以實例說明台灣在「工業4.0」時代的問題／程天縱

過完的一個休閑溫馨的父親節之後，今天來跟各位談談「工業4.0」。在我前面文章談到「工業4.0不是台灣的菜」以後，有朋友在我的文章之後評論，「從鴻海出來的對工業4.0的了解，也不過如此的程度。」

為什麼工業4.0不適合台灣？

有許多朋友呼籲我再進一步的闡述清楚，為什麼工業4.0不適合台灣。

之前談過，工業4.0是德國首先提出來的一個製造業策略：當一個組織在某個產業處於領先地位的時候，最好的策略就是讓所有競爭對手都抄襲自己的策略、跟隨自己的腳步；那麼只要一切條件相同，領先者永遠領先。

美國、歐洲、中國大陸也都算是工業大國，紛紛中了德國的招；也跟著後面談「第四次工業革命」、「製造2025」 ，來呼應德國的工業4.0。

我對工業4.0沒有好感，就從這個名字開始。現今的高科技潮流已經走向移動互聯網和物聯網，我們還在談工業，豈不是距離越來越遠？所以我才會強調，「產品」比「製造」或「工業」更重要；如果沒有產品，哪來的製造和工業？

如果沒有產品，哪來的製造和工業？

工業4.0的概念其實很簡單，就是把原來的CIM（電腦整合製造）和FMS（彈性製造系統）的先進製造環境，透過互聯網延伸到前端的銷售環節；期望能夠從銷售環節的大數據分析，得到市場和消費者對個性化和客製化的需求，再透過互聯網連結到工廠的彈性製造系統，達到少量多樣的生產模式。

因此，工業4.0的前提，是生產工廠必須能夠做到CIM和FMS；否則即使有來自銷售環節的需求，工廠也可能沒辦法生產出來。而台灣目前的生產製造工廠，包含傳統產業、IT產業、電子產業，都沒有辦法做到CIM和FMS。

如果工廠已經做到CIM和FMS，那麼接下來的挑戰，就是如何在互聯網時代與社群化時代之中，創造新的前端銷售模式，以滿足消費者對個性化和潮流時尚的需求。

雖然台灣的電子製造業實力強大、許多傳產品牌和銷售通路也有些知名度，但很不幸的，台灣在生產製造端和品牌銷售端，和先進國家都有相當大的差距。

傳統產業案例：成衣

這裡就以消費者最熟悉的傳統成衣行業來做一個例子。

1988年出生、2012年在中國大陸創立「Lin Edition Limit」品牌的創始人張瑜，是浙江平湖所謂的「廠三代」；自爺爺輩起就是做服裝的家族企業，甚至一度名列中國私有企業100強，而且還是優衣庫（Uniqlo）等國際品牌的代工廠。

張瑜從小還在穿開襠褲時，就整天待在家族企業的會議室裡聽長輩們開會；他和眾多富二代一樣，高中畢業之後就被送往國外念書，為將來繼承家族企業做準備。

2010年回國後，張瑜直接進入家族企業工作；當時，公司的商業模式傳統而穩定，加上擁有數量可觀的長期客戶，所以張瑜其實只要在辦公室喝喝茶、接接客戶的外貿訂單，一年營收就很可觀了。

他的妻子「Lin」張林超，同時期從倫敦留學回國；這位同是「廠二代」的漂亮女孩在倫敦時，在中國留學生圈中就已小有名氣，個人微博帳號粉絲近百萬。回國後，她開了一家淘寶女裝店，目標客戶就定位為「海龜白富美」。

和大多數初創時的女裝店主一樣，Lin的第一批貨是張瑜家工廠的外貿尾單；Lin是個專業買家、品味不俗的設計師、固執但出色的管理者和決策者，然後順便才是模特、網路紅人。

一直沒有太關注淘寶的張瑜驚訝發現，妻子這個從零開始的淘寶店鋪，年銷售額竟然在短短幾年內就高達千萬人民幣。

Lin家今年4月一次女裝新品在淘寶店上市，一瞬間數萬人進店搶購；僅僅用了1分鐘，15款新品現貨被搶購一空，平均客單價超過人民幣1,000元。

當晚八點，另一家紅人店鋪張大奕開始上新品，其中一款裙子當晚就賣掉5000條；張大奕是中國大陸瑞麗經紀的當家模特兒，在淘寶開店一年半，已經是淘寶五皇冠店舖，成交筆數32萬、月銷售額數百萬人民幣。

成衣的產業鏈

要瞭解這是怎麼回事，就必須回顧一下傳統成衣行業的變革。

由歐洲時尚品牌利用模特兒伸展台上發佈潮流，然後名設計師設計產品、亞洲成衣代工廠生產，再透過實體店面舖貨，最後到達消費者手中，已經是幾個月後的事了。

西班牙的Zara則把這套體系變成「買家模式」，並且取得巨大的成功；簡單的說，他們的模式就是把時裝週、名牌店、大賣場等等銷售最好的衣服，局部修改下單生產，10天上架出貨。以低價讓廣大消費者也能夠穿著類似名牌的服裝。

Zara採用大數據分析消費者需求，再快速大量低價舖貨的行銷策略。

這就是一種透過大數據分析消費者的需求，然後以快速、大量、低價舖貨的行銷策略模式；說實話，這個就是山寨，也就是為什麼Zara經常捲入許多的版權訴訟之中。

淘寶上的紅人時尚成衣商店，則採取不一樣的模式；他們利用互聯網社群平台，在部落格、微博上面建立社群，吸引粉絲持續和高頻的互動；再從其中收集消費者對時尚服裝的潮流和需求，進而設計產品，然後透過網路紅人的效應來做產品行銷。

兩種大數據模式

兩者都是透過大數據來輔助，我把Zara的大數據模式叫做「After the Fact Data」（事件發生後數據），Lin家的我把它叫做「Before the Fact Data」（事件發生前數據）。從名稱來看，就可以知道Lin家的數據應該是更即時、更精準的。

如果說Zara是「工業經濟時代的快時尚」模式，那麼Lin家的就可以叫做「社群時代快時尚」的網紅經濟模式；簡單說，就是社交媒體、電商平台加上網紅經濟，造成了這樣一個最先進的模式，但是這個網紅店舖模式才剛剛開始，並且正在高速演化中。

張瑜家族創立的新成達集團，有四家工廠和幾千名工人，服裝年訂單量數百萬件，擁有成熟的供應鏈和大量生產的能力；然而傳統供應鏈中幾十人一條產線的大流水線，並不能適應互聯網銷售迅速迭代的小批量生產。

於是他索性從原有供應鏈中優先挑選資深技術骨幹，捨棄並打散傳統供應鏈中的大流水線，改成三四人的小組制，靈活調整生產計劃，以適應互聯網銷售的小量生產。

比改造生產線痛苦的問題在於布料。一件海軍風的裙子，一天之內賣出2000件；但除了300件現貨之外，工廠只準備了300件布料，於是必須和更上游的布料廠協商，以加價方式訂貨。但因為是訂製布料，所以無論如何都需要七天，才能送上服裝製作的流水線。

電子商務在零售端顛覆這麼多年，才讓成衣廠這一環節逐漸改變，漸漸互聯網化；至於上游的布料供應商，恐怕還需要一段時間才能真正清醒過來。

不一樣的底蘊、不一樣的模式

傳統成衣行業的變革，是從零售端開始網路化；透過社群媒體做市場行銷、透過電商做銷售、再透過粉絲互動取得潮流趨勢和市場需求，透過網紅引領風潮，導致預售為主、庫存極少，業務由數據驅動，然後再倒逼供應鏈和傳統成衣廠進行改造。

以傳統成衣行業為例，這些變革正在中國大陸進行中。上網搜尋可以看到無數的討論文章和成功案例。可是「工業4.0」字眼極少出現。

關鍵字是：互聯網、社群媒體、電子商務、粉絲經濟、網紅經濟、紅人商店、紅人店舖、網紅孵化器等等。偶爾會看到，供應鏈、生產線、小批量生產等等。

在中國大陸，除了傳統產業之外，同樣的變革也開始發生在消費電子和其他高科技產業；除了網紅直播，還加入許多高科技元素，例如VR、AR、無人機、全息攝影等等，更加豐富了零售端的內容。

還需要我解釋，為什麼「工業4.0」不是台灣的菜嗎？