本文作者:无名渔夫

阿里的“犀牛智造”,又一个吃着数据进化的新物种,网赚100的项目

无名渔夫 2020-09-17 4049
阿里的“犀牛智造”,又一个吃着数据进化的新物种,网赚100的项目摘要: 前言险些所有的智造,都是云上平台,需求驱动,然后是数据驱动的逻辑。特斯拉是云云。美团是云云。现在的阿里“犀牛智造”也是云云,正式加入吃着数据进化的新物种。马云在2017天下网商大会...

前言

险些所有的智造,都是云上平台,需求驱动,然后是数据驱动的逻辑。特斯拉是云云。美团是云云。现在的阿里“犀牛智造”也是云云,正式加入吃着数据进化的新物种。

阿里的“犀牛智造”,又一个吃着数据进化的新物种,网赚100的项目  第1张

马云在2017天下网商大会现场

从昨天到今天,看了许多阿里巴巴的“犀牛智造”的报道和文章,第一感受就是:“蛰伏三年,开卖了,厉害了!”

第二个感受是:“又一个吃着数据进化的新物种降生了。”

以是,这一篇想分享点什么呢?

由于智能柔性化智造对市场影响会稀奇大,想从三个视角分享一些关于智能制造的系统思索。

01,从系统视角看新物种

02,从现实的视角智造工厂

03,从生意视角看未来影响

01

从系统视角看新物种

我看一个新事物,喜欢用系统的视角去看。在看了许多关于"犀牛智造"的文章之后,不禁让人想问一个问题:

“若是这件事,不是阿里去做,而是换成一家服装集团去做,会怎样?”

在服装行业,关于柔性生产,个性化制造已经存在了许多年,也算是不温不火,为什么这件事阿里来做?究竟阿里也不是神。

要回覆这样的问题,需要切换到阿里的视角,从系统观的视角去找谜底了。

阿里是一家“以终为始”的公司,行事都用“终局头脑”,用更形象一点的话讲,也就是说,做这件事,在2016年10月马云在云栖大会的“五新战略”已经下了终局的注脚。

这“五新战略”(新零售、新金融、新制造、新手艺、新能源)是一个系统,由新零售的零售端最先推动的。

新零售时代基于移动互联网,是人机合一的,不仅人机合一,叫五合一:人、机、时间、地址、支付。人机合一这个大前提。

电子商务有两个软肋,一是获客成本越来越高,二是物流成本也是居高不下。新零售是在纯网络的流量获取成本已经到了跟线下险些持平的境界人情况下提出的。

以是新零售的本质就是通过赋能线下零售,提高它的效率,施展线下的优势,突破电商的两个软肋。

这些是历史观下回首新制造,也就“犀牛智造”降生的前置的基础靠山知识。

那么,“犀牛智造”的终局头脑是什么?

我们先回看一下那时马云的原话:

新制造

已往的制造,讲求规模化,讲求标准化。未来的三十年,制造讲求的是智慧化、个性化和定制化。若是不从个性化和定制化去着手所谓的制造行业,由于零售行业发生变化,原来的B2C的制造模式,将会彻底走向C2B的革新。也就是说按需定制。所谓今天我们讲的供应侧的改造。改造自己,顺应市场,改造自己,顺应消费者。

新手艺

另外另有一个新手艺的降生。原来以PC为主的芯片将会转移成移动芯片,以PC为主的操作系统,将会转移成移动的操作系统。原来的机械制造将会酿成人工智能。以是原来的机械吃的是电,未来的机械吃的是数据。

以是未来层出不穷,基于互联网,基于大数据的手艺的降生。这又为人类缔造了无数的想象和空间。


4年前马云的讲话,我们就看得出,按需定制,C2B是终局,也是新目的。

我们都知道,一系统有三要素,目的、要素和关系。

按需定制的柔性生产的C2B就是这个系统的目的。那么,在这个新智造的系统里,另有哪些要素,要素之间的关系又是怎样的呢?

要素包罗:品牌商,另有原材料商、面料商、加工商和中心的批发商。

关系类型,用犀牛智造伍学刚的原话就看得出来,他说:

但我又以为这(犀牛)不是一家工厂,由于我们从一最先对手艺的框架、商业模式的设计是朝着1000家甚至几千家工厂设计的。

好比,所有的手艺的架构都可以远程升级和迭代,研发产线功效要升级迭代,只要在总部或实验室按一下操作键,就可以像苹果iOS系统或者特斯拉一样远程升级。远程升级不是很牛的手艺,它反映了一种设计理念。

新制造一最先的设计理念,就是要成为数字化、智能化的制造平台,工厂只是平台里的一个载体。

这样的形貌就很消楚了,阿里要做新智造的供应链平台,在这个平台下,用网络时刻链接着服务器,可以随时远程给装备升级,让生产线里的机械手臂能通过更新操作系统的数据,就可以学会许多制造工艺。

相当于,阿里就是一个云系统,各个列装“犀牛智造”装备的工厂就像一个个服装生产的APP,知足来自C端的任何个性化小批量的的定制生产。

说到这里,我们就能回覆最最先提出的问题了:“若是这件事,不是阿里去做,而是换成一家服装集团去做,会怎样?”

谜底是,其他人无法完成智能闭环。

什么叫智能闭环?

智能闭环有四步:生产线智能进化,场景系统化,逻辑算法化,交付服务化。

经济学人0912“商业,经济金融,科技”


第一步:需要有一个能支持迭代更新的生产线。

第二步:场景系统化,要杀青按需生产,就必须将原材料商,面料商,品牌商,批发商给融合到一个系统里,将数字化的协作系统统筹,完成短时间交货的这一个指标。

买通从名目设计,面料准备,打版,上线生产,出货全链条。

第三步:逻辑算法化,已往每一步都是依赖人工,电商商家们准备一个大促的备货周期,一样平常要提前半年。

实现C2B之后,所有需求需求都反映到供应端,削减质料采购虚耗,库存积压,资金积压,都可以使用算法大大改善。

第四步:交付服务化,阿里不会自己去做工厂,"犀牛智能"的本质是一项服务,辅助中小服装厂实现短周期按需定制的柔性生产自己就是一项服务。

综上,阿里从C端服装用户的消费数据,生态链里的商家群体丰富性,以及智能研发的手艺实力,都是很有优势的。

那么,讲完了这么多之后,实际上,照样一个劈头。最终会做成怎样呢?服装行业的时尚属性,产物的生命周期极短,又受潮水、天气等诸多因素影响,传统的以产定销的商业模式造成伟大的虚耗的痛点罢在那里。

但我们一定也知道更庞大的柔性制造,在德国都已实现,下面我们继续讲。

02

从现实的视角看智造工厂

一条重型卡车生产线,可以柔性生产700种重卡车型,一样平常人想都不敢想象。但德国人就做到了。

他山之石,可以攻玉,我信赖智能制造,就跟昔时的云盘算一样,历程可能曲折,再需要5年10年,甚至20年,是智造一定能实现赋能产业的。

究竟,现在的企业家看华为等高科技企业被卡脖子已经见识过有多痛了。乐观其成。

那么,我们再提出一个新的思索,若是柔性按需制造真的普及中小服装厂,对做服装生意的模式,有什么影响?

下面我们继续▼

03

从生意视角看未来的影响

在我写这篇文章提要的时刻,我就在想,若是实现按需定制,柔性制造之后,就相当于设计师品牌,有设计实力的服装雇主,都能生存在制造平台上了。

很简单嘛,一个单店卖出100件同名目的衣服,并不是什么难事,还能凭据主顾实际情况,提供个性化定制和搭配服务。充分施展大量终端手艺人的缔造力。

当我再深想柔性制造时,脑海中冒出了一个公司:海澜之家。对,没错,就是谁人提出“男子的衣柜”的观点的男装品牌。

为什么会想到它呢?

由于它的生意模式。

海澜之家不是互联网销售,但也不同于传统的实体店模式,它之以是能屹立不倒,主要在于它对商业模式的创新。主要体现在四个方面:

第一,海澜之家线下店接纳的不是重资产模式,它是接纳加盟商加盟的方式,收取加盟商100万装修费,帮他们装修,涣散和转移了资金风险。

第二,加盟商出钱,海澜之家铺货,这一点解决了线下店占用资金的问题。

第三,海澜之家模式的一个重要方面是,治理运营由海澜之家直接运营。它能保证实体店有20~30%的收益,这与麦当劳很相似。以是,只要有盈利,许多人愿意投。

第四,海澜之家在铺货的时刻,对供应商接纳的不是采购模式,而是海澜之家给供应商订单,供应商产物在海澜之家店里销售,再就是接纳两个月账期的方式。

直到在2018年天下已开6000家。这一模式就解决了传统服装店重资产,消耗许多资源的问题,进销效率低,库存积压的问题。

那么,重点来了,当上游的中小服装厂都能实现按需接订单,快速交货的柔性生产,那么,像海澜之家这样的模式,是不是就可以玩得更轻松,终端销售也都没那么大压力了呢?

那种一年到头,发了人为,交了房租,就赚了一堆栈货的概率就大大削减了。

那么,我们再往深入的思索一下,智能制造,一定会到来,而且会越来越快。当所有个性定制化的柔性制造的供应端接入门槛很低时,最终做生意比拼什么?

我现在能想到的是比拼两个方面的能力:

一方面比的是组织能力,商业模式的创新。

另一方面:营销创新,服务创新,和品牌创新的能力。

以后,开一个服装小店,或其他行业的小店,线上线下连系,施展你怪异的才气,当自己的CEO,供应端的门槛也会更低了。

然则我们也知道,一件产物,从厂家到达消费者手中,中心是最需要的就是营销,服务,和品牌打造了。

这些能力,异常实战的,是跟人打交道,服务于人的能力,需要历久的理论与实践中磨练而成。

同时,也是需要终生学习的,因人而变。

你若是希望成为一个营销妙手,建议你完成下面几方面的积累:

第一类:心理学,从认知心理学,到社会心理学。这个是基础学科。

第二类:消费者行为学,用于研究行为,剖析需求,设计销售场景影响行为。

第三类:经典的营销学的系统学习,武装大脑。

第四类:底层头脑的能力,即整合知识应用的能力。

这四类能力,都是未来的竞争力,无论你做什么产物,都是必须的。有多大的能力就干多大的事业,而能力都是靠一直不懈的起劲积累的。

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作者:无名渔夫本文地址:https://www.wumingyufu.com/blog/15725.html发布于 2020-09-17
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