智能制造需要什么功夫
來做案例直播間，當時我還是有顧慮的。過去都是企業成功以后，才找媒體采訪，可現在我們的智能制造項目剛剛開始。后來我想通了，如果這個項目成功了，有經濟效應，不成功也有社會效應，能給大家一個啟示吧。
我們做新制造的工廠是2003年建的，有4.6萬平方，工人最多的時候有1,300人。我們工廠的業務有這么幾塊：
一是高端的西服定制，這是我1990年下海后的第一份工作，最多的時候在中國各大城市開設了42家定制店；第二塊業務是給著名企業貼牌定制服裝，這是我們最大的一塊業務，英國有22個老品牌都在我這兒加工。
在所有服裝里面，西服應該是最難做、工藝最高、技術含量最高的，然而我們是在產業鏈的最低端，做一套西裝只能賺一塊錢美金，也沒有議價能力，怎么辦呢？
到2008年金融危機的時候，老外的日子也不好過，有一個英國的客戶，連續三個船的集裝箱都沒來提貨。這時候，我覺得必須要改變，必須要轉型。
派登做智能制造是在2009年的時候。一家德國公司剛剛推出智能制造量身定制軟件，這個軟件只是一個軟件，你需要花很多時間把所有樣板數據放進去，我們花了3年時間把這個軟件系統做好。
比如在世界各地的某個門店下了一個訂單，訂單中的數據就會匯總到我們的計算機系統里面，這中間是沒有人工干預的；我們的系統當天就能把這些數據處理好，然后推送到自動裁床，通過服裝的指揮系統，再從車間到整個系統，這是一個很復雜的系統，我們做了六七年了，在2年前才完成了海外市場遠程的定制。
目前我們可以做到全球任何城市下單，7天做完，5天送達，也就是承諾12天交付。
現在我們說的新制造，實際上就是一個數字化的規模生產，這是生產領域的數字化。
我4月份去過一趟德國，德國人說不知道工業4.0，我們只有3.0、2.0。我找了德國最大的一家做工業4.0軟件的，問他們有沒有做過服裝公司的系統，他們查了一下，竟然從來沒有做過。
后來我想明白了，這是因為在德國面向消費者的，一個是西門子，一個是汽車工業。這些個性化定制產品，德國做得比較超前，其他的只是做一個傳感器。
實際上，工業4.0為制造消費品的工廠提供了一個機會，而做消費品的工廠幾乎都在中國，所以我覺得互聯網的前半場就是信息互聯網跟消費互聯網，把它做成數字化、可視化。
但是我們整個生產系統如何與前端的互聯網對接呢？比如天貓雙十一賣的產品或者數據魔方找到很多消費者的緯度，知道消費者想要什么，接下來我們怎么去做呢？
目前的生產領域還是大規模生產，還有哪個工廠跟消費品網站已經實現了數字化的對接。所以接下來的4年就是我們產業的機會，我覺得有很多工廠都會改變，會成為數字工廠。
也就是說產品必須數字化，在整個生產過程中，產品零追訴，而且無人管理。消費者下一個訂單，產品就能在生產系統里自動生成。
那么這其中的難點是什么呢？難點就是整個中國智能制造的工廠太少，另外消費者群體還沒有形成。杭州的智能化改造是政府的一號工程，每個企業補貼80萬元人民幣，2016年動員200家企業去開會，沒幾家報名。
2017年稍微多一點。派登的智能化改造實際上2009年就開始做了，已經投進去幾千萬元了。現在必須要有個性化的訂單，才能拉動企業來做個性化、智能化的制造，因為企業把工廠改造完了，如果沒有訂單，就全是成本。
那么訂單怎么來呢？我們現在跟大的互聯網營銷平臺進行數據對接，這樣能提供更多的產品給廣大消費者。
傳統行業如果還是按照老的思維，在數字經濟這個時點就出局了，要有互聯網思維，不斷學習、改變，把原來的工廠做徹底的、顛覆式的改變，這樣還是有很大機會的。
最后，我覺得不忘初心是指，在人生開始階段，你許諾的一個夢想，或者你追求的一個目標。
我大學畢業第一份工作就是做轉型升級，我今天為什么還不斷做這件事情，我覺得還是源于1980年代的一個夢想，那時候的想法是改變自己、改變中國。
我現在的理想是在新經濟下，在轉型升級的國家戰略下，我還能做一點貢獻，所以我現在是做了一個探索，也投了不少錢，成不成功還不知道。
《商業評論》給我的最大幫助是，讓很多老師來派登指導，令我受益匪淺，希望各位老師也能給我多提意見，讓這個項目成功的概率更大一點。
案例研討主持人：張偉俊（領導力教練）
- 導師點評 -
胥正川 導師
復旦大學智慧城市研究中心副主任，復旦大學管理學院副教授
所謂智能制造，是由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化的制造。在智能制造里，可以進行智能的活動，比如分析推理、判斷、構思和決策，這是機器來做的。派登做了很可貴的探索。
我們講新零售，一方面是因為我們的環境發生了變化，大家都開始用手機，我們的企業、網站，不斷采集大家的數據，手機是一個非常強大的數據集合器；另一方面是社交化。
這兩個方面給我們帶來什么變化呢？今天的消費者都是圈層關系，企業要滿足所有消費者的需求是不可能的，只能滿足一部分消費者的需求，這部分消費者就是一個圈層，企業必須面對的是某一個類型的消費者。
企業面向的是小訂單的需求，這時候需要柔性化制造去配對。目前的智能化水平可能還沒有實現完全的定制化生產，但是往小眾化方向發展是肯定的，究竟多大的比重是由智能完成的，多大比重是由人工完成的，這是大家在探討的一個進行時。
新制造講究的是能不能把銷售端跟制造端結合起來，派登在某種意義上碰到的問題是數據在哪里，數據必須跟前端像零時尚、像阿里這樣的企業對接，把數據導入派登的系統，這樣才能提高智能性，這是派登值得走的一條路。
- 導師點評 -
周宏騏 導師
新加坡國立大學商學院市場營銷與商業模式兼任教授
現在派登應該是“數據+AI”雙驅動，再加上工業4.0相結合的智能制造，它到最后還是要商業化，不是在做制造，而是在做生意。
派登有一個優點，就是有比較好的數據，當3年之后技術普及了，大家也都拉平了，只不過是一個人跑得快，一個人跑得慢，這時候考驗的是商品力好不好，消費力好不好，最主要還是考驗商業的能力。
派登在智能制造過程中，我必須要問一點，你的客戶群體到底是什么？你是個2B的公司還是2C的公司？你是到美國找一個客戶入口，讓他把客戶的訂單數據導給你，然后你繼續做銷售，還是你自己到美國去做C端的App？
如果你自己做營銷，把美國或者歐洲的客戶導進來，這考驗的是商業的基因和做生意的能力，講到底還是營銷的問題。
再一點，在這個數據驅動的案例里，我有兩點希望大家理解。第一，客戶訂單數據來了以后，派登有一個工作流程叫做數據工程規劃，二這方面的人才不多。
第二，要通過流程制造，把所有數據導入生產要素系統，最后造就一個智能制造的社會。當這個社會來臨的時候，你的目標市場，客群基數是不是大？他的偏好、畫像是不是清晰？并且，消費習慣的培養是需要時間的。
我們在談商業模式的時候，必須考慮商業基因。C2M公司成功的經驗是什么？是要有溫度感、時尚，能迭代，因為客戶最終買的是時尚，這其中有一個美學迭代的過程，這些商業基因是不是能與公司匹配？有關商業基因我講三點：
第一，頂層里面是不是老、中、青三代都有，通過混搭之后做出集體決策。
第二，是不是有團隊創新能力而不是底層創新能力，因為我們過去類似的管理理念就是我說你做就好了，但是現在你必須給一線的小伙伴創造最大的價值。
第三，新的資源匹配，資源匹配就是游戲化、現代化、時尚迭代，這類基因是不是也裝進了公司，我覺得兩者要配合在一起的。
