“再見，中國;再見，越南。三葉草回家了!”——2016年5 月 24 日，承載著“延續德國制造業輝煌”的期許,阿迪達斯高調宣布其能夠顛覆工業生產的德國高速工廠( SpeedFactory )已經一切准備就緒，大規模生產將於 2017 年正式開始。

該工廠的目標是在完全自動化的流程中生產用戶定制的鞋，並且保持不輸於大規模生產時的速度。

我們知道，由於人們的腳型千差萬別，喜好千人千面，所以基於標准的尺碼和款式，總會有一些消費者買不到符合自己心意的鞋子，而阿迪達斯則期望用定制化解決這一問題。

高速工廠裏，新的生產系統將非常快速且高度靈活，在軟件的驅動下，機器人、針織機和 3D 打印機直接從電腦設計程序中獲取指令，因此可以快速從一個項目轉換到另一個項目，不必暫停生產線重新設置機器指令和指導操作員。

繼德國工廠之後，2017年底，阿迪達斯第二座高速工廠在美國亞特蘭大落成，這座機器人工廠占地約為6800平方米，雇傭約150名員工，幾乎100%由機器人運作。

這種如同電影大片一般的生產線，正是德國最初在提出工業4.0概念之時人們所設想的美好場景。也因為此，阿迪達斯高速工廠被視為工業4.0的標杆實踐之一。

轉眼間，三年多過去了，曾經風光無限的SpeedFactory現在怎么樣了?現實毫不留情地給充滿熱情的工業4.0追捧者們澆了一盆冷水——據路透社報道稱，阿迪達斯在本月發布的公告中稱，其在德國巴伐利亞州安斯巴赫和美國佐治亞州亞特蘭大的高速工廠最晚將於2020年4月停止運營。

頗為諷刺的是，當年迫於成本壓力，阿迪達斯撤回本土，瞄准了可以“一勞永逸”的工業4.0工廠;而三年之後，Speedfactory卻面臨著關閉的尷尬境地。這一次，機器人輸給了廉價的人工，隨著2020年的臨近，阿迪達斯的生產線重點也將再度回歸亞洲市場。

業內知名KOL林雪萍老師在微博上感慨道：“工業4.0不好玩兒，德國巨頭也搞不定。”

當然，在通往工業4.0/智能制造/工業互聯網(或者是其它類似意義的說法)......的路上，阿迪達斯高速工廠不是第一個也絕不會是最後一個倒下的探索者。在新興技術從引發革命到變為稀松平常的過程中，必然需要經曆無數次的挫折和試錯。從這個意義上來說，探索那些流產項目背後失敗的原因，可能比分析成功的項目更有借鑒意義。

因此，在本篇文章中，iot101君就嘗試來分析一下——那些現在就倒下的“工業4.0”項目，究竟做錯了什么?

問題1：錯估了市場需求

工業制造的范疇極廣，但大部分制造業的尾端相接的都是零售業，因此零售業與制造業天然有著“生命線”上的銜接。不過，傳統形態下，是制造業先於零售業，零售業除了在售後運維環節與制造業交互外，極少能參與到制造業流程中。這導致了兩個顯而易見的問題：

一是制造商並不了解消費者的真實需求是什么;

二是消費者無法買到完全符合自己心意的產品。

C2M(Customer to Manufacturer)，即消費者直連制造模式的誕生就是為了解決這些痛點。在C2M模式中，消費者深度參與制造的整個流程，廠家可以按照客戶的個性化需求來定制產品。

聽上去是不是很美好?然而問題是，真的有那么多的消費者需要高度定制化的產品嗎?

iot101君不妨拿自己身邊的人來舉個例子。我們一張辦公桌上坐了四個人，一個每天都穿著千篇一律的黑色衣服，一個起床時身邊哪件衣服離自己最近套哪件，一個分不清墨綠和薑黃有什么區別，還有一個仗著自己是瘦子為所欲為。試問，就算給我們一個可以給自己高度定制服飾的機會，我們能給自己搞出一套合適(不那么辣眼睛)的服飾嗎?

換言之，定制是一項有較高門檻的需求，設計師的存在是有意義的，標准尺碼和基本款式的存在也是有意義的，普通消費者並沒有那么多的精力和能力去定制商品。

成立10年之久的鞋類定制品牌“獵物”(Prey)恐怕對此深有體會，物女王在《這些曾經十拿九穩的物聯網項目為什么最後都失敗了?》中講到了Prey的故事。

早期階段，Prey發展得很好。他們為消費者提供舒適的定制鞋類，從腳趾類型到後跟類型，從鞋跟寬度到高度，都可以定制。Prey早期主要通過口碑傳播擴展女鞋的定制業務，獲客成本較低，交期控制在2周以內並且不收取定制費用，公司成立兩年半就實現盈虧平衡。

為了進一步擴展大眾市場，Prey接受了Nordstrom的投資，建立了自己的工廠和分銷網絡，充分做好了將公司營收擴大到1億美元的准備。然而與Prey所做的市場調研結論相反，大眾市場並沒有對定制鞋品表現出很高的熱情。

Prey聯合創始人邁克爾·福克斯在博客中分析了公司的失敗原因：普通消費者並不想花精力定制商品，他們更樂意追隨名人、大V或者網紅的潮流，買入知名品牌的最新樣式。

同樣“翻車”的還有曾經在圈內紅極一時的紅領集團，當年的紅領，可謂是眾多企業爭相探訪學習的對象，現在用“一地雞毛”來形容其結局再合適不過。

紅領宣傳圖

事實上，真正有定制需求和設計能力的往往是那些具備設計和“帶貨”能力的大V，近年來直播購物、UP主帶貨、網紅自創品牌屢屢創造的奇跡就是最好的證明。

需要注意的是，iot101君在上文中所用的詞是“高度定制化”——並不是說所有人都沒有定制化的需求，只是定制的需求沒有那么深度而已。腳胖的希望鞋背做高些，懷孕的希望衣服腰圍做大點兒，胯寬的希望褲子的腰胯比再小點兒......每個人都對自己的特殊需求有著明確的認知，但這都是基於標准款的些微改變。

也許在未來，隨著人們消費水平的升級，高度定制化會成為日常，但現在顯然還為時尚早。對企業來說，如何找准所提供的定制化的程度，怎么設計可選的定制品類模塊，或許是其成敗的關鍵因素之一。

問題2:技術本身的局限性

定制過程中遇到的一個關鍵技術問題是如何獲取消費者的身體數據。

假如我們需要定制一雙鞋，那么需要測量多個數據，比如腳長、腳寬、腳背的高度以及腳踝的高度等等......數據越精准，定制的鞋履才會越舒適，衣服也同樣如此。

如果要讓消費者到店裏去由專人測量，工作量太大;如果要消費者自己拿尺子測量，大概率不太准確;最好的解決方案就是依靠新的技術。

其實阿迪達斯早就考慮到了這個問題——在亞特蘭大工廠開張的同時，阿迪達斯在紐約布魯克林大橋公園內搭建了一個小型速度工廠，通過為期兩天的快閃活動形式，將工廠的工作原理向公眾展示。阿迪達斯將活動稱之為“速度工廠實驗室體驗”。

數據捕捉技術

小型速度工廠內展示著一台跑步機，內置數據捕捉技術，攝像機可以實時追蹤身體運動過程。與此同時，試用者可以在機器上完成腳底掃描。一系列數據，被保存到個人在線檔案中。

看上去是不是非常酷?然而對阿迪達斯來說，這台跑步機只是概念產品，只能起到展示作用，並不能被大規模推廣，因為腳底掃描是其擴大定制服務的難點和重要研究項目，阿迪達斯仍在尋找最佳的技術手段。

在生產線上，技術瓶頸就更加突出了。阿迪達斯曾經計劃項目正式投產後每年可生產100萬雙球鞋，但由於模型有限，高速工廠只能生產針織鞋面的Boots中底跑鞋，無法生產橡膠材質的鞋底，比如複古款Stan Smith等爆款產品。

阿迪達斯複古款Stan Smith

阿迪達斯制造高級總監UlrichSteindorf早在2017年參觀工廠時就表示，其團隊對於如何讓機器人制作橡膠鞋底的皮質休閑鞋還沒有解決方案，因為每推出一款新的款式就需要走一遍設計流程，甚至可能需要新的機器制造。

就算如我前文所述，這世界上僅有少數人擁有定制化的真實需求，為小眾群體提供高端化服務也未嘗不是一條好路。可現實是，以現有的技術手段根本無法做到這一點，那些大V心中配色和諧、款式新穎的定制服飾根本無法被柔性化工廠快速生產出來。

總結一下：

■高速工廠的優勢：可以高效的完成生產。一雙鞋從開始到生產完成，全過程僅需要5小時。而在高速工廠成立之前，阿迪達斯一雙鞋子從打造原型到上架大約需要18個月，但其中3/4的鞋子在不到一年的時間裏就進入了促銷階段。

■高速工廠的劣勢：1.能生產的種類有限，無法生產阿迪達斯的多款熱賣產品;2.成本太高，僅這兩家機器人工廠，就讓阿迪達斯多投入了35%的研發費用。

阿迪達斯曾經的希望是用生產速度革新帶來的銷售抵消成本的壓力，但其實並沒有做到，於是便造成了這樣的局面——從需求側來看，現有的技術無法滿足用戶的深度定制需求，所以銷量上不去;從供給側來看，因為技術受限，產線的產量上不去，成本下不來.......這樣的項目會走向失敗早已成為了定局。

問題3：步子邁的太大

從紅領到Prey再到阿迪達斯，一家又一家實踐C2M的項目失敗了，那么，這能夠說明C2M在現階段是不可行的嗎?其實不然，在汽車、家電、電子元器件等領域，一些做定制化的企業似乎取得了還算不錯的成績。

比如上汽大通倡導的C2B的模式(Consumer to Business，即消費者到企業)，不同於一般車企的選配包，用戶可以完全像吃自助餐一樣在手機上配置自己想要的汽車樣式，如前格柵樣式、後包圍樣式、9種車身顏色、3-8座8種座椅布局、輪轂樣式、四驅模式等等，理論上消費者有上億種配置組合可以選擇，支持10616種價格梯度變化。

還有海爾冰箱、美的空調的大規模定制化改革。他們將產品的選擇權和定義權交給用戶，讓生產線上的每一台家電都有用戶，最終實現“即供即需”的零庫存模式。他們基於用戶購買和評價的大數據，產生了可以供家電工廠進行差異化和規模化生產制造的功能標簽;同時大量引入機器人，並借助AI技術，為“小批量、多批次”的柔性生產落地奠定了基礎。

再比如在貴州航天電器和西門子聯合打造的“航天電器智能制造樣板間”中，其產線足以支持超過10萬種連接器產品的柔性生產。

.....

那么，這兩種C2M的差別在哪裏呢?究其原因，還是跟行業本身的自動化、數字化發展水平有關。制鞋、服裝行業本身屬於勞動密集型行業，原材料特殊，生產設備的智能化狀態低，整體標准化程度低，所以在打造智能化工廠的過程中需要跨越許多的障礙;而家電、汽車、電子元器件這種本身自動化甚至數字化水平已經相當高的行業，具備很好轉型升級基礎。

簡單來說就是——凡事需要循序漸進，步子邁得太大，容易閃著腰。

結語

寫這篇文章的時候，iot101君不由想起了最近親身經曆的一件小事。

前一陣，北京正式入冬，我不得不翻箱倒櫃的把衣櫃整理了一遍，好把那些壓箱底兒的大衣、棉衣、羽絨服通通拿出來。然後，就在箱子底下發現了一件塵封已久的大衣。

這款式，當年覺得它無比新潮，現在看卻覺得徒有其表、不夠實穿，更可惡的是，價格還貴得要死!!!算算對這件衣服的利用率，還不抵那些款式很low的優衣庫打折款的五十分之一。

每年每年每年整理衣櫃的時候都能看到它的身影，畢竟太貴了，一直舍不得扔。

翻騰過來翻騰過去時突然驚覺——看待一件事物不能只看它的價錢，而要看它的價值。當年為了趕潮流腦袋進水買的大衣，如果以後再也不穿的話，它就對我毫無價值——除了擠占衣櫃裏的空間。

最後，找了個渠道，連帶著這件大衣把沒用的衣服通通捐了出去，衣櫃裏霎時清爽了許多，連帶著我的心情都變得清爽起來了。

某種意義上，搞智能制造也是同樣如此，如果那些投資高昂、看起來酷炫無比的自動化產線無法創造比低端的手工生產線更多的價值(甚至還賠錢)，那留著它有什么用?從這個角度來看，阿迪達斯早早止損重返亞洲也未嘗不是明智的選擇。畢竟，賺錢，活下去，才是所有企業的第一要務。