悦读会|制造业产业链： 从“6+1”到“4+0”

01

个性化定制产品时代来了

在工业 2.0 以及工业 3.0 时代，生产是通过 6+1 产业链进行的。工业 2.0 时代也叫电气化时代，最大的特点就是流水线生产。工业 3.0 时代是指，在生产过程中应用电子与信息技术，提高制造过程中的自动化控制程度，使产品的生产效率、良品率、机械设备寿命都得到提高，但归根结底还是流水线。

我以服装产业为例，谈谈工业 2.0 和 3.0 时代的产品生产过程。首先要请设计师根据他们的经验和审美帮助老百姓设计衣服，然后根据设计好的款式采购相应的原料，如布料、纽扣等，包括运输和储存。然后开始处理订单，将不同型号、样式的衣服分配生产线。成衣做好以后要运送到仓库，通过批发、零售，最终到达消费者手里。整个过程要经过几个星期甚至几个月时间。

这种形式的生产，一个工厂可能通过生产几款衣服来满足成千上万个消费者的需求。但是在消费者需求越来越个性化的时代，1000 个消费者可能需要 1000 种不同款的衣服！这就需要我们用大数据思维来进行生产。在大数据时代，制造业产业链不再是“6+1”，而是变成“4+0”，仓储运输和批发经营消失了。同时，产品的设计和制造不再是分开的两个环节，而是合而为一。将来的商店是体验店形式，在店里消费者可以修改服装款式甚至是自己设计款式，然后下订单，第二天工厂将成衣给你送到家里。这是我们难以想象的制造业革命。

02

大数据重构制造业产业链

我们来详细分析大数据时代制造业“4+0”产业链是怎么运作的。如图 16-2 所示。

第一，  订单处理，订单通过大数据和零售实现无缝对接。什么意思呢？我举个例子。

2012 年 2 月 16 日《纽约时报》报道，Target公司有一个分析项目，可确定一位顾客何时怀孕。有一次他们直接把优惠券发给了一位未婚少女，父亲得知后非常恼怒，痛骂该公司经理。一个月后，这个愤怒的父亲打来电话道歉，因为 Target 发来的婴儿用品促销广告并不是误发，他的女儿的确怀孕了。Target 公司是通过鉴定购物模式来确定某一顾客是否怀孕的。这个团队通过查看签署婴儿礼物登记簿的女性消费记录，发现妇女会在怀孕大概第三个月的时候买很多无香乳液（洗发水、面霜等），几个月之后，她们会买一些营养品如镁、钙、锌。公司最终找出了大概 20 多种关联物，这些关联物可以给顾客进行“怀孕趋势”评分。这样零售商就能够比较准确地预测预产期，然后在孕期的每个阶段给顾客寄送相应的优惠券。对于零售商来说，顾客的怀孕信息非常重要，因为这是一对夫妻改变消费观念的开始，他们会渐渐对新的品牌建立忠诚，零售商可以借这个机会抓住很多新客户。

第二,产品设计和制造互相融合。《纽约时报》刊登的这个怀孕女孩想要用孕妇专用的洗发水和洗手液，她该怎么办呢？德国化工巨头巴斯夫的智能工厂正在测试定制化的洗发水和洗手液。美国的大数据公司通过分析不同孕妇的喜好，然后设计出产品，在网上下单，德国的工厂就开始自动生产了。流水线上的空洗手液瓶贴着的射频识别标签会自动地跟生产机器进行通讯，告知后者它需要何种肥皂、香料、瓶盖颜色和标记。在这样的流水线上，每一瓶洗手液都有可能跟传送带上的下一瓶完全不同。寄给美国女孩的那一瓶也在其中，完全针对该女孩的个人癖好，比如喜欢红色瓶子、Hello Kitty 造型、没有香味、泡沫丰富、洗完顺滑等等，说不定她的家庭地址和头像都直接在瓶子上打出来了。这些都是巴斯夫公司已经能够做到的。

第三,原料采购实现自动化。如果只是单纯的下单，在技术上已经完全不是问题，巴斯夫当然能够做到，因为所有原料环节都装有无线通讯装置，某一种香料快要用完或者根据大数据分析结果将要有很大的需求，生产线可以提前自动下达命令给原料商，自动结算。但是自动化采购原料要考虑的因素很多，需要能够准确预测市场销量、预测原料价格、预测自己的最优库存等各方面因素，目前的大数据分析还达不到这个程度。

第四，终端零售方面。IBM 的调查研究发现，63%的零售商称依靠分析数据获得了竞争优势。沃尔玛 2007 年就已经建立了一个超大数据中心，数据量是美国国会图书馆的 167 倍，工程师们会从每天的热门消息中，推出与社会时事呼应的商品，创造消费需求。麦肯锡预测，零售商充分利用大数据可实现运营利润增长 60%，制造业充分利用大数据可降低设备装配成本 50%。事实确实如此，德国那些已经以“工业 4.0”模式为基础的数字化工厂使产品上市时间缩短了 50%。

商业模式的下一步可能是直接推送产品给每一个消费者，而不再是广告。通过大数据分析计算出来消费者有多大概率会买，然后根据消费者的喜好、过去的消费记录和消费能力，直接把定制的产品送上门。这时候，终端销售已经和产品设计、生产彻底融合了。

03

制造业“4+0”成就“网红经济学”

目前如火如荼的各类“网红店”是大数据下制造业“4+0”的典型应用。

第一，订单处理。根据网红店铺链接或者网红推广产品的点击量预估出订单数量，也可以通过粉丝数量来进行预估，顶尖网红的粉丝转化率可以达 20％左右，即 100 万粉丝中有 20 万人会到网红的店铺购物。

第二，产品设计制造。根据网红的风格进行产品设计，如果粉丝认可网红的穿衣风格的话，复购率就会非常高。例如某张姓网红，粉丝对她的穿衣风格十分认可，“复购率几乎是 100%”。

第三，终端零售。直接面向粉丝群体，精准销售。销售速度快，零库存。如上述网红日常新品上架，5000 多件商品在两秒钟内就会被顾客“秒光”，而所有新品在三天内基本售罄，“双 11”当日销售额高达 6000 万。

网红效应带来惊人收益：据国泰君安研究报告估算，某网红全年可净赚 1.5 亿元人民币。2015 年淘宝女装类排名前十的店铺中有六家为网红店。

04

BAT携手制造业，打通产业链“任督二脉”

大数据时代的“互联网+制造”需要互联网企业与制造业携手完成。对于以 BAT 为代表的互联网企业，首先需要做的是进行大数据整合，这又分为三步，我以百度为例来说明。

第一，获得用户数据。百度是目前中国人获取信息的最主要入口，覆盖了 95%以上的中国网民。百度搜索可以知道用户的需求是什么，百度糯米掌握用户的饮食消费，百度地图了解用户的出行习惯，百度健康则清楚用户的身体状况，百度教育可以获得教育数据，囊括了中国人生活工作学习的方方面面！百度拥有多少数据呢？它每天处理的数据相当于 5000 个国家图书馆信息量的总和。

第二，生成大数据产品。百度的每一个应用都能生成相应的数据产品，如百度搜索指数、百度糯米大数据（除夕年味大数据、女性消费大数据、中国人口味大迁徙数据）、百度预测（疾病预测、赛事预测、票房预测），等等。

第三，大数据应用，指导销售。如“3·7 女生节”是基于女性消费数据；“5·17 吃货节”“双十二火锅节”是基于百度糯米大数据。

其次，互联网企业要对接制造企业，指导制造企业进行产品设计、销售，转型到“4+0”。

第一，利用大数据，分析用户对产品的功能需求和外观喜好。以家电为例，百度发现用户在搜索“洗衣机”时，会附加上健康、静音、免熨烫、可预约时间、造型、色彩等关键词。

而大家在搜索“微波炉”时，也会附加上多功能、操作简便、远程控制、造型等要求。

第二，基于分析结果设计制造产品。制造企业可以根据互联网公司的分析结果来设计自己的产品。比如为了满足健康洗衣的需求，给洗衣机增加高温洗功能，洗涤完毕对内筒全面清洁；可 24 小时预约，解决上班家庭洗衣时间选择问题；夜间静梦洗，晚上洗衣不被打扰；一款多色，满足不同家庭喜好。设计微波炉的时候，就会增加大屏操作面板，语音播报操作步骤；功能齐全，炖、烤、煮、蒸和自由翻炒；手机 APP 远程操作；造型时尚等等。设计完成以后就可以进行模块化智能制造，模块与模块之间快速集成，组合成不同产品。

第三，原料采购。以集中采购、集中研发来压低采购成本，可以更高效地匹配资源。

第四，利用网络平台进行销售。下一步就能够实现精准推送，并对客户进行实时追踪、服务，发现新需求。

再次，互联网企业应建立数据接入标准，免费提供给中小企业。

目前，阿里巴巴已经开始免费把大数据提供给企业和个人。2013 年 12 月 2 日，阿里巴巴国际站向它所有的会员开放全北美海关数据的查询，有 100万真实买家数据可供卖家查询。2014 年 3 月，阿里巴巴天池项目举办首届大数据竞赛，同时向高校和学术机构提供免费的科研数据和开放数据处理服务。2015 年 3 月 2 日，阿里巴巴宣布推出国内首个面向政府开放的大数据产品——阿里经济云图，申请开通进入阿里经济云图的权限以后，各级政府就可以自助查询当地的电子商务经济数据，为政府实现互联网经济分析与决策提供支持。

最后，互联网金融对接制造企业，投资/放贷给优化后的产业链。

第一步，搭建平台。如百度成立百度小贷，为合作伙伴提供金融支持，重点扶持小微企业。百度小贷可以通过监测企业的网站流量、用户数、广告投放量等了解它的经营状况，进而发放信用贷款。阿里成立阿里小贷，贷款给阿里 B2B 平台的小微企业和淘宝、天猫平台的电商。

第二步，向平台企业输出大数据，帮助它们优化产业链。百度向传统的“6+1”产业链中输入用户数据，其实就是订单处理，企业根据百度提供的数据设计产品，预计订单数量，然后采购原料，生产完成以后直接精准推送给目标客户。这个过程其实是复制了制造业“6+1”产业链向“4+0”优化的过程，因为很多小企业并没有自己搜集大数据的实力，所以这一步可以由百度、阿里这些互联网巨头协助完成。

第三步，贷款给优化后的企业。企业完成产品设计以后，百度小贷可以给它们提供资金进行原料采购，等到产品送到用户手中，百度也会如期收回自己的资金和收益。在整个过程当中，百度大数据可以随时监测企业的运营状况和订单进行程度，风险可以尽可能降到最低。而对于拥有庞大金融帝国的阿里来说，完全可以实现全程资金监控，确保资金安全。

第四步，对企业经营状况持续监测，运用大数据分析企业的偿债能力，决定是否持续资金支持。

综上所述，以 BAT 为代表的互联网企业利用其大数据优势，一方面帮助制造企业实现产业链从“6+1”到“4+0”的转型，一方面对中小企业提供亟需的金融支持，就能真正打通制造业产业链的“任督二脉”。