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从奶粉小厂到媲美茅台,飞鹤究竟做对了什么?| 案例复盘

本文摘自《云栖战略参考》,这本刊物由阿里云与钛媒体联合策划。目的是为了把各个行业先行者的技术探索、业务实践呈现出来,与思考同样问题的“数字先行者”共同探讨、碰撞,希望这些内容能让你有所启发。

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从奶粉小厂到媲美茅台,飞鹤究竟做对了什么?| 案例复盘

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在乳品行业中,就有这么一家“神奇”的企业,近年业绩逆势上扬,一跃成为中国婴幼儿奶粉销量第一的品牌,并于2018年成为国内首家销售额突破百亿的婴幼儿奶粉企业。本文将从产业升级和数字创新层面为你分析,飞鹤这几年究竟做对了什么?

文/钛媒体作者 张程程

技术的发展,使得人类制造出的数据呈指数级增长,从IT时代走向DT时代。然而,数据如何真正驱动业务,大多数企业仍然无法给出一个答案。

在传统制造业,特别是零售行业,有大量的原始数据,它们既分散又碎片化。部分企业已开始遭遇业绩增长乏力、线上线下经营割裂、信息系统陈旧等众多挑战。所以,如何更有效地挖掘数据并加以使用,获得新增长动力,成为零售制造业升级面临的一个切实问题。

在乳业中,就有这么一家企业,飞鹤,近些年业绩逆势上扬,成为中国婴幼儿奶粉销量第一的品牌,并于2018年成为国内首家销售额突破百亿的婴幼儿奶粉企业。

飞鹤的稳步发展,离不开长期在信息化领域的探索和实践。背后,是飞鹤的蜕变——自2010年开始,飞鹤就进行了信息化改造,之后2016年就启动了数字化平台的搭建,随后2018年又确定了“3+2+2”数字化发展战略,与阿里云共同打造数据中台,实现对业务的赋能。

作为数字化先行者,飞鹤收获了创新升级的红利,但这仅是其全局数字化规划的前半场。未来,基于数据中台,飞鹤将进一步思考如何利用数据和技术去推动“产-销-运”的高效协同,探索更多元的商业前景。

横跨三大产业的难题

与很多行业不同,奶粉产品品质的把控要跨越三大产业的全产业链管理难题,从牧草种植、奶牛养殖,到奶粉生产制造、运输、仓储、物流,再到终端销售等等,只有实现产业链各个环节的全程可控,才能保证奶粉的安全和高品质。

十几年前,消费者对我国国产奶粉的信心跌入了谷底。如何恢复国产奶粉的信心,重新赢得消费者的信任,成为乳企面临的发展难题。飞鹤认为,关键就是要透明化,让消费者亲眼见证从一株牧草到一滴牛奶,再到一勺奶粉的全过程。

意识到问题的关键所在,从2012年开始飞鹤就已经在尝试信息化实践。彼时,飞鹤上线试运行全产业链可追溯系统,对消费者提供溯源查询服务,在全行业率先开启了产品奶源地、生产地、质检等关键环节信息在线查询的信息化溯源。

在此后的几年,飞鹤不断升级信息化系统,并于2016年,开始启动数字化平台搭建,系统性地规划工厂端的数字化、智能化,逐步接入MES系统(制造企业生产过程执行系统)、LIMS系统(实验室信息管理系统)和WMS系统(仓储系统),并对ERP系统进行升级,以实现四大核心系统的有效衔接和实时交互。

但在这个过程中,仍然无法避免系统之间割裂的问题。对飞鹤而言,最重要的是如何把数据资产化。未来不管做什么样的业务,都不需要再重复建设系统,而是把已有的数据作为资产不断地去挖掘和利用其价值,更好地支撑未来的业务发展。

在摸索了两年后,飞鹤最终确定了自己的“3+2+2”数字化发展战略,开始推进全面数字化转型。“3+2+2”就是以智能制造、ERP系统建设、智能办公的“3”个具体IT项目为依托,以数据中台和业务中台“2”个中台为统一支撑,支持新零售和智慧供应链“2”个核心业务目标的实现。

在“3+2+2”的战略下,需要强大的技术伙伴来构建其数据底座,2018年,飞鹤引入阿里云团队,开始启动数据中台一期和二期的建设。

彼时,传统品牌商90%-95%的销售都在线下,大家对于数字化或者“新零售”的认知仅仅停留在线上销售的概念。

在这样的背景下,飞鹤坚定地启动了数字化转型战略,毫无疑问成了行业的“尝鲜者”,也因此率先走在数字化升级的前列。

而合作的另一方,作为阿里巴巴集团的技术底座,阿里云在天猫、淘宝、盒马、菜鸟等阿里巴巴生态中已经做了大量的数据资产化的技术实践,也正因此,阿里云能够利用前期的策略和经验积累,与飞鹤一起结合产业发展的实际情况,共同探索制造业数字化升级之路。

“新零售”是全产业链的数字化

2018年,飞鹤启动数据中台一期建设后,首先将其应用于消费端。

奶粉行业销售渠道非常庞杂,包括大量的线下门店和线上店铺以及公众号等自媒体渠道。另一方面,奶粉行业的存量用户运营需求超出很多其他行业。比如,奶粉消费者基本上要一个月复购一次,频次非常高。由此,对用户的关注度要高于很多行业。

上述这一切都要求奶粉行业实现更精准、更高效的服务,要实现这个目标,就必须打造线上线下融通的全面分析和智能运营。

过去,不同的渠道跟消费者接触的触点不同,并且都分散在不同的部门里。这些数据之间相互隔离、没有整合、分别运营,无法形成合力。比如,线下团队归线下部门管理,电商属于电商销售部门,而线上的运营商、公众号等属于市场部和运营部团队。

基于数据中台,飞鹤将几十个不同渠道触点的数据进行整合,并进行更深层次的加工和挖掘,让数据更好地服务前端的相关业务场景。根据飞鹤的用户运营平台线上数据显示,数据中台上线后,飞鹤的用户增长率和活跃度均有了一定程度的提升。

但这仅是消费端的数字化赋能,虽然起到了快速见效的试验性效果,但数字化不能只做局部,必须要做全业务、全流程、全局数字化,要打通供应链、生产端、消费端等全产业链,即一开始就设计好的“3+2+2”的体系,才能达到真正意义上的“新零售”数字化模式。

2019年10月,飞鹤与阿里云启动数据中台二期建设,该数据中台主要服务于整个供应链。而这里最核心的场景是要解决一个问题:如何更好地调配原材料采购、生产加工和运营物流去满足终端市场需求。

目前,数据中台二期实现了全链路数据的打通和应用,其中应用包含两大关键:一是全链路溯源系统,覆盖牧场、生产、质量、仓储、流通的全面可追溯,并可向监管方与消费者开放查询和服务接口;另一个是智能化应用,以智能算法为上述环节提供预测与建议。比如通过预测销量来安排供应计划、生产计划以及物流调度等,打造“智能工厂”和“智慧供应链”。

以“新鲜度管理”为例,以前由于系统相对孤立、信息反馈不及时,上游供应端很难对产品的整体状态做精准的预测,因此产品从工厂分发到不同的零售终端,只能依靠经验进行相对粗放的判断。

现在,基于数据中台,飞鹤产品能够做到“一物一码”,不论到哪,系统都可以追踪到它的“新鲜度”,并直接记录在后台系统,决策层可以对供求情况了然于胸,这也对柔性生产有极大帮助。

这种数据管理除了能提升效率和发现新机会,它也能实现对产品品质的实时监测,这对食品行业的重要性不言而喻。

比如,飞鹤的一座智能生产工厂里,机器正在自动化系统的控制下精准投料,它的每一次操作数据也会被系统记录,生产工艺参数也会被实时监控,一旦出现波动,系统就会发出警报,便于工作人员随时上前查看。

以往在全自动的生产线上,投料环节主要由人工操作。因此,在以吨为单位的产品生产中,投料的精准度控制到“克级”已经算是到了极限,但智能化的生产线控制系统,可以将误差控制到0.1克的精度,而且从投料到之后的整个生产流程,都能做到精确控制。

要转型,得有土壤,也得懂行

自始至终,飞鹤对自有大数据能力建设,不仅有明确的规划和需求,也非常清楚从企业的长远发展来看,有必要从单点转向全局的数字化规划。

飞鹤信息化负责人冯海龙表示,要进行数字化升级,企业需要先问自己两个问题:一是企业怎么认知数字化,能给多大力度支持?二是企业对于创新的态度和行动是怎样的?

首先,企业管理层在意识和认知上进行升级,给予数字化的“土壤”。因为数字化不仅仅是一套系统的建设,或者是一个数字化项目的推进,而是涉及企业内部所有组织和个人的一项系统化工程。

其次,内部一定要有足够深入了解业务、思考足够清楚缜密的能力。这对所有的业务参与人员提出了极高的要求。目前,传统行业的许多从业者,对数字化的认知不够。要符合数字化转型的要求,就必须要建立一个能独立思考、能独立想象未来业务的团队,业务人员要知道什么对企业是重要的,技术上应该怎么实现。

冯海龙建议,对于很多传统企业来说,必须一开始就把数字化放在非常重要的位置,然后找到懂行的人,并且在关键的一些业务场景和节点上做实验性转型,并见到成效,前期阶段性的成果会成为整个组织数字化升级的动力。以飞鹤为例,就是先在消费端进行数字化。

第三,数字化是一个过程。并不是所有的蓝图都是完全预先设计好的。企业需要不断地思考,并在建设过程中不断去外面看、去学习。所谓最佳实践是静态的,要找到自己的转型路径,需要不断地思考,这是一个动态的过程。

在冯海龙看来,企业不进行数字化转型,未来很大程度上是活不好的,而转型后虽然活下来,但能不能活得好,还要看思考是不是有深度,是不是有足够的前瞻性。在他看来,当前很多零售商也做线上,但线上可能只占5%,这和占50%、60%时候的企业完全不一样。

当线上线下业务深度融合时,就要重新定义所有关系,这不仅会影响公司内部,线上线下的业务模式是什么,还会决定和上下游的关系,这也是重新审视利益分配的过程。

在这一切的转型、融合中,寻找一个真正合适的伙伴至关重要。阿里云也被飞鹤定义为“一个会思考的伙伴”,通过与飞鹤密切配合、重新梳理定义,共同进行一些高于技术和产品之上的新鲜的战略思考,阿里云与飞鹤共同在消费端、生产端、供应链端形成了全链路数字化经验,也是新零售行业乃至传统制造业的一次非常深刻的探讨和实践。

本文系作者钛媒体ToB深水区授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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  • 如果不是疫情的助攻,进口奶粉销量下降,飞鹤很难有今天

    2022-04-13 19:52 via android

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