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震坤行陈龙:AI时代 企业须向数字化服务入口转型

亿邦动力 2025-12-03 17:56
亿邦动力 2025/12/03 17:56

邦小白快读

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文章介绍了在AI时代企业如何通过数字化转型提升竞争力的实操干货。

1.企业必须从单纯的产品提供商转变为数字化服务入口,深化AI驱动的产品创新和质量提升,如震坤行在太仓建立产品创新中心推进工业产品质量。

2.强调数据积累的重要性,具体包括高质量原始数据的结构化积累,以支持智能选型和推荐;例如紧固件的参数化定义便于AI智能化服务。

3.提供出海策略:选择价值高的市场如欧美,强调掌握产业链话语权以避免被压价;例如借鉴外资企业进入中国时用代理或合资模式解决正当性问题。

4.实践AI应用:从内部流程开始,如RPA机器人提升采购和客服效率约50%;以及开发“行家玲珑”大模型优化运营。

风险提示:企业仅靠低成本和产品优势可能不足以全球化,需考虑情感和地缘政治影响;应通过提供本地价值增强正当性。

文章涉及品牌渠道建设和产品研发在AI时代的应对策略。

1.品牌营销强调渠道控制力价值:在MRO行业,因品牌属性弱,渠道(如工业超市)话语权强于原厂,可通过自有品牌强化控制;例如海外公司法思诺和伍尔特的高增长案例。

2.产品研发启示:AI推动个性化服务和产品创新,企业应延伸服务到上游研发和质量提升,如利用客户数据实现一对一会员制服务和低成本规模化生产。

3.消费趋势观察:AI加速市场集中化,淘汰平庸产品和区域小品牌;但对垂直小企业仍有发展空间。

用户行为变化:透明化趋势要求品牌增加附加值,否则盈利能力下降;需通过GEO优化使AI认可品牌权威。

文章解读了增长市场机会和风险提示,应对AI时代策略。

1.政策与机会解读:出海是必然选择,关注价值高的欧美市场;提示机会:通过掌握话语权提升盈利,如反算外资企业盈利数据证明渠道价值;风险提示:当地正当性挑战,因地缘政治可能引发情感决策。

2.消费需求变化:小企业采购更易电商化,大企业需要服务深度;应对措施:数字化转型如AI工具提升组织能力,开发Agent架构师角色。

3.可学习模式:学习海外大公司如亚马逊to B业务,强调一站式服务;合作方式包括代理或合资渠道出海。

商业模式革新:企业演化成服务入口,提供数字化和AI相关服务;扶持政策启示:积累数据以实现智能推荐。

文章提供产品生产、设计需求及数字化启示的商业机会。

1.产品生产和设计:AI驱动非标产品规模化和低成本化,启示工厂应聚焦产品创新和质量提升,如震坤行案例推进产品质量在全球竞争力。

2.商业机会:出海策略强调产业链配套价值;机会在于本土化生产应对劳动力成本劣势,如未来智能工厂可能分布全球。

3.数字化启示:从数据开始着手AI转型,例如参数化产品定义便于智能化;推进电商化,避免仅搬砖型生产导致盈利能力下降。

生产需求变化:AI消灭平庸产品和区域品牌,工厂需增加附加值;启示:加强工程师红利优势,研发可在国内控制。

文章分析行业趋势、新技术和解决方案。

1.行业发展趋势:AI加速市场集中化和透明化,推动电商和数字化服务深度;例如MRO行业长期价值在服务属性要求高。

2.新技术:AI在营销、研发等环节应用,如一对一会员服务和大模型工具提升效率;解决方案包括GEO优化留下数据指纹,使AI推荐权威。

3.客户痛点解决:痛点如数据质量不够导致AI无法识别;解决方案强调结构化数据积累和开发Agent架构师角色,提升内部效率50%。

趋势发展:未来组织需AI能力部门;解决方案延伸到服务上游研发,提供智能选型推荐等数字化产品。

文章讨论平台需求和运营管理策略。

1.平台需求:企业对平台的需求包括AI和数字化服务入口;问题如数据质量影响AI推荐,需优化平台管理以增强权威识别。

2.最新做法:强调平台运营管理通过内部流程AI化(如RPA)提升效率;平台招商启示:构建一站式服务整合产品和服务。

3.风险规避:涉及正当性挑战,地缘政治和情感决策可能影响服务;应对措施包括借鉴代理渠道模式。

管理优化:平台演化成入口;方向:聚焦价值创造,避免风险如盈利能力下降。

文章探索产业新动向、新问题和商业模式启示。

1.产业新动向:AI虽未根本改变价值链但加速集中化,观察如欧美公司法思诺的高市值;新问题包括全球化正当性挑战,如何解决情感和地缘政治影响。

2.政策启示:出海策略中需反思外资模式借鉴代理合作;商业模式革新探讨:企业转型为服务入口而非单纯产品提供商。

3.研究启示:底层逻辑分析显示渠道控制力强;建议:聚焦AI微观能力优化,推进工程师红利优势在全球研发分布。

商业模式分析:AI时代非标产品规模化;政策建议:通过数据积累提升透明性。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

This article provides practical insights on how businesses can enhance competitiveness through digital transformation in the AI era.

1. Companies must evolve from being mere product providers to becoming digital service gateways, deepening AI-driven product innovation and quality improvement, such as Zhenkunhang establishing a product innovation center in Taicang to advance industrial product quality.

2. It emphasizes the importance of data accumulation, specifically the structured collection of high-quality raw data to support intelligent selection and recommendation, such as parametric definitions of fasteners enabling AI-powered services.

3. Overseas expansion strategies are outlined: targeting high-value markets like Europe and the U.S., emphasizing control over the industrial chain to avoid price pressure, and learning from foreign companies' use of agents or joint ventures to address legitimacy when entering China.

4. Practical AI applications are highlighted: starting with internal processes, such as using RPA robots to improve procurement and customer service efficiency by about 50%, and developing the "Xingjia Linglong" large model to optimize operations.

Risk warning: Relying solely on low costs and product advantages may be insufficient for globalization; companies must consider emotional and geopolitical influences and enhance legitimacy by providing local value.

The article discusses strategies for brand channel development and product R&D in the AI era.

1. Brand marketing emphasizes the value of channel control: in the MRO industry, where brand attributes are weak, channels (e.g., industrial supermarkets) hold more influence than manufacturers, and control can be strengthened through private labels, as seen in the high-growth cases of overseas companies like Fastenal and Würth.

2. Product R&D insights: AI drives personalized services and product innovation, urging companies to extend services to upstream R&D and quality improvement, such as leveraging customer data for one-to-one membership services and low-cost mass production.

3. Consumer trend observation: AI accelerates market consolidation, eliminating mediocre products and regional small brands, though opportunities remain for niche vertical SMEs.

User behavior changes: Transparency trends require brands to add value to avoid profit decline; GEO optimization is needed to make AI recognize brand authority.

The article interprets growth market opportunities, risks, and strategies for the AI era.

1. Policy and opportunity analysis: Overseas expansion is inevitable, with a focus on high-value markets like Europe and the U.S.; opportunities include boosting profits by gaining market influence, such as reverse-calculating foreign firms' profit data to demonstrate channel value; risks involve local legitimacy challenges and emotional decision-making driven by geopolitics.

2. Shifts in consumer demand: SME procurement is increasingly e-commerce-driven, while large enterprises require deeper services; responses include digital transformation with AI tools to enhance organizational capabilities and developing roles like Agent Architects.

3. Learnable models: Emulate overseas giants like Amazon's B2B operations, emphasizing one-stop services; partnership models include using agents or joint ventures for expansion.

Business model innovation: Companies evolve into service gateways offering digital and AI-related services; policy insights highlight data accumulation for intelligent recommendations.

The article outlines opportunities in product production, design, and digital transformation.

1. Product production and design: AI enables scalable, low-cost production of non-standard products, urging factories to focus on innovation and quality improvement, as seen in Zhenkunhang's efforts to boost global competitiveness.

2. Business opportunities: Overseas strategies highlight the value of industrial chain integration; opportunities lie in localized production to counter labor cost disadvantages, such as future smart factories being globally distributed.

3. Digital insights: Start AI transformation with data, e.g., parametric product definitions for smart services; advance e-commerce to avoid low-profit "brick-moving" production.

Production demand changes: AI eliminates mediocre products and regional brands, requiring factories to add value; leverage engineering talent advantages, with R&D controllable domestically.

The article analyzes industry trends, new technologies, and solutions.

1. Industry trends: AI accelerates market consolidation and transparency, deepening e-commerce and digital services; e.g., the MRO industry's long-term value lies in high service requirements.

2. New technologies: AI applications in marketing and R&D, such as one-to-one membership services and large model tools boosting efficiency; solutions include GEO optimization to leave data fingerprints for AI authority recognition.

3. Customer pain points: Issues like poor data quality hindering AI identification; solutions emphasize structured data accumulation and Agent Architect roles to improve internal efficiency by 50%.

Trend development: Future organizations need AI-capable departments; solutions extend to upstream R&D services, offering digital products like intelligent selection recommendations.

The article discusses platform demands and operational management strategies.

1. Platform demands: Businesses seek AI and digital service gateways; challenges include data quality affecting AI recommendations, requiring platform management optimization for authority recognition.

2. Latest practices: Emphasize AI-driven internal processes (e.g., RPA) for efficiency; merchant recruitment insights focus on building integrated one-stop services for products and services.

3. Risk mitigation: Address legitimacy challenges, where geopolitics and emotional decisions may impact services; countermeasures include adopting agent or partnership models.

Management optimization: Platforms evolve into gateways; direction: focus on value creation to avoid risks like profit decline.

The article explores industry trends, emerging issues, and business model insights.

1. Industry trends: AI accelerates consolidation without fundamentally altering value chains, observed in high market valuations of firms like Fastenal; new issues include globalization legitimacy challenges and addressing emotional/geopolitical impacts.

2. Policy insights: Reflect on foreign entry models like agent partnerships for overseas expansion; business model innovation discusses shifting from product providers to service gateways.

3. Research implications: Underlying logic shows strong channel control; recommendations include optimizing AI micro-capabilities and leveraging engineering talent advantages in global R&D distribution.

Business model analysis: AI enables scalable non-standard production; policy advice: enhance transparency through data accumulation.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

【亿邦原创】12月3日,亿邦产业互联网年会在京举行,震坤行工业超市董事长陈龙发表主题为《AI与供应链全球化能力的变革思考》的主题演讲。

陈龙指出,AI时代工业用品行业的价值链虽未根本变革,但电商和人工智能加速市场集中化,强化具备服务深度和渠道控制力的企业在长尾市场的话语权。企业必须向数字化服务入口转型,深化AI驱动的产品创新、质量提升和个性化服务,构建核心竞争力。

以下为演讲全文,经亿邦动力整理。

感谢亿邦,感谢在座的各位朋友,我今天的分享的内容是,在AI的时代背景下,我们怎么去构建全球化的竞争力。

我分三个部分:第一个部分,我们先看这样一个时代,我们从事的MRO的价值到底是怎么样的。第二个部分,是AI时代,企业应该有什么样的具体应对策略。第三部分,是震坤行在MRO行业的一些实践分享。

01 AI时代MRO行业价值在哪里?

MRO行业品类非常杂,包括备品备件等,非常长尾,对服务属性要求高。

具体的规模,有人说在中国有3万亿,有人讲4万亿,反正市场规模很大,极其分散。从过去到现在,MRO行业的价值有没有发生一些根本性的变化?我想进入这个行业,是1998年受沃尔玛的影响。我就在想,企业有大量零散需求,我能否搞一个工业超市来满足这个需求。所以我们公司注册叫震坤行工业超市,是深受这个影响。但那个时候有想法,没能力。

到了2014年,我下决心给公司改名,2016年正式开始进军MRO行业,进军工业品。那个时候的一个基本逻辑就是什么呢?在这个品类的市场里面,谁的话语权会更强?按道理来讲,沃尔玛经营的品类也没有太多的高科技,但不影响它成为全球最大的公司之一,目前还是最大的公司之一。为什么呢?在这个产业链里面,它有极强的话语权,尤其是对上游有非常强的控制能力。在我们这个品类里面,原厂有没有可能直接触达客户呢?在长尾的市场,实际上是需要渠道的。就像可口可乐的品牌再大,也需要一个渠道来覆盖它的客户群。

另外,我们这个行业有个特点,很多品类的品牌属性不是特别强,尤其是那些跟五金相关的东西,越是品牌属性不强,渠道的话语权、控制力就越强,渠道甚至有大量的自有品牌,大家可以观察,做五金件、紧固件的相关品类,上游的溢价能力偏低,渠道对上游的控制力更强。

我觉得这是一个最底层的基本逻辑。如果这个底层逻辑成立,这个行业就是可以做的,就是有机会做大的。实际上,海外有很多这样的大公司。

02 AI时代 行业发生怎样变化?

在AI这个时代有没有发生一些变化?实际上,电商时代已经发生变化,即使欧美传统的大公司没有规模上发生大的变化,实际上亚马逊的to B收入已经规模很大了。当然了,我们另外一个角度来分析客户的需求:欧美大企业的需求往往是解决管理成本,本质上是一种服务。这个时候,电商企业很难进攻。但是小企业基于成本的采购,不需要那么多服务,电商切入这个市场是相对比较容易的。这是发生一个变化。

另外一个变化,我觉得AI时代的透明化会更加极致。将来采购的时候,产品选型推荐的时候,问AI,价格会更透明。如果企业不能提供服务,没有附加值的增加,而仅仅是搬砖的话,公司的盈利能力会越来越低。那作为一个电商型的企业,或者一站式服务的企业,就必须要跟着时代进步,必须要增强AI和数字化的能力。

企业要演化成一个入口,而不仅仅是产品的提供商。另外,企业不能仅卖产品,必要延伸到各类的与数字化AI供应链产品选型相关的服务。甚至要服务到上游产品的研发,质量的提升。这就是为什么我们震坤行在太仓建了一个差不多两三万平的空间,专门做产品创新,推进中国工业产品质量提升、在全球的竞争力等。

实际上,AI时代行业的底层逻辑没有发生根本性的变化,但正在发生一些细微变化。我相信未来会发生根本性的影响。

我们再看美国这几家公司,包括欧洲的企业,这几年发展都非常顺利。你看法思诺,只卖紧固件,市值能达到450亿美金左右,它的表现比固安捷更好,那这是什么逻辑呢?紧固件这个品类导致毛利率更高。当然它有更多的非标这些方面的品类,而固安捷的通用品相对更多一些。伍尔特也是典型的紧固件出身的企业,现在规模能做到200亿欧元,平均每年还有17%甚至更高速的增长。这是什么原因呢?

这个行业正在发生一个变化,从分散到集中。有人说这个行业长坡厚雪,因为随着互联网的推动,随着AI的推动,越来越多的小企业没有机会展现出来了,整个供应链的壁垒更高了。在这个时候,产业的集中度越来越明显。虽然受到互联网的冲击,但是他们还是有大量的发展机会。

另外在to B领域里面还有一个明显特点,传统大型企业很好地实现了电商化、数字化的演变。我觉得这也是非常重要的一点。因为我们企业的需求跟to C不太一样,客户粘性会更强,对服务要求更高。这不仅仅是一个产品买卖这么简单的关系。

03 行业出海 是必然选择

但是目前来看,无论是在国内还是全球,MRO这个行业是有巨大价值的。价值体现在哪里?当年日本企业出海的时候,一直在谈论一件事,就是商权。另外一种说法就是产业链链主到底是谁?可以想象一下,外资企业在中国每年的盈利差不多两千多亿美金,好像去年在2700-2800亿美金。美国的企业在海外市场盈利是1.5万亿美金到1.7万亿美金,日本差不多1.4万亿美金。我们可以反算一下他们的产值到底是多少。如果盈利是2500亿美金,假设平均值纯利率是10%的话,欧美企业的平均纯利率在这个数值甚至以上,那就意味着有两三万亿的产值。

我们中国总出口是3万亿美金。假设我们的盈利能力也很强,10%也就3000亿美金。那么我们中国所有企业的平均数也有1500亿美金。为什么这些企业盈利这么强呢?因为他们掌握了话语权,他们掌握了产业链,无论是渠道的产业链,还是产品的产业链。

所以日本当年是整车出海,产业链配套出海。我们的出海目前主要还是给别人配套出海。如果你给别人配套就是供应商,就会被压价格,毛利率就会偏低。那么,我们的雄心到底是以卖产品的跨境电商为主,还是直接触达客户,掌握话语权为主?这两者怎么动态平衡,实现我们的终极目标,培养中国越来越多的产业巨头,我觉得这是中国企业在全球提升盈利的一个底层逻辑。

那海外的市场哪里价值更高呢?

如果这个市场连生产型的企业都没有,渠道肯定话语权就会更强。这也是为什么美国和欧洲的MRO企业盈利能力会超强,中国相对来讲,盈利能力没那么强。因为中国有大量的生产型企业,规模一旦够高,原厂就可以直接对接直接买。我们每家企业根据自己的特点,选择出口的地方不太一样。但是我觉得价值更高的一定是美国市场、欧洲市场,虽然难度高,但是这是未来的长期选择。

如果你有足够的雄心,进入到AI时代,有四个方面可以探讨,主要是企业内部效率和运营提升。

我挑其中一项为例。在营销环节,AI时代完全可以根据客户的数据,包括大量的产品的数据,实现一对一的会员制服务,完全个性化服务。包括产品创新,产品定义等,都是完全可以根据市场需求,客户需求来实现的。我觉得这是一个非常深刻的变化,会让大量的个性化和非标变成规模化,低成本化。

另外一个,AI研发进一步重塑竞争优势。前面我们讲过,中国原来靠低成本、靠配套的产业链出海。现在出口还是以加工出口为主,即使高科技产品出口,也有相当一部分是组装。那AI时代会不会发生一些变化呢?我觉得会。

中国有些优势是极其独特的。如果中国原来有劳动力成本的优势,那未来是中国工程师的红利。制造可以全球化,可以分布式,研发可以在中国,你能控制我在哪里生产,控制不了我在哪里研发数字化产品。这是我们中国工程师,未来10年、20年的巨大优势。世界上没有一个国家能够替代我们。

另外一方面,随着智能工厂的推进,反过来很多实体性的生产或者是服务,可能到本地化。大家要想清楚这件事:越来越多偏实体性的东西,包括智能化制造,在劳动力成本不占优势的情况下,可能会落到本地生产。到那个时候,我们的出口实际上是面临挑战的,我们必须走出去,在当地发展。

04 AI实践 如何创造价值?

AI推动的是什么呢?通用品的规模化、集中化、平庸产品的消灭、区域品牌的消灭,不需要那么多品牌了,不需要区域化的小公司了。但如果小企业足够的垂直,照样会有好的发展空间,AI时代照样会发挥独特价值。

另外作为企业来讲,从哪里开始着手进入AI时代?一切从数据开始,我这里举一个例子,就是关于我们公司的紧固件。紧固件的定义相对来讲参数化,实际上更容易实现智能化选型、推荐等,当然核心前提是要有足够数据量的积累。

另外在AI时代,你怎么能让AI推荐你呢?

如果你的数据质量不够高,结构化不够强,AI的工具就不能识别你,不能爬取数据,不能选择推荐你。所以,我们应该想办法让AI认可你是权威的。在互联网时代,我们要做好SEO的优化。我觉得AI时代需要GEO的优化,留下我们的数据指纹。让AI来推荐你,认可你是这方面的专家,我觉得这是非常重要的一件事。当然了,前提是你要有非常高质量的原始数据积累。

未来的组织是什么样呢?我们知道以前企业有设备部门,未来的企业我觉得跟劳动力相关的不仅有HR部门,还应该有一个非常强大的AI组织能力建设的部门,组织能力提高的部门。之前我们的员工是靠人来工作,现在越来越多是员工结合智能化工具来工作。

未来谁是企业的超级员工呢?就是那些智能体的架构师,可以根据企业的商业模式,运营特点,利用AI工具,开发出越来越多的Agent来实现智能化的运营和发展。所以,基于AI能力的智能体架构师,可能在企业扮演越来越重要的角色。

那是不是有了产品力,有了服务力,有了低成本,有产品的独特性优势,就能够实现全球化的发展吗?不一定,这里面有在全球发展的正当性问题。我们中国企业在全世界发展的正当性是什么?你卖产品,赚钱是你的事,跟我有什么关系呢?给当地带来什么贡献和价值呢?所以我们有优势,但并不一定能取得认可。

不同的国家在这个逻辑上是不太一样的。举例子来讲,我们中国受影响很大的一个因素就是情感。中国有很多人的决策是情感大于理性。在互联网的时代,非常容易在网络上炒作民族情绪,种族矛盾、地缘政治这些问题会不会影响中国企业在当地服务的正当性?尤其是地缘政治矛盾深的这些国家,老百姓是非常容易被影响,要么极左,要么极右,尤其是不同类型的客户,越是大的客户,这种事情考虑的越多。

我们要问问自己凭什么人家认为我们适合在当地发展?当年外资企业进入中国了,他们的收入高不高?他们的管理规范不规范?他们的产品是否领先?他们给当地的纳税多不多?政府对他们支持不支持?有没有给中国带来大量的外汇和出口?反过来,中国的企业出海,能不能像当年那些领先的外资企业进入中国一样,取得这么好的正当性?当然了,在不同的国家和地区,我们的正当性是不一样的。在东南亚和者美国的正当性,是有很大区别的。那怎么面对这些挑战,我们可以借鉴当年外资企业进入中国的方式,用代理渠道,用合资渠道等方式。

震坤行的AI发展路径,如果从数字化的下半程开始讲,最早就是内部流程的机器人化,包括RPA能力建设。所以我们的采购效率和客服效率的提升,基本上在50%左右。我们还推出了“行家玲珑”大模型,各个环节的AI能力提升,我就不一一去介绍。

这里总结,我觉得AI正在从全球化的宏观趋势变成可掌控可优化的微观能力。只要我们把自己的事情做好,聚焦于真正价值创造,我相信中国企业在全球化的路程会走得更加顺利。

谢谢大家。

文章来源:亿邦动力

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