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云质QMS产品是如何满足多种行业不同客户的QMS软件需求的

  资深搞企业数字化的朋友在交流中更是疑惑:你们云质信息质量管理QMS,是典型的SAAS多租户系统,但为什么你们的客户什么行业都有?有健身器材、采购中心、化工行业、汽车行业等不同场景,涉及新能源电池、电机、泵、注塑件、家电、钢丝绳、变压器、冲压件等生产制造,行业类型、企业类型、产品类型、企业规模等相差如此之大,需求如此不同,你们是如何通过一款QMS产品,来满足不同客户的千奇百怪的需求的?

  提出这样类问题的人,基本上是有一线实战经验的高手,因为他们深知,用通用的工业SAAS应对客户千变万化的需求,是一个极大的挑战。

  可能有些人会提出不同意见,有些人认为ERP,CRM,APS,QMS等这些管理软件很容易做,企业甚至可以自己雇用几个程序员就可以很快开发出来,某种程度上是的。但这就像是说我妈会给我做包子,我也很喜欢吃,我们家也可以做成麦当劳公司一样可笑。针对一个人量体裁衣都不能100%保证合身,况且需要同时满足一万个人今天和未来都能够穿。

  产业不同,产品不同,定位不同,规模不同,营业策略不同,经营状况不同,技术水平不同,国别不同,产权不同,地域不同,企业文化不同,生产量不同(大量,批量,单件),生产计划方式不同(MTO,MTS,MTO/MTS混合),生产流程不同(连续,批次,离散)……。

  例如,采用多模多穴并且有配合要求的注塑行业企业与医药化工企业在过程上的关注点完全不同。大批量少品种与小批量多品种的产品质量管理方式也不可能一样。

  这种不同和变化是由企业本质决定的,企业要生存,企业要追求利润。即使是多个厂家生产完全相同的产品,企业的规模也差不多,企业家每天在思索的事情就是在做出自己的特色,做出差异化(包括产品,经营模式,生产方式等等),找到适合自己发展的生存空间。

  参考一下国内企业现状以及MES和CRM中的Salesforce就不难理解了。

  2018年底,全国规模以上企业(主营业务收入2000万元以上)37万家。按《国民经济行业分类与代码》划分,一共1380个小类。

  可以说,就生产某一类似产品的规模以上企业平均数通常围绕270这个数字波动。

  唯有把QMS软件尽可能做的多个行业通用一些,才能够扩大产品的销售量,以及降低产品,进而提高企业的利润。

  2017年,客户关系管理软件Salesforce一家企业全球销售额为80多亿美元。

  2017年,MES全球销售总和大约是92亿美元,不能说MES市场潜在需求小,但客户需要的多样性导致MES通用性极差,通用性差,开发成本就降不下来,最终又由于高价格,压缩了市场购买力(现在的MES内涵已经有些变化,和设备对接的权重在变大)。

  他们加起来的销售额,不如Salesforce一家CRM的销售额,天天宣称智能制造,工业4.0,现实却很打脸,市场不买账。没人知道中国有多少家MES企业,业内有人说是2万家,据说已经倒闭了1万家(不知道数据是否可靠),平均每家只有2~3客户,除了个别几家,几乎全部都是项目型的,手工业软件作坊。当然,用户也就别指望后续的服务了,这也是很多项目烂尾的原因之一。

  开发软件人心里面很清楚,项目型软件只适用签合同购买的一家企业,除了这家企业,再卖出去的概率不大,手里面的源代码不值钱,扔掉了不可惜,这也就说明了为啥呼呼啦啦开了2万家MES企业,转瞬呼呼啦啦又有1万家倒闭了。

  因为市场需求没有MES高,还有做专业QMS还是需要一定的门槛,如质量体系(很多行业都有自己的质量体系要求),统计知识,质量管理经验,行业知识等。

  MES尽管和ERP,CRM相比体量很小,但至少还有几家大的企业。对于QMS,绝大部分QMS公司都比较小(全球都一样),并且通常只专注在某一特定行业。刚刚在2020被霍尼韦尔花费90亿人民币收购的Sparta有27年的历史,其员工人数才200人左右,客户也主要分布在医疗行业。

  美国大部分的QMS软件集中在医疗行业,这是因为医疗行业的企业如果违反FDA等法规就会面临严重的处罚,所以医疗行业的企业有意愿支付高昂的价格购买QMS软件。另外,加一句题外话,质量人很难成为CEO,但在医疗行业是个例外。

  其它行业在法规上的要求的确没有医疗行业要求的严格,但不能因此说这些行业对质量管理软件就没有需求,更多的情况是企业管理层对质量管控需求不强烈,提供者当然就少,这是个必然。

  对于QMS提供商而言,市场需求本来就少,又很难做出通用性QMS,客户进一步减少。

  所以在QMS市场上就出现了一个怪现象,如果企业想导入一个比较完善的QMS系统,甲方竟然不能在市场上对QMS进行充分选择,通常还要二开,或者深度二开,甚至干脆变成一个项目型,因为产品型公司通常不大愿意承接二开比例过大的合同。

  需求场景明确,做出左边的椅子不难,但做出灵活百变右边的变形金刚则要难得多。不是说你拿把刀靠蛮力能做出左边的椅子,你就能做出右边的变形金刚。

  美国和德国是拥有QMS产品型软件最多的两个国家,很多QMS企业都有20~30年的历史,也都是从某一个或几个行业起家,一点一滴经过客户不断的使用,逐步抽象打磨出来的,由专用到比较通用。他们也是由项目到产品再到SAAS这个过程一路走过来的,并且他们中的大多数SAAS往往也只是包含某一个或某几个质量模块,而不是全部。

  那么云质为何没有遵循欧美QMS产品开发逻辑,而是一步到位,直接开发通用性SAAS 质量管理软件,并且包含了大部分的质量管理模块的呢?难道真的像魔术师变魔术一样,打一个响指就可以见证奇迹?

  云质并不是像武侠小说中经常描述的情节那样:被人打下悬崖,不但大难不死,还捡到一本奇书,一下子练成绝世神功,名震江湖。那么云质是如何几年时间(而不是欧美的二三十年)打通任督二脉的呢?

  与其像欧美那样,做出产品,让客户提出意见,逐步将软件产品化,还不如产品开发前就尽量收集客户的需求,这样不但加快了产品化的过程,也节省了客户的宝贵时间。

  如何收集这些需求信息呢?其实像李逵一样,三板斧足可走遍天下,何况云质比李逵还多了两板斧:

  第一:公司成员工作经历丰富,以跨国制造业为主,并且跨了多种行业。如中石油,通用电气,伊莱克斯,海拉,大陆,米其林,博世,英格索兰,美敦力等。本身对制造业质量管理有着深刻的理解。

  第二:因工作的原因,公司成员过往经历中,管理过几百家提供不同产品的国内国外供应商质量。对于不一样的行业,不同规模,不同产品的公司的质量管理现状以及诉求有着切身的感受。

  第三:通过百度投放广告,找到了很多有真实需求的客户,通过他们,我们了解到他们为啥要上QMS系统,要解决啥具体问题,更重要的是要为这些问题肯支付多少费用。

  第四:我们有很多的从事质量的朋友,也能够获得一些信息。但毕竟只熟悉几个行业和几十家企业,正常上班的人是以完成自己本职工作为目标,谁有闲心研究质量数字化这些枯燥无趣的东西,行业面窄,懂的人还少,很难收集到专业建议。

  不以自己的朋友圈为界限,以全球为基数,对质量数字化感兴趣的人一定不少,只是他们隐藏在地球的各个角落,他们或许和我有一样的想法,也想与同道中人交流。找到他们并碰撞出火花,完成最初的产品需求梳理,少走一些弯路,少一些不必要的迭代以此来缩短开发周期和节约资金一直萦绕在我们的头脑中。

  在领英上,经过40万次点击,一共在全球添加2万个质量人士及少量IT人士,成功率大约是5%。由于连续不断地加人,导致领英系统多次验证我是否是机器人在操作系统。

  我给这2万人都发了邮件,大约还是1%的比例,收到了200人左右的反馈,还包括很多用skype直接沟通。特别是一些质量VP们的反馈,通过聊天,可以极大扩展在邮件中不方便沟通的一些信息(比如,QMS价格,哪家公司的QMS失败了,失败的原因是什么,等等)。由此,不仅知道很多公司的质量现状,还了解到他们对质量管控真正担忧的地方在何处,以及他们的计划,凡此种种,不一而足。

  第五:我们几乎研究了我们能找到的全球所有QMS产品(包括ERP和MES里面的质量模块)。并且依照我们对市场的调查的最终结果,再对照看市场上的QMS产品,QMS需求供给状态图就比较清晰地展现了出来。

  接下来,对我们更大的挑战是我们能否按照我们计划好路线来执行。我们的确通过百度广告发现有很多民企对QMS有需求,我们大家都希望通过民企来打磨我们的产品。

  这倒不是向民企推销QMS容易,事实恰恰相反,民企老板通常事必躬亲,而且十分精明,想靠虚头八脑的东西哄骗他们几乎不大可能,这正是我们需求的,我们大家都希望得到企业真实的反馈。能从民企的老板兜里掏出一块钱,说明产品能给他至少带来十块钱的回报,是社会真正需求的产品,有利于社会总成本降低或者总收益增加,这是QMS企业基业长青的根本,尽管这很难,尤其是在初期。

  民企的一线员工稳定性和素质相对于国企和外企还有一定的差距,如果软件能被民企的一线员工顺利的使用,我们就不会太担心国企和外企是否会顺利实施的问题,反之,则不然。通过我们民企和外企实施经验总结,也证实我们原先的设想。

  我有一个在美国和中国都有亲自实施过企业信息化的朋友,他说,中国民企太“作”(不是贬义词),民企老板出钱不多,要求却很高,如能得中国民企的认客,必打遍世界无敌,得民企者,得天下。

  最近一两年,市场好像对QMS需求的热度渐渐起来,也有更多的人加入进来,这是一个好事情,只有一家饭店的马路,不会形成美食街。

  绝大部分企业使用软件是为了竞争,是为了利润,如此复杂的商业环境,需求也是复杂多变的。这样一个世界有其自身的逻辑系统,简单对简单,复杂对复杂。在To B 环境中,没什么可以一统天下,只能是尽可能多占一些份额而已,成本是超级枯燥的思索和讨论,以及由于抽象度增加随之而来的其它一些负面影响,甘蔗没有两头甜。

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