企業服務定製市場的探索與分享

導語：本文中，數跡網絡創始人劉曉曉分享了對企業服務定製市場的探索和思考，以傳統企業海納威爲例，阿里雲快速孵化的場景SAAS，兩分鐘就能幫助他們解決派工效率問題。

在企業服務上，我注意一個現象。咱們作軟件的爲了把生產的代碼和設計的功能賣給更多的客戶，選擇性地忽略企業客戶之間存在的差別。

實際上每家企業都是不同的，每一個企業都有它獨立的價值。當咱們選擇性地忽略企業之間的差別，作出所謂的通用軟件賣給企業讓它使用時每每形成了存在信息孤島、與實際流程脫節、沒法實如今線管理、難以全員使用、可變性差以及智能化低的問題。

阻礙企業定製軟件的主要矛盾在於實現成本和客戶價值兩方面。其實企業的核心業務是值得去定製的。咱們有大量的成本砸在UI、權限、集成、架構。但客戶沒法感知。客戶只關注業務價值實現。

宜搭，實現業務模型快速組裝
阿里雲和飛天作了雲計算，面向容器化微服務的架構。阿里宜搭apass的平臺，實現成本作了模塊化、組件化。他們來提供組件，不斷封裝這些技術，只要按照企業業務所須要的內容來進行從新的組裝就能夠了。

平臺賦能，支撐場景SaaS快速孵化
阿里雲提供這些底層基礎，技術夥伴和阿里雲的業務夥伴來提供技術中間件和業務中間件。
好比刷臉考勤、發票掃描出單、工件工序計數這些組件在阿里雲上是現成的，咱們只用封裝基於場景來產生SaaS。

今天對於SaaS的理解再也不是把軟件搬到雲上去，重點是客戶需求和解決方案。

上圖是和你們分享在海納威作的一個內容。整個項目歷時週期一個月。需求是解決生產現場的工序計件和統計的問題。海納威是很傳統的一家企業，它的企業價值鏈是銷售—設計—計劃—供應—生產。合做中間用阿里宜搭來完成他在現場的一個派工效率的問題。咱們經過攝像頭、邊緣服務器就是人工智能的數據採集來完成工序計件，最後告訴他這個工人一天作多少，在生產現場的產能是否平衡。

這一段先解決派工效率的問題。一個箱子二百道工序，理論上來講作一個箱子須要四千秒。一個工人一天上八個小時班，能算出來他能作多少個箱子出來。可是實際上曾經排產只能排到60%。

這是完工的檢驗，良品和不良品產生的緣由、生產數據、工序完工數據都能完總體現出來。

另外現場有人工智能的攝像頭，採集數據。有一些工序是能夠經過智能採集，攝像頭直接查出來，直接看到現場進度狀況，有問題能夠及時調整。

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