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工厂|犀牛智造，这不是两年前阿里吹过的牛吗？( 三 )


而线上的市场与销量大数据分析与线下生产制造环节的数据打通 ， 可以让工厂在淡季和旺季安排出“大中小订单”的不同最佳组合 ， 不出现生产缝隙 ， 做到淡季不淡；而淘宝商家也能被匹配到产能和技术适合的工厂 。
一切从理论上看起来都无懈可击 。
但是仔细一想 ， 这里面其实存在着一些肉眼可见的漏洞和让人困惑的结论 。
首先 ， 生产流程透明化 ， 是否就需要计算机视觉？除了图像数据 ， 还有什么其他数据？
根据做过类似项目的工业互联网行业人士的说法 ， 很多衣服堆叠在一起 ， 图像识别几乎不起作用——无论是确认数量还是确认质量 ， 都没有太大用处 。
“在这种环境里 ， 非常难 。 即便这个工序完成了 ， 也可以由工人直接按下按钮 ， 并非需要机器来确认 。
而且完工确认并非是确认某件衣服的样子 ， 而是通过一些执行动作或者是数量来确定 。 总的来说 ， 图像识别在这种繁杂的环境里挺鸡肋 ， 但是摄像头却可以做实时监测和现场工况确认 ， 譬如确认工人的加工情况 ， 是有必要的 。 ”
那么问题来了 ， 除了图像数据 ， 那么现场还采集了哪些可用的数据用来调配人力 ， 调整库存？在逛了一圈车间后 ， 我没有什么其他发现 。
工厂|犀牛智造，这不是两年前阿里吹过的牛吗？
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其次 ， 虽然衣服可以是“标品” ， 但是在这种不到百人的小型服装加工厂 ， 流程其实一点也不标准 。
在参观时 ， 打板的团队在一个封闭的小屋子里工作 ， 那里并没有安装任何设备；而存放衣料的角落也没有任何数字化的痕迹 。 而二人一组 ， 四人一组手工做小单的师傅 ， 其工作更是难以用摄像头或其他传感器来量化 。
本来工业的智能化改造 ， 都是建立在自动化基础上 。 没有设备自动化 ， 何谈智能化呢？这种改造更像是一种“交易上云” ， 而非智能化改造 。
当时在向老板提出这个疑问是 ， 他也曾承认一些环节“的确需要手动来点击完成” ， 订单线上化的意义更在于“避免两边扯皮 ， 订单并行进度 。 ”
工厂|犀牛智造，这不是两年前阿里吹过的牛吗？
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第三 ， 所谓不到5万 ， 就能用标配软硬件设备帮中小服装工厂完成智能化改造 ， 听起来有点像耍流氓 。
即便像很多人说的服装工厂流程相对简单 ， 但每家服装工厂的生产车间大小不一样 ， 员工数量也不一样 ， 设备的功能和老旧程度不一样 ， 各个生产环节的规模不一样 ， 加工工艺也不一样 ， 人员流动情况也不一样……不知如何用同样的价格和相同数量的硬件一概而论 。
此外 ， 工程师的人力费用、系统实时更新和后续服务的费用 ， 也都是非常昂贵的成本 。
工厂|犀牛智造，这不是两年前阿里吹过的牛吗？
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第四 ， 以销定产 ， 阿里的确可以帮助工厂实现 。 譬如当季究竟流行什么 ， 用人工智能来预测用户偏好 ， 比起工厂老板拍脑袋的确更管用 。 但是 ， 技术目前只能把线上这部分单维度的工作做好 ， 而线下生产车间是一个复杂的多面体 ， 即便将线上数据与工厂的线下生产流程数据完全打通 ， 也解决不了影响工厂生存的本质问题 。
技术和研发技术的人 ， 也需要对服装行业的生产工艺、师傅手艺熟练度、工厂人员流动（工人去留很不稳定） ， 外贸转内销的市场变化 ， 以及激烈的竞争环境有很高的洞察力和领悟力 。
此外 ， 大家可能忽视了“点石”这个标杆项目的一个细节 ， 就是所有分组都是老板安排的——大组与小组的人员配比 ， 如何分组才能让生产效率最大化 ， 做到足够弹性？根据我们的现场观察 ， 现场没有丝毫系统决策的痕迹 。 “人” ， 仍然在中小规模工厂中起着决定性作用 。
总之 ， 别妄想用“技术”和“改造”等字眼 ， 就想完全解决服装加工厂乃至一个行业长期存在的痛点 。


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