文/ 陈晓 赵弋洋 郝墨
电商 C2M（Customer-to-Manufactory）模式是指在工业互联网背景下，使用大数据、云计算、人工智能等数字技术，通过生产过程的智能化、个性化、柔性化及节能化，缩短从产品制造到流通的过程，因此也称作“短路经济”模式
[1]
。
与传统的 B2C、C2C 等电子商务模式相比，C2M 是在工业互联网背景下产生的一种全新的电子商务模式
[2]
。
在这种模式下，消费者可以直接联通工厂，省去中间商环节，这种先销后产的方式在节省大量成本的同时，还能充分满足消费者的个性化需求。
随着数字经济时代的到来，C2M模式也逐步出现新变化，不再是“工厂直供”的简单概念，演变为一种以数据为核心驱动、深度整合供应链并重塑整个商业逻辑的新型范式。
1995 年创立初期，红领制衣通过引进意大利 KD 面料预缩机、德国 KANNEGIESSER 粘合机等设备，建立起年产 80 万套西装的标准化生产线。2003 开始，红领制衣投入 1.2 亿元研发 RCMTM 系统，建立包含 200 万人体数据的版型库，合作开发 CAD/CAM 系统，构建物联网生产体系，生产周期从 50 天压缩至 7 天。在完成了技术突破后，红领制衣便开始了 C2M 生态的全球扩张。2014 年，红领制衣推出魔幻工厂 App，开启 C2M 模式国内实践，这种“数据驱动+柔性生产+平台赋能”的模式，有效保障业务发展与利润率增长。
红领制衣转型的核心驱动力，在于突破服装行业长期存在的“
效率-成本-个性化
”不可能三角
。
一是
需求端消费升级倒逼供给变革
。
随着消费需求和模式的多元化发展，
传统模式只能提供“千人一面”的产品
难以满足需求变化，红领制衣通过半标准化的方式来满足个性化需求，通过设计多种不同款式，
支持
多
种设计组合
，
基于
人体数据开发的智能量体系统，
实现
尺寸
的
精准适配
，
交付速度也
从传统模式的 3-6 个月压缩至 7 天
。
二是供给端技术突破重构成本结构。
红领制衣通过构建覆盖设计、下单、生产的全流程数据驱动系统，将服装定制分解为
多
道标准化、数字化的工序。基于用户需求的数据，系统可即刻自动生成版型，并同步开展生产线制造。这种模式下，数据流贯通整个业务链，能够精准、快速地匹配用户需求信息，减少传统定制生产过程中不必要的损耗，实现规模化效率与个性化生产的统一。
三是
市场
端模式创新重塑价值分配。
C2M 模式通过“去中间化”的结构性创新，将竞争焦点从瓜分存量转移至创造增量。制造商凭借直连用户获取的数据优势，能更精准地创造符合需求的产品，从而将原本被中间环节耗散的价值（如库存成本、营销费用）重新回收，并分配给终端消费者和制造端，构建一种以效率提升和价值共创为基础的正和竞争新生态。
红领制衣以 C2M 为核心，将客户需求直送智能工厂，以需求驱动生产，将互联网、物联网等信息技术融入柔性化制造过程，先有订单再进行生产，以“零库存”为经营目标，极大程度上压降了库存，提高了生产及库存周转效率，有效降低成本。
客户订单统一经过数据中心进行检测，版型数据库可根据客户订单信息自动生成版型，并经过智能裁床自动化完成裁剪工作。流水线工人会根据系统自动生成的包含所有信息的 RFIT 射频识别卡进行缝制操作。
生产设备和工艺世界先进，引进了世界级水平的裁衣流水线和 CAD 排版系统，采用柔性立体裁剪工艺，可同时处理多种不同款式和尺寸的订单，实现“小批量、多批次”高效生产。
实现了“一人一版，一衣一款”，半手工、全手工等多种精湛工艺供客户自由选择，大到领型、款式，小到纽扣、缝纫线，客户都可以自主参与 DIY 设计，精准匹配个性化定制需求。
从门店下单到产品交付，通常只需 7-10 个工作日，
通过
全过程大数据智能管控，能够快速响应客户需求，相比
于
传统服装定制模式，
不仅
大大缩短了交付周期
，
还能够确保交付质量标准化
。
与
全球多家知名面料供应商
达成
战略合作，确保产品品质稳定，价格合理，同时汇集优秀供应链资源，打造除西装、衬衣外的全品类定制，更多维度满足消费者需求。
数字经济时代，C2M 模式作为实现个性化定制和按需生产的重要路径，其应用正从浅层尝试向产业链纵深渗透，同时也不可避免地面临着来自企业内部、产业链、市场环境等多维度的严峻挑战。
从传统的大规模、标准化生产转向小批量、快反应的柔性制造，需要对生产线进行昂贵的数字化、模块化改造，并对
员工
进行技能再培训。同时，企业需建立能够实时响应海量离散订单的决策系统及实时排产体系，并重塑设计、营销与生产部门之间的协作流程，这对企业的资金、技术和管理韧性提出了极大考验。
C2M 模式的理想状态是端到端的无缝连接，但这有赖于整个供应链生态在数字化与柔性化上的协同推进。现实中，上游的原材料供应商可能仍遵循传统的大订单、长周期模式，难以满足 C2M 制造商所要求的小批量、快交付的灵活供应。这种上下游之间的节奏脱节，会形成“木桶效应”，导致制造端的柔性生产能力被卡在供应链的瓶颈环节，造成整个系统的响应速度迟滞、成本攀升。
消费者虽青睐个性化，但对其带来的较长交付周期和更高价格是否普遍愿意接受，仍需市场
验证
。更重要的是，模式的核心是数据，在收集和使用海量用户数据的过程中，企业面临着巨大的数据安全与合规压力
，也在某种程度上打消用户积极性
。
C2M 模式虽能消除库存风险，但其单件管理成本、营销获客成本以及物流成本等却显著高于传统模式。在这种复杂的成本结构中，如何找到一个可持续的盈利模型，从而摆脱“叫好不叫座”的困境，已成为该模式未来进一步拓展和应用的核心挑战。
在制造行业，数据正从辅助工具升级为核心生产要素，驱动智慧决策贯穿全链路。生产端，通过对设备传感器实时采集的温度、振动等数据进行分析从而开展预测性维护，减少非计划停机；供应链侧，历史销售数据、用户消费数据等都可以帮助提升需求预测准确率，从而动态调整库存周转效率；市场端，消费者浏览轨迹、穿搭偏好等行为数据经挖掘生成精准画像，精准触达消费者需求。
依托
已有数据对
用户消费及行为习惯进行用户画像，为生产端的生产工作提供准确依据，同时根据用户订单关联分析，进行产品组合及精准营销，让生产经营活动触达用户实际需求。
通过打造柔性生产体系，连通生产计划端与需求端，实现供应链协同。依托精益生产、并行生产、敏捷制造和智能制造等形式，提升制造系统响应内外环境及生产需求变化的水平，创造最佳社会价值与经济效益。
通过对消费者画像、生产工艺日志等原始数据确权，形成企业专属的数据资产，这些经确权的资产在供应链协同平台中可以实现跨企业交易，催生数据中间商新型业态；未来，经价值评估后的数据资产可以作为抵押物获得金融机构授信融资，可以有效解决
中小
企业
面临的
资金难题。
在 C2M 生态中，作为“链主”的龙头企业，
应
主动承担起整合与赋能产业链的核心职能
，
搭建产业互联网平台
。
纳入产业链上下游企业，
有序向生态伙伴开放产能、排期及工艺数据
，
将自身过剩的柔性制造能力，转化为可供
产业链上下游中小企业
“即插即用”的云服务。中小
企业
由此可按实际销售情况，以极低起订量发起生产订单，随卖随产
，
节约成本
。
能够有效缓解中小企业因
“订单量小”而遭拒、因“单量大”而被占用大量资金的“量大压款”困境
，
实现
全产业链的
价值共生，驱动整个产业链向高效、健康的方向演进。
要想进一步发展，则应突破单一生产输出的局限，将自身积累的有效数据封装为标准化的产品或工具，将商业模式从“生产输出”升级为“生产+数据”双轮驱动。通过产业互联网平台，为上下游合作伙伴提供精准的产能对接，还可以催生设备健康监测、产线能耗优化、排产智能决策等高附加值数据服务，甚至是形成数据产品进行交易，提升产业链的整体协同效率，实现从“成本中心”向“利润中心”的转化。
生产制造过程中的数字化赋能已经较为成熟，未来
物联网与边缘计算实现设备状态实时感知，通过预测性维护缩短停机时间，
可以有效
提升生产效率；
在用户需求预测和精准触达方面，可以依托
大数据与
人工智能技术
打通“需
求-生产-库
存”数据链，
实现数据穿透
；
为确保用户隐私和行业数据安全，可以利用区块链、隐私计算等安全技术，打造支持行业内数据协同的行业可信数据空间
。
引进和培育
既懂业务又具备数字化思维
的
复合型
人才，既能深度理解
制造
工艺的痛点，又能驾驭工业互联网、AI 算法等新技术，推动技术落地从“工具叠加”转向“场景融合”。同时，复合型人才能打破“技
术-生产-市
场”的沟通鸿沟，推动企业从“经验决策”转向“数据协同决策”。
现阶段，全球经济格局不断变化，新兴经济体迅速崛起，传统制造业的规模化、同质化竞争模式逐渐式微，构建以差异化、个性化和快速响应为核心的新商业模式，方能在数字经济浪潮与全球价值链重构中立于不败之地。
[1] 刘思彤.平台经济驱动下电商C2M模式的发展：创新、困境及策略选择[J].财会月刊,2021,No.903(11).
[2] 李强.基于SWOT分析的C2M电商模式研究[J].中国经贸导刊,2017,No.849(02).
