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不止是卖货,工业品生意需要的是标准与连接
有价值的平台必定不只是中间商。
锌财经

文/鸿键

试想一下,当你在超市必须说“谷氨酸钠”才能买到味精,说“氯化钠”才能买到盐时,购物体验将多么糟糕,而这种买家和卖家“各说各话”的情况,正广泛存在于目前的工业互联网领域。

所谓的工业互联网,即通过互联网连接工业全要素、全产业链,采集海量的工业数据,再对数据进行管理、分析,反馈到制造企业,从而实现资源的高效配置,推动制造业的高质量发展。

要实现工业互联网的互通互联,首先是要形成产业链上下游认同的数据标准,打通的是产业链的“话语体系”。但在现实中,工业品品类繁多、规格参数复杂,而描述工业品的“工业数据”却缺乏标准。即使是同样的产品,产业的上中下游的描述也不尽相同。

具体来讲,品牌商会根据自身生产的产品设置专业编码,而渠道商和企业客户会根据自己的商品目录、采购目录设置另一套编码系统,上中下游的数字化无法互通互联,沟通成本非常高。

以螺母为例,即使是这种看似寻常的通用产品,行业中就存在国标(GB)、德标(DIN)、国际标准(ISO)、日标(JIS)、美标(ASTM/ANSI)等多种标准。企业如果仅凭螺母的宽、高、法兰直径等少量参数进行采购,根本无法做到精准选品。

缺乏标准的同时,产业链各环节的割裂是另一个大问题。由于生产线和采购环节脱节,采购的物资常常不能与生产需求及时匹配,供应链管理体系单向、封闭、低效,供应链金融的发展更是滞后。

过去十年,国内的工业品行业市场年复合增长率为9%,未来十年预计增速5%,但线上渗透率极低,工业品无疑是个巨大的市场,但想吃下这块大蛋糕,传统的“上架-下单”式卖货电商恐怕不能解决根本问题。

虽然“产业数字化”大潮已至,但目前工业互联网离真正融入制造业还有一定距离,仅靠单一企业孤岛式地数字化,很难发挥工业互联网的规模效应。

工业品生意,真正需要的是标准与连接。

破解标准化痛点

工业品采购有多繁琐,远在四川省甘阿凉山区,从事公路施工的川交路桥项目组的采购员再清楚不过。

据了解,在川交路桥项目采购流程中,采购员首先要找到20多个小组的小组长,确认采购品类和数量,这些小组分布在长达50公里的路线沿线施工,确认一趟至少需要一天。此后,采购员需要开车4小时从工地赶往巴中市,山路蜿蜒、泥泞,每次车程都要十分小心。

到达巴中市后,还有更大的难题。由于路桥施工场景复杂,采购时不仅量大,品类也多种多样,从钻机、焊机到脚手架、防护网,以及各种专业设备,很难只通过几家供应商就备齐所有物资。

一般情况下,采购员需要跑十几家店,花费两到三天才能找齐商品,如果店里库存不足,工期也会被耽误。麻烦的是,工程队采购账期需要一个月,即使店里有货,小本经营的老板大多也不接受赊账提货的方式。

上述过程发生的频率一般是每半个月一次,但一旦有突发需求,采购员只能连夜赶往巴中市。

在传统模式中,采购不畅不仅让采购员心力交瘁,也容易打乱工程节奏。虽然川交路桥项目组意识到了问题,但受当地地理条件、工业品本身复杂度的限制,光靠项目组自身难以解决问题。最终,项目组选择与京东工业品达成合作。

合作开展后,京东工业品做的第一件事是完成采购需求的数字化,即用建立采购商品标准库的方式替代采购员用纸笔收集需求的“土办法”。

具体而言,京东工业品先将半年的采购需求记录进行针对性的数据格式设计,为商品标注采购频率、采购场景、采购量等标签,随着标准库的商品标记覆盖到不同场景和不同的工期阶段,高频、低频物资的归类,项目的采购全貌也变得一目了然。

基于采购商品标准库,常用的商品种类能够提前备货。为此,项目组和京东工业品建立起了“前置仓”,仓内物资覆盖200个SKU,大多为高周转、需要长期备货的工业品,且前置仓系统和京东工业品完全打通。

前置仓建成后,京东工业品针对川交路桥的配送时效,从之前的一两周缩短到了24小时。在此基础上,针对山区路况复杂的问题,京东工业品还联手线下供应商、品牌方,将商品直接由专人专车送至工地,同时还提供售后、培训服务。

从标准库、备货到服务,采购数字化链路的打通显著提升了项目效率。在合作过后,川交路桥项目组的效率提高了80%,综合采购成本则降低了30%。采购员不再需要来回奔走,在工地现场就能直接验收商品。

对比前后两种采购模式不难发现,工业品采购的真实痛点与需求点是标准化,京东工业品发挥的作用可以总结为:通过建设标准商品库统一工业品“话语体系”, 消除信息不对称,为上下游的互联互通提供数字底座。

事实上,川交路桥项目组的经历只是行业现状的缩影,标准缺失带来的问题广泛存在。对此,京东工业品试图将被验证过的数字化解法进一步输出,提供覆盖面更大的解决方案。

在9月15日的工博会上,京东工业品提出了“一种新的标准商品库构建方法和应用思路”,并携手电气巨头ABB启动墨卡托工业品标准商品库的建设。墨卡托工业品标准商品库结合了京东大数据和人工智能技术,以及各品类头部品牌商的专家经验,对海量工业品数据进行数据清洗和知识抽取,构建起了工业品知识图谱。

墨卡托工业品标准商品库的业务逻辑

相比为川交路桥项目组“量身定制”的标准库,墨卡托工业品标准商品库的适用范围更广,行业能够搭建起更完备的工业品标准化分类和商品体系。借助墨卡托工业品标准商品库,企业原先的人工低效选品模式将升级为基于属性、规格、性能指标等参数的智能化精准选型,实现从“人找货”到“系统找货”。

目前,在试点项目中,墨卡托工业品标准商品库已将工业品供需匹配度提升了86%,而传统采购模式往往会让企业因为5%的采购成本而花费20%以上的管理成本。墨卡托工业品标准商品库的建立意味着,企业的采购周期和管理成本都将大大降低。

从实践结果来看,标准商品库之于B端降本增效的价值已经显现,而在“数字底座”的基础上,为工业品市场建立数字化生态意味着更广阔的价值空间,这也是京东工业品试图开发的另一个更大的可能性——连接。

创造连接,开辟新天地

谈到“梅特卡夫效应”,熟悉互联网的人不会陌生:一个网络的价值等于该网络内的节点数的平方,且该网络的价值与联网的用户数的平方成正比。该效应想强调的是,网络中的连接越多、越活跃,其产生的收益就越大。

换句话说,互联网之所以会被认为是传统行业的“颠覆者”,正是因为平台连接产生价值的增速远远高于成本的增速,而真正有价值的平台应该创造广泛的连接,而不仅仅是产业链里的中间商或者中转站。

具体到工业领域,工业互联网的核心价值在于其产生的连接不仅能够改变信息连接范围,转变工业业务模式,还能够催生网络化协同、规模化定制等新模式、新业态。

用更直白的话讲,数字化的最大价值并非只是为了提高单个企业的管理效率,而是将产业链中的品牌、渠道、服务、用户等角色都拉入互联互通的生态中,打破信息交互屏障,推动信息交互与共享,优化资源配置。

这也是京东工业品的实践思路:为产业链创造连接,打造工业品行业的数字化生态。从本届工博会的情况看,京东工业品“连接”思路的落地成果已经在工品汇、京东工业品智能零售门店等业务中清晰呈现。

今年8月,京东工业品宣布完成对工品汇的收购,这次在工博会出现的是经过升级的“新版”工品汇,其定位也从“工业品供应链电商”转变为“聚焦产业带连接的工厂直供采购平台”。

“直供采购”意味着,“新版”工品汇将通过F2B模式,帮助制造工厂跳过传统经销模式中“品牌商-各级代理-小贸易商”等冗长中间环节,直接连接终端企业。在实现市场需求精准反馈的同时,大幅削减中间成本,使极致性价比供应链成为可能。

在工博会现场,工品汇发布了新版APP,并启动“京动力百万计划”,其目标是集结全国百家产业带,连接上万家优质生产企业,精准匹配京东主站、工品汇、大型企业客户封闭采购平台、零售门店等全渠道资源,为产业带更好地参与“内循环”打造“一品多端”的上行通道。

和F2B模式不同,智能零售门店试图创造的连接更聚焦于品牌商与次终端门店,即帮助传统线下门店完成数字化升级,让其更好地向上连接品牌商。

基于多年的自营电商经验,京东已经在零售创新方面沉淀下成熟解决方案。京东工业品所做的是,将相关能力迁移至工业领域,以品牌升级、门店改造、系统植入、智能设备提供等方式帮助门店提升经营效率,并通过“京满仓”采购平台帮助门店建立直连品牌商的数字化供应链。

值得注意的是,工业品专业性强,部分还涉及高温、高压电、化学用品等,具有一定危险性,且突发性采购需求普遍,因此围绕工业品的安装、指导、培训、维护、配送等服务必不可少。

也就是说,在工业互联网布局中,数字化连接只能覆盖产业链的部分环节,线下服务仍需补上。

由于专业性、突发性等多重需求,单一渠道/平台的服务往往不能满足企业需求。对此,京东工业品的解法是成立“京工帮”工业品服务体系,即携手合作伙伴,联合为大型企业提供覆盖采购全链路的“原厂级”线上线下一体化服务方案。

据京东工业品方面介绍,“京工帮”工业品服务体系一期将聚焦驻厂、末端供应链、品类专业三种服务,即通过“京工帮”工程师在一线提供专业化采购建议,以前置仓、企配仓、智能柜等方式满足企业对履约服务的集中性、及时性、便捷性需求,同时联合各地服务商,提供属地化的调试、安装、维修服务。

从工业品标准商品库的建立,到在直供采购、门店数字化升级、线下服务领域的投入,京东工业品的布局相当广,且和同行相比差异显著。

目前,工业品市场的主要玩家有阿里巴巴旗下的1688、西域、震坤行等。1688在工业品领域的角色是B2B批发采购平台, 相当于为行业提供了交易平台,而西域和震坤行则更多聚焦于商品流通环节。

相比之下,京东工业品试图完善行业基础设施、建立产业链各环节间的数字连接、打造一体化专业服务体系。显然,京东工业品正在推进一项大工程,但对于缺乏标准和连接的工业品市场来说,这是分得更多蛋糕的必经之路。

本文经授权转载自【资本侦探】(ID:deep_insights)

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