零售，顾名思义，是企业大批趸买进来，再一个个拆零销售出去，因而零售行业的供应链上游是大批量生产，形成为零售商销售而持续消耗的库存。传统企业运营，价值链上下游在库存上博弈，产品商为了完成财务收入目标，往往将库存压到渠道里，形成了超量的库存，无论是家电行业的渠道压货、还是服装行业的订货会模式，都有同样弊端。

当前，价值链上下游共赢关系越来越被企业重视，渠道清货，实现上下游通畅，才符合价值链各方企业的长远利益。为此，零售商（渠道商）和制造商努力加强协同预测，提高渠道向工厂的订单的频次，这样的运作模式，前端需要充分洞察消费者的需求变化，后端则是供应链的柔性化、智能化。

没有柔性生产，何谈C2M？


最近这些年，家电行业，例如海尔渠道变革、美的T+3模式转型，以及某些服装企业实行订货首单确认50%数量、其他数量在销季中补定等方式，从供应链模式变革上来说，道理都是一样的，即从“面向库存生产”向“面向订单生产”转型。这种渠道转型模式，属于B2B模式的面向订单，有一定的订单制造批量，更极端的模式，则是工厂直接面向消费者订单，亦即订单的制造批量是一个，这属于B2C模式的面向订单，也就是C2M，即消费者的需求以订单方式直接到达工厂，工厂按照订单完成制造后，直接交付给消费者，其特点一是无成品库存，二是产品满足消费者个性化要求。



以满足消费者需求为特性的供应链柔性化模式可以从两个角度来看，一是生产批量，二是产品标准化程度／，排列组合下来，存在多种供应链模式或混合模式：



多种供应链模式需要不同的生产体系支撑。以下几种模式，从第二种开始，越往后，对于生产体系的智能化要求越高（简单起见只抽象了生产线，实际中可能有若干准备工序，例如裁剪、下料、机械加工等，以及最终的生产线组装）：




在刚实现全面工业化的中国，柔性生产模式在家电、鞋服、家具这些相对传统的行业来说，当前似乎是个新的课题。而在早就进入后工业化时代、传统产能严重过剩的欧美发达国家，90年代初经历了类似今天中国智能制造、工业4.0的舆论潮流后，代表性观点是对CIM应用（计算机集成制造，也是我在90年代初大学里学习的课程）和“大规模定制”商业模式的探讨。

90年代后期我为国内某合资汽车厂服务时，观察到国外新引进的柔性生产线上就已经实现了所谓的混流生产，即不同车型同一时间在一条生产线上制造，而生产线上流动的，既有标准车型（标准产品）、也有定制产品。例如，你可以试试去奥迪4S店预订一台选装车型，这个订单会被排产到标准生产线上，但是交期通常是1-2个月。按单制造的交期承诺准确性以及交期缩短，是满足顾客要求的核心能力。有位致力于C2M转型的老板跟我描述参观辉腾生产线带给他的震惊，我说，其实你不用跑那么远，2000年左右长春的一汽大众奥迪工厂、上海金桥的上海通用工厂已经做到了。

因此，我认为C2M转型首先是个商业模式创新问题，这里面存在多种细分的商业模式，对应到不同的运营体系中。

物联网+人工智能，打造企业柔性生产再造


接下来重点介绍下柔性制造对销售预测和生产制造排程优化的必要性和运作方法。先谈几个最近我亲身经历的事例。

过去的一位客户兼朋友，在大型化工企业工作多年，准备投身于“互联网+”创业，他的商业模式是面向经济作物农户，提供个性化的化肥产品。对种植高价值经济作物的农户来说，由于气候、土壤条件差异，同样的作物，需要在农技人员指导下，在植物生长周期根据现场条件个性化施用化肥。而传统化肥是标准配方，大量生产，因此他想做一个互联网商业，连接农户、农技人员，提供个性化的化肥配料生产。然而，怎样连接前端需求，实现大规模的个性化生产，这样的化工厂很难找到。

另一位客户是做食品零售的，在门店里提供某几种食材的现煮饮料服务，我观察到门店里用来磨煮饮料的食品加工机、豆浆机明显是家用级产品，我对老板说，你得用商用级产品，家用级机器加工慢、可靠性差，不能满足高客流要求，建议你参考一下星巴克里的咖啡机……老板立即采纳了我的建议，让他一位副总去找寻能满足他们需求的、连磨带煮的商用机器，市场上找了一圈没找到，副总请我帮他联系到了某大型家电生产企业，也没有现成的、完全能满足要求的机器，而他们需求顶多也就一两千台，大厂不愿意做。我开玩笑说，十多年前张瑞敏就宣称，如果客户要做个能放在屋角的三角形冰箱，海尔也能做；可是直到今天，真有客户给海尔下个三角形冰箱的订单，海尔会接单吗？

一方面是中国制造业产能严重过剩，另一方面是前述这样的对制造业需求得不到满足，问题在哪里？这是因为顾客需求-智能制造-应需而动的制造产业链上游这三个环节没有被连接起来。所谓顾客端到制造端（C2M）模式，不是一家企业“四墙以内”的制造业信息化、智能化问题，而是对制造业生态的再造，是全新的商业模式。

供应链的柔性化、个性化，依其程度不同，我认为可分为以下三种渐进的形态：

1. 按单小批量制造的产销链模式再造；
2. 大规模定制，通过大量的标准化组合和少量的客制化定制，满足个性化需求；
3. 完全个性化定制



下图是我对C2M制造业生态的描绘：

1. C2M是一个基于云的商业生态，连接了顾客、制造商和制造产业链上游

2. 顾客的需求，无论是自然语言描述、对话（“我需要一个三角形冰箱，价格不超过2000元……“），或者是图片、图纸，传到C2M云上，能够被人工智能（图像和语义识别技术、推理）解析为产品技术要求，在这里，人工智能是关键使能技术；

3. 制造工厂的工艺、产能可以上传到C2M云上，请注意，这种模式的工厂需要具备高度柔性的制造能力（就像3D打印机一样，按照客户需求大规模，低成本、快速地生产个性化产品），因而需要被APS、MES、PLM、WMS、工业自动化、自动传输、敏捷物流、物联网等“智能工厂”赋能；

4. 由于制造行业产业链很长，“部件供应商”和“供应商的供应商”，即制造上游的原材料供应以及铸造、注塑、切割、机加工（折弯、冲压）、金加工（切削）等上游工序能够应需而动，传统的寻源方式是基于标准制造目录的目录寻源，而人工智能方式，能够根据供应商、以及供应商的供应商的各种大数据，实现质量和工艺要求，以及可用产能的智能寻源。




制造业价值链网络协同的概念并不新，在2000年的B2B兴盛时代，就有各种理念原型以及行业供应链整合信息体系。在互联网时代，真正能够付诸实践，近几年海尔的互联网再造的尝试相当值得尊敬。不过，我个人感觉，海尔模式的底层思维是以海尔为核心的控制型生态，还不是“去中心“的完全开放生态，还不是我心目中真正的C2M云。

实现以上C2M愿景的技术都已经渐趋成熟，亚马逊、IBM、微软的新一代云，都把人工智能（语音／图像识别、机器学习、逻辑推理）、物联网作为基础云服务，例如上图这样基于人工智能的视觉搜索。几年前大家还在说“商业互联网”和”“工业互联网”两张网对接，将后者称为工业4.0，实际上，物联网和人工智能驱动的新一代“数字化”，逐渐消弭了这两张网的区分。