基于互联网+的大规模智能定制理论架构与实现机理

基于互联网+的大规模智能定制理论架构与实现机理

一、面向互联网+下大规模智能定制的转型路径选择长期以来，满足个性化需求的“高效使用高成本”定制与大规模标准化生产“低效率高成本”的“高效率低”难以协调。因此，很难在供应之间实现有效的匹配。在特定的生产组织、交易与运作技术约束下,生产者不仅无法及时精准地掌握消费大众的个性化需求信息,也无法解决众多差异化需求的低成本批量生产,并进一步表现为大规模生产所需要的需求稳定性条件和消费需求动态性事实之间的矛盾,以及生产者规模经济效应与消费者个性化需求之间的“不兼容”。最终,生产者只能寻求标准化生产和非标准化生产的适当组合,并通过“事前”尽可能提供多样化产品的手段来“事后”试错消费者偏好。同时表明,传统意义上以丰田、戴尔等标杆企业为代表的大规模定制充其量只是一种生产者主导的“半定制”,而非真正意义上以消费者或客户为中心的“完全定制”应该说,互联网+背景下生产制造模式的可能变革早已引起了学界的高度关注。其中,一部分学者阐述了互联网+下的企业战略选择本文在对典型企业实践观察的基础上,针对主流研究的分析盲点,从揭开需求个性化内涵的“黑箱”切入理论分析,立足于需求个性化与同质化在规模意义上的对立统一关系及其与生产者之间的供求对应与转换,论证了大规模标准化生产和个性化定制兼容的条件及其在互联网+下的实现机制。在此基础上,本文在跨案例分析的情境中对前述机制进行了理论检验,并进一步讨论了大规模智能定制对企业战略管理理论、中国制造企业GVC跃迁的理论与实践启示,从企业和政府两个层面就“面向互联网+下大规模智能定制的转型”提出对策与思路。这一研究丰富了互联网+背景下大规模定制、企业战略管理定位学派、资源基础观以及全球价值链理论探讨,也为中国制造企业突破“两端挤压”困境提供了新的思索。二、大规模定制“击击型”的逻辑破解就大规模定制而言,主流研究聚焦于生产者中心,试图在技术、组织、标准化和非标准化组合、产品模块化等生产范畴下论证其实现机制。一个被普遍忽视的分析盲点是,消费需求个性化内涵被视为“黑箱”,一直没有打开,并延伸为个性化需求和大规模生产对接的理论障碍。也就是说,理论探讨总是将消费者个性化需求的黑箱当成一个既定的“射击靶子”,而让生产者尽可能地低成本提供多样化产品,以提高“射击的命中率”。对应这一逻辑的实践必然是,内嵌于消费者隐性甚至是模糊意识之中的个性化需求信息永远和生产者处于两分状态,并表现为现实产品和消费需求之间概率意义上的试错,而不是精准对应。从而,大规模生产和个性化定制之间的两难充其量只能在一定程度上得到缓解,而无法彻底解决。本文认为,破解这个问题的关键在于揭开消费需求个性化的黑箱,并打通其与大规模标准化生产之间的映射路径。进一步,只要消费需求的个性化无法向标准化转换,上述映射路径就无法打通,生产者就不可能做到大规模标准化生产与个性化需求之间的完全兼容。因此,将大规模定制从“一种理念”变为现实、从适度定制变为充分定制的核心是,如何在生产组织过程中将个性化需求进行标准化转换,并能够让标准化转换的消费需求实现“个性化还原”。这意味着,探索大规模定制的实现机理首先需要将分析源头从生产转为需求,并沿着“个性化需求—标准化生产—个性化需求”的转换与对应逻辑展开,而互联网+为契合这一逻辑的实现机制提供了组织与技术支撑。1.需求的同质化与同质性一般认为,需求个性化与同质化之间是一种非此即彼的对立关系。这种理解并不正确。事实上,消费者需求的个性化与同质化内涵都是在比较状态下才有意义。换而言之,在“鲁滨逊的孤岛”上,不存在个性化与同质化需求。因此,比较参照标准或体系的差异会带来需求个性化与同质化的不同界定。对于给定产品,由于其具有性能、大小、款式、颜色、轻重等多个比较维度,只要消费者在其中某个维度上有不同于其他消费者的偏好,就意味着消费者对该产品有着整体上的个性化需求,但可能在其中某个维度上与其他消费者具有同质化需求。例如,对于华为Mate8智能手机,一个消费者偏好6英寸大小、银灰色组合,而另外一个消费者偏好6英寸大小、摩卡金色组合。那么,这两个消费者由于在颜色上的偏好差异,从而体现出对智能手机产品的个性化需求,但他们在产品大小这一比较维度上的需求显然是同质化的。一旦在群体规模上将消费者需求在产品多个特征维度及其各维度的多个参数(类别)上进行比较,就会发现需求个性化与同质化之间其实是对立统一关系。这是因为,对于给定产品,比较维度越多,每个维度上参数越多,个性化需求就越容易凸显。而随着参与比较的消费者规模增加,消费者在某个维度及其某个参数上存在同质性需求交集的概率随之加大。极端意义上,如果产品比较维度、每个维度上的参数空间无限大,任意两个消费者之间在整个产品层面上的需求都是个性化的。而如果消费者规模足够大,则至少在产品某个特征维度及其某个参数上一定存在规模意义上的同质化需求。并且,消费者需求之间的同质化“成分”会随着消费者比较规模的增加而增加。为清晰起见,以上阐述正式化表达如下:对于任意产品P,假设其有大小、颜色、形状、轻重等n个特征维度,每个维度i上有m个参数值(n、m均为≥1的正整数,1≤i≤n)。例如,颜色有红、黄、蓝等;形状有矩形、菱形、圆形等,则与所有消费者需求相对应的产品的特征空间可以刻画成一个n×m矩阵。对于任意两个消费者C2.企业应用:提供新的需求背景下的模型设计(1)需求个性化与同质化关系在大规模定制上的对应与转换。消费者需求个性化与同质化对立统一属性的认识对于生产者在大规模、低成本意义上满足个性化需求的供给具有重要含义:一般而言,从生产者角度看,任何产品都可以通过技术架构上的模块化以及生产过程的部件化与加总来实现,而产品特征总是可以通过给定部件上的参数设计以及各个部件的组合效应来体现。例如,任何一件衣服都可以解构为衣领、衣袖、衣身、钮扣等部件,对各个部件赋予现状、颜色、大小、数量等参数,然后将各个部件组合起来,构成现实中形式多样的差异化产品。因此,在供求(P任何产品P从生产者的角度都可以理解为h(h为≥1的正整数)个部件p其中,p根据上述对应关系,消费需求个性化与同质化之间的对立统一关系必然在生产者意义上转化为个性化定制与大规模生产之间的对立统一关系。前文指出,只要n→∞、m→∞、Q→∞,消费者需求的个性化与同质化内涵将同时展现。因此,从生产者角度看,只要其在足够大意义上掌控前述三个变量信息,就可以通过产品部件化、每个部件上的参数设计及其组合效应来找到个性化定制与大规模标准化生产之间无缝衔接的途径。而问题是,生产者如何才能达到上述“足够大”条件?(2)实现“足够大”条件的供求市场及其数值逼近机制。假设有一个消费者与生产者沟通的市场。其中,消费者针对特定产品可以无成本地在P一般地,对于特定产品,每个消费者的个性化需求转换为特定数值(及其符号)组合后,就建立了一个消费者需求与生产者数值之间的对应关系,在实质上就确定了一个自变量(向量)取值x=x3.互联网+:内容上的深度实践基于互联网+的供求数据化虚拟市场与数据累积机制。对于究竟什么是“互联网+”并无统一界定,但是无论如何理解,其在最直接的层面上反映为:生产者和消费者之间“+”上了互联网交易平台,而生产者在交易、生产制造与管理过程中加上了大数据、云计算、物联网、机器间通讯等新一代互联网技术。这两个方面的互联网+在长期累积性意义上创造了如下结果:①消费者显示个性化需求、生产者处理相应需求信息的零成本市场(2)实现大规模智能定制:同质化解构、标准化生产、个性化加总的“三化”机制。在前文的理解下,大规模定制的实现逻辑与机理已经非常直观:①群体意义上所有个性化需求的同质化解构。随着数据积累,生产者将建立对应P据此,可以得出一个有待检验的理论命题:在长期、动态、累积性意义上,互联网+通过交易平台和互联网技术创造了可以解构需求黑箱、贯通供求映射路径的数据化虚拟市场,以及涵盖所有消费者个性化需求的数值空间。在此基础上,生产者可以通过对个性化需求的同质化解构、同质化需求的标准化生产、标准化部件的个性化加总来实现大规模智能化定制。其中,基于互联网+的数据化、智能化是将大规模标准化生产与个性化定制无缝衔接的“粘合剂”。三、案例分析1.装、家具行业的创新实践研究选择红领服饰、维尚家具这两家企业作为跨案例分析对象是基于如下考虑:①企业“阅历”。企业从传统制造向“基于互联网+的大规模智能定制”转型均有10年之久的探索,累积的经验以及目前形成的模式已经相当成熟,以至可以基本排除从“昙花一现”中得出研究结论的脆弱性。②中国情境。企业分别所在的服装、家具产业均属于传统制造业,因此,相应实践与经验对于其他传统制造企业进行转型升级具有一般借鉴意义。③经营效率。企业在其所属产业普遍亏损的情况下都取得了非同一般的增长速度和良好收益。这表明,它们“基于互联网+的大规模智能定制”所达到的效果较为明显。④资料可获得性与可验证性。企业经营模式已经得到官方、媒体的高度关注。相关信息在互联网等媒体上有着广泛传播,不仅有利于收集这两家企业相关实践中的各种信息,也可以通过多方比较来对其信息进行三角验证。⑤研究对象与研究目的的匹配性。企业领导者已经形成非常成熟的有关“大规模智能定制”的经营理念。这意味着,企业至少在相当长时间内会延续目前的生产制造模式,其实践不仅与本文理论问题高度吻合,也便于企业后续实践进一步检验理论。前述企业“基于互联网+的大规模智能定制”关键信息与基本框架,可见表1与图1。案例企业信息、数据等相关资料的收集分为两个部分:①二手资料:主要来源于CNKI数据库中关于上述两家企业正式发表的文献2.先同质化分解后精准加总(1)红领服饰。通过红领服饰“酷特智能”服装定制交易平台,消费者首先进入套装、西服、西裤、马甲等选择界面。针对每一种产品,消费者面临休闲、礼服和正装三个给定大类系列的需求选择。这相当于消费者显示个性化需求的第一个层次。当消费者选择了其中一类,其将通过一系列后续选择在产品各种特征维度及其参数空间上进一步显示其个性化需求。类推上述过程,消费者可以通过“酷特智能”定制平台向生产者传递其在P(2)维尚家具。通过维尚家具“新居网”、“维意定制”平台,消费者首先进入卧房、青少年房、厨房等“空间分类”界面。针对每一类空间中的家具产品,消费者在其所有特征维度及其参数空间内显示偏好。这一过程与红领服饰案例中消费者显示个性化需求的方法和程序几乎完全相同。上述“相同或类似”过程产生的必然结果是,在解构消费者个性化需求、个性化与同质化需求的筛选与数据建模、数据累积过程、生产过程等方面的类似机制。详见表3。从上述对红领服饰、维尚家具大规模智能定制生产过程的解析中不难看出,前文破解大规模标准化生产和个性化定制之间两难问题的“个性化—标准化—个性化”、“先同质化分解后个性化加总”的转化逻辑与具体生产机制至少在本研究案例情境中可以实现。显然,这是传统大规模定制所不具备的。由此需要进一步分析的是,为什么上述过程在互联网+背景下得以实现。或者说,互联网+对于传统大规模定制带来哪些突破?3.数据化技术提升个体规模经济水平(1)依托虚拟市场的消费者中心性、规模经济与客户融合效应。①传统大规模定制所面对的供求关系完全处于实体空间内,尽管计算机、CAD、各种软件等现代生产技术提高了企业搜寻客户需求信息、市场响应以及生产运作的效率,但生产者和消费者处于事实上的两分状态,从而以消费者为核心的定制不可能真正实现。互联网+下虚拟交易市场的出现不仅使得供求双方从两分状态走向一体化,更重要的是,分布于广大实体空间内服装、家具等消费大众可以在任何时间、任何空间内向生产者表达其需求信息并达成交易。以至于,所有产品从价值创造的源头上就可以实现消费者中心性,而创造真正意义上个性化定制的初始条件。②在虚拟市场以及数据化技术(参见后文)支撑下,服装、家具等消费大众在某一特征维度及其某一参数值方面具有相同偏好的需求可以在一个相对较短的时间内实现“虚拟集中”。这意味着,众多满足规模经济条件的细分市场“即时”涌现,以至在满足个体消费者个性化需求的同时达到同质化需求批量生产的市场规模,进而为生产者在时间、制造两个层面创造规模经济条件。显然,这在传统实体空间的高“时空交易成本”下难以实现,所以传统大规模定制下生产者只能在规模经济和个性化之间适度折中或妥协。与本研究案例相关的一种典型现实是,某一特定时空内某种服装款式、家具风格的流行,需求方却不可避免地出现一定程度的同质化“撞衫”尴尬。③上述效应联合创造了一个连带结果:在低成本意义上提升了消费者主动参与设计的意愿,或者说生产者试图融合消费者知识和思想的可能,使得作为大规模定制重要基础的“顾客共同设计”(2)依托数据化技术的供求贯通以及模块化设计科学性、产品多样化空间的提升。①运用数据化技术,一方面,个性化需求黑箱不仅在特征维度及其参数空间上进行广度、深度分解,实现“透明化”解构,同时使得个性化需求内涵及其信息与其自然人载体得以分离;另一方面,体现在特定产品、材料和部件中的物理信息也可以剥离出来,从而数据化为供求之间的完全贯通创造了“对话语系”。换句话说,借助数据化,传统大规模定制下生产者产品和消费者需求之间的“非标准、非对称性对话”转换成基于数据的“标准化、对称性对话”。这也是前文“个性化—标准化—个性化”转换逻辑与实现过程的技术基础。②借助大数据挖掘技术在规模意义上筛选与区分同质化与个性化需求,生产者就可以根据大数据处理来鉴别、决策与设计同时契合消费者需求和生产者效率的模块化程度,从而提升生产者模块化设计的科学决策能力,同时根据消费者需求增加产品模块化程度的可能空间。而缺乏这一技术,生产者无法确定究竟何种程度的模块化设计才可以满足大众需求。与本文相关的事实是,红领服饰如何知道应该将服装生产程序分解为298道工序、如何知道应该把扣线作为一个独立的部件、如何决定服装口袋的样式种类?维尚家具如何知道要把衣柜开门方式作为一个特定的特征维度独立出来?显然,只有在大数据处理的基础上,上述决策才具有满足消费需求以及生产效率的科学性。③满足所有个性化需求要求生产者最终要能够创造无限多样化的产品。对此,只有利用大数据及其之间的无穷迭代与组合,并通过部件化及其组合关系加以实现,尽管通过数据建模形成的数字意义上的无限多样化产品与现实生产之间会因为时间和技术滞后而存在一定的距离。综上所述,本文认为,在互联网+下的虚拟市场创造以及数据化技术运用下,生产者可以借助前述个性化———标准化———个性化之间的无障碍转换,进而实现传统大规模定制的智能化突破四、其他讨论1.面向消费终端完美体验的能力投资众所周知,20世纪60年代以来,主流战略管理理论主要有产业定位学派和资源基础观。前者提出了全面成本领先、差异化两大战略类型,并且认为二者难以兼容。如果企业追求“鱼和熊掌兼得”的效果就存在“夹在中间”的风险(1)大规模智能定制情境下以消费者及其规模为中心的战略管理范式修正。波特之所以认为全面成本领先和差异化难以兼容,是因为在特定技术约束下,企业无法解决大规模标准化生产和个性化需求之间的“两难”。但是,这一问题在“基于互联网+的大规模智能定制”中得以解决。至少在本文情境中,企业不存在全面成本领先和差异化战略之间的取舍:在互联网+、供求贯通、数据空间积累等机制作用下以及消费者规模递增意义上,个性化需求一方面得到充分彰显,另一方面被充分“稀释”而实现同质化内涵的“集中”。生产者面对的消费者规模越大,消费者需求个性化和同质化之间的冲突属性越发淡化,进而使得大规模标准化生产和个性化定制之间的关系从冲突转向包容。这意味着,在基于互联网+的大规模智能定制下,全面成本领先与差异化融为一体、并行不悖。其中,消费者规模增长是前述关系从对立走向统一、从冲突走向包容“惊险一跳”的跳板。这里延伸的理论含义是,如何积累消费者规模,并以此为核心来设计企业经营模式、进行资源能力投资就成为大规模智能定制下企业战略管理、获取竞争优势的核心问题。这也表明,在大规模智能定制情境下,企业战略管理理论构建需要在范式上从“以生产者为中心”转向“以消费者及其规模为中心”。(2)面向消费终端完美体验的“跨界”服务能力投资。前文提及,消费者规模和生产者数据空间之间存在累积性自组织式互动机制,并构成大规模智能定制的重要支撑。这里,需要进一步指出的是,“引爆”上述互动机制存在初始临界规模条件。即,只有生产者数据空间达到一定规模,才能够提供足够的产品“模板”以满足消费者个性化需求的展示,进而吸引消费者集聚;而只有消费者规模达到临界量,生产者才可以建立规模意义上的数据空间。因此,如何解决这种临界量问题就成为企业实施大规模智能定制的初始必要条件。本文认为,其关键在于面向消费终端完美体验进行“跨界服务”能力投资———等价于企业为策动前述互动机制进行的资源承诺。这是因为,与大规模智能定制这种新兴生产制造模式相对应的是,消费者体验产品并进行交易决策的方式转变。即,从以往在实体空间内面对现货产品的一次性体验,转变为虚实空间“跨界”、面对“期货产品”全过程参与式体验。因此,其中任何一个环节的瑕疵都会影响消费者体验与交易决策。特别地,这种体验会在互联网背景下通过各种社群平台进行即时与细节化披露和扩散,而冲击到消费者在企业定制平台上的虚拟集聚规模。从而,企业实施大规模智能定制就需要从心智思维这个层面上认识到,以消费者完美体验为核心,培育企业与消费者沟通、吸引消费终端体验企业产品与服务、根据特定产品属性开发可以挖掘消费者偏好的数据技术、达成有效契约、高效率履行契约的服务能力构成企业核心能力的重要支撑。这里,需要强调两点:①生产者掌握的消费者需求群体规模越大,越有利于其进行大规模智能定制,从而上述服务能力投资不仅对于达到初始临界规模极为关键,也构成了企业长期可持续发展的必要条件。因此,对这种能力的投资需要一直贯穿在大规模智能定制的长期实践之中。②提供给消费者满意的产品是消费者完美体验的最终、最重要环节,从而产品本身的品质永远是消费者关注的焦点,并没有因为互联网+、大规模智能定制而改变。因此,基于互联网+的大规模智能定制应理解为生产者满足消费需求的“锦上添花”,不能掩盖企业在产品创新、质量改进、工匠精神与文化等方面的持续追求。(3)匹配消费者规模动态增长的制造终端网络化拓展与网络能力投资。与前述消费者及其规模中心性、需求侧服务能力投资一脉相承,企业如何在供给侧建构与消费需求动态匹配的生产制造能力构成大规模智能定制的另外一个重要支撑。这是因为,随着消费终端需求规模在长期内的持续增长,顾客需求必将超越企业自身生产能力的上界。正如黄群慧和贺俊(4)基于C2MO2O架构的“一体两翼”战略与可持续竞争优势。本文认为,大规模智能定制背景下,企业为了获取可持续竞争优势,可以采取以C2MO2O架构为平台,以消费终端规模积累及其相应跨界服务能力投资、制造终端网络化拓展以及相应网络能力建设为基础的“一体两翼”战略。事实上,C2MO2O架构可以看成是产业层面的大规模智能化定制平台。其中,核心企业可以从最初的制造企业转型成平台运营者,通过该平台构建消费终端、第三方合作生产者共同创造价值的平台生态系统。一旦需求方规模、第三方合作者规模达到一定临界值,该平台生态系统就会产生典型双边市场情境中“鸡生蛋、蛋生鸡”的网络效应(5)平台与利基的“新二元”战略定位。上述先发优势和赢家通吃结果提出了一个需要进一步回答的问题:是否每一个企业都采取上述战略,进而转换成平台运营商?显然,这不是事实。那么在一般意义上,企业应该如何进行战略定位———产业生态系统中的角色定位以及相应的能力投资定位?本文认为存在两种基本选择:①对于一部分转型较早、资源能力实力雄厚的企业可以定位于产业层面的大规模智能定制平台,尽管他们在发展的早期可能没有这个必要,或者不具备平台运营商的整合能力。②对于绝大部分中小企业,加入其他已经成型的定制平台,定位于APP角色,采取特定的利基战略更为现实。从红领服饰、维尚家具看,他们都经过了10余年的转型过程。其中,企业形成的独特能力、积累的数据资源、消费者忠诚度与粘性等为其将来面向大规模智能定制平台运营商的演进创造了条件。这一过程对于绝大多数中小企业而言,模仿成本显然过高。此外,从智能手机、计算机软件、消费互联网等产业的演进看,定位利基的企业可以通过其创新性、专业性分享整个平台生态系统的租金而获得高额利润。当然,随着企业发展、企业之间竞争以及产业生态系统的演变,平台与利基之间的二元定位并非绝对,不仅存在平台企业衰败、利基向平台转变的可能,也存在多家企业联合建立平台的实践空间。2.大规模智能定制与“隐性”gvc的生长(1)GVC曲线扁平化与相对跃迁。①在大规模智能定制下,价值创造发端于需求方,消费大众直接参与甚至主导企业产品创新过程,使得原来专属于企业层面的产品研发与创新职能很大一部分让渡于消费者(2)中国制造企业能力提升与GVC绝对跃迁。①在原有GVC低端嵌入情境下,全球旗舰企业掌控研发与销售渠道等环节,使得中国制造企业与消费终端之间存在连带关系上的“结构洞”(3)GVC重构与基于C2MO2O定制平台的“隐性”跃迁。①GVC重构下跃迁的“隐性”含义。当前GVC的形成是以传统企业线性价值创造模式为基础,因此,当互联网+下大规模智能定制冲击、替代原有企业价值创造模式时,全球生产组织和分工体系必将重构,进而形成新的GVC形态。这对于中国制造企业乃至整个制造业而言,既是一种新的挑战———可能形成新的价值与利润压榨体系,也是中国制造根据新的制造模式抢占新一轮GVC体系话语权,或者发挥重构GVC新形态的能动作用、占据有利地位创造“弯道超车”的绝好机会。因此,在第三次工业革命或工业4.0初现端倪、新的GVC主导性框架尚未夯实之时,中国制造企业的GVC跃迁不仅是既有框架下、战术性主导、面对当前现实的“显性”位势提升,也是战略性主导、面向未来格局、形塑下一轮GVC框架以及抢占话语权有利地位的“隐性”跃迁。②C2MO2O架构的平台属性与“隐性”跃迁。与传统线性价值创造模式、GVC之间的契合关系相对应,大规模智能定制下的C2MO2O架构是新一轮GVC形成的微观基础。而C2MO2O架构的平台属性、双边或多边市场间接网络效应、赢家通吃博弈结构,构成中国制造企业GVC“隐性”跃迁的载体与机制。事实上,无论是德国推进工业4.0还是美国工业互联网的发展,都是借助一些具有总体平台架构开发和创新能力的制造企业而展开。进一步地,本文认为,新一轮GVC主导权争夺的结果将取决于微观层面平台竞争的优势与劣势。鉴此,中国制造企业,特别是一些在大规模智能定制领域已经形成成熟模式、资源能力雄厚的平台型企业完全有必要也有可能在基于C2MO2O架构的“一体两翼”战略下,通过平台包络(Envelopment)策略———侵蚀其他平台消费者与第三方合作者规模五、付款时1.提供大规模智能定制的战略需求通过现实观察、理论推演与案例分析,本文解析并验证了基于互联网+的大规模智能定制实现机理,并进一步分析了其理论与实践含义。主要研究结论可以概括为:在互联网+背景下,企业可以依托虚拟供求市场创造与数据化技术运用,揭开需求黑箱、贯通供求映射路径,并借助个性化与同质化之间的两次转换,实现大规模标准化生产与个性化定制之间的无缝衔接。据此,以差异化和全面成本领先为核心的经典定位框架不再适用,而大规模智能定制中数字化资源能力的累积性自组织机制、C2M间接网络效应与赢家通吃博弈结构将催生基于平台与利基的新二元定位。此外,鉴于消费者中心性及其规模的极端重要性,实施大规模智能定制务必培育面向消费终端完美体验的跨界服务能力,以及进行供给侧网络的动态扩展与能力投资。针对中国制造企业而言,大规模智能定制蕴含着相对、绝对与隐性三重GVC跃迁空间。2.从数据化防治策略出发,强化企业资源能力建设(1)企业对策。从传统制造向基于互联网+的大规模智能定制转型虽然具有显著的远景利益,但是绝非易事。鉴于其中必然存在的探索性风险、企业资源能力约束、路径依赖、经营稳定性需要等复杂因素,企业采取以下策略比较适宜:①建立明确预期。面向大规模智能定制的转型具有战略颠覆性,其实施过程不可避免地对既有生产、制度与利益体系产生巨大冲击而受到抵制。为解决这一问题,企业领导需要以C2MO2O框架为基础制定明确的战略转型实施线路图,以在组织内形成共识、强化预期,并激励员工进行相应专用性投资。②设定转型缓冲时间区间,采取“一企两治”经营模式。转型初期采取传统生产过程与大规模智能定制并行的原则,在不冲击原有生产体系的基础上选择适当产品进行试点、逐步过渡,待到时机成熟时全面并轨。③以数据化为核心的资源能力投资与培育。在双轨制生产过程中,设置收集与处理数据的职能部门建立数据库,培养数据挖掘与处理能力,并借助门户网站、微信公众号、微博、实体门店、广告等手段开发顾客粘性和服务