一定意义上，淘工厂事业部在落地阿里新制造的过程，也是对此前淘工厂平台价值的转型和深化。这个原本是将工厂产能做商品化、产品化效率优化的平台，现在仅仅通过适当的IoT和大数据、云计算接入，就将原来服务淘宝卖家和少部分KA品牌商户的中小型工厂，提升了一个生产效率。
因为是从淘宝卖家订单衍生而来，淘工厂眼下为制造业做的数字化赋能，不是去追求做每个行业的富士康（传统制造业的代表），也不是去改善工厂的制造技术水平。它总目的，依然是通过数字化的赋能，怎么达成“个性化定制、柔性化生产、效率化出货”的最优解，保证工厂在最高的出品效率和最高的协同进度。
按照袁炜的话来形容，就是工厂制造的大规模网络协同效应。
具体来说，就是淘宝卖家那种一次订单多款、每款少量、数量不一、要求多样的订单，怎么在急速时间内完成生产，还能确保工厂产能订单周期的循环不断。
进一步来讲，一个订单，是放在浙江的工厂，还是江苏、安徽、广东、河南的工厂？每个工厂的每条流水线效率，在工人技术水平差异，人员配置和时间分配上，怎么做到最快的决策，最饱和的出货？淘工厂当前在新制造起步阶段的角色，就是扮演数据背后的大脑，提升工厂对每一笔订单的决策行动效率。
别看中国当前的中小型制造业，主要集中在东中部一带。其实中国各个地方在监管标准和工人水平的差异，带来中国各地有着不同的品类优势。比如服饰上的牛仔系列在广东做，羽绒服在江西做。对于发包订单的零售商户来说，他们不能拒绝订单分包带来的性价比好处，但又不可能往全国各地派驻QC人员（甲方品控跟单员）。
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新制造与新零售的融合
阿里淘工厂的网络协同效应，还有一种实现深度供应链服务的能力。淘工厂的解决方案，是在目前的20多个数字化工厂，部署一套只需5万元就可全覆盖的IoT设备。一个由20多个摄像头+1个服务器，集成的工厂数字化中枢。
这套基本可覆盖工厂全部作业场景的IoT集成设备，大致的技术解决逻辑，是通过线上数据的预测，让工厂提前对每个款式的订单有所准备，工厂作业的数据在手机里面反映出来，又能第一时间解决流程上的问题，还能通过大小不同订单如何组合计算一条最划算的生产线。
王存石是杭州余杭一家叫点石的服饰工厂老板，他的工厂目前已经有一套完整成熟快反不同订单的数字化生产流程。既有承接几千件大单的5条20人生产线，也有6人一组的快反生产线。一个工人做一款，一款只有几件几十件的订单量，还要规定时间急速交货。王存石的点石工厂，现在都能应接。
他的工厂，也是首批参与淘工厂数字化改造的工厂。20多个摄像头+1个服务器，每天产生1.3亿次的扫描。通过计算机视觉算法，优化生产流程，使得排产提升6%，交付周期缩短10%。
这在袁炜的带领下淘工厂看来，如果每一家零售品牌能够利用淘工厂平台节省供应链管理成本20%，无效库存减少50%，平均交期缩短10%，品质退款率降低50%，大数据实现精益生产，淘工厂实现新制造赋能新零售这个目标也就不在话下。
淘工厂的这个目标达成，是一门制造业很深奥的学问，也涉及到一个制造业与新制造的本质区别——人的习惯、机器、流程之间，怎么协同配合？
以往的工厂，来了一批订单，工厂组织工人培训，然后工人开始从生疏到熟练的加工制造。甲方派驻QC人员进驻工厂跟单，随时盯进度，盯品控。如果有任何差错，或是新的订单，啃根这套流程又要重新纠正培训一遍。
大规模网络协同在工厂制造的协同，妙处不在改变人的习惯，而是让人的习惯拆解到不同的流程里面，并用数据决策和协调调动订单的计划，监督订单的进展和品控。
这样，数据提示着工人知道每一步怎么做，什么时候做；数据决策着工厂对整个订单的计划排期；IoT数据也帮助甲方商户也知道订单的进展和品控。
阿里淘工厂能做到这些，除了有国际顶级技术服务商的技术支持，在网络协同的终端，靠的是人手一个的阿里钉钉在反馈联动。
有了这套大规模的网络协同，现在一个QC人员，就可以同时服务20个5000万规模的品牌商户。甚至QC人员还能进一步参与到资源整合的上下游联动协调工作。比如对服饰业更上游的设计资源整合，面料、染色等供应链深度的整合。
中小型非标类消费品工厂的生产作业，阿里的新制造给出效率的最优价。然而这种看似属于提升生产力的最优解，实际改善的是一种全新的社会生产关系。
阿里的电商是从贸易型电商起价，但是消费型电商是从淘宝开始。淘宝直到今天都还是阿里大消费业务的基础，而且今天的淘宝还是一个突出原创的淘宝（就像淘宝造物节里呈现的那样）。
这就让阿里的新制造，首先是从淘宝与上游端的淘工厂开始孕育发展。但同时新制造又是一个技术长期演进的数字化方案，它的核心是大规模网络协同带来的效率提升。随着新的技术支持和数据的不断完成，数字化工厂的自主学习的算法不断完善。新制造未来理想状态的那一天，也是C2B的新零售模式完全成熟的那一天。
来源: 零售老板内参-万德乾
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