说海尔想中国未来制造发展趋势

今天看最新一期的《IT经理世界》,说海尔要转型,不能做制造生产了,要做更有价值的。

谁都知道,家电业的利润薄,竞争却相当激烈。尤其中国是全球家电制造大国,在家电行业的制造规模、制造配套环境、制造质量和速度,都差不多达到一定的高度了。处于这样的阶段,怎么突破,就放到了张瑞敏的心中。

我们知道,耐克制造,可口可乐的制造,都是代工的,而且零售也是代理的。这是一个成熟行业,一个靠规模成长的行业的必然之路。

不过,张瑞敏还不敢放销售。因为海尔的品牌并不强,品牌没有足够强的时候,销售如果自己都不控制,最终端的销售就会出很多猫腻而海尔总部只能灰茫茫的看到全国一片水,知道有问题了,却不知道问题在哪里。所以,对于销售,张瑞敏还不能放,但未来肯定是仅次于生产先放开的。

不知道海尔现在的物流和仓储是自建的还是第三方外包的。我看着许多B2C电子商务销售商,都在大力建设自己的物流自己的仓储。国内现代物流少,价格也下不来,物流速度和质量也还不好控制和管理,纠纷多多,所以只好自己自建物流和仓储。但是中国的物流和仓储这两个行业,因为电子商务的快速发展,所以正在快速的有许多现代创业者加入,而且携带国际化的管理制度和资本运行,能很快打开局面,适合现代制造的发展。所以,物流和仓储,海尔以后也会外包出去的。

打造品牌,尤其是国际化的品牌,海尔绝对不会自己成立广告公司,自己招聘国际顶尖广告人才来自己做。一定是外包给国际顶尖广告公司,如奥美、G2、电通等等来让这些专业的广告公司来包装、引领、传播。这些专业的广告公司具有丰富的国际品牌持续传播的经验,也有丰富的人才,也有很广阔的营销广告视野和独特的世界思考角度,是咱们国内无法短期做到的。所以,品牌营销,也会外包的。

但是有几个,海尔可肯定不外包,而且会大大增强的。一个是设计。产品的最核心就是研发设计,不仅在质量、安全、环保、噪音、湿度、热度等等各种环境下的指标达成,而且更要符合消费者口味的变化。设计是肯定不能放的。而耐克,设计没有外包,但也没有网罗全球设计人才,而是和全球设计大师一起合作设计。人都知道,一个高手或大师,是不可能到一个公司当职员的,所以只能采取合作机制。这就是为什么律师、咨询师、培训师都是合伙人制度的原因。海尔要想在设计上走先,也必须走向如此开放合作的道路。

另外一个海尔永远不能外包的就是客户服务。一个目光深远思考敏锐的设计师设计出来的产品,可能会得到设计界的赞赏,但是消费者接不接受买不买单这就说不准。往往大师级的东西曲高和寡老百姓不接受,和服装界模特身上穿的衣服一样。所以,作为一个又设计,又生产,又仓储物流,又营销,又销售的厂商,这个链条如此之长,如果不能直接知道消费者在想什么在抱怨什么,那么他的设计就是闭门造车了。一个制造业的厂商,最大的问题就是被下游环节层层隔离,远离了消费者,就知道快速的、按质量、按工期,按成本的制造,成了制造代工机器,这是没有多少价值的。所以,必须直接知道客户所思所想,客户服务要建设,要建设到最广最深,管理好这个客户服务大网,让客户满意,并且把客户的心声快速的大量的收集反馈回来进行分析,是重中之重。

我在这里分析海尔,其实并不是特指海尔。因为海尔身处前进比较前沿的地方,而且身处竞争最激烈、制造工艺最成熟、利润最薄的家电行业,它的前进方向、前进方式,是最值得后续变得成熟的制造行业有所借鉴。

中国是制造大国,许许多多制造细分行业都会高速发展,最终面临海尔的问题。这是中国的一个趋势。

中国的企业如此发展,作为我们IT厂商,该如何匹配这种未来的行业发展趋势呢?

生产外包-〉营销外包-〉仓储物流外包-〉销售渠道外包,最终剩下创意设计和客户服务支持。创意设计玩的是精英头脑。客户服务支持,涉及的面广店多层次深从业人员广从业人员素质低,如何保证全国高质量的客户服务,还能和客户形成持久频繁的客户沟通,还能快速的收集到大量的来自消费者的所思所想,这是非常难的一个管理。哪个IT厂商把这一套业务和IT想明白了,未来就能再出一个中国IT巨头。

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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