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【远见】“搅局者”犀牛

发布时间:2020-09-22 来源:央广网 类型:行业资讯 人浏览
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导  读:

 

  本期话题:保密三年,阿里巴巴犀牛智造揭开面纱。程序员做裁缝,从消费者到工厂“反向定制”——“按需生产”的柔性制造,将给传统制造带来怎样的变化?相比五年前的C2M模式,犀牛智造有何不同?物联网和智能算法,是否会削弱工人的价值?大数据对产业技工的精准画像和引导,如何兼顾人性?

  阿里巴巴秘密开发三年的智能制造工厂“犀牛智造”揭开神秘面纱。这间定义为“C2M柔性制造”实验室的工厂,以服装为切入点,根据平台消费行为大数据,为商家和工厂提供时尚趋势预判和对服装生产供应链柔性改造。

  所谓“柔性”,就是更有效率地“按需”和“个性化”生产。如,传统服装业生产为1000件起订,15天交付,才能做到“不亏本”;但通过柔性制造均摊成本,可以将生产条件变成100件起订、7天交货。

  国家统计局数据显示,1-8月份全国纺织服装类零售总额6936亿元,同比下降15%。服装类上市公司上半年近1/4亏损,整体利润同比下滑超30%。

  疫情让服装行业再次意识到数字化的重要,消除库存、降低成本风险,“以销定产”是最理想的方式。这只“会绣花的犀牛”能解决这个问题吗?

犀牛智造工厂车间 (版权方提供)

  C2M发展史 “端到端”的渠道创新

  一件普通品牌服装,出厂价到最终专柜售价,通常要翻5-7倍,否则不赚钱。为什么呢?假设成本是10元,区域代理商拿货价格要翻倍,经销商和终端零售商还要翻倍。在这个过程中,会产生人工、运输、仓储物流、线下店租和过季降价损耗等成本。

  为缓解这个痛点,从2015年起,互联网行业开始尝试让消费者和工厂直接发生联系的C2M商业模式。

  最先出现的是“必要商城”——将个体消费者的需求积少成多,以此为基础与各大品牌服装的代工厂谈判——最终用高于工厂价、但远低于零售价的价格卖给消费者。随着消费者订单数激增,平台甚至可以实现一款服装,不同部位的细节定制。

  网易严选也通过C2M模式,将消费者和工厂直接打通,并将商品扩展到日用百货的各个品类。随后,京东、拼多多、天猫等平台都相继进行过尝试。

  这种方式的本质是,打通供销两端,消除中间环节和流转成本。而这次揭牌的犀牛智造,则是直接下沉建造智能工厂,用数字化的方式“改造”供应链。

  通过以云计算、大数据和物联网为核心的智能化生产线,可以在一个车间内,对十几个不同品类、面料和款式的服装,进行快速灵活的生产。用做菜比喻,就像是传统的一口“大锅饭”,变成十个小灶,分别由厨师自由配菜炒制。

 

犀牛智造生产线可视化监控(版权方提供)

  探秘犀牛智造:“按需生产、技随人走”的AIOT工厂

  在犀牛工厂里,都是“数量不大、款式多样、即卖即产”的订单,在这里每块面料都有自己的“身份ID”,进厂、裁剪、缝制、出厂都可全链路跟踪;产前排位、生产排期、吊挂路线,都由AI机器来做决策。

  在车间正门的大屏幕上,清晰地显示着生产线的3D布局,车间的每个工位、每张订单的生产情况,都通过物联网和云端采集,实时显示在屏幕上。

  在每个工位上,巨大的机械臂帮助工人完成缝制、剪裁、印花等工序。工位上方配有一块屏幕,显示工人的工作效率档案:“姓名、工序名称、难度、劳动量、单位时长、工人效率”都会动态显示。数据累积后形成个人的电子档案。

  有了这张“真实、客观、不掺水”的电子技能证书,车间可以灵活调配生产线,如让状态火热的工人,分担状态不佳的工位任务,好员工多劳多得;还可以让工人在分配新订单任务时,承担自己擅长的工序和岗位。

  车间一角的AIOT智能物联网设备,负责在订单转换时的程序调试。一方面,捕捉制衣工人对不同面料、款式服装的处理、缝制手法,上传数据;另一方面,通过物联网感知不同订单,自动调校生产线的处理、缝制方式。实现不同服装订单的程序转换。

  智能车间投入运营以来,完成过很多传统生产线无法实现的订单:如“7天内,制作出12星座不同图案、不同颜色、不同尺码的T恤衫,只有5000件”。未来这种“小、快、灵”的设备工艺,还将输出到千千万万个中小服装企业。但智能系统,对传统工厂和工人有什么影响?机器愈发智能,是否意味着更残酷的人力淘汰呢?

智能生产线对工人“技能数字化”提出更高要求(版权方提供)

  犀牛CTO高翔:柔性制造的目标 know how下的“极致平衡”

  思远:现在C2M柔性制造有两种,一种是以C端消费者的个性化定制为主;一种是给小型、小额订单为主的工厂做“个性化”定制。这两种理念,到底哪个才是真正意义的“柔性制造”呢?

  高翔:首先要理解一个理念,从最开始对工厂“以产定销”,到非常极致、纯粹追求消费者个性化的C2M,是一个极左和一个极右的观点。市场经济里,当个性化需求可以实现“经济性”的时候,才会得到蓬勃发展。所以要基于消费者需求和生产制造效率的平衡,我们要构建出一个端到端的数字化体系,让这样的生态平衡能够发生、聚集、增强。作为消费者,您为您身上的衣服做定制是什么时候?很久远了对吧? 或许我们在某个阶段定制过衣服,但这种消费一定非常低频。现在时尚元素和趋势出现,比如像IP插画这样的个性化流行元素,能够被转换成消费者需求,同时又能完成小批量、某类群体消费者的个性化需求的平衡,那就可以做。这种“平衡”的受认可度越高,这个市场的规模就越大。

  思远:现在的犀牛智造,更像“实验室”,自产自销。未来如果跑通,计划向更多的中小服装企业,甚至是其他消费品类制造开放,让产业链上众多中小企业都用这套系统。但这样一来,会不会出现“既当运动员,又当裁判员”?

  高翔:我觉得现在还不到解释这个的时候,因为现在所有工厂端的数字化改革,更多是围绕管理创新、ERP(企业管理系统),真正要把行业的know how(方法论)集成到一个软件数字体系里,是非常艰难、长期的过程。我们才刚刚开始。

  举个例子,任何一件衣服部件之间都要缝合对吧,普通人觉得缝起来就可以了;但是专业设计师看来,这是文化的体现,所以看似一样的缝合可能有很多种手法和差异,或者是牛仔裤破个洞,是工艺的表达,这些核心能力的表达和know how被数字化和产品化是我们坚定的方向。到目前为止,我们也只是走出第一步,当这个东西成功后,才可以认为我们说工业大脑这个概念真正被落地了。

  思远:选择从服装切入,是不是因为淘宝系的平台数据优势呢?

  高翔:我们长时间有大量的数据,包括洞悉服装产业链的各环节,知道消费者的喜好,服装是丰富性最强的品类。像汽车制造业、装备制造业,虽然也是一种搭配方式,但它的interface(接口)已经固定了,车门和车身的组装、铰链,就那么三种对吧?但服装的组合千变万化,面临着不同的挑战,它的丰富性会更强,比如一个领子肩型有很多种,这是不可枚举的款式数量。

  比如,服装生产过程中的动作手势有50多种,他能够用来生产什么东西,用什么手势什么动作,对于劳动强度最低,对于生产员工体验最好?这就是我们研究的方向。智能制造打通了底层逻辑后,未来会有更多的想法和可能。

  思远:不久前,“外卖骑手被系统困住”的新闻,再次引发了“人与系统、算法矛盾”的讨论。柔性生产让供应链更智能了,技术进步会导致大量工人失业吗?智能生产线的系统和算法,怎样才能尊重人类和人性呢?

  高翔:这里有两个问题,第一个是工作机会。工作机会被变革,但变革不一定是取消,而是到了一个需要人类创新的领域,比如常规的CAD(画图),用人工一笔一笔画,是低附加值的劳动。未来的工人岗位会变成数据处理师,他更多是纠正系统的数据处理,这个岗位从原来的重复性岗位变成工程数学型岗位了,对吧?再比如,以前司机的技能之一是认路、记路。现在导航技术出来了,对司机的这块技能要求就下降了,他可以用更多精力去做好与乘客的服务关系。

  第二是如何兼顾“人”。大家都看到我们那些显示数据的PAD端,会连接到员工手机端,让他们的职业周期得到引导和改善:一个新人,可以根据系统的反馈和建议,从技能上一步步升级,就好比我们在游戏打怪中得到经验。他会通过系统知道自己的长短板,通过系统和组织,就可以成长更快。要让员工选择自己成长最快的路径,工作岗位的人和系统不是博弈和对抗,而是共生。当然这件事,还没有最终做好,但这是我们的目标和方向。

  思远:跳出来看,互联网行业怎么平衡人和技术的关系呢?

  高翔:你看到我的岗位是CTO兼COO,对吧?所以,我会从两个视角去看待:第一,技术是否创造了生产价值?第二,生产者本身如何去看待技术?这是个情感问题,同时是工程技术问题,也是软件工程问题。

  我们会从双向评估,谨慎对待员工的成长,这是由专门的团队来完成的。比如我们有health and care团队来完成,我们会从各个角度去看待这件事情。每名一线员工的技能性、效率性、劳动性综合看待,没有一个维度是打遍天下的,他效率最高一定好?不一定。他的生活一定最舒适?赚不到钱也麻烦,对不对?

  (作者:王思远 中央广播电视总台经济之声《远见》栏目制作人)

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