清晨七点,坐上从南京出发的D2281次列车一路南下,14个小时到达南端的深圳。火车一路飞驰,穿过无锡、宁波、温州、莆田、泉州等城市,串联起中国服装鞋帽行业的命脉。
过去十年,中国电商快速崛起,包裹源源不断从这一地带发往广袤的内陆腹地。现如今,全国每100件服装就有30件利用互联网销售出去。电商的强劲势头已经逐渐对上游生产和制造环节产生倒逼力量,它们要求生产更快,品质更好。
大约同一时间,网络上的需求也开始快速分化。在中国经济经历了多年的快速地增长之后,今天大部分中国人的基本物质文化需求已得到满足,他们开始追求更加多元和差异化的消费。尤其是2000年前后出生的这一代人,这种需求正在催生各种定制化的商业。
下午两点40分,D2281次列车到达温州南站。这里曾经是中国的时尚之都,如今小型服装厂和家庭作坊早已消失,只有很少一部分升级为大规模生产、精细化运营的工厂。不久前,我第一次来这个东南沿海的城市,从温州南站打车到五马街,本地的出租车司机说,服装工厂减少后,外地劳动力也随之大幅回流。
从温州一路向南,火车会经过莆田和泉州,晚上十点前到达深圳北站。从北到南,一天的行程即将结束时,你会发现温州只是整个服装鞋帽行业的缩影,旧的时代已结束了。
不过,还是有一些留存下来的品牌和工厂,正在尝试构建基于C2M(Customer to Manufactory)的柔性供应链,做到对不同规模订单的快速反应。申洲国际,一家浙江宁波的服装企业,现在是阿迪达斯、耐克等国际大品牌在中国最大的代工厂。最近几年,通过进口设备、引进技术,申洲国际逐渐建立了智能化工厂。
“中国的工厂一定要往这个方向走。”YSD云尚定CEO柏林意识到已经很紧迫了,“很多传统企业不是说变不变的问题,而是不变就要死掉的问题。”
YSD云尚定是Cimpress(NASDAQ:CMPR)旗下的中国独资品牌,通过构建工业4.0的柔性供应链,为零售品牌、IP及传统制造公司可以提供一体化按需生产,及个性定制解决方案。创业25年,此公司服务了全球130多个国家和地区,2000万客户。2018年,公司营业额超过26亿美元。
柔性供应链和定制化生产制造,同样也是中国推动工业向智能化方向发展战略的一部分。在这样的领域,机会正在生长,变革也在悄然发生。如果这些努力取得成功,将极大地加强中国企业在这些领域的竞争力,同时重塑未来全球制造业的格局。
今年十月上旬的一天早上,我在上海徐汇区漕河泾开发区见到柏林时,她和团队已经低调潜行了两年多。2017年,她在上海组建中国分公司,这是Cimpress第二次进入中国。
2012年,此公司第一次进入中国市场,仍在经营着他们最擅长的纸类印刷业务。因为水土不服,入华两年,Cimpress便撤出了中国。那次失利后,他们反思了进入中国的策略,认为在其他几个国家取得成功的模式,不一定在中国奏效。
很多外企的中国分部都会受制于总部,多数是对总部商业模式的复制。2017年,Cimpress再次进入中国,他们打算抛弃传统,做一个真正适合中国的模式。
二十多年前,柏林到法国读书,毕业后进入投行和咨询公司工作。后来,她加入Cimpress位于法国的战略部门,负责包括中国、印度、巴西在内的新兴市场。当Cimpress想把中国分公司做成一个创业项目,利用集团科技技术的优势帮助中国传统行业升级时,柏林选择回到中国,担任Cimpress大中华区和YSD云尚定CEO。
这一次,他们第一步选择了服装行业。柏林告诉我,包括汽车和包装在内的很多行业和领域都需要柔性制造,但服装是一个相对传统的行业,痛点更大。过去几十年,中国服装行业以人工为主,但随着劳动力成本抬升,中国制造业的优势正在丧失,一些工厂正在向成本更低的越南、柬埔寨、印度和老挝转移。若能够提高工厂的效率和智能化水平,有望让这些地区重新获得竞争力。
柏林认识一家中国南方做快反的小品牌,50多件衣服,每个产品只生产1-3件,且只做中码,然后在天猫快速测试市场。一旦接到单子,就让后端快速生产;如果一个月没有单子,就下架处理。整个团队200多人,全部人工处理。她觉得,这种模式一旦做大,比如每天接到300-500订单,就需要完善的系统,以及一个柔性快反的工厂。
中国有着全世界最大的生产制造产业集群,Cimpress二次入华,YSD云尚定把集团打磨出来的从前端定制接单、销售平台到智能生产流程的C2M能力,在印刷业外推广落地。在服装行业,YSD云尚定将规模化定制生产系统和流程上的集成经验模块化,为服装公司可以提供一套规模化定制及按需生产解决方案,帮他们实施安装智能生产流程,实现柔性快反供应链。
柏林说,Cimpress的核心优势是能够给大家提供从前端定制平台到后端生产供应链的完整解决方案,各种解决方案模块以API形式,自由嵌入合作方既有的销售渠道平台、仓储物流系统和生产流程,甚至一些硬件和软件。
与云尚定合作的客户,以大中型企业为主,须有一些基础的信息化系统。YSD云尚定是一个非常开放的系统。“我们的东西就像乐高玩具,非常灵活。”柏林说,“不像德国的工业4.0,你要改造一个工厂的话,所有东西从头到尾,从软件到硬件,每一个流程都要用他的。”
改造后,通过YSD云尚定的C2M系统,客户能从天猫、实体店等渠道下单,这些订单会跳过原来传统的经销商,直接传递到工厂,进入工厂的生产系统。在生产端,YSD云尚定打通了各种工艺设备,包括数码印花直喷、刺绣、UV、激光、热转印和热升华等,实现从订单到设计、排产、生产、仓储和物流的智能化管理,同时满足定制和规模的要求,实现柔性制造。
在服装领域,现在流行的个性化定制以轻定制为主,所谓轻定制就是在已经生产好的服装上面进行刺绣、印花等二次加工。随着整个行业的不断深入,慢慢的变多品牌去参加了,推动市场逐步深化,从面料开始做定制,即深度定制。
在漕河泾开发区,柏林和团队租下了一栋写字楼的一楼,占地一千多平方米,整体空间被分成两部分,一部分是办公室,另外300多平方米布置着一个小型工厂。为了方便测试和实验,这里汇集了几乎工厂所用到的所有机器。任何一项技术推出前,都必须先在自己的小工厂跑一遍。
在这个小工厂里,柏林和同事向我们展示了柔性供应链和个性化定制为基础的人机一体化智能系统,是如何一步步运作的。这里展示的是轻定制的流程,主要有刺绣、印刷、热转印、热升华等。通常,轻定制的交货期是24小时,深度定制会更长。
通过C2M系统,电子商务平台、门店等渠道的订单会自动汇集到工厂的接单平台,接着系统会根据物料库存进行排产。排完产以后,会打印出一张生产工单,上面有两个二维码,分别对应着订单号和生产单号。每一张生产工单都清楚地写明了该订单的生产信息,比如工艺、物料、技术等。工人们拿着贴有二维码的生产工单进行“傻瓜式”操作,许多环节被系统替代。
排产系统连接着工艺、物料、技术等系统,如果没有相应的储备和库存,系统就不会接单。工人拿着生产工单领完物料,相应的库存就会自动调整,C端消费者下单的虚拟库存跟着调整。消费的人在前端上传图片和图案,然后下单,系统会自动进行图样处理,并生成生产的工序。
“工厂不再需要有技能的输出、图像的处理或者其他的处理。工人只要在机器前扫一下二维码,然后把衣服套上去,按一下按钮,就开始打印了。”柏林说,“对工厂来讲,不需要有太高技能要求的。”
技术人员手上拎着一个生产工单,我们跟着他穿过一道门,里面是一个刺绣的车间,两个女工正围着刺绣机器边走边看。他们只需要站在刺绣机前,拿着生产工单上的二维码扫描,消费者上传的地址和图案就会出现在刺绣机的显示屏幕上,相应的生产指令也是系统自动输入刺绣机。很快,系统识别色线和色号,开始自动工作,工人们只需站在旁边看着。几分钟后,一个刺绣作品就做好了。
做完以后,系统会对图案对比,进行智能化的质检。传统的质检依靠技术和工艺熟练的老师傅,但个性化定制出来的东西,每一个订单的内容都不一样。YSD云尚定通过技术,实现只需要扫描一下,机器自动识别检测。质检通过,就可以放到仓库等待发货。
改造后的供应链,每一步都会产生数据,这一些数据及时上传到云端,有些直接传到前端,消费者能很清楚地看到数据,到底处于生产,质检还是发货。
除了面向工厂的解决方案,YSD云尚定也提供面向零售门店和电商出货前的解决方案。门店的解决方案,是指把打印和刺绣放到零售门店,消费者选定喜欢的商品,门店在3-5分钟内打印图案或者绣花。另一项是针对电商出货前,拿产品做二次加工,比如定制的礼品等。
这些在中国看上去新奇的事物,在国外可能已流行很多年了。比如在日本东京的MUJI,会有刺绣定制服务,在手提袋等上面印上定制的图案、文字或者logo等。“只要是能定制的,我们都可以去做,这就是我们讲的轻定制的基础。”柏林说。
优衣库CEO柳井正说,时装行业不是持续改进或生产完美无瑕的面料,而是追逐趋势。快速跟进潮流,同样是ZARA制胜的关键。
在传统的电商里面,商家接到单子,工人去仓库拿货,然后发货。为了响应一直在变化的潮流和个性化的需求,商家要增加SKU,多备货。若遇到货卖不出去,就会出现库存大量积压,也会出现一些明显的异常问题。在过去,库存和SKU之间总是需要平衡。
但C2M则改变了这种供销关系,消费者直连工厂,没中间商。“消费者连通生产,会首自动去check库存,看有没这个料的信息,有了订单才能下去。消费者看到的每个产品都是计算机合成的,它是虚拟库存,这些都是没有产出的。每下一个订单,后端在进行生产。”柏林说,这在某种程度上预示着C2M模式之下,企业只有原料的库存,没有产品的库存。C2M模式之下,商家能极大地扩张产品的SKU。
A是一家澳大利亚的校服定制公司,曾在每个开展业务的国家都有自己的设计师,他们负责把设计好的版拿给客户,客户确定以后,设计师再拿着相关的信息跟工厂的师傅沟通。工厂的师傅拿到订单后,先拆解,然后告诉每一个岗位的工人怎么编织、印刷、热转印等。
现在,他们与中国的一家柔性生产工厂合作,设计师只需要做出一些版型,客户直接在C2M系统下单,改变颜色和图案。在基本款型之下,仅仅改变颜色和面料,就能创造成千上万的SKU。Cimpress还与一些CAD公司合作,只是换面料和辅料,就产生了数以万计的SKU。
订单到了中国的工厂,就会自动分配到不同的生产线上生产,生产完以后再进行聚合。上了整合系统以后,所有生产的全部过程全自动,从原料开始,7天就可以产出深度定制的校服。并且,每一件校服绣上学生的名字,然后发往国外。
经过智能化改造,工厂和车间的人员结构也发生了变化。“在改造过的车间,有时候七八条生产线都在一起,直喷、刺绣、热转印、热升华、激光和UV等,但操作人员就那么几个人,因为他们随便什么时间都能到任何一条生产线上的。为什么?”柏林回答说,“因为任何一条生产线,只要扫一下码,把东西放上去就可以了,已经变成傻瓜操作了。”
在传统工厂的时代,刺绣一定要找记忆力非常好的工人,做直喷的一定要非常熟练的技术工人。类似这些工作对人的要求非常高,为此支付的成本也比较高,但这些岗位都被机器和系统替代了。“对工人来讲,每次来一个订单,他一扫那个二维码就告诉他这个衣服怎么去放,需要用什么线,非常傻瓜的操作。”
柏林告诉我,跟这家工厂开展业务第一天,老板就说这一个项目完了以后,很多人可能要做一些转型,要不然的话就可能没有用你的位置。
不过,人机一体化智能系统对工人整体的素质要求却更高了。现在,Cimpress改造过的一些工厂里,普遍需要职业技术学校毕业的大学生。传统工厂没有IT人员,但是上了智能工厂以后,需要1-2个IT人员负责维护。
青岛市区向北30公里,有一家名叫酷特智能的服装企业,它的前身是红领服饰。大约十年前,张蕴蓝从父亲手里接下红领服饰,开始打造基于个性化定制的C2M商业模式。
几年后,张蕴蓝的变革取得了成功,红领服饰从一家传统服装企业变成互联网科技平台,并最终改名为酷特智能。酷特智能从批量化生产转变成小批量个性化的高端定制,通过流水线个性化工艺生产西服,交货期能做到7个工作日。
酷特智能的成功,很快在服装行业有了一批追随者。从那时起,许多服装行业的品牌和工厂开始了自身的智能化变革。像酷特智能一样,其中一些在完成自身的转型后,开始为同行提供相关的咨询服务或者技术支持。
现在,这一个市场上除了YSD云尚定和酷特智能,阿里淘工厂、必要商城等公司也在做服装行业的C2M柔性化定制业务。在资本和野心的夹裹之下,一些勇于探索商业模式的公司也进入这一领域,争夺这个正在兴起的市场。
相对于这些竞争对手,YSD云尚定已经打通了前端C2M定制平台和后端生产平台,并且实现了软件和硬件的打通和对接。柏林说,Cimpress跟很多公司的硬件打通了系统,通过软件就可以调用这些工厂设备,可以对他们的机器进行指令,去规控它的墨水、印刷和生产状态。
Cimpress做了20多年的C2M业务,整个业务已经很成熟。你很难找到一家跟Cimpress一样的软件系统公司,同时很有雄厚的资本实力,又在全球有着15家自有工厂。
作为以技术为重点的科技公司,Cimpress累积技术投资超过13亿美元,经由2000多位技术探讨研究人员打造了囊括主要技术的大规模定制平台。该平台拥有超过200项国际专利,依靠强大的IT技术、生产和物流系统无缝对接,能够支持实现任何无最低起订量要求的定制产品的高效大规模生产。
柏林说,很多在中国做软件的勇于探索商业模式的公司,他们很少有自己的生产工厂,他们的系统没经过大规模数据的考验。“你的系统处理这种巨大数据的能力,取决于你上面走过多少这种数据。”她说,“这个我相信很多工厂不是一天两天就能做到的,包括说你同样是需要达到一定的量级,大型硬件公司惠普等才会跟你进行这样的合作。”
在中国,经由个性化和多样化催生的市场可能才起步。据中商产业研究院提供的多个方面数据显示,2013年,中国服装定制市场规模仅有600亿元,在之后的5年时间内,服装定制市场年均复合增长率高达22.9%。2017年市场规模高达1371亿,同比增长20.7%。据光大证券的有关数据表明,到2020年,服装定制市场规模将达到2000亿左右。
柔性供应链就是按需生产,除了服装行业,可以触及的行业还非常多。柏林也同意,社会中的各种行业,其实都可以跟定制进行一个结合。“我们相当于整个的数据的中枢神经系统,只是把消费的人定制的东西,解析成不同的参数,把这一些数据转化成生产参数,最终再回到消费者,其实是这样一个闭环。把它择出来看,可以适用于服装,因为服装痛点最大。但其实很多工业公司,未来都能够正常的使用这些数据。”她说。
在柏林和团队低调潜行的两年多里,他们一直在做一些测试和研发,同时也在跟一些品牌合作。在走通所有流程之后,YSD云尚定于2018年底正式出现在市场上。此时,更多的中国品牌和工厂将目光聚焦到定制化和智能化生产制造,并开始寻求升级和变革。从一个更广阔视野,以及更长远的时间段来看,一切才刚刚开始。
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