售业、批发业、制造业的转型升级。由德国提出的工业4.0也是由市场需求出发,通过物联网、CPS、互联网等技术实现生产过程中网络化、数字化、柔性化,最终实现快速、个性化、服务化的产品供给。工业4.0较之C2B更为具体,也推动着个性化营销、柔性化生产、社会化协同为特点的C2B模式的最终实现。


中国社科院工业经济研究所所长黄群慧《工业加速下行与增长新功能》的演讲给大家清晰阐释了目前中国工业经济发展面临的挑战以及新动能的发展趋势,他认为,中国工业经济正在加速下行,总理在今年的政府工作报告中提到的中国制造+互联网正是在经济下行压力大的情况下,能够找到的经济增长新动能或者亮点,核心是围绕着工业创新能力和工业效率提升做文章。无论C2B还是工业4.0,其价值核心在于提高整个制造业及工业的效率、真正满足消费者的需求。


游五洋:C2B的前生今世


阿里研究院资深专家游五洋在“C2B的前生今世”演讲中提到,C2B概念自2012年由阿里巴巴总参谋长曾鸣教授首次提出,发展迄今,其内涵也在发生着变化,从实物领域扩展到更广泛的生活服务领域。C2B其实是针对过去大生产、大品牌、大营销为代表的B2C范式的一种瓦解。其基本特征是通过个性化营销,解决消费者碎片化、个性化、多元化的需求,以数据低成本全流程贯通为基础的,再配合柔性化生产的体系,最终满足市场需求。工业4.0是C2B模式在实物商品领域的落地。


曾玉波:模式转型跟工业4.0的桥梁很重要


智能制造产业联盟秘书长曾玉波在《要转型还是工业4.0》的分享中提到C2B可以带来三个方面的好处,第一通过定制可以给用户带来很好的体验,二是能去除中间环节,直接生产完发给消费者,第三个是使实现零库存成为可能;但也会面临三个方面的挑战,一是个性化需求差异很大,企业需要有能力管理这种需求变化;二是需要快速满足客户的需求;三是柔性化生产能力的需求,这部分也正是工业4.0和工业互联网的核心。总起来说,C2B就是围绕用户价值的商业模式,如何寻找模式转型跟4.0之间的桥梁很重要。


安筱鹏:数据流动的自动化是实现C2B的关键


工业和信息化部信息化和软件服务业司副司长安筱鹏分享的《认识定制化生产模式的五个视角》给大家很多思想上的启发,他认为,C2B是定制化生产模式,是工业4.0的逻辑起点。智能生产需要实现两种不同性质的自动化,一种是生产装备的自动化,一种是数据流动的自动化,CPS是实现数据自动流动的一套规则体系。C2B是互联网时代企业的新型能力,如果说大规模生产是固定靶,移动靶是大规模定制,空中飞碟是个性化定制,大规模生产因为很容易解决生产过程中的成本、质量和效率。个性化定制和大规模定制非常复杂,制造过程每一个环节的不确定性大幅提高,只有通过数据的自由流动才能有效解决定制化生产的成本、质量、效率等一系列问题。从经济理论角度去观察C2B,传统制造模式到C2B转型过程,是资产的通用性对资产专用性替代的过程,而数据资产是企业资产中通用性最强的,所以企业数据资产是决定C2B转型的关键,数据资产越丰富的企业,越容易开展C2B业务。


王峰:规模个性化定制是方向


来自中国信息通信研究院经济与政策研究所的王峰博士分享的《两化融合与工业4.0》提到,在互联网时代,制造业变革体现为四种模式,对企业内部来说,表现为生产智能化;对于消费者端体现为个性化定制,从用户向企业提出需求,最后实现产品制造;三是基于产品为用户提供更多的服务,服务化是制造业的方向之一;四是企业与企业之间实现网络化协同,从而产生更多闭环。


C2B最相关的是个性化定制,这种模式首先来源于个性化需求,有三个属性,一个属性是循环性,用户个性化需求不断在满足过程中,它会进一步形成更多样更长远的产品,它的更多服务要求会得到表达形成迭代循环;第二是传导性,消费者最关心消费品,消费品产业链向上延伸,比如说零部件,软件系统等等这些方面多样化的需求;第三是扩散性,当个性化定制深入人心的时候,看到越来越多人拿着个性化手机,开着个性化汽车,穿着个性化衣服,就会影响更多人,反过来作用到产业中,对产业要求提供个性化服务,实际上个性化定制,在从服装、家具产业慢慢向家电、汽车领域扩散。实现规模个性化定制是个性化定制持续发展之路,这就需要内部柔性生产线、大数据、算法、互联网等支撑基础。


C2B落地实践:尚在初级阶段


国内C2B实践的成功案例目前还相对较少,红领、尚品宅配、索菲亚都是其中的典型代表,索菲亚副总裁王兵的演讲引起了与会者的热切关注,他讲到,索菲亚每年保持30%到50%的增长主要是有3个特色,第一在于前端的个性化设计,无论客户是到门店还是线上平台,客户都会全程参与自己家具的设计,这就是前端个性化设计的思路,再通过3D技术的实现,后端实现柔性化生产,零部件都是按照订单设计图纸现场生产,10天交付客户;第二个特点是阿米巴组织;第三个特点是大数据平台,平均每天生产9000个图纸订单,每个订单平均涉及50块板材,索菲亚大数据平台要把这些订单的数据精准分配到中国五大制造基地不同车间、不同的生产线、不同的设备,而且要跟我们设备进行互动,确保知道这些数据,生产完了之后生产结果必须反馈到总部数据中心。


阿里云业务总经理刘松提到的观点也值得关注,他提到,今天强调C2B的原因是因为B2C过于强大了,最重要的是如何能够高频次地与消费者有效互动,并保持永远连接。未来工业物联网将会成为C2B的基础社会设施。


SAP大中华区价值工程总经理彭俊松博士讲到,C2B发展面临不少挑战,比如在汽车、化工、快销品、药品等行业,产品的品种数量在快速增加,原材料种类也快速增加,产品生命周期在快速缩短,这意味着产品多样性发展迅速。虽然对消费者来讲定制化需求很强,但是从企业的角度来看,这种产品种类和原材料的增加,给企业销售计划、预测、采购、物流,甚至实物操作、现场管理都带来非常大的挑战,而且这种挑战跟零部件数量增加是指数级相关的。


工业3.0时代大规模定制其实沿用了工业2.0福特增强版本,客户可以做配置,但企业要根据生产线的产能进行生产,就如同八音盒的音乐机制,远没有小提琴家自由弹奏那么灵活,目前很多示范工厂都是这种类型的。而工业4.0是通过分布式人工智能,通过分布式自治组织协商来降低成本,产品与设备、设备与设备之间进行沟通协作,确定最佳生产路线,同时设备也可以进行相应的配置。


阿里研究院学术委员会主任梁春晓老师最后的总结非常精辟,C2B与工业4.0有如一个硬币的两面,放在一起讨论,让彼此都看到了另外一面。数据、服务、生态三个关键词对于理解C2B和工业4.0非常重要,而人工智能、虚拟现实和认知计算等未来科技在上面的叠加会发生什么变化,都值得更深入进行研究和探讨。


正在召开的两会上,总理的政府工作报告在2016年重点工作中提到“鼓励企业开展个性化定制、柔性化生产,培育精益求精的工匠精神,增品种、提品质、创品牌。”这正是未来C2B与工业4.0结合起来在实物生产领域的重点方向。我们阿里研究院也期待与更多学者专家携手共同研究互联网、数据、C2B与工业4.0的理论基础和实践案例,助力中国制造业转型之路。

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