智能制造，把馬云這個“門外漢”都吸引來了，你還等什么?
- 馬云說，智能化是走向新制造不可逾越的一個關口，智能技術會在新制造中扮演越來越重要的角色。
“新零售之后，新制造是關鍵，新制造是經濟轉型的新動力，而智能技術是新制造不可逾越的關鍵技術，未來90%的制造業將在互聯網上?！?br />
淘工廠作為阿里巴巴賦能制造業升級的重點項目，此前已經幫超3萬家工廠實現大數據進行海量的精準匹配，讓優質工廠獲得精準的客戶資源，減少因為供需不匹配造成的時間和資源浪費。
隨著對行業狀況的深入探索，淘工廠基于原有交易端的數據打通之上，開始布局生產端的數字化改造。
生產制造端的數字化改造更有價值
相比于相對標準品類的大規模生產，服裝紡織行業柔性化生產的趨勢越來越強烈。工業品生產端的毛利率達到15-35%，但是下游流通的毛利率僅有15%左右，而服裝紡織生產端的毛利率約15%，品牌商和銷售商毛利率遠遠高于加工生產商，約在 40-50%。
因此，工業品等相對標品行業提升效率的關鍵點在于流通，大規模生產導致從生產端提升20%-30%的效率具有一定的難度。但是服裝紡織行業屬于總體生產效率不高，但是隨著大數據、云計算、物聯網等新技術的在生產端的應用，這種效率提升會直接影響到生產制造端的轉型升級。
中國服裝紡織行業的產線利用率還處在比較原始的狀態，所以生產制造端的數字化改造擁有十分巨大的發展空間。
透明化助力生產端降本增效、產銷協同
“生產效率如何提升?最關鍵的詞叫做透明。”袁煒表示，B2B核心就是交易，數字化時代到來，一定程度上打破了原有熟人生意的規律，但是仍有信任問題需要解決，而解決這個問題最核心的關鍵點就是透明，B2B平臺恰好可以做到這一點。
據介紹，目前淘工廠對于產業鏈的透明化主要通過三種方式：
第一，是人的透明，即賣買雙方的信息及需求透明化。對于平臺能觸達的賣家身份進行核實，并且針對淘寶、天貓等阿里體系中的買家通過大數據算法進行篩選，促成高效的交易和降低風險;
第二，是合同透明，把履約情況、交期準確率等等合同執行情況透明化。之后通過平臺歸總數據進行標簽化，形成賣家名片對外展示。另外，再根據訂單適合程度以及履約情況、生意規模等等進行排序。這個排序不是一種粗放型的搜索，而是通過大數據匹配更加個性化的排序;
第三，是訂單過程透明化，把生產工序、物流、交付等等過程透明化。雖然C端的訂單跟蹤體系已經相當成熟，但是B端訂單過程的透明化仍然不是很到位。代加工的工廠老板不能實時把握訂單的數據和走向，而這些數據恰巧是品牌商所需要的。
“未來隨著整個社會效率的提高，透明的顆粒度是不斷往下沉的，我們要讓每個車間工人、每個工位、每一條產線、每日實時在做的事情，都能通過新技術來實現完全透明化。”袁煒表示，這樣的透明將會提升整個生產制造端的效率，降低成本，真正實現高效的產銷協同。
而生產線各端的數據搜集若與區塊鏈技術結合也有一定的可行性，區塊鏈技術的主要問題在于雖然鏈上的數據具有不可篡改性，但是源頭數據的真實性無法保證。若將物聯網、大數據、云計算等作為產業鏈透明化實現的技術手段，少了人為的干預，直接從機器中提取數據，那么上鏈數據的真實性也有了一定的保證，完全透明化便不會是一個偽命題。
新技術引領新制造，不只是大企業的狂歡
托比研究報告顯示，根據CNNIC在2016年所發布的“企業對新技術的采用/計劃采用情況”得知，目前我國企業用戶對云計算、大數據、物聯網技術的采用/計劃采用比例，相比2015年有了接近8個百分點的提升，目前比例已經在20%左右。
“新技術紅利帶來的是產業鏈全過程的透明，B2B平臺作為新技術的探索者和應用者，下一步必須在生產制造過程創造提升效率的價值。”據袁煒介紹，淘工廠用IoT技術對工廠做硬件實施后，讓工廠關鍵的生產數據全部在線化，直接省去人工錄取數據的成本。
目前淘工廠運用IoT技術對工廠生產關鍵環節每天掃描1.3億次以后在本地進行邊緣計算，把關鍵數據上傳至云端進行大數據分析，之后再反饋給工廠。通過這種方式可以保障工廠真正地獲取生產過程中最準確的數據，判斷自身的核心能力，刻畫工廠畫像，從而進行訂單高效匹配和生產。
新技術的紅利不能只是大品牌商和大型工廠的狂歡，淘工廠直接將硬件、云端服務、大數據處理等等能力打包，覆蓋了中小工廠無法承擔的技術研發和培訓等成本，助力中小品牌和工廠實現快速迭代的升級。
據介紹，目前淘工廠已經覆蓋了3萬多家工廠，未來通過新技術賦能的這些中小型生產加工企業，把他們的關鍵能力全面在互聯網上進行客觀的數字化，最終形成一個相比過去更高效的生意鏈條。
