【标杆学习】先有订单，再造车：上汽大通C2B模式，究竟改变了什么？

一辆车，到底应该先生产出来，再找客户？

还是先知道客户想要什么，再组织生产？

走进上汽大通南京工厂，最值得看的，恰恰是第二种制造逻辑。

用户可以根据自己的需求选择车型和配置，订单生成之后，需求继续向后传递：

订单 → 计划排产 → 零部件准备与配送 → 车身与总装 → 质量检测 → 整车交付

也就是说，客户的一张订单，开始真正影响工厂怎么生产。

这就是上汽大通一直探索的：

C2B 大规模个性化智能定制。

2019 年，上汽大通入选世界经济论坛工业 4.0“灯塔工厂”名单，成为全球首家入选的中国整车企业。

这次走进南京工厂，我们想看的也不只是自动化设备。

而是一个更值得制造企业思考的问题：

传统汽车制造，更接近：

企业预测需求 → 研发产品 → 批量生产 → 经销商销售 → 用户选择

企业决定生产什么，消费者再从现有产品中选择。

上汽大通的 C2B，则把用户往制造链条前端拉了一步。通过“蜘蛛智选”等平台，用户可以根据需求选择不同的产品配置。

但真正有价值的，并不是前端多了一个“选配器”。而是订单产生以后，用户需求会继续进入企业内部：

研发、供应链、生产计划、制造和质量管理，都要开始响应这张订单。

所以 C2B 真正改变的是：

企业从“我生产什么，你买什么”，逐渐走向“你需要什么，我怎么把它生产出来”。

这背后其实是一种制造逻辑的变化。

如果只为一个客户生产一辆特别的车，其实并不稀奇。

难的是：成百上千个客户同时下单，而且配置还不完全一样，工厂怎么办？

• 颜色不同。
• 功能不同。
• 零部件不同。
• 装配要求也不同。

但工厂不可能为了每一种需求单独建立一条生产线。

于是问题就变成：如何让不同配置的汽车，在同一套制造体系里高效生产？这正是上汽大通南京工厂值得现场观察的地方。

一张订单进入系统之后：

订单 → 计划排产 → 零部件准备与配送 → 车身与总装 → 质量检测 → 整车交付

生产现场需要准确知道：

• 这辆车是谁的订单？
• 应该安装什么配置？
• 需要哪些零部件？
• 每一道工序做到哪里？

前后两辆车配置可能不同，但设备、人员、物料和信息都必须准确配合。

所以真正的柔性制造，并不是机器人更多，而是：

很多企业参观智能工厂，最容易先看机器人、自动化生产线和数字大屏。但理解上汽大通的 C2B，更应该关注：

• 数据到底怎么流动？
• 用户选择了什么配置？
• 订单什么时候生产？
• 需要哪些零部件？
• 物料什么时候到达工位？
• 生产线上哪辆车对应哪张订单？
• 某一道工序是否完成？
• 质量数据是否符合要求？

这些信息，最终都需要准确传递到生产现场。

上汽大通通过工程数据智能分析、数字化质量管理以及相关生产信息系统，把用户、订单、人员、设备、物料、产品连接起来。

所以这里的数字化，不只是做一块漂亮的数据大屏。它真正解决的是：

今天很多制造企业正在遇到类似的问题：过去习惯的是少品种、大批量、标准化；现在越来越多面对多品种、小批量、个性化。

客户要求越来越多，交付周期却不能越来越长。这时候，仅仅提高自动化率已经不够。

因为市场一旦发生变化：

• 生产计划要变；
• 物料配送要变；
• 供应链要变；
• 制造过程要变；
• 质量管理也要跟着变。

所以 C2B 表面上是一种商业模式创新，真正落到工厂以后，考验的是企业整个体系。

市场 → 研发 → 供应链 → 计划 → 制造 → 质量 → 交付

每一个环节，都要围绕客户需求重新协同。这也是为什么上汽大通的案例不只值得汽车行业看，对于机械、装备、电子、家电、新能源等制造企业来说，同样值得研究。

【上汽大通半日行程安排】

我们持续在做的事情

我们专注于企业参访与产业研学，持续带领企业管理者走进中国标杆企业和真实生产现场。

我们更关注的，不是“这家企业用了多少机器人？”，而是：它为什么这么做？解决了什么经营问题？背后的管理和系统逻辑是什么？哪些方法值得自己的企业借鉴？

走进上汽大通，也不只是看一座“灯塔工厂”。更重要的是看懂：当制造业从大批量标准化走向多品种、个性化，一家企业如何通过 C2B，让用户需求真正进入生产线。

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