數據賦能驅動制造業企業實現敏捷制造案例研究

孫新波，蘇鐘海

東北大學 工商管理學院，沈陽 110169

鑒于此，引入賦能概念，從數據驅動的視角對青島酷特智能公司的研發、生產和營銷3個階段進行深入分析，結合扎根理論的3級編碼技術，構建制造業企業通過數據賦能實現敏捷制造的過程模型。在已有研究基礎上，構建敏捷制造的開放式概念框架，通過調研訪談、實地考察等方式獲得分析數據，分析并構建制造業企業實現敏捷制造的過程模型，結合已有研究對該模型進行進一步討論和完善。研究過程嚴格遵循理論構建的理論-實踐-理論研究邏輯。

研究結果表明，企業的敏捷制造能力可以通過高效對接消費者需求與資源以及提高中間對接環節的效率來打造。從數據驅動視角看，數據化、標準化和聯網化是制造業企業實現敏捷制造的核心所在。一方面，數據化和標準化可以提高數據的可接入性和流通性，減少制造加工環節的延緩；另一方面，聯網化可以讓需求數據直接對接企業的資源和制造過程的設備，進而實現資源的自動整合，打造企業高響應速度、高質量、低成本的供給。

從數據驅動視角構建的敏捷制造過程模型系統詳細地解釋了制造業企業通過數據賦能實現敏捷制造的過程，完善和拓展了關于敏捷制造的研究，為未來敏捷制造實證研究提供了一定的研究基礎和啟示。此外，為了給企業實踐提供更加詳細、明確的指導，給出基于數據賦能驅動制造業企業實現敏捷制造的實踐指導步驟。

引言

當前，世界各國相繼提出制造業發展戰略，先進制造理念和技術備受關注[1]。物聯網、大數據、云計算等先進技術與傳統產業深入融合，實踐對于相關指導理論的需求愈發強烈[2]。敏捷制造作為一種重要的先進制造理念[3-5]，在學術研究和實踐中都引起了廣泛討論。但已有研究和實踐大都聚焦于制造加工過程的單個或幾個環節，割裂了敏捷制造對制造業企業的整體性要求[3]。此外，有研究指出制造業企業通過提升信息處理能力可以提高自身操作的敏捷性[4]，但從數據相關視角系統、完整地解釋企業敏捷制造的實現過程尚有待探究[6]。基于此，分析并探討制造業企業實現敏捷制造的過程機理具有重要的理論和現實意義。本研究基于扎根理論，在構建概念框架的基礎上，運用單案例研究方法，從數據驅動視角深入剖析制造業企業通過數據賦能實現敏捷制造的過程并構建理論模型。

1 相關研究評述

1.1 敏捷制造研究及其研究視角

國內外關于敏捷制造的研究由來已久，主要集中在其實現技術和實現模型上[7]，大致可以分為3個方面：①基于信息理論視角，認為信息技術的引入能促進企業制造方式[8-9]和管理方式[10]的轉變以提升企業的敏捷制造能力；②基于模式創新的視角，認為組織模式[11]或生產模式[12]的轉變能促進企業的敏捷性；③基于動態能力視角，探討包括組織系統柔性[13]、資源整合能力[14]和協同能力[15]等因素對企業敏捷制造的影響以及作用機理。近年來，隨著世界經濟轉型的現實需要，敏捷制造逐漸受到國內外學者的關注，相關研究也得到拓展，包括深入分析企業敏捷制造實現過程中的障礙并給出合理的解決方案[16]、引入新的研究分析方法分析敏捷制造的關聯因素[1]、從供應鏈優化探討企業的敏捷性[17]等。但這些研究大都停留在從企業生產經營管理的單個環節、單個方面討論企業的敏捷性，或是在企業層面探討企業敏捷制造的模式和方式、方法，缺乏對企業敏捷制造整個過程的考慮和深入探究。雖然這些研究從不同角度解讀企業敏捷制造，卻將企業敏捷制造的實現過程視為“黑箱”。因此，尋找合適的研究視角厘清企業敏捷制造的實現過程具有重要價值和意義。在實踐中，企業對敏捷制造沒有清晰的理解，單純地對單個環節的改進與原有的生產方式格格不入，不但沒有實現真正意義的敏捷制造，反而適得其反。這便是敏捷制造研究成果雖多、實踐成功的企業卻少之又少的原因。

企業的目標是提升自身對信息的處理能力以應對外界的不確定性，并實現預期的績效[16]。有效的信息處理保證了企業能夠以及時、低成本的方式快速獲得所需的準確且可理解的信息，進而實現敏捷操作過程中的信息有效交流和快速決策[18]，也就是高效率交流信息能提升企業應對多變外界環境的能力，信息交流的目的是為了讓信息接收者做出預期的行動，是有向驅動的過程。所以，選擇從數據驅動的視角探索制造業企業應對不確定性的敏捷制造過程可能是一個很好的嘗試。本研究基于扎根理論，結合青島酷特智能有限公司(以下稱酷特智能)在數據運用上的創新，運用編碼技術對其研發、制造和銷售3個階段進行深入分析，從數據驅動的視角探討制造業企業實現敏捷制造的過程并構建該過程模型。

1.2 相關研究梳理和基礎分析框架

1.2.1 敏捷制造

敏捷制造是艾科卡研究所為了規避精益制造的缺點而提出來的制造理念。LEE et al.[19]研究認為敏捷制造是一種從大規模生產到基于互聯網技術的快速發展而使工廠能快速響應的、靈活的新制造模式；YUSUF et al.[20]也認為敏捷制造是企業在應對由消費者決定的產品和服務所驅動的市場變化時，快速而有效地響應這種變化的能力。當前，新技術、新材料、生產策略和不定時發生的生產需求等都被認為是不確定因素，并能對生產組織體系的可持續性造成直接挑戰[21]。這些因素提高了消費者對即時且物美價廉的個性化產品的需求，也促使生產制造商開始探求更加完美的生產方式[7]，這就要求企業生產優質的產品或提供近乎一流的、及時的服務[22]，在約束的時間內高效地完成并提供定制化的、價格公平的優質產品[2]。這要求企業快速整合資源進而對實時需求進行快速響應，即資源的高效協同[23]。基于這樣的背景，敏捷制造逐漸成為制造業應對制造場景中可預見和不可預見的新挑戰的生產方式[7]。敏捷制造的核心思想是通過企業間資源的快速優化配置達到快速響應市場的目的[24]，其可以實現制造的高精準性和高效性[25]。敏捷制造的特征是在全球化市場中能以最短的交貨期和更經濟的方式，按照用戶需求生產出用戶滿意的產品[22]。而實現敏捷制造的前提是信息的高效對接和低障礙甚至無障礙流通，而已有從數據相關視角對企業敏捷制造的研究缺乏對其過程的探究。本研究結合酷特智能的實踐，從數據驅動的視角深入分析并構建制造業企業實現敏捷制造的過程模型，在此基礎上給出制造業企業實現敏捷制造轉型的建議。

1.2.2 賦能

目前，學者們尚未對賦能的定義達成共識[26]，其起源于組織管理理論領域的“授權賦能”。“授權賦能”通常是指給下屬更大的自由裁量權和資源的分配控制權，以便更好地服務于客戶[27]。近年來，一些組織理論研究者和實踐者認為賦能是這個時代最重要和最受歡迎的管理概念[28]。SPREITZER[29]認為，為了保障工作效率，管理者需要進行正確的放權，即賦能是富有成效的最大化工作效率的方法；潘善琳等[30]認為賦能是指為信息系統或信息技術工具賦予了一些能力，使使用的人或組織獲得了過去所不具備的能力或不能實現的目標。已有在管理方面對賦能的研究主要是針對員工的授權賦能[31]，周文輝等[32]認為現有關于賦能的研究主要有兩個視角，一是員工賦能，包括結構賦能、領導賦能和心理賦能3個維度；二是顧客賦能，強調顧客擁有更多的主動權。VALOR et al.[33]認為對消費者的賦能不能從消費過程來理解，應通過對消費過程中涌現出的新社會組織和形式來理解。隨著社會經濟的發展，賦能得到更廣泛的拓展。例如，周文輝等[34]認為數據賦能是賦能范疇下資源賦能的核心，數據賦能通過提升主體之間的連接能力、數據分析能力和信息運用能力而促進平臺企業的價值共創。可見，研究者在針對不同的主體進行賦能定義時表現出了極大的相似性，普遍認為賦能是通過各種技術、技能和方法對主體進行提升，進而實現創造價值。類似地，本研究將數據賦能定義為通過創新數據的使用場景以及技能和方法實現數據價值的過程。

實現數據流通是對數據賦能的精髓所在，因為數據流通才能釋放數據價值[35]。YONEGO[36]將數據描述成數字經濟時代的石油。但在制造業行業中，數據有更具體化的概念，主要指滿足消費者需求過程中的相關數據。數據只有有所指向時才有意義[37]。要實現數據流通首先需要進行數據采集，而數據采集必須對車間的軟硬件進行升級，使之適應信息實時采集的需要[35]。同時，要實現數據流通，需要讓現實數據轉化成計算機能識別的數據，使生產線上的自動化機器和工人能夠識別其代表的精確指令，進而消費者的需求數據才能驅動企業資源進行響應。另外，企業是通過供給有效匹配消費者的需求而創造價值的[38]，企業要通過數據賦能實現提升數據的潛能，需要同時兼顧供需兩側。一方面，顧客導向極大影響了企業的總體業務性能[39]，需求數據標準化可以提高需求信息對互聯網的可接入性，保證需求數據在整個需求-供給信息網鏈上的可識別性，驅動企業資源的整合以實現敏捷制造。另一方面，將企業的動態資源進行聯網化，包括人力、資本、原材料、生產設備、物流等，進而使企業資源能快速響應消費者的需求變化。綜上，數據賦能依賴企業的信息收集、處理、存儲和傳輸能力，通過提升企業的這些能力可以釋放數據具備的信息儲存和信息傳遞潛能，高效率地驅動企業資源滿足客戶需求，在實現企業價值的同時體現數據的價值。

1.2.3 數據標準化

數據標準化對于數據流通和數據價值外顯至關重要，標準化提高了信息交換的效率，推動了人類社會的發展。顧愛華[40]認為對數據進行標準化處理可以提高對數據的分析能力，進而掌握其中蘊含的深層含義；ORCHARD[41]的研究表明，共享數據庫中的數據能為各部門方便地使用，必須做數據標準化工作，即共享數據庫中數據結構的設計要標準化。數據標準化使數據能夠順暢流通，流通的數據提高了潛在利用者對數據的可觸碰性，釋放了數據的潛能[35]。制造業企業進行數據標準化是指將與消費者和企業相關的數據進行編碼轉換，數據的標準化可以實現數據的有效接入，進而使其在整個生產流程中進行高效流通和交流，并且被各個主體識別而執行。

1.2.4 資源聯網化

要實現資源聯網化，首先需要數據化資源。ZHOU et al.[42]認為數據化是產業鏈優化的過程，其能提高企業對數據的操作，也能促進數據的科學管理，企業資源的數據化是實現對生產數據操作的必要途徑。企業資源聯網化主要指使企業資源能加入到信息網絡中與需求信息進行對話，響應消費者的訴求，是實現數據交互的前提和數據流通的意義所在[35]。MARTIN[43]認為，通常企業的存貨、運輸品和在制品等無價值增加的成本占產品生產成本的50%左右，解決這些問題的關鍵是正確的物料在正確的時間出現在正確的地點，而物料的高效流通依賴于物料信息的聯網。互聯網能將真實世界的對象轉換為智能虛擬對象[44]，物聯網實現了資源與互聯網的互通互聯。物聯網通過系列信息傳感設備，按約定的協議，把物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通信[45]。也就是說將資源聯網化處理可以提高信息的流通效率，盤活企業資源。

1.2.5 基礎分析框架

綜上，制造業企業要對數據賦能以驅動其實現敏捷制造，就需要對消費者的需求和企業的資源進行數據化、標準化和聯網化處理，將原本在流通環節的數據處理工作分放到信息流通鏈的兩端，消除信息在流通中的延遲，實現一切響應需求數據的呼喚，提高企業的資源配置效率，釋放數據本身的潛能。據此，本研究構建制造業企業通過對數據賦能實現敏捷制造過程的開放式概念框架，即基礎分析模型，見圖1。 該基礎分析框架指出數據化、標準化和聯網化是對數據賦能實現數據驅動系統的關鍵策略，后續的數據收集和分析都是在這個模型的指導下完成的。

圖1 基礎分析框架Figure 1 Basic Analysis Framework

2 研究方法

本研究采取單案例方法研究制造業企業如何通過數據賦能驅動其實現敏捷制造，有4點理由：①本研究的問題是 how的問題，適合用案例研究進行探究和分析[46]。②本研究對數據賦能驅動企業實現敏捷制造的演化邏輯進行探究，而案例研究能生動、細致地再現具體的演化過程。③本研究對數據賦能的過程和數據驅動企業實現敏捷制造的過程進行分析，案例研究在展示動態過程中具有優勢，能深入解釋過程的變化特征。④單案例研究更適合對縱向演進過程進行深度探索和分析，能夠揭示復雜現象的理論或者規律。因此，本研究采用案例研究的方法，遵循案例研究的步驟和規范[47]。

作為本研究案例對象需要滿足3個標準。①案例對象必須經歷過傳統大規模制造激烈的市場競爭，有進行敏捷制造轉型的必要。青島紅領有限公司(酷特智能前身)成立于1995年，是一家傳統的服飾生產企業。2000年后，隨著改革開放的深化，中國服裝制造業由繁榮轉入低迷，再經歷顛覆性電子商務模式帶來的挑戰，服裝制造業舉步維艱。2003年，紅領踏上了大規模定制的探索之路，于2007年改組成立青島酷特智能股份有限公司。②案例對象必須對數據的運用手段有所創新，實現了對數據的賦能，只有對數據有獨到的運用方法和手段，才能從中總結出其通過數據賦能實現敏捷制造的過程。酷特智能在轉型之前與其他傳統的服裝制造業企業情況相似，即低信息化、低自動化，投入約3億人民幣對企業進行信息化改造。通過技術引進與自主創新的協同，促成生產經營方式轉變[48]，重新定義服裝制造業企業對數據的運用，實現數據驅動流水線定制的生產模式。③案例對象在完成轉型后應當在本行業乃至全球范圍占有領先地位，這樣才能證明其通過數據賦能獲得了巨大的經濟價值和市場地位。酷特智能經過11年的探索，在敏捷制造方面取得了很大的成績，打造了居世界前列的智能制造工廠，成為服裝制造行業的佼佼者。綜合來看，酷特智能的轉型一方面體現為管理方式的轉變，另一方面體現為生產模式的轉變。酷特智能在敏捷制造方面取得的成績與其生產方式有必然的聯系，使其可以快速地獲取和處理用戶的需求信息，并快速整合企業資源。因此，酷特智能滿足本研究對案例對象的要求。

2.1 數據收集

數據收集主要在2017年6月至2017年10月共計5個月內完成，參照PAN et al.[49]提出的理論構建過程設計和開展研究，研究步驟見圖2。研究團隊中有一位成員因為其他項目研究已經在酷特智能開展了多年的跟蹤調研，因而為本研究提供了豐富的早期調研材料。所以，在數據收集前，對該成員先前收集的資料進行熟悉和梳理，同時該成員講解了酷特智能的基本情況。

數據收集分為3個時段。第1時段在2017年6月下旬，研究團隊10個人用3周時間收集關于酷特智能的新聞報道、官網網頁、微博、服務app等資料。用1個月時間對收集的資料進行整理和分析，完成了對企業概況的了解，梳理了相關度較高的理論。第2時段在2017年8月5日至20日，主要在企業進行訪談和實地調研，獲得了一手資料。①關于訪談，由于酷特智能轉型時間跨度較長(10余年)，企業中除部分中層和高層外，很少有人參與了整個轉型過程。鑒于此，研究團隊主要面向高管層間斷地開展了13個小時的訪談，訪談情況匯總見表1。采用多個訪談者對應1個受訪者的深度訪談形式，這樣能保證訪談信息的全面性。根據研究目的預先設置訪談問題，由于訪談還涉及其他研究的需求，此處篩選部分與本研究相關的問題；另外，在資料整理的過程中，從訪談結果中歸納總結出幾個等價的問題。兩部分問題構成了整個訪談的問題，見表2。其中，公司董事長是企業轉型的主導者，公司副總裁參與了整個轉型過程，都對數據賦能有深刻的理解，為研究提供了真實的一手資料。接待辦經理面向外來參觀和學習的團隊，對外輸出酷特智能的轉型實踐，其對于酷特智能的轉型成果和過程有透徹的了解，為本研究提供了豐富的研究材料。座談過程中，訪談團隊成員不僅進行現場記錄，還進行會議錄音，會后整理形成5份文字材料共計8萬余字，訪談期間拍攝、挑選并留存了企業董事長和副總裁講解的PPT照片57張，訪談結束后獲得接待辦經理宣講PPT一份(29頁)。②關于實地調研，主要對酷特智能的樣品展廳、生產車間、智能工學院進行參觀，還體驗了量體服務。第3時段在2017年9月上旬至下旬，在數據整理過程中發現尚有部分必要的信息不明和欠缺，通過給公司副總裁和接待辦經理發送電子郵件和打電話進行有目的的信息補充。后續，酷特智能副總裁在2017年10月下旬來訪，又解答了很多疑惑。豐富的一手和二手資料，提高了本研究的可信度[47]。

圖2 研究步驟Figure 2 Research Steps

表1 企業調研情況Table 1 Enterprise Investigations

表2 訪談問題Table 2 Interview Questions

2.2 數據分析

本研究采用多級編碼的方法對資料進行分析和整理。從大量的定性資料中提煉主題，論證理論研究部分提出的問題[46]。依據資料的來源對一手、二手資料進行編碼，把董事長、副總裁和接待辦經理分別編碼為M1、M2、M3。由于二手資料獲取渠道寬泛，這里采用SH統一編碼標識。

①采用開放式編碼[50]對實現敏捷制造的過程進行編碼分析。開放式編碼用到的概念標簽是依據收集的數據提煉出來的，共抽象出19個概念標簽。②通過主軸式編碼，將開放式編碼的相近概念歸類到構建的模型中。主軸式編碼用到的概念中，一部分是參照文獻得到的，如數據標準化和資源聯網化；另一部分是依據敏捷制造的本質特征構建的，如高質量、低成本、高響應速度等。通過主軸式編碼，可以對研究現象有深入的了解[50]。因為本研究探討制造業企業通過數據賦能實現數據驅動其實現敏捷制造的過程，是對整個過程的考察，因此分別對制造業企業的研發、生產和營銷3個階段的數據進行分析，表3給出主軸式編碼結果。③采用選擇性編碼技術整合和精煉主軸式編碼的概念，實現對觀測對象的連貫性描述[50]。將敏捷制造的數據化、標準化和聯網化設置為研究現象的核心。更進一步地，通過訪談數據、相關研究和構建的模型，將主軸式編碼概念與模型結合起來。④邀請同一研究領域的研究者討論模型，并按建議修改，例如，原本沒有單獨列出企業資源的數據化，同一領域的研究者指出企業的資源聯網化不能很好地涵蓋資源數據化，經過論證，將這個概念單獨列出來進行探討。理論框架的論證循環(如圖2中的步驟7～步驟9)持續了近2個月，將第3時段獲得的數據加入模型，結合相關研究進行驗證，直至模型能夠完全解釋研究的現象，認為達到理論飽和。

3 案例分析

結合制造業企業的生產制造整體環節，本研究從研發、生產和營銷3個階段考察酷特智能如何創新對數據的使用方法，實現對數據賦能進而實現敏捷制造。

3.1 研發階段

服裝生產企業的研發是通過市場調研和預測或是按照企業的主觀判斷，決定下階段的潮流趨勢。一個款式的開發設計通常需要多個部門的合作，經過漫長的設計過程才有設計成果。為檢驗設計結果的市場熱度，往往需要進行小批量的試銷獲知消費者反饋，進而對產品進行改進和完善，最后才進行批量生產，研發過程見圖3。

如此繁雜的過程耗時、耗力、耗財，造成很大浪費。酷特智能創新了產品的設計過程。一方面，通過簽約世界知名設計師，如意大利服裝工藝大師Mr. Franco、阿瑪尼首席設計師Ivano Cattarin等提高公司產品基樣的設計理念，同時將設計結果數據化，實現基樣的標準化。另一方面，酷特智能通過眾包完成自己的產品研發，眾包是挖掘公眾智慧以完成相關的任務和實時解決問題的有效手段[51]，酷特智能從眾包結果中選擇優秀的設計作品。通過以上兩個措施，完成產品的基樣設計，計算機根據服裝各部位的基樣整合生成可執行的基樣集，以方便消費者進行個性化設計組合。酷特智能的消費者通過客戶端app自行組合設計自己需求的服裝，實現將自身的虛擬需求進行可視化和具象化轉化，再經由計算機將消費者設計結果轉化成對應的數據，整個過程簡單、快捷，加速了客戶訂單信息流入生產系統。客戶參與研發提高了企業對資源的整合速度，進而提高了企業的財務績效[52]。酷特智能在縮短設計周期和成本的同時提高了基樣的品質，其研發設計階段的數據編碼見表4。

表3 編碼結果Table 3 Coding Results

圖3 傳統服裝研發過程Figure 3 R&D Process of Traditional Clothing

表4 設計階段數據編碼Table 4 Data Coding on Designing Phase

3.2 生產階段

酷特智能的生產模式中，從客戶量體下單開始，系統自動完成版型匹配并傳輸給生產部門，生產部門核對細節并錄入電子標簽，操作工人通過電子標簽掃描并根據顯示的指令進行操作，整個過程最短只需7天就能完成服裝的生產制造。

首先，需求數據的采集。消費者可以通過在線量體指導視頻自行測量，然后在客戶端app輸入測量數據；另一種方法，酷特智能在中國37個大中城市都有門店，設置有城市魔幻大巴專門提供即時的量體服務，消費者可以通過在線預約量體師上門提供服務，完成客戶身體數據和相關信息的入庫。

其次，訂單驅動原料的準備。顧客通過在客戶端app錄入個性化的組合樣式和其他信息生成訂單，訂單數據進入自主研發的版型數據庫、工藝數據庫、款式數據庫、原料數據庫，進行數據建模。酷特智能為原料商提供了租賃倉庫，并根據歷史消耗設定各種材料的倉儲上限和安全線。原料商可以實時收到由客戶需求引發的原料波動，并且可以在線看到當前臨時倉庫中的原料存量，通過酷特智能共享的原料過往消耗記錄數據進行預測，原料商可以決定何時供應多少原料，但要保證不影響酷特智能工廠的正常生產，否則就要接受一定的違約金。

最后，生產制造。在消費者的款式組合、材料、尺寸等需求數據收集完畢后，這些數據直接驅動物料流到生產線起始點。根據客戶身體數據轉化的對應版型樣式和裁剪尺寸大小，通過CAD自動化裁剪設備裁剪得到總體樣式。后續操作員工將前期采集并轉化的客戶數據直接刻錄進已經清空上一次數據的卡片，然后將卡片附在衣物主體上進入生產線。標準的生產流程線規定了衣物制作的流程，懸掛式的自動流轉設備帶著衣物主體向前運轉。經過每個環節時，操作員工將卡片在識別設備上刷卡，便得到了具體的操作指令，如紐扣縫針數據。后期成品衣物進入循環的自動分揀設備，成套生產的產品會被分揀到一起然后出庫，單件的產品直接出庫。在數據驅動的生產流水線上，酷特智能的管理人員可以清楚地看到服裝在各個環節的時間消耗，通過分析大量的操作記錄數據，設置合理的環節操作時間標準，盡可能地減少員工勞動時間的浪費，減少勞動報酬支出。

可以看出，酷特智能的生產流程高度自動化，信息流通順暢，幾乎沒有操作等待。原料倉庫是租賃給原料商的，而且設置有上限和安全線，幫助原料商提升動態響應能力。生產階段的數據編碼見表5。

表5 生產階段數據編碼Table 5 Data Coding on Producing Phase

3.3 營銷階段

傳統企業的銷售通常需要經過多級代理，中間環節產生的費用大都轉嫁給消費者。酷特智能的大規模流水線定制模式，出庫信息通過聯網化直接對接物流商，合作快遞商必須在接收到成品產成信息后8個小時內提貨發出，否則同樣要接受延誤罰金。因此，成品出庫后可以得到及時處理，只產生過渡庫存，不會形成長期占用和積壓。此外，一方面，酷特智能開展的是產品定制業務，成品直接對接消費者，省去了冗雜的中間商，減少了傳統營銷的高附加值，為消費者帶去了更多的優惠，生產加工商也能賺取更多的利潤；另一方面，通過電子商務的模式，客戶的需求訂單從網上進入企業，成品發貨信息聯網實時呈現給客戶。總而言之，酷特智能的大規模定制模式在營銷階段通過即時發貨、去中間多級代理商等方法降低了營銷的成本，提高了產品的競爭力。營銷階段的數據編碼見表6。

4 討論

為了更清楚地探析研究問題，本研究基于相關研究和收集的數據，構建酷特智能敏捷制造過程模型，見圖4。

表6 營銷階段數據編碼Table 6 Data Coding on Marketing Phase

圖4 酷特智能敏捷制造過程模型Figure 4 Process Model of Kute Smart Agile Manufacturing

制造業生產經營過程中的浪費主要來自于過量生產、時間等待、運輸、庫存、不必要的生產工序、低效率的工作動作、產品缺陷等方面，其中庫存帶來了大量的資金積壓，掩蓋了生產過程中效率低下、浪費等問題，庫存是“萬惡之源”[53]。實現零庫存可以為企業節約巨額的成本，零庫存需要生產信息的實時傳輸和對需求的及時響應，但前提是要有消費需求，不斷的消費需求來源于良好的產品質量和優質的服務。

4.1 需求數據化和標準化

消費者需求的數據化和需求數據的標準化，能夠加快需求數據進入生產流程，驅動企業整合資源。傳統產品的生產主要是供給決定需求的模式，主觀性較高。由于這種模式下的產品銷售情況不可控，因此生產商會將預期的風險轉嫁到消費者身上，所以傳統生產的產品往往會出現價格高于價值的情況。 進一步講，沒能有效銷售的產品還會帶來額外庫存，造成企業資金的占用，還需要花費額外資金對這些庫存進行善后處理，庫存已然成為企業的資金黑洞。 此外，庫存水平不僅影響單個企業的總成本，還制約了整個供應鏈的績效[54]。酷特智能的定制模式，通過打造集自主設計、量體數據收集、下單為一體的客戶端app和即時的上門量體服務，提高了酷特智能對需求的數據化和需求數據的標準化能力，加速了需求信息流進入生產環節，提高了企業資源的整合速度。酷特智能的生產模式完全以消費者需求數據驅動生產，實現生產響應需求，縮短了產品的生產周期，規避了大量的庫存，從而降低了產品的生產成本。

4.2 資源數據化和聯網化

數據化可以實現資源的自動化處理，幫助管理部門實現高效、協調、可持續、準確的精細化管理[55]。企業資源要快速響應需求，需要對這些資源進行數據化，使其能夠接入整個供-需信息網絡。傳統的產品生產，因為信息流通不順暢，會造成企業原料庫存過高[56]，庫存成本增加，降低了產品生產商的競爭力。一方面，酷特智能通過需求數據化和信息互通互聯，讓消費者的需求轉換成原料需求和操作指令；另一方面，通過原料資源的數據化和聯網化直接驅動原料商的及時響應。此外，酷特智能在原料上采用倉庫外租的策略，減少自己的原料庫存問題，同時為原料商設置安全庫存和庫存上限，還提供原料的歷史消耗信息，幫助原料商實現精準預測，實時供貨。在保證正常生產的前提下，盡可能降低原料的庫存。

4.3 設備聯網化

智能生產系統的物聯網平臺能集成虛擬和物理世界，以確保其靈活性和資源的有效整合[57]。企業設備需要進行聯網處理，使其能夠識別生產信息網絡傳輸的需求數據，從而響應標準化后的需求數據所傳達的操作指令。酷特智能通過對生產流程設備的聯網改造升級，實現需求數據驅動生產設備運轉。訂單進入生產流程后，工作人員根據用戶選擇的版型和尺寸進行排版，排版結果輸出后，需求數據直接驅動原料庫上料(包括什么布匹、多少量等)，裁剪設備通過網絡傳輸過來的排版結果指令裁剪，裁剪出的服裝主體附上刻錄有標準化需求數據的卡片，實現需求數據驅動制造。

正是由于酷特智能創新了數據的運用手段，實現了完全由消費者需求驅動企業的資源整合，提高了對消費者需求的及時獲取和導入、生產過程的協同和敏捷以及用戶的體驗。酷特智能的敏捷制造模式取得了突出的成效，部分成效見表7。酷特智能通過對數據賦能，實現數據驅動研發、數據驅動生產、數據驅動營銷，最終實現高質量、快響應、低成本的敏捷制造。其數據驅動的系統實現了客戶需求決定生產(即最佳出貨量)、生產決定采購(即最佳采購)，顛覆了傳統生產的微笑曲線，酷特智能敏捷制造的“武藏曲線”見圖5。

表7 酷特智能敏捷制造的成效Table 7 Effectiveness for Kute Smart′s Agile Manufacturing

①傳統研發階段的附加價值較高，中間生產階段的附加價值較低，后端的渠道銷售階段的附加價值較高。酷特智能在研發階段，一方面，選擇國際知名設計師加盟，不長期雇傭設計師，相對成本較低；另一方面，通過眾包方式，積極獲取并吸納社會智慧。二者并舉，提高了服飾設計質量的同時減少了研發設計的成本。②傳統的生產階段，由于技術、知識含量不高，勞動復雜度低，所以利潤較低。而由于勞動力成本的上升，倒逼企業對生產車間進行自動化升級，使產品生產加工階段的附加價值越發微薄。酷特智能通過數據驅動企業資源的整合，將生產商與原料商之間的邊界模糊化，提高產品生產效率，產品的高效流通和低庫存拉升了中間環節的附加價值。③傳統服飾生產商銷售階段的多級代理式渠道使銷售附加價值高。酷特智能采用電子商務的方式，直接對話消費者，實現產品直銷，降低了這個環節的附加值。

圖5 微笑曲線和武藏曲線Figure 5 Smiling Curve and Musashi Curve

圖4中，酷特智能模式從需求端出發，通過打造便于數據流通的需求-供應信息網鏈對數據賦能，驅動企業資源的整合，實現了高質量、高響應速度、低成本的供給，進而將產品生產兩端的附加價值向中間加工部分轉移。基于上述研究，為企業實踐者提供了對數據賦能實現數據驅動生產，進而實現敏捷制造的指導步驟，見表8。

表8 實現敏捷制造的實踐指導Table 8 Practicing Guidance for Achieving Agile Manufacturing

5 結論

5.1 研究結論和貢獻

本研究結合扎根理論，運用案例研究方法從數據驅動的視角探索制造業企業實現敏捷制造的過程機理。研究結果表明，制造業企業的敏捷制造能力可以通過消費者需求的數據化、對流通數據的標準化以及資源的聯網化來打造。通過數據化、標準化和聯網化實現對數據賦能，進而驅動消費者需求的高速、低成本流入，生產過程的高自動化、低出錯率和原料資源的實時響應，產成品的及時發出等，實現高質量、低成本、高效率的敏捷制造，即數據賦能驅動制造業企業高效對接客戶需求和企業資源，進而實現企業價值。

①本研究構建了制造業企業通過數據賦能實現敏捷制造的過程模型。通過單案例研究，考察制造業企業實現敏捷制造的可行路徑，即對數據賦能實現信息流暢、及時、有效的傳遞，形成數據驅動的生產系統，有效驅動產品的生產制造。其中，對于不能由需求數據直接驅動的資源需要先進行數據化、標準化和聯網化。數據標準化可以將傳統信息傳輸過程的中間處理工作放到信息流通的起點和作用終點，盡可能減少信息在流通環節的滯留，保障消費者需求數據與資源數據實時對接，實現需求數據直接驅動資源的整合。②本研究從數據驅動的角度探究制造業實現敏捷制造的過程，進一步豐富了制造業企業敏捷制造的研究視角。針對敏捷制造主要體現在產品的生產質量、響應速度和成本3個方面，從數據驅動的視角詳細解釋了酷特智能通過數據賦能，實現對數據的及時獲取、處理和使用，驅動企業信息流、物流、資金流、人才流的快速周轉，盤活企業的資源。

通過案例研究構建制造業企業實現敏捷制造的過程模型，為制造業企業進行敏捷制造探索提供理論支撐，結合研究成果給出的實踐指導為制造業企業提供了敏捷制造新的探索方案，具有現實指導意義。

5.2 研究局限和展望

本研究仍有不足之處。①為了探究制造業企業通過數據賦能實現敏捷制造的過程，本研究提出一些新的概念，如虛擬需求數據化和需求數據標準化等。雖然本研究結合前人的研究已粗略地給出了其基本定義，但是深層的含義和量化指標體系還有待完善。后續研究可以通過收集相關的企業實踐數據，探究適用的量化體系，從而更有效地指導制造業企業對數據賦能實現數據驅動生產流程的轉變，實現敏捷制造。②本研究沒有討論組織架構對企業實現敏捷制造的影響。現實中，很多企業本身的組織結構有別于酷特智能，另外酷特智能的組織形式是否最利于信息的流通也有待考察。研究過程中，雖然強調了要通過數據標準化，將原本需要在信息傳輸環節的處理工作放到信息傳輸鏈的兩端進行操作，進而減少信息在中間環節的延遲。但仍有必要進一步探究實現信息標準化的操作過程。因此，后續研究可以嘗試探究什么樣的組織形式才最適合數據流通以及數據標準化。