作者|曾一目

一個接着一個略帶疑問的嘆息：傳統行業的黃金時代過去了?

這聲嘆息是在數字化轉型的浪潮下發出的，困惑、焦慮、不甘在其中交織。

與互聯網和高新技術企業相比，它們沒有天生的數字基因，在數字化激流中步調稍顯落後。比如，很多中小企業就在“轉型找死、不轉等死”的困境中倍感憂心。

這兩年，焦慮感沒有消失，但進取的野心也跟着燃燒了起來。

埃森哲研究顯示，2018年中國企業普遍開始嘗試數字化轉型。同年，快消行業的頭部品牌飛鶴也踏上了全面數字化征程。

時間的指針飛速旋轉，轉眼已到飛鶴全面數字化升級的第三個年頭。在各大商場或者母嬰店的飛鶴專櫃上，隨便取一罐奶粉，掃描罐底的二維碼，系統便可追溯到它是哪個工廠、哪條生產線生產出來的。

在飛鶴內部和對接監管部門的系統裏，這罐奶粉的原奶來自於哪個牧場、哪一欄奶牛，以及奶牛所食用的飼料批次、生產過程等信息，一目瞭然。而在全面數字化之前，即便是內部的溯源，也只能具體到牧場。

此外，飛鶴供應鏈中臺還涉及了25個場景的搭建和更新，而智能工廠則涉及到5大系統的更新、重建與互通。

飛鶴是怎樣率先跳出了“傳統”的思維定式，一躍踊進數字潮流圈?那些中小企業，可以跟着龍頭品牌一道升起嗎?

01

巴別塔之困

“數據即資產”成爲行業共識，然而當下的謎題是，怎麼有效挖掘這項資產?

2018年的飛鶴也正困於這道題。彼時，它業務快速發展，積累了大量數據，只是怎麼用呢?

向互聯網企業購買雲產品?它早就做了，但顯然這種零散的單兵作戰行爲難成體系，效果不佳。

另外，在業務端，增量空間在變小，能不能通過數字化革新盤活存量，給業務找一條新路，是飛鶴迫切想探索的問題。

飛鶴的管理層選擇把棋局做大——要做全流程全觸點全面數字化。簡言之，他們希望重塑一個高效的數字系統，從硬件，從軟件、從管理思維……從頭到尾革新。

當然，這個決定不是拍腦袋或者跟風“全面數字化”的口號做出來的。

在執行之前，他們將在行業中耕耘多年的馮海龍招入麾下，出任信息化中心總經理，具體負責推進飛鶴的數字化升級。

馮海龍到任後，在管理層和業務團隊的支持下，清晰地梳理出兩個核心業務目標：一個是數字營銷，一個是智能供應鏈及生產。如今看來，這一步高屋建瓴的預先整體規劃極爲重要。它能避免實踐中出現爲數字化而數字化的狀況。

營銷領域本就多變，而且加強數字化確實可以讓營銷從更多的數據維度，去深度挖掘存量用戶。所以它的革新，相對容易被接受。

用時一年左右的時間，飛鶴建立了數字化的終端服務系統，“飛鶴的數字化升級能夠在終端服務板塊做到個性化服務的標準化，並且由數據驅動，這是很了不起的創新。”阿里巴巴副總裁胡臣傑這樣評價飛鶴在銷售端的數字化創新成果。

而飛鶴數字化升級更大的亮點在於智能供應鏈及生產。對這一塊，因爲涉及到生產的連貫和穩定，大多數傳統企業不太敢投入預算，但其實它可以在數字化時代大有作爲。

爲什麼這麼說?

巴別塔的經典傳說中，人類開始說不同的語言後，彼此不能溝通，各自流散。

飛鶴的困惑和人類曾經遇到的巴別塔問題一樣。以往管理都採用條塊模式，從信息化方面來說，上下游銜接得不夠緊密。例如從生產、經銷商、終端門店、大型商超……生產、供應、營銷系統未打通，煙囪林立。

不僅如此，不同業務場景之間的語言也互不相通，庫存、會員信息、訂單……每個都是獨立的。打個比方，同樣一件物品在訂單系統裏叫做A，在會員系統裏叫做B或C，這樣嚴重的信息不對稱，致使企業無法實時調整供銷計劃，也無法精準把握市場需求。

但現代企業理想的運作方式應該是，上下游、不同業務場景、管理之間，有統一的系統把它們一條龍似地串起來，形成暢通無阻的業務閉環。飛鶴想走出巴別塔。

篤定了2個核心目標後，飛鶴髮現，自己的症狀在於缺乏自有的大數據能力。所以，它建立了智能製造、ERP系統建設、智能辦公——3個IT項目，以數據中臺和業務中臺——2箇中臺爲支撐。至此，“3+2+2”的頂層設計完成。

02

“文人治國”撞上“理科生”

但全產業鏈、全域建立數字化系統和單點場景的建設簡直雲泥之別。

第一次嘗試建立一套完整大數據能力，你才發現它根本不是IT系統的事，而是一個企業的基礎工作。

系統全面重建，意味着所有部門、所有業務、所有流程都需要徹底梳理一遍，這包括幾千個存貨的梳理，包括每個字段的梳理……

工作量大幅增加自不用說，最難的部分在於要重新建立思考邏輯。

馮海龍將這個過程形象地比喻爲物理學的慣性原理，“任何慣性都蘊含着巨大的動能，如果要消耗這個動能，促使它轉變爲熱能，那一定會有燒屁股的灼熱感。”

此外，還有不同“文化”之間的碰撞。傳統企業講求節奏，任何改變以業務平穩爲第一要素。而IT做事的方式是理工生的認知，求快速高效。

但幸好，飛鶴從來不缺學習精神和革新膽略，也經得起不斷溝通和磨合。

2019年末，數據採集、系統支撐、流程支撐工作陸續順暢地運轉起來。飛鶴革變的微笑曲線很快迎來了上升的拐點，數據管理的價值逐漸顯現，終於用效果給大家打了一針真正的強心劑。

以新鮮度管理爲例，以前產品從工廠端分發到不同的零售終端，由於系統相對孤立，信息反饋不及時，上游的人很難對產品的整體狀態做精準的判斷，只能依靠經驗進行相對粗放的判斷。

現在，飛鶴產品做到“一物一碼”之後，不論到哪，系統都可以追蹤到它的新鮮度，並直接記錄在後臺系統。那麼，決策人對供求情況瞭然於胸，它對柔性生產有極大的幫助。

數據管理除了能提升效率和發現新機會，它也能提前預防和發現問題，這對食品行業的重要性不言而喻。

飛鶴的一所智能生產工廠裏，機器正在自動控制系統下精準投料，它的每一次操作數據也會被系統記錄，生產工藝參數也會被實時監控，一旦出現波動，系統就會發出警報，工作人員會隨時上前查看。

可監控生產情況的大數據可視化中心

以往，全自動的生產線上，只有投料環節主要由人工操作。因此，在以噸爲單位的產品生產中，投料的精準度控制到“克級”已經算是到了極限，但智能化的生產線控制系統，可以將誤差控制到0.1克的精度，而且從投料之後的整個生產流程，都能做到精確控制，不允許有一絲一毫偏誤。

03

頭部品牌的自我修養：成爲思考者

這件事如果只有飛鶴，可能不會推進得如此順利，或者如此之快。

它對自己的需求和目的十分清楚，但在數字化系統架構上確實還缺一個得力且專業的夥伴。2018年飛鶴決定全面數字化升級伊始，阿里雲就參與進來了。

他們依然未能避免合作之初的不適感，一個是典型的傳統快消企業，一個是源生於互聯網的高新技術企業。

李小強是阿里雲新零售快消線負責人，他深度參與了這次合作。他向南風窗記者解釋道，阿里雲本身擁有豐富的數據中臺建設和應用經驗，但傳統企業的很多業務場景非常複雜，涉及到不同部門的協同流轉，與他們想象的區別很大。

互聯網所說的用戶中心直接對應消費者端，傳統企業的用戶中心其實還包括經銷商，既要ToB也要ToC。實際上，阿里雲已有建用戶中心的能力，但因兩套話語體系的碰撞，一開始諸如此類的誤解，他們遇到不少。

好在，兩者都具備優質合作者的素質，這些能很快迎刃而解。

飛鶴對自有大數據能力建設，自始至終都有明確的規劃和需求，它也非常清楚從企業的長遠發展來看，有必要從單點轉向全局的數字規劃，而非人云亦云。雙方把這稱作頭部品牌的自我修養。

阿里雲則被飛鶴定義爲“一個會思考的夥伴”。它可以與飛鶴密切配合、重新梳理定義，給對方輸送一些高於經驗和產品之上的新鮮的戰略思考。

傳統企業剛放手探索，整個社會的數字化仍處於正在進行時態，還有很多不確定性和未知領域，這時候思考者和探索者的合作模式就尤爲重要。

關於如何評估這場數字化升級的貢獻，他們沒給出一個具體數字指標。

數字化類似於新一輪的基建，很難用簡單的、短期的數據來衡量成果。理想狀態是，各個行業都能對它有着合理的期待。基於此，才能互相啓發、高效高質地合作。

“飛鶴作爲行業頭部企業，阿里雲和飛鶴的合作模式是全產業鏈的。中小企業的需求，更多是要滿足當前的業務增長，其實這種模式不太適合他們。下一步，我們要把雙方探索出的經驗沉澱下來，標準化和小型化後再給中小企業做規模化的複製。”李小強很誠懇地談到了現狀。

各家業務、經營方向、資源優勢不同，不可能有放之四海而皆準的數字化模式及最佳升級時間。飛鶴的數字化升級之路，以及與阿里雲的合作模式也是如此。

但是，他們的方法論是可借鑑的。人人都知道數字化是未來，在奔向未來之前，飛鶴的案例告訴我們，不妨多做一些邏輯和戰略上的思考。