零售，顧名思義，是企業大批躉買進來，再一個個拆零銷售出去，因而零售行業的供應鏈上游是大批量生產，形成為零售商銷售而持續消耗的庫存。傳統企業運營，價值鏈上下游在庫存上博弈，產品商為了完成財務收入目標，往往將庫存壓到渠道里，形成了超量的庫存，無論是家電行業的渠道壓貨、還是服裝行業的訂貨會模式，都有同樣弊端。

當前，價值鏈上下游共贏關系越來越被企業重視，渠道清貨，實現上下游通暢，才符合價值鏈各方企業的長遠利益。為此，零售商（渠道商）和制造商努力加強協同預測，提高渠道向工廠的訂單的頻次，這樣的運作模式，前端需要充分洞察消費者的需求變化，后端則是供應鏈的柔性化、智能化。

沒有柔性生產，何談C2M？


最近這些年，家電行業，例如海爾渠道變革、美的T+3模式轉型，以及某些服裝企業實行訂貨首單確認50%數量、其他數量在銷季中補定等方式，從供應鏈模式變革上來說，道理都是一樣的，即從“面向庫存生產”向“面向訂單生產”轉型。這種渠道轉型模式，屬于B2B模式的面向訂單，有一定的訂單制造批量，更極端的模式，則是工廠直接面向消費者訂單，亦即訂單的制造批量是一個，這屬于B2C模式的面向訂單，也就是C2M，即消費者的需求以訂單方式直接到達工廠，工廠按照訂單完成制造后，直接交付給消費者，其特點一是無成品庫存，二是產品滿足消費者個性化要求。



以滿足消費者需求為特性的供應鏈柔性化模式可以從兩個角度來看，一是生產批量，二是產品標準化程度／，排列組合下來，存在多種供應鏈模式或混合模式：



多種供應鏈模式需要不同的生產體系支撐。以下幾種模式，從第二種開始，越往后，對于生產體系的智能化要求越高（簡單起見只抽象了生產線，實際中可能有若干準備工序，例如裁剪、下料、機械加工等，以及最終的生產線組裝）：




在剛實現全面工業化的中國，柔性生產模式在家電、鞋服、家具這些相對傳統的行業來說，當前似乎是個新的課題。而在早就進入后工業化時代、傳統產能嚴重過剩的歐美發達國家，90年代初經歷了類似今天中國智能制造、工業4.0的輿論潮流后，代表性觀點是對CIM應用（計算機集成制造，也是我在90年代初大學里學習的課程）和“大規模定制”商業模式的探討。

90年代后期我為國內某合資汽車廠服務時，觀察到國外新引進的柔性生產線上就已經實現了所謂的混流生產，即不同車型同一時間在一條生產線上制造，而生產線上流動的，既有標準車型（標準產品）、也有定制產品。例如，你可以試試去奧迪4S店預訂一臺選裝車型，這個訂單會被排產到標準生產線上，但是交期通常是1-2個月。按單制造的交期承諾準確性以及交期縮短，是滿足顧客要求的核心能力。有位致力于C2M轉型的老板跟我描述參觀輝騰生產線帶給他的震驚，我說，其實你不用跑那么遠，2000年左右長春的一汽大眾奧迪工廠、上海金橋的上海通用工廠已經做到了。

因此，我認為C2M轉型首先是個商業模式創新問題，這里面存在多種細分的商業模式，對應到不同的運營體系中。

物聯網+人工智能，打造企業柔性生產再造


接下來重點介紹下柔性制造對銷售預測和生產制造排程優化的必要性和運作方法。先談幾個最近我親身經歷的事例。

過去的一位客戶兼朋友，在大型化工企業工作多年，準備投身于“互聯網+”創業，他的商業模式是面向經濟作物農戶，提供個性化的化肥產品。對種植高價值經濟作物的農戶來說，由于氣候、土壤條件差異，同樣的作物，需要在農技人員指導下，在植物生長周期根據現場條件個性化施用化肥。而傳統化肥是標準配方，大量生產，因此他想做一個互聯網商業，連接農戶、農技人員，提供個性化的化肥配料生產。然而，怎樣連接前端需求，實現大規模的個性化生產，這樣的化工廠很難找到。

另一位客戶是做食品零售的，在門店里提供某幾種食材的現煮飲料服務，我觀察到門店里用來磨煮飲料的食品加工機、豆漿機明顯是家用級產品，我對老板說，你得用商用級產品，家用級機器加工慢、可靠性差，不能滿足高客流要求，建議你參考一下星巴克里的咖啡機……老板立即采納了我的建議，讓他一位副總去找尋能滿足他們需求的、連磨帶煮的商用機器，市場上找了一圈沒找到，副總請我幫他聯系到了某大型家電生產企業，也沒有現成的、完全能滿足要求的機器，而他們需求頂多也就一兩千臺，大廠不愿意做。我開玩笑說，十多年前張瑞敏就宣稱，如果客戶要做個能放在屋角的三角形冰箱，海爾也能做；可是直到今天，真有客戶給海爾下個三角形冰箱的訂單，海爾會接單嗎？

一方面是中國制造業產能嚴重過剩，另一方面是前述這樣的對制造業需求得不到滿足，問題在哪里？這是因為顧客需求-智能制造-應需而動的制造產業鏈上游這三個環節沒有被連接起來。所謂顧客端到制造端（C2M）模式，不是一家企業“四墻以內”的制造業信息化、智能化問題，而是對制造業生態的再造，是全新的商業模式。

供應鏈的柔性化、個性化，依其程度不同，我認為可分為以下三種漸進的形態：

1. 按單小批量制造的產銷鏈模式再造；
2. 大規模定制，通過大量的標準化組合和少量的客制化定制，滿足個性化需求；
3. 完全個性化定制



下圖是我對C2M制造業生態的描繪：

1. C2M是一個基于云的商業生態，連接了顧客、制造商和制造產業鏈上游

2. 顧客的需求，無論是自然語言描述、對話（“我需要一個三角形冰箱，價格不超過2000元……“），或者是圖片、圖紙，傳到C2M云上，能夠被人工智能（圖像和語義識別技術、推理）解析為產品技術要求，在這里，人工智能是關鍵使能技術；

3. 制造工廠的工藝、產能可以上傳到C2M云上，請注意，這種模式的工廠需要具備高度柔性的制造能力（就像3D打印機一樣，按照客戶需求大規模，低成本、快速地生產個性化產品），因而需要被APS、MES、PLM、WMS、工業自動化、自動傳輸、敏捷物流、物聯網等“智能工廠”賦能；

4. 由于制造行業產業鏈很長，“部件供應商”和“供應商的供應商”，即制造上游的原材料供應以及鑄造、注塑、切割、機加工（折彎、沖壓）、金加工（切削）等上游工序能夠應需而動，傳統的尋源方式是基于標準制造目錄的目錄尋源，而人工智能方式，能夠根據供應商、以及供應商的供應商的各種大數據，實現質量和工藝要求，以及可用產能的智能尋源。




制造業價值鏈網絡協同的概念并不新，在2000年的B2B興盛時代，就有各種理念原型以及行業供應鏈整合信息體系。在互聯網時代，真正能夠付諸實踐，近幾年海爾的互聯網再造的嘗試相當值得尊敬。不過，我個人感覺，海爾模式的底層思維是以海爾為核心的控制型生態，還不是“去中心“的完全開放生態，還不是我心目中真正的C2M云。

實現以上C2M愿景的技術都已經漸趨成熟，亞馬遜、IBM、微軟的新一代云，都把人工智能（語音／圖像識別、機器學習、邏輯推理）、物聯網作為基礎云服務，例如上圖這樣基于人工智能的視覺搜索。幾年前大家還在說“商業互聯網”和”“工業互聯網”兩張網對接，將后者稱為工業4.0，實際上，物聯網和人工智能驅動的新一代“數字化”，逐漸消弭了這兩張網的區分。