「未来工厂」升级之路

从对单一工厂的局部环节做改造,到完整打通端到端的连接;从建立样板工厂,到提供可以规模化复制的软硬件解决方案——制造业的智能化转型升级,只是刚刚获得一个还不错的开局

「我们有网红带货,有像拼多多这样的厂家直销方式,产销协同被全部打通……」在周宇翔看来,电商渠道推动下的中国消费市场在过去十年发生了太大变革,已经影响至上游的制造业在生产效率和管理能力上出现变革诉求。所以他和两位好友在 2016 年回国创办黑湖智造,想参与的正是中国制造企业下一轮的升级改造。

周宇翔认为,彼时欧美软件企业向中国制造业客户兜售的生产信息化管理系统(MES)所依据的「最佳实践」,已经是基于上一代制造业的陈旧经验,对中国消费市场的灵活需求响应笨重。

带着这种预期,黑湖默认中国工厂多半已完成数据层面打通,只需一套更适应市场需求的自动分析与预测系统。但进到工厂,他们才意识到现实的落差:多数生产车间仍然每天早上用 Excel 人工安排任务,再将其打印成纸单下发,根本不具备可供实时分析的数据基础。

周宇翔和合伙人暂停了研发,从一线工人做起——这是中国制造的现状,也是未来工厂的起点。

全球制造业围绕「信息化」的革新,公认始于 1960 年代,以计算机和互联网为技术支撑。2013 年,「工业 4.0」(也称第四次工业革命)的概念率先在德国提出并被列为国家战略,它指明制造业在经历了蒸汽化、电气化、信息化三个时代的演进之后,下一阶段应是向智能化转型。此后,美国的「先进制造业伙伴计划」以及中国在 2015 年发布的《中国制造 2025》白皮书,无不是在顺应这一潮流。一幅没有员工、只有各种高科技全自动化机械设备在车间里作业的前卫景象,仿佛已经被描绘出来。

2018 年,世界经济论坛和麦肯锡合作全球「灯塔工厂」网络项目,每年评选出在第四次工业革命中具有示范意义的工厂。是否采用工业 4.0 的核心技术便是评选的标准之一——包括数字化、自动化、人工智能、虚拟现实、工业物联网等,而这些技术皆是以 5G 网络为基础发展起来的。

截至 2020 年完成的评选,这个全球「灯塔工厂」网络已集纳了 54 家工厂企业,其中有 16 家位于中国。这些工厂中围绕生产制造、设备控制、质量维护、绩效管理以及可持续发展等维度展开的各种创新项目,正像一幅大型拼图的碎片,切实拼出了「未来工厂」应有的部分样貌。

在中国的入选企业中,有 9 家都是以打通了「端到端」的价值链为特色——前端连接用户和中小商家,后端连接原材料、物联网和物流供应商,真正实现由灯塔工厂连接起来的网络生态。这个数字在全球排名第一,排在第二名的美国目前拥有 5 家端到端「灯塔工厂」。

阿里巴巴旗下的犀牛智造在去年入选,成为全球首个服装产业的「灯塔工厂」。国内有更多人也因此关注到世界经济论坛的这项评选。

阿里作为中国最大的电商平台所积累的消费者数据,令犀牛智造天然具备了以端到端思路建立数字化供应链的基础。按照犀牛智造 CEO 伍学刚的说法,该项目的核心是实现以消费者为出发的「以销定产」。为了满足需求,市场缺失的是「数据驱动的规模化柔性制造」。

伍学刚对《第一财经》杂志表示,「柔性」既是针对众多中小品牌企业「多款少量快速交付」的订单特征,同时也会服务于规模化制造,比如那些由直播电商和双 11 大促触发的脉冲式订单洪峰。

整体来看,中国制造型企业的数字化转型动力正在由弱变强。这背后,除了零售端释放的需求变化和劳动力成本压力上升这两个核心诱因,家族企业「二代」接班人管理知识背景的普遍升级和国际贸易摩擦——这些或内部或外部的变化,都成为令工厂愿意主动变革的推手。

中国工厂的转折

浙江杭州欧润时装有限公司总经理张冰力,从搞外贸到切入生产加工,已经在服装行业做了 20 多年。

欧润合作过的客户中,既有海外快时尚品牌,也有各种起家于淘宝的「淘品牌」——它们正是中国服装代工产业承接的核心客户,其进退演变,会直接牵动上游生产制造企业的命运转折。

2012 年以来,张冰力的工厂明显感受到劳动力成本逐年上升的压力。国际品牌的代工订单大量转移到东南亚国家,张冰力目睹身边不少同行也顺势转到海外办厂。他去东南亚考察过,感觉那里的生活和工作条件「比我们 30 年前还差」,实在不愿意外迁。但是要在国内继续生存下去,克服劳动力成本的压力,进一步服务好以淘品牌为核心的「内需」客户,欧润就必须对工厂做进一步技术升级。

头部「网红」雪梨、钱夫人的淘宝店铺「钱夫人家雪梨定制」背后的公司——杭州宸帆电子商务有限责任公司(以下简称「宸帆」)在 2017 年找到欧润合作,目前已经是张冰力最大的客户。

淘宝平台在 2016 年前后涌现了一批由网红开办的店铺,她们在社交平台发布穿搭建议从而赢得粉丝,再导流至淘宝实现商品交易转化。以此模式不断壮大的所谓第二代「淘品牌」,从早期拿货卖到后来自己「做货」,不断累积供应链能力,依靠「快速上新」的打法来保持店铺销售热度。为了控制库存风险,这些淘品牌往往采取少量现货,预售和补货相结合的形式,也就是先向工厂下小批量的首单,之后卖得好的单品再多次翻单。

「钱夫人家雪梨定制」目前每一个月都会有「一大一小」两次上新,小上新一次 30 到 40 个款式,大上新 60 到 100 个款式,针对年度大促活动每次还会额外增加 40 到 60 个新品。包括「钱夫人家雪梨定制」,宸帆旗下共 30 多个女装品牌仅在 2020 年就上新了近 7000 个款式,从设计到上线的周期约 20 天。2019 年 8 月宸帆尝试直播带货,直播间有 30% 到 40% 的货品来自旗下品牌。宸帆不仅要单独为直播间准备新款,参与「秒杀」的单品也常常当日售罄。

「虽然我输出的是穿搭的审美品位,但也需要给消费者提供独特的货品,提供不一样的性价比,才能在未来获得竞争优势。」钱夫人告诉《第一财经》杂志,宸帆刚开始自己做货时,找工厂并不容易,要么订单达不到大工厂的起订量,只能等大单的空闲时间做,要么找几十个人的小作坊,连交付都不能保证。

上新快、首单和翻单的产量波动大,以及由直播电商触发的订单量短时间暴涨等问题——这些正是以淘品牌为代表的新一代国内客户对于欧润这样的工厂提出的巨大挑战。

按张冰力的说法,他早在 2012 年就看到了「小单快返」的柔性生产能力会是未来方向。之后这些年,他陆续砍掉了所有服务于大规模订单的生产线,引入一批半自动化设备和配备了传感器芯片的吊挂,并针对小批量订单重新设计编排工序。原先四五百人规模的工厂,缩减到了如今的 150 人和 4 条生产线,厂房也只留了一层楼面。张冰力介绍,最忙碌的时候,一个生产线的工人可以同时被组织起来生产 4 款不同的衣服。

一件成衣在欧润的生产车间里是这样诞生的:从面辅料区出发,先在自动裁床上完成铺布和裁剪,变成裁片被挂上吊挂衣架,送去自动模型机修整,分配到一个工位排成 U 型的缝纫组,完成车缝、门襟、拷边等 22 道工序,质检后分码、折叠和打包——整个过程基本能在 30 到 60 分钟之内完成。

天花板上的轨道不断将吊挂输送至下一道工序,吊挂上的半成品从工人们的头顶上滑过,这似乎最能显现车间繁忙却有序的一面。

车间里的数字革命

在那段去工厂一线当工人的体验中,周宇翔曾在一家为欧莱雅和雅芳代工的化妆品包装工厂,负责口红管的第二道工序「注塑」——把搅拌完成的原料投入注塑机,再用模具压出容器形状。

一个注塑机承载了 3 到 4 个任务,每次切换都要更换模具。周宇翔每天早上会收到十几张纸单,分别写着要在何时开启哪台机器以及要用到什么物料。他要先拿着这些工单找仓库员工领取模具,再通知叉车工把模具运送车间,还要等待设备部门的员工现场调试设备参数,然后才能开工。

上述流程中的每个节点都在产生运营数据,但它们又分散在不同设备和工种个体上,无法实时共享,时常导致沟通脱节,某个环节一旦出现问题就只能层层汇报。「生产一个产品需要 5 个小时,但你还要用 5 个小时来换模具,相当于 10 个小时之内只有一半的产能被利用起来了。」周宇翔对《第一财经》杂志说。

凭借稳定的海外大客户,这家化妆品包装工厂的年产值可以达到 40 亿元,利润率也不错,但它也在寻找新的增长点。机会并非没有——越来越多的消费者把注意力从传统大牌转移到日韩小众美妆品牌上,它们的生存之道与宸帆是一样的,因而也会对合作工厂提出柔性需求。

「有的生产线原来的订单任务是做 10 万件,瞬间降低到 5000 件,并要在 8 小时、甚至 5 小时里完成,然后转去生产别的产品。」周宇翔指出,数字化程度不足的工厂面对这种变化,在多条生产线之间或是上下游的协同上都会出现很大问题。

对工厂车间做数字化改造,前提是先实现所有端口数据的「线上化」,把每个节点的数据实时同步放到云端,然后完成对数据结构化和关系化的梳理,分享给需要消费数据的角色,以提升生产流程中的协同效率。

张冰力的服装厂经过硬件改造,实现了基础数据的线上化。那些通过传感器芯片实时采集和分析数据的吊挂,会自动为衣物分码、分款,识别出做完哪道工序、所处工序和未完成的工序;工人的工位旁边有一个带按键和小屏幕的看板,显示着他们的姓名、正在做的工序、返工数、产量和效率等数据;每条生产线的前端还装有一块 LED 屏,上面不间断滚动着红色字幕,提示当天任务进展:目标 200 件,已完成 70 件,完成率 35%……这些数据帮助车间管理人员清楚掌握全局,及时调整生产计划。张冰力告诉《第一财经》杂志,国内代工 H&M 或 Zara 的工厂过去从面料下单到做出成品发货,每个订单的平均生产周期是 30 天到 45 天,而欧润的车间现在完成一批订单基本只需要 10 天。

传统 IT 服务商开发的定制化系统,往往报价昂贵,开发周期较长,中间甚至还涉及到停产。为了降低改造门槛,轻量、便宜、快捷是黑湖智造试图让软件实现的特点。

黑湖智造的主产品下设生产管理、质量管理、物料管理以及设备维护四大板块,每个板块中又纵向切分为计划、执行和分析 3 层,共 12 个矩阵。各层中又有各种「微服务」,比如生产执行层中的良次品报工、返工管理等等,各自在纵横交错的网格中发生联系。

这些微服务,正是黑湖智造提供的最基础产品,用周宇翔的话说,它们就像乐高积木——工厂可以按需选购不同的积木以及员工账号数量,再为每个账号分配需要承载的积木——也就是功能模块——用它们搭建出相应的业务流程,日后还可以按需灵活增减模块。

「你租用的是我开发的代码本身,代码可以被 n 个工厂所分摊。当我做的工程越多,边际成本越低。」周宇翔说,黑湖的系统价格是传统 MES 的 1/10,也可以年费化。从调研、搭建、现场培训到上线试跑,平均需要 6 周时间。

从打样到复刻

2017 年,曾在优衣库集团担任全球供应链统括部长的伍学刚加入阿里巴巴,担任犀牛智造的 CEO。犀牛智造的初创团队中,有 70% 来自互联网行业——包括从阿里体系转来——只有 30% 来自制造业。而这个项目在筹建之初就迅速放弃了「对存量的传统企业进行改造」这条路,用从零新建一个工厂的方法,来给「未来工厂」打样。

在首先切入哪个品类做试验时,犀牛选中了服装业。伍学刚解释说,之所以选择从服装业切入,原因就在于它的规模足够大,且痛点突出。服装正好也是阿里电商平台上最大的垂直类目,这意味着阿里巴巴可以对其做最充分的消费洞察。

欧睿发布的数据显示,2019 年中国整体服装市场规模达到 2.19 万亿元。而阿里巴巴研究发现,商家每年因为供给的不确定性导致的库存浪费高达 4000 亿至 6000 亿元,折合占到整体市场规模的 20% 到 30%,同期因为需求和供给不平衡给工厂端造成的产能浪费,折算下来也在每年 4000 亿元的水平。

2020 年 10 月,保密 3 年的犀牛智造对外开放了位于杭州临平的首家试验工厂,外墙被红砖覆盖,厂房占地 3 万平方米,在国内的服装加工厂中属于中等偏上规模。这家工厂生产出的第一件产品是一条牛仔裤。之所以选择做牛仔裤,厂长胡志军解释,是因为它属于一种「多变」的品类,同样一块料可以做出各种花样的衣服,很适合工厂端为快速响应不同消费需求而做的各种试验。此外,在面料软硬度上,牛仔裤也是犀牛引入的初代机器人手臂最能轻松抓取并拖动的面料。

占据两层楼的车间,整体格局像是欧润的 plus 升级版。明显优于普通工厂车间的楼层挑高和成排垂下的吊灯、清爽的白墙灰地搭配蓝色的分拣筐和员工制服——这些环境层面的设计,将车间内部映衬得格外明亮,甚至附着了一层技术感。

一层中央仓裁配区的一边是高达四五层的立体仓库,码放着待用的原材料;另一侧的辅料区里,每种类别的辅料被放置在一个篮筐里,自动导引运输车(AGV)在货架间穿梭,将订单所需的篮筐运送给分拣员。每个原料和辅料在进入仓库时就完成了数字化,数据实时存储到系统。

下游商家下达订单后,如果已有材料,机器人把原材料从仓库中调取出来;如果没有原材料,将触发上游供应链生产原材料,或者通过菜鸟物流调动到中央仓库。

在二楼的印花区里,印花设备用数字导航代替手工,把图样用 LED 光投射下来,员工只需将产品对齐位置,便直接进入印转。

缝纫区的生产线上方,传统双向轨道的吊挂被升级成蛛网式吊挂系统,类似四通八达的立交桥,不仅连接上下游的工序,还能在各个缝纫组之间横向移动,基于款式难易程度和生产状态,寻找在技能和时间上匹配的人。

胡志军透露,所有的软件系统都是阿里巴巴自研,硬件则是和供应商联合共创。在物联网方面,生产链条涉及的每一个远端设备都被安装了阿里巴巴自研的犀牛芯,目的是要尽可能完整地收集数据。

「这家工厂在数据采集和实时共享层面的先进程度,已经远超过国内目前号称已具备柔性生产能力的工厂。」一位在今年刚参观过犀牛试验工厂的服装制造业人士告诉《第一财经》杂志,犀牛工厂里的一台缝纫机可以记录到的数据,细致到每一次被使用的起止时间、用线长短、工人的手速和精确度等所有能被人想到的生产信息。系统会基于这些动态数据,实时优化整条生产线的排产进程,以获得最高的生产效率。但她也提及,这么高科技的设备和智能系统,目前仅仅用来生产 T 恤、牛仔裤等工艺最简单的衣服品类,并不利于提升系统的算法能力。

车间每个员工身边的 iPad 上,除了显示一般任务完成度等基础数据,还有红色代表落后、绿色表示领先的实时排名,以及掌握的技能、工艺解说、一键改派等功能。每个在犀牛工厂里工作过的员工在生产线上的历史操作数据都会跟着人流动,就像一份人生档案。系统将基于这些档案信息,随时把处在某道工序上的半成品派给此刻最适合接手它的员工。

所有数据汇集到名为「犀牛智造 - 制造平台」的软件上分析管理,基于订单,由 AI 算法自动调配、安排生产计划——放在哪条生产线,由哪些人来做。针对非标准化的产品,又涉及手工作业的生产线,出现「堵点」是很正常的。从信息屏上看,每个堵点呈现为红色,系统要做的,就是将堵塞于某个环节的半成品立刻推送给相对空闲的工位。

每天,一条满负荷的生产线看起来就是处在不停出现堵点,又不停被迅速解决的状态。AI 算法正是在这个过程中得以不断优化。犀牛工厂于去年 10 月首次对外揭开面纱时,直接交出了一份「最低起订量 100 件,平均 7 天内交付」的成绩单。灯塔项目的报告提及,犀牛工厂的订单交付周期比同业缩短了 75%,可实现的最低起订量仅为传统工厂要求的 2%,而这些柔性生产的能力帮助渠道把库存压力降低 30%。

一家在犀牛智造试验早期就与其展开订单合作的淘品牌告诉《第一财经》杂志,在这里的获得供应链体验,与那些合作多年、默契度已经很高的工厂相比,至少现阶段没有太明显的优势,所以暂时也不觉得要放弃与传统工厂的合作。

伍学刚表示,犀牛智造已有 6 家工厂,分布在杭州、安徽等地,除了杭州的 3 家试验工厂,其他是各自专注针织、梭织、羽绒服等品类的规模化柔性工厂,伍学刚表示,这些品类已经能覆盖每年服装总销量的 60%。

拿着这些工厂案例和越来越长的客户名单,下一步犀牛想确立一套事关「未来工厂」建设的主流标准。

「要把不同设备用物联网连接起来,就得让大家用同一套标准、讲同一样的语言,这非常难。」伍学刚认为,作为一家设备商,如果今天不加入到一个主流的标准协议里面,未来可能会被整个柔性制造生态抛弃。

尽管全球已经拥有越过 50 座「灯塔工厂」,但麦肯锡 2020 年年末的一项调查显示,约有 74% 的全球制造企业自称深陷「试点困境」,因为此前的工业投资并没有带来计划中的规模化扩张。

所以这些代表着未来先进生产力的「灯塔工厂」如何实现自身的规模化复制,将是下个阶段全球制造业要重点征服的课题。

据悉,犀牛正在研究加盟工厂模式,试探性地寻找适合的合作伙伴负责出资建厂,犀牛则负责提供完整的技术解决方案和团队搭建。

回过头,面对在制造业仍然占据绝对主体的存量工厂,犀牛也不会袖手旁观。从成本和改造难度上,虽然无法马上输出软硬件配合的全套方案,犀牛智造首先打算对外输出的是犀牛芯——先帮助服装厂更新它们的缝纫机设备等关键设备,实现对生产数据实时在线采集。

产业端的创新和变革,远比消费互联网要慢得多,更何况每个产业、每个行业的特点都不一样。伍学刚透露,犀牛的试验若要从服装业实现跨品类复制,最有可能试水的是一批与服装制造属性接近的产业,比如鞋、家纺、箱包——它们是偏时尚属性,同时也偏劳动密集型。

即便不再排斥智能化、数字化改造的理念,也有能力斥巨资配备软硬件,制造业中的大多数企业中短期还会面临另外一个瓶颈——人才。从生产效率出发,系统算法调配的对象,不再是重复简单操作、「螺丝钉」性质的单一工种工作。未来的工厂需要的是能够参与更多工序的「全能工」,同时,他们还要懂得如何与系统数据互动,如何运用数据分析来帮助自己提高工作效率。当然,这样的场景会引发一个非常值得思考的问题——「人工」这个角色与算法罗织的「系统」之间,究竟是谁在控制谁

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