摘要:聚焦3C、智能设备、汽车行业

从质量稽核数字化入手,海岸线打造制造业链企协同云平台 | 爱分析访谈-ifenxi

调研 | 黄勇 李路遥

撰写 | 李路遥

作为一家致力于打造数字化链企协同云平台的工业互联网企业,海岸线最早切入的是3C行业,第一家种子客户是年产值2000多亿的某头部ODM厂商。该ODM厂商拥有200多名SQE(供应商质量工程师),需要管理几百家供应商的供货质量。

从质量稽核数字化入手,海岸线打造制造业链企协同云平台 | 爱分析访谈-ifenxi

传统供应商与客户之间的协同依靠手工记录、邮件沟通等方式,反馈实时性和数据透明度差,导致供应链管理效果不理想。另外,SQE的工作无法得到监督,供应商的来料质量问题不断,存在管理上的黑盒。

与该ODM厂商达成合作后,海岸线在一个月时间内推出了eAudit数字稽核产品,将供应链质量管理搬到线上。

从质量稽核数字化入手,海岸线打造制造业链企协同云平台 | 爱分析访谈-ifenxi

海岸线的链企云平台连接供应链上下游厂商,将协同流程搬到线上。客户在平台发起需求,平台将需求按照指定规则分配给供应商,供应商登录平台管理交付计划,实时上传生产过程相关数据,数据采集方式包括设备数据接入和人工录入等。客户通过数据可视化界面,实现供应链监控与管理。

在质量链产品打磨得相对成熟后,通过对整个产业链企业协同底层逻辑的梳理,海岸线又相继推出研发链和生产链系列产品。研发链协同产品主要用于新品打样阶段的整体项目协同,缩短研发周期,通过新品阶段的质量策划,保证产品品质。生产链协同产品对标MES系统,解决企业内部生产协同问题,拉动供应链协同生产效率。

海岸线采集底层业务数据和设备数据,提供管理层及决策层所需的数据可视化报表等功能。在平台沉淀了足够多的数据后,未来可向数据BI,供应链金融,行业体系标准,行业白皮书等方向扩展业务,让数据产生更多价值。

海岸线产品以SaaS形式部署在云端,支持混合云,按产品模块功能订阅模式收费,上下游厂商均需付费。提供标准化产品和解决方案,其中标准化产品占比65%,两周可实现完全交付,解决方案项目周期平均为半年。

客群方面,海岸线目前主要面向离散型制造业,如3C、智能设备、汽车行业,已有付费客户一百来家。获客方面,海岸线优先与各行业头部企业达成合作,依托头部企业的影响力进行上下游企业的销售,标杆客户包括讯飞淘云、联想集团、联宝科技、江淮汽车等。

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近期,海岸线创始人熊海燕接受爱分析专访,就公司业务、运营、战略等进行了深入交流,现将部分内容分享如下。

链企协同云产品,覆盖质量链、研发链、生产链协同管理

爱分析:海岸线的创立是出于什么契机?

熊海燕:我原来是在外资企业,将近十年的时间都是在做供应链管理相关的工作,所以对这个行业有一些自己的认知和思考。

2012年出来创业,也是做供应链管理相关的工作,是从汽车行业入手,在这个过程中一直做的是咨询和解决方案,但是没有一个具体的工具作为抓手,很难落地。我们希望把行业知识经验、自己的理解和认知,能够结合具体的研发技术,封装成一款产品,来赋能中国的中小民营企业,所以就有了这么一个想法。2015年开始准备连续创业,一直在筹办海岸线现在的业务,基于数字化链企协同来做一系列的云产品。

爱分析:传统的制造业供应链协同管理的业务流程是怎样的?其中核心的痛点主要在哪些方面?

熊海燕:传统的供应链管理,大家都理解成是简单的进销存层面的物的流转,这是供应链1.0。供应链2.0一定要把信息化、数字化、智能化带入,要延伸到供应链协同厂商生产制造过程层面的协同,这样才能够真正帮助企业,优化企业现在的业务管理流程和管理成本。

整个制造业,无论是汽车还是3C类产品,原来是一个卖方市场,利润空间相对都还可以,所以大家的关注点基本上就是怎么把东西生产出来然后推向市场。

但是因为供需关系发生改变,现在是一个买方市场,整个国家层面也推出了供给侧改革。原来低附加值产业链上的企业,要去思考怎样提升产品附加值,而不仅仅是靠劳动力变现,要解决的痛点问题就是信息不对称导致的供应链人机料法环的浪费,这是从大的方面来说。

最紧迫的问题,就是从原来的产品驱动到现在的用户驱动,归根究底是需要数据做支撑。这些底层的数据就是从我们现在的协同体系、协同产品、协同解决方案里面去获取,来给顶层需求做支撑。

爱分析:供应链上下游之间协同涉及到的具体的数据有哪些?

熊海燕:大的方面就是人机料法环的数据。

在协同的过程当中,有很多人的因素,比如作业人员、管理人员,这些数据是需要被获取的;机器设备里面的一些参数指标,比如冲压设备的压力、温度,调漆设备的转速,都会影响到产品的工艺;物料的订单数据、销售数据,即进销存数据;作业的环境,比如温度、洁净度的数据,都会有影响,都需要采集,来解决现在的管理问题。

爱分析:工厂的ERPMES系统有供应链协同方面的模块吗?

熊海燕:对于整个制造业来说,现在的系统大家比较熟知的是ERP,市面上大的ERP公司,比如SAPInforOracle,国内的用友、金蝶、鼎捷。ERP的所有功能,到今天为止能够被企业充分用到的,其实30%都不到。

一方面,ERP的产品形态是要通过实施公司挨个去部署才能完成。另外,ERP是卖license的,它的销售模式是有一条传统的利益链,顾问公司、实施公司把这个模块功能卖给企业,但不负责解决企业的问题。这种形态就导致企业叫苦连天,不上又不行,就是被绑架了。

另外一个企业用得比较多的就是MES,它是生产制造执行系统,是跟工单、生产制造流程挂钩的。一般规模比较大、产品附加值相对比较高的企业,才会同时上这两套系统,成本是很高的。而且要求对系统操作面的理解比较到位,产品形态太复杂。

海岸线做的事情,不是说一定要把ERP或者MES取代掉,而是互补的关系。

爱分析:海岸线目前的产品包含哪几个模块?

熊海燕:在协同链条上,有研发链、质量链和生产链,海岸线目前在质量链这一块做得比较成熟。

一是因为企业发展到今天,大家的关注点都是在生产制造过程,并没有认真对待质量问题。近年产业内爆发了像三星电池爆炸这样严重的质量问题,国家以及行业才把质量意识上升到一定高度,这是一个机会点。

其次,现在整个生产制造在质量这一块的成本太高了,大家都面临着利润的压力,所以开始意识到,质量问题要严肃对待,质量成本的有效控制会释放很多的利润出来。

所以早期我们重点是质量链这一块,质量链里面包含了前期的质量策划、中期的质量保证、后期的质量服务。我们做了一整套的规划,来适应企业管理需求和产业链协同需求。

爱分析:数字稽核的产品和原来的人工稽核相比,在流程上的变化是什么?

熊海燕:数字稽核除了从原来的线下转到线上,把知识经验变成线上的数据以外,另外我们还设置了机制引导工厂全员参与进来,对工厂的管理进行改善。

另外一点是对于工厂的管理程度,原来是粗犷式的管理,因为没有工具,就没有办法通过数据分析驱动更高层次的决策。我们有了这套工具,管理就可以不断切割颗粒度,支持工厂逐渐细化管理标准。

爱分析:研发链和生产链的产品模块具体的应用场景是什么?

熊海燕:研发协同产品叫NPI,主要是用于量产之前新品打样阶段的整体项目协同。一个品牌的竞争力就在于研发周期,传统的模式因为信息不对等、不同步、不实时,导致协同周期太长。汽车的研发周期是3-5年,PC可能是6-12个月。根据推演,NPI产品上了以后,可以缩短50%的协同周期。

另外,在早期新品阶段,产品种类是比较多的,协同工作量非常大,信息不对等导致的沟通效率低下。使用了NPI产品以后,ODM或者品牌就可以知道,在今天这个节点,产品已经到了哪个阶段。如果发生了问题,还可以再往下去追踪到底是delay在哪个厂商,这样大家在定位问题、解决问题的时候就会更加精准,从而缩短整个新品周期。

生产链产品,海岸线有一款产品叫PDM,对标现在的MES系统,但是PDM是针对中小企业的相对轻量型MESTo B的场景很复杂,我们希望通过质量链协同这个成熟的产品,去梳理整个产业链协同的底层逻辑,这套逻辑是非常复杂的。通过数据流、工作流和任务流驱动,由浅入深层层推进,梳理整个协同链的业务逻辑。

提供标准化产品和解决方案,提高供应链协同效率

爱分析:海岸线产品具体如何帮产线提高合格率、降低退货率?

熊海燕:原来离散型的管理,各个部门之间都是你做你的、我做我的,一旦涉及到协同,这里面就会有时间成本和沟通成本。

其实我们今天做的并不是颠覆式的管理,而是把原来的这套业务流程、管理流程封装到我们的产品里面去。在有了1.0业务数据的沉淀之后,再迭代到2.0。在这个过程当中,当有了一套产品去沉淀,一旦形成体系,就能通过底层的数据去发现问题,把经验驱动转换成数据驱动。

在这个过程当中,我们核心是大幅降低协同的时间和沟通成本,对问题进行快速反应,从而把不良率降低。打个简单的比方,假设今天我出了一批货给客户,客户在产线组装发现了质量问题。按照原来的沟通周期,可能需要一两天才能够解决这件事情,但是这一两天依然还是按照原来的标准在生产,所以肯定都是不良品。但是有了我们这个工具,大家在协同平台上面,可能两个小时就可以解决这个问题。

另外一个层面,影响产品质量的有工艺参数、环境因素、人员的作业手法因素、来料的不良因素等等。原来大家都是靠经验主义,今天我们是通过数据来做判断。我们通过技术的方式去寻找这其中的变量,看哪个变量对结果的影响最大,到底是人还是工艺参数的微调影响了质量。这里面就是海岸线的价值,我们有自己的模型和算法,对数据进行分析和运用。

爱分析:数据采集是人工录入还是对接企业生产系统和管理系统?

熊海燕:我们要基于实际情况去做考量。完美的情况是所有信息系统都对接机器设备来直接采集,不需要通过人为的干涉。但这意味着要对工厂的所有产线做很大的调整和投入,是不现实的。

我们其实是分步实施的。对于整个工厂来讲,关键工艺上的设备我们可以优先连接到业务系统上去获取数据;另外一部分可能我们是要通过蓝牙、扫描这样的方式来获取业务数据;最差的方式是靠人工录入,比如定性的数据,可能是一些描述性语言,目前会用语音输入或者录入的方式来获取。

爱分析:海岸线的产品在产业链上下游之间是如何协同使用的?

熊海燕:我们的产品是SaaS形态,部署在云端的。我们是用账号和权限系统来进行区分,大家都是同样一款产品,因为角色和权限不同,所以看到的东西是不一样的。

比如联宝集团是ODM角色,它下游比如要管理一百家厂商。我们的系统里面会有一个共享机制,是根据供采关系区分的,比如说这个料号、这个机种是交给联宝的,那对应的厂商就可以把这一套产品相关的数据共享给联宝,另外一个机种是给戴尔的,他就可以把这套数据共享给戴尔,ODM就能看得到下游厂商所处理的相关数据。

考虑到数据的安全性和保密性,基于对行业以及用户需求的理解,我们在一些关键数据上都设置了这样的共享机制,愿意共享就共享,不愿意共享就不共享,这个是由客供关系之间来决定的,而不是由平台来决定。

爱分析:产品在不同行业间的通用性如何?

熊海燕:从整个技术层面,工业领域的APP有两种类型,一种是通用型的,一种是工程型的。通用型的APP试图去寻找行业规律,通过微服务架构,打造中间件技术。工程型的APP是要有一个通用的平台,要允许第三方或者对应企业的it部门,能够去调用你的接口,从而在你的产品上做一些定制性的应用。

在产品设计的时候,我们基于对业务的理解,通过技术手段,建立工艺库、工序库等,让我们的用户根据自身产品工艺流程自由配置。就像乐高块一样,可以把功能模块切割的颗粒度越来越细,然后由他自己来组装,变成一个他想要的产品。

我们是通过平台的思维去做每一款产品,保证它的通用性,还能够保证在通用性的基础之上,共创的第三方可以去做一些定制性的应用。

爱分析:如何解决企业对于数据上云的顾虑问题?

熊海燕:我们所有的产品都支持混合云的部署,无论是本地部署,还是在云端部署,其实都会存在安全性上的问题。在这里面,最关键的核心是需要去理解企业的业务场景,用专业性引导企业哪些数据是没有必要全部都放在本地的,哪些数据是因为协同的需要,需要放到云端的。

其次在部署层面,作为to B的服务型企业,需要主动给企业提供解决方案,让企业对海岸线的专业性和服务方式有更多的认可,从而慢慢消除这方面的顾虑。