智能制造架构师陶王豹给阿里犀牛智造支招

据智能制造架构师陶王豹介绍，阿里讯犀首先是一个供应链C2M平台，从前端服装销售大数据分析到款式设计、工艺风格、工艺需求、量体和定制订单、排单生产、物流过程，最后到终端客户全方位服务，产品创新幅度进阶式提升，客户粘性和市场响应速度高指数增强，完美缔造出服装供应链的服务转型榜样。

其次，智能制造架构师跟传统意义上的制造工厂大有不同。因为阿里讯犀是阿里的样板工厂，遍布自动化绣花、自动化梭织、自动化运输、自动化分拣、智能机器人、视觉识别、ET工业大脑等，从人员到设备，大量应用云计算、IOT、人工智能技术，无处不充满「智慧大脑」的成果，让技术落地开花。

从商业模式上看，阿里讯犀的最终目的是要打造一个产品从制造到销售的闭环帝国，基础目标是把淘宝上的小B(small business)及后端供应链工厂小B作为客户，从设计到出货全部在迅犀平台完成。这就是基于消费需求，利用淘宝、天猫的销售大数据技术建构一个新的商业生态模式。

据陶王豹透露，阿里迅犀的终极方向，则是终端大C(big customer)客户。基础目标里的小B只是其中的第一步，毕竟阿里讯犀只有实现用户连接，结合人工智能，才可以进行行为预测与需求预测，才能够将用户行为数据化。

从潜在技术难题上分析，阿里迅犀绝不是简单的产线升级，更不是用机器替代人工，而是前端连接阿里巴巴零售平台上8亿消费者，后端连接原材料、生产车间、物流供应商和淘宝天猫上数以百万计中小商家的一个庞大的智能制造工厂。目前阿里尚未对外界公布讯犀平台的作业流程，所以短时间内仍有非常大的遐想空间。但从专业角度来讲，阿里迅犀平台想要实现真正意义上的C2M，还有很多技术难题需要处理，具体如下：

1、解决设计师平台(从手稿或者电子版转工艺的过程)问题，就是真正意义上地解决阿里讯犀制造的源头问题，预估从结果看会有一定程度上的便携化的工具出现，但是真正解决难度很大，因为这里面需要的工艺数据的积累和沉淀。

2、承接问题一在工艺数字化的领域，阿里讯犀可以借助第三方厂商资源解决工具与初期数据积累的问题，因为ET工业大脑能快速进行机器学习迭代，从一定程度上可以缓解阿里没有工艺数据积累的问题，但预期也需要1-2年来加大阿里讯犀的工艺积累才能真正意义上让AI替代版师和工艺师。

3、样板工厂的巨量资本投入换来了整体的自动化提升，未来势必会融入更多的小B供应链制造，对此阿里讯犀将如何基于其原有的工厂去简单改造呢?这不仅仅是数据层面的对接，更是效率、工艺等层面的整体促进。

据智能制造专家陶王豹考究，阿里迅犀第一步会先对接数据，紧接着从小B供应链制造上再做深一层操作(估计前期会从相对规模比较大的的工厂开始);然后通过引入金融策略进行加持，最终让羊毛出在猪身上，互联网模式加工业制造正式体现和诞生。

从国内智能工厂存在的差异化上分析，阿里讯犀在自动化设备层面的投入标准和非标上都是巨量的费用，这可不是一般的工厂可以能承担得了，当然对于阿里讯犀来说这个样板工厂的投资意义重大，费用显得并不重要。

虽然讯犀具备阿里集团天生海量的销售大数据，拥有更精准的销售预测。但从整体规划的角度来看，跟国内的其他服装行业的产业平台并没有太大的差异化。比如当前真皮手袋行业Top1 DISSONA迪桑娜，她的供应链体系，也是以小博大的智能工厂的体现。迪桑娜后端也有自己的大数据和人工智能加持(类似ET工业大脑)，沉淀自己30年的工艺数据，打造自己的柔性供应链平台，服务于产业。相比于阿里讯犀的资本实力与资源实力，国内其他的供应链公司肯定不能所及，期望犀牛智能工厂能从结果(资金投入和性价比效率)的角度来帮助产业链的公司与互联网俱进。

综上分析，如果阿里讯犀在上述难题上能输出有效的解决产品或者颠覆传统工厂的性价改造方案，实现C2M可期，诞生真正意义上的设计和工艺的工业APP，势必比之前的ET和纯视觉监控分析来得更有意义和深远!相信以阿里讯犀的数据能力和资本能力，以及阿里巴巴积淀二十年的零售体系优势，阿里讯犀很值得期待!

最后感谢陶王豹先生为本文提供了大量数据和意见。陶王豹，吉林大学计算机科学专业，智能制造专家，数字化供应链专家，曾辅导迪桑娜、赢家集团、报喜鸟服饰等多家企业集团实现从传统制造向智能制造转型。