京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“我跑企业20多年,经常是制造企业老板驾驶汽车开到厂房里,告诉我,这是亚洲的最大厂房。这种情况,今后可能越来越少。从今往后看,中国新的制造企业模型,一定是专业公司+信息化改造+小制造。”在一场财富论坛上,著名财经作家吴晓波一席话,震撼了在场的很多企业主。
与之相呼应的是世界著名财经报刊《经济学人》,近日撰文称“数字化生产推动第三次工业革命”。文章指出,不远的将来,借助新材料和信息技术的应用,大多数产品都可经过计算机设计,然后通过3D打印机“打印出来”。一个不限地点、无需工人、真正实现个性定制化的时代即将降临。在这股全球性“信息化大数据”浪潮中,中国定制衣柜行业首当其冲,而“整体衣柜十大品牌”诺维家率先积极应对,2014年10月基于云平台的CRM系统正式启用,预示中国定制衣柜行业第三次革命的大数据管理时代拉开序幕,宣告定制衣柜高价格时代的终结、大众化普及时代的来临!
个性化定制与规模化生产的冲突
现今普通消费者购买的商品房都不大,对于合理优化和利用住宅空间有迫切的需求,只有定制才能满足。所以,这是一个对全屋定制家具有强烈需求的市场,但由于定制家具过于高端,普通消费者难以承受。
即使到现在,定制仍与高端、与小规模生产挂钩,尤其是家具这类大宗货物。原因在于,在生产环节,传统定制家具生产效率低、材料浪费高,难以量产;在接单环节,定制需要设计师针对消费者个性需求进行设计,人力、时间成本高。上述两个环节因素的制约,导致定制家具价格居高不下,难以实现规模生产。
对于坚持“任何空间任意定制”的诺维家而言,要发展就必须解决个性定制与规模生产的冲突。其解决办法是导入大数据管理系统,一个是生产系统,另一个是销售设计、分析系统。
诺维家是先设计销售、再生产的商业模式。为解决传统设计人力、时间成本高的问题,诺维家自建云诺4D全屋装修设计软件,一方面对全国各大城市数以万计的户型数据进行收集,梳理出几十个最基本的户型。另一方面通过在与消费者沟通时,收集信息,例如房屋朝向、户型、业主身高、颜色喜好与最终选定的方案等,录入信息库。
如此一来,当新的消费者进店后,设计师就可很快在已有户型中挑选最贴近的房型,进行微调后开始方案设计。
而在方案确定后,每一件家具的每一个部件都会拆分、转化为一个又一个的数字,被传送到诺维家的云数据库订单中心。用大数据的方式,指挥每一台机器生产。
在此情况下,诺维家生产效率是传统家具制造企业的7到8倍,材料利用率提升5%,出错率大幅降低。通过部件拆分“排板”后,板料基本都被各个部件填满,即使是边角料也能被有效利用,而传统家具制造企业的材料利用率仅85%左右。
相比之下,传统家具制造过程中,员工在生产操作时要向机器输入指令,对员工的技术和经验要求高不说,速度慢且出错率相对较高,行业流行一句话“出错率提高一个点,就要损失将近10%的产能去补错。”在“机器指挥人”后,这些问题得到很好的解决。
大数据管理系统大大降低非标件成本
在诺维家生产车间,每个部件都有一个“身份证号码”和一个“二维码标签”。每一个身份证号码由21位数字组成,包含了板件的开料尺寸、封边方式、开槽方式、打孔方式、邮寄地址等信息。这个“身份证号码”保证每个配件都不会重复,它是在不同的时间、不同的批次、不同的订单、不同的柜体、不同的生产批次里面都是唯一的号码,永远存在云数据库里面。
通过导入大数据管理系统,成千上万的订单,就有成千上万带有身份证号码的板件,通过擅长处理海量数据的电脑能把它们合并,相同颜色、相同厚度、某个方向相同的尺寸……把它们全部放在一起,用优化软件排序,然后开料。分类之后,就像流水线一样,生产效率大大提高,成本自然就降下来。
原来依靠工人按照图纸来计算孔位,调机器,然后打板。而现在只要用扫描枪对着每块板材的“身份证”扫描,所有板材的孔位尺寸、数据,全部信息一览无遗,之后机器设备自动定位,定位好以后,孔位一次性加工完毕。这种傻瓜式操作方式,不但用工门槛低,解决用工荒问题,且效率得以数万倍的提高。
利用大数据管理,标准件和非标件实现同价,这是诺维家赢得市场的杀手锏,而“机器指挥人”背后的大数据管理系统,是诺维家能将个性化定制做成规模化的秘诀之一。
个性化定制与规模化生产,过去本是矛盾的两种模式,现今在大数据管理的统领下,互为补充、共同增长,满足市场对定制家具的海量需求,并在推动诺维家朝百亿目标奔进的同时,亦可隐约窥见背后强大的推动力:大数据管理。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17