7月27日消息在2017思路企业电子商务服务大会上，辛巴达CEO大风发表了公开演讲。他表示，现在的供应链有两个核心问题。第一个问题是库存下不来，第二个问题是质量上不去。
（辛巴达CEO大风）
由思路网主办，亿邦动力网协办的2017思路企业电子商务服务大会于2017年7月27日—7月28日在上海举办。会议邀请到众多企业大佬，优秀服务商代表及业内专业人士同台论道，共话电商。
本届大会以电商服务为主线，主题为“渡”，破迷开悟，由此到彼，方得渡。今天所处的阶段，是大批企业需要进行数字化武装和改造的阶段，可理解为渡河，传统经济形态就是所处的此岸，数字经济形态就是需要前往的彼岸。在这一渡河过程中，有一个角色不可或缺且非常重要，TA就是服务商，他们可以被理解为企业的摆渡人，因为基因决定，绝大部分企业只有依靠一批批优秀的服务商，才能被渡到彼岸。
温馨提示：本文为速记初审稿，保证现场嘉宾原意，未经删节，或存纰漏，敬请谅解。
以下是演讲实录：
大风：大家好，很高兴在这里跟大家做一些交流，我是辛巴达柔性供应链的大风。今天在会场还是有很多惊讶，为什么呢？因为我突然发现柔性这两个词变成了一种大众的语言。我记得几年以前我给辛巴达起名字说辛巴达柔性供应链的时候，好多人问我说柔性什么意思？还有一个朋友专门写了一篇文章分析说辛巴达这家公司起名字特别不会起，起了一个“柔性”大家不知道什么意思。
“柔性供应链”这个概念其实火了很多年，应该说是火了很多次。每过几年都会火一次，可能在今天又有一点火花，因为我做服装做了很多年，所以说火了几次分别有规律，第一个就是在没有电商之前其实就有柔性供应链的需求，当时我还在学校读书，我研究的专业就是柔性供应链，所以起名叫“柔性供应链”，没有电商之前就有这个需求。电商来了之后火过一次，电商火过一次基本上就会停滞一下，然后网红来了又火过一次，网红然后又停了一段时间，网红过去之后跨境电商来了又火过一次，跨境电商平静之后这个行业也平静了一下，基本上来讲从我在服装行业十几年的时间里面火过这么多次。我自己判断柔性供应链这个词很大，要从根本上解决这个问题还是非常难，解决不了根本的问题发现供应链解决不了回到前端研究怎么样在零售商做突破，零售这边出现新的招数供应链就可以放一放。
不管是电商也好、网红也好还是跨境电商也好，可以看到共同的规律就是都是在零售端做工作，并没有在供应链这边发生深层次的改变。我今天的主题叫《柔性供应链的痛点在哪里》，就是为什么这么难。基本上今天的供应链和五年、十年以前的供应链有什么本质的差别吗？基本上没有。
今天的供应链刚好处在一个大家都在努力的向柔性供应链发展，但是没有本质的改变。我试着总结现在的供应链有哪些问题，两个核心问题。第一个问题是库存下不来，第二个问题是质量上不去，从库存下不来的问题上我们可以分析一下中国所有的服装类上市公司分了三大类，服装类上市公司到今天为止之所以都陷入一片泥泞找不到方向，核心的问题就是库存下不来。第一类是以美邦为代表的，第一代上市公司他们实际上核心是说我作为一个品牌商把货通过生产厂商生产出来之后就卖给零售商和终端店铺，自己作为一个品牌商然后把货卖给零售商和终端店铺，实现自己的规模发展，这件事情其实在美邦当年那个时代里面是发展非常迅速的，当时品牌也是比较稀缺的，零售商拿到货品之后基本上很快就可以发展几年。美邦上市之后这个时代就过去了，零售商发现说我把货品吃到我的店铺里面来之后就卖不掉了，一年到头下来一盘算说我看起来是赚钱的实际上来讲我赚了一堆库存，从这个角度来讲零售商就不大玩这一套了，零售商说我不能吃货，如果你想让我代理你的品牌但是我不能吃货。
2007年大家可以看到很多品牌大量的关店。有一年说李宁品牌、美邦品牌一年关了上千家店。基本上这个时代，因为已经过去了。零售商说我不压库存。第一个时代过去了之后到了第二个时代，有人说零售商既然不愿意压库存那我应该怎么做？所以就产生了第二代中国的服装品牌公司，以海澜之家作为代表，海澜之家在去年的时候依然是中国服装品牌的低谷，市值曾经到过600亿，作为一个品牌公司来讲是不容易的，但是今年股票一直在跌。海澜之家的商业模式是什么呢？他突然发现说零售商不愿意压库存，那我能不能把库存让生产厂家承担？他的模式就是找到零售商代理我的品牌不需要压库存，卖了之后再给你分成可以拿出35%的销售分成，这个时候就反过去跟制造商讲说OK，你不是有大量产能吗？把你的货生产完了之后给我帮助你卖出去贴上我的品牌，如果卖不掉就把货退给你，在第二代的品牌公司里面商业模式是什么呢？就是把库存的风险转移给制造商从而实现自己的规模性扩张。但是过了没几年，制造商发现说海澜之家赚钱了，代理海澜之家的零售商也赚钱了但是我不赚钱，为什么？因为我到年底一看有了大量的库存所以他也不玩了。这个时候诞生了第三代的中国服装品牌，就是我们可以讲的电商。电商和美邦的不同、和海澜之家的不同在于说没有办法把库存的风险转嫁给零售商，也不能把库存的风险转嫁给制造商，只能把库存转嫁给自己，所以我们看到韩都衣舍库存风险都是在他这边，所以说电商就更加注重我能不能去把库存真正彻底降下来消灭掉库存，但是直到今天也并没有真正能把库存降低一下来的。之所以电商利润率水平这么低，很重要就是因为库存还是严重侵蚀了他的利润。
在今天，因为我在服装行业做这么多年之后我就发现说，大家有将近七八年的时间觉得整个中国服装产业其实是没有未来的。没有哪一个服装企业说我找到了方向，所以说当大家看到电商好的时候所有的企业就扎到电商里面来，当大家看到网红可能好的时候，所有的企业包括那些上市的服装企业、创业服装企业都说我要做网红，大家说柔性供应链能解决问题的时候都到柔性供应链里面来，一个行业里面之所以会出现这样的跟风情况我认为很重要的原因就是这个行业是迷茫的、没有未来，所有人都不知道接下来该怎么发展，这是刚才讲的现在供应链核心的问题就是库存下不来。第二个问题是质量上不去，我们现在看到有些电商的品牌、网红品牌、跨界品牌相对来讲库存虽然少了一点，但是也上不去，就是质量上不去。我们会发现说为什么他们质量上不去呢？是因为说真正要实现柔性供应链或者说要在一定程度上实现柔性供应链，今天的中国只能把生产交给小工厂去做，在今天中国的工厂里面30个人就已经是一个大工厂了，50个人已经不错了，中国这样小工厂老板一般情况下因为我们差不多现在有前前后后合作的有8000多个这样子的，中国的大部分小工厂老板更多的是做生意而不是企业，很少做长期投入，经常会为了赚钱降低对质量的要求，会为了一个订单放弃长期收益，当然也有其他现实的问题，就是确实这些工厂好的产品、好的工人和好的设备，所以说在今天我们想做柔性供应链就只能依靠这些工厂，因为更灵活、反应更迅速，但是工厂老板不给你计算企业的长期收益也不会做长期投入，所以说产能也上不去没有好的产能。今天的供应链基本上处于这两种状态，有好产能的库存下不来，能够快速反应的质量又上不去，这是整个中国的服装供应链里面我们看到面临的核心的问题。今天来讲柔性成为了大众语言，这里有一个认知所有的企业都知道我要想在下一个时代里面胜出一定要做柔性供应链，但是柔性生产我们以前说是大规模生产的时代现在进入柔性生产时代，大规模生产时代和柔性生产时代有什么不同呢？第一个不同就是柔性生产时代一定是靠网络连接和组织生产的，大规模生产时代一个大的工厂有几千人、上万人在这里面，我们靠计划和行政命令组织生产。但是在柔性生产的时候要快速反应、小批量反应，就不可能靠计划和行政命令组织生产，一定是靠网络自组织起来的。所以说在今天我们并没有看到有一个什么样的平台，有一个什么样的系统能够非常好的、高效的把那些零散的社会化的工人和小的产能组织起来。辛巴达在这边做了五年，但是到今天为止我们所能够连接的工人才十几万而已，在中国这么大的服装产业里面几乎可以讲是杯水车薪。真正要在柔性生产时代解决柔性供应链的问题就是需要一个大的平台能够把数以千万计的社会化工人组织起来实现他们的自组织。
第二个就是在柔性生产时代一定要有好的产能，但是现在这个产能在中国来讲是非常稀缺的。因为在工厂里面工人每个月只休息一天，每天早上8点上班然后每天晚上10点下班，这种环境之下能够愿意做这件事情的工人是非常少的，90后几乎没有了。上一代里面80后甚至再往前一点的工人因为做服装要不断盯着衣服去看要很专注，基本上到了40岁以后眼睛就花了做不了了。90后的人不做这件事情，年龄超过40的人也做不了这件事情，现在就产生了第一个优秀的产业工人越来越少集聚下滑，也出现了特别多的零工90后，进在这个工厂里面做一做，优秀的产业工人在中国也少了。那怎么解决这个问题？辛巴达在过去这几年里面也花了大量的钱做智能制造设备，应该说在今年下半年的时候大家可以看到我们做的第一家无人工厂，在服装上做无人工厂实际是非常非常困难的，因为有大量的事情需要靠人识别，比如说需要人把一个布片和另一个布片叠到一起放到一个位置上进行，很多大量工作是一定靠人才能完成的。在中国现在更多的人讲柔性供应链，但是从生产制造角度来讲要解决几个核心的问题。第一个问题就是要有一个平台、一套系统，然后能够连接和组织大量的社会化的工人。
第二个是能够去抓住和组织起那些优秀工人在你的平台上来。第三个是能够有好的真正有智能制造设备可以真正解决工人稀缺的问题，尤其是好工人稀缺的问题，我想这是三个核心的点。不管我们在前端、零售端有各种各样的方式回到供应链这端里面来一定要解决这三个问题，才有可能使中国的服装从零售和供应链端产生真正的突破。供应链如果不能产生真正的突破前端的零售一定做不出花样出来，来来回回的都是今天是电商，电商停滞，明天是网红，网红看不到消息，看到跨境电商，跨境电商也看不到消息。中国的服装产业要突破核心在供应链上，供应链核心在第一个，有没有一套系统、有没有一个东西、有每个一个SaaS可以做，把中国两千万的服装工人组织起来实现生产的自组织。第二个是有没有办法从这两千万个产业工人组织挑出那些优质的产业工人出来，让每一个优质的产业工人每人每年多赚十万块钱，现在中国的现状是这样子，中国做了十年的产业工人和做一年的产业工人每个月工资只会相差一千元。第三个就是智能制造设备无人工厂，我们无人工厂出来之后欢迎各位到我们的智能制造无人工厂里面看一下。辛巴达希望用技术连接客户、连接工厂、连接工人和连接更多的智能制造设备，希望能跟更多的客户建立合作，能够真正让每一个中国的优秀产业工人每人每年多赚十万块钱，最后能给我们的客户降低库存、消灭库存，能够为消费者提供高性价比的好产品，谢谢。
诸刚强：难得碰到大风，跟你聊一会儿。我觉得你特别提到整个供应链在过去几个阶段的发展，比如说从美邦、海澜到电商，然后到了所谓的网红供应链，我感觉你内心当中好像是死又活过来的感觉，有没有？
大风：这个没有，因为我做供应链从2008年做工厂到现在快十年的时间了，整个过程当中其实我们的体会是这样子的，不管电商怎么做、网红怎么做、跨境怎么做，实际上他们是有起有落但我们始终在不断发展。因为我们是大家的基础设施，所以说中国这几年的发展确实给了我们一个机会，让我们能够一直一直的发展下来。没有这种活过来又活过来的感觉，每一年都比去年好很多，不管是收入、客户，还是在IT系统上的冲击和在智能制造设备上的成果。
诸刚强：供应链是品牌竞争的核心竞争力，不管是新零售、旧零售还是未来的发展，供应链仍然都是成为企业当中最核心的一款。第二个是柔性，我觉得你讲的非常有意思，好的工厂其实都被这个平台包了很难找，但是柔性工厂又是非常小质量不高的，从这个逻辑来讲怎么可以面对一个大型消费市场大批量的需求真正提供高质量、高效率、高产品呢？
大风：第一个问题是好的工厂都被大的品牌包了，有一个工厂在香港的市值60亿是非常好的企业，要在A股市场可能超过2000亿了，供应链是一个非常好的生意。第二个辛巴达受到好客户的青睐始终我们的业务在不断发展，因为很重要的是说对于柔性工厂来讲需要两个东西，第一个是有没有好的工人，因为小工厂很难持续培养一个工人出来，好的地方就是说现在有很多工人从大工厂里面出来，对于我们来讲我们现在差不多有30万工人数据库，这些工人到底他们以前做了什么、在哪做的，做的好还是不好、做的什么品类包括老家在哪我们都知道，我们是比较能够找出优秀的产业工人出来。这些优秀产业工人在辛巴达体系里面一个月能赚到一万多块钱。第二个是好的智能制造设备，比如说自动裁床、互联网缝纫机这些设备都可以极大的降低生产过程当中对于人的依赖，可以提高效率也可以提高品质。我觉得一个是好的工人一个是更先进的智能制造设备。
诸刚强：因为听上去有点矛盾，讲柔性为什么中国的服装行业仍然有大量的产业工人，是会发展小型制造厂家找出那些非常有质量、竞争力的产业工人，这是解决人的问题。从另外一个逻辑来讲，智能制造包括你讲的服装行业未来的无人工厂实际上是两个不同维度的事情，这两件事怎么可以搅合在一起呢？
大风：这两个事必须还是要在一起操作的，服装有特别多环节是需要人去做的，只有人做了很多年才能把这个事情做好，这是第一个。现在的服装里面其实几乎都是靠人的，第二个无人工厂也好、智能制造设备来讲在今年下半年我们做的无人工厂只能解决40%，40%的工作以前是靠人的现在可以靠机器解决，但也只是一个品类。今年下半年的工厂主要就是在衬衣品类里面，彻底实现无人化这件事情是非常非常长的事情。
诸刚强：行业里面真正做智能制造的服装行业一个是红领，包括深振业在做，山东我看还有一些厂家，真正能够在行业里面做C2M、柔性制造的还是非常少数的。
大风：其实不太一样因为我们做的是设备，他们做的是模式。我们的设备是自己做硬件、自己研发新的缝纫机，自己把缝纫机从硬件到软件全部都做，我们是设备制造商你可以这样理解。实际上来讲不太一样，比如说像红领其实是采购别人的设备他在设备上加一些IT系统去做的，实际上来讲解决不了人在做服装过程当中的问题，只能解决信息流通的问题。
诸刚强：包括讲柔性制造的时候实际上你看现在很多做C2M西装、衬衫有一些品类是比较容易去无人化的，但是更多像女装很多的品类是很难用机械化手段来实现，这您怎么看？
大风：第一个就是刚才讲的快时尚服装确实是在今天还是比较难的，更多的是靠去做。刚才讲我们确实需要好的工人。第二个从设备发展角度来讲，按照我们自己研发投入在2年、3年，我们有些设备可以解决一部分，我们现在把衣服在分类，比如刚才讲的最容易归类的是西装衬衫，下一个归类的就是裤子，然后比如说T恤大量的衣服这么归类之后交给机器识别还是可以的，就是一个发展的过程。服装产业是最久产业，但是智能化过程是最慢的。
诸刚强：好的，非常感谢。因为时间的原因我们今天的思路分会到此结束。我是来自雅各布专栏的创始人诸刚强，希望大家有时间关注一下雅各布专栏，明天还有一天，大家可以继续回到主会场，参加明天更加精彩的研讨，谢谢大家。
