Εργαλεία AI: Οφέλη και προκλήσεις για προσαρμοσμένη εμφάνιση

Ένας πελάτης στέλνει μια εικόνα που έχει δημιουργηθεί με τεχνητή νοημοσύνη-για μια οθόνη λιανικής και ρωτά: "Μπορείς να το φτιάξεις; Πόσο κοστίζει;"

Για τους κατασκευαστές προσαρμοσμένων οθονών, αυτή η κατάσταση γίνεται πιο συνηθισμένη. Πριν από μερικά χρόνια, οι πελάτες συνήθως έστελναν φωτογραφίες προϊόντων, πρόχειρα σκίτσα, οδηγίες επωνυμίας ή απλές εικόνες αναφοράς. Τώρα, πολλοί αγοραστές χρησιμοποιούν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για να δημιουργήσουν ιδέες προβολής πριν επικοινωνήσουν με έναν προμηθευτή. Ορισμένες εικόνες AI φαίνονται πολύ κομψές. Μερικές μοιάζουν σχεδόν με πραγματικές φωτογραφίες λιανικής.

Ταυτόχρονα, οι πελάτες χρησιμοποιούν επίσης την τεχνητή νοημοσύνη για να γράψουν ερωτηματικά email, να προετοιμάσουν ενημερωτικά σχέδια, να οργανώσουν τις απαιτήσεις προϊόντων και να κάνουν τεχνικές ερωτήσεις στους προμηθευτές. Οι κατασκευαστές κάνουν το ίδιο από την άλλη πλευρά. Οι ομάδες πωλήσεων χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να οργανώσουν τις πληροφορίες των πελατών, να απαντήσουν πιο γρήγορα, να εξηγήσουν τις ενημερώσεις δειγματοληψίας και να μεταφράσουν τα σχόλια μηχανικής σε πιο ξεκάθαρη γλώσσα πελατών.

Λοιπόν, είναι το AI καλό ή κακό για τους κατασκευαστές;

Η σύντομη απάντηση: Η τεχνητή νοημοσύνη είναι χρήσιμη όταν βελτιώνει την επικοινωνία, αλλά επικίνδυνη όταν οι άνθρωποι αντιμετωπίζουν εικόνες τεχνητής νοημοσύνης ή γραπτό κείμενο με τεχνητή νοημοσύνη-ως τελικές πληροφορίες παραγωγής.

Για έναν κατασκευαστή προσαρμοσμένων οθονών, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κάνει το αρχικό στάδιο επικοινωνίας πιο γρήγορο και πιο οπτικό. Μπορεί να βοηθήσει τόσο τους πελάτες όσο και τους προμηθευτές να περιγράψουν τις ιδέες με μεγαλύτερη σαφήνεια. Αλλά η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να αντικαταστήσει την αναθεώρηση μηχανικής, την πραγματική επιλογή υλικού, τις δομικές δοκιμές, την ανάλυση τιμών, την ανάπτυξη δειγμάτων ή τον έλεγχο παραγωγής.

Αυτή η διαφορά είναι σημαντική.

Ποια είναι τα οφέλη και τα μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης για τους κατασκευαστές;

Τα εργαλεία AI αποφέρουν πραγματικά οφέλη στους κατασκευαστές, ειδικά στην επικοινωνία με τους πελάτες. Αλλά δημιουργούν επίσης νέα προβλήματα όταν οι πελάτες και οι προμηθευτές βασίζονται υπερβολικά στην τεχνητή νοημοσύνη.

Με απλά λόγια, η τεχνητή νοημοσύνη είναι χρήσιμη στο στάδιο της ιδέας και της επικοινωνίας.

Γίνεται επικίνδυνο όταν αντιμετωπίζεται ως αρχείο σχεδίασης, βάση προσφοράς, τεχνική λύση ή υπόσχεση παραγωγής.

Πώς η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει την επικοινωνία μεταξύ πελατών και κατασκευαστών

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει αλλάξει το σημείο εκκίνησης πολλών προσαρμοσμένων έργων προβολής.

Πριν, ένας πελάτης μπορεί να γράψει:

>Χρειαζόμαστε μια οθόνη από χαρτόνι για το νέο μας προϊόν.

Αυτό το είδος έρευνας ήταν πολύ ανοιχτό. Η ομάδα πωλήσεων έπρεπε να κάνει πολλές-επακόλουθες ερωτήσεις προτού προχωρήσει το έργο.

Τώρα, ένας πελάτης μπορεί να στείλει μια εικόνα προβολής που δημιουργήθηκε με τεχνητή νοημοσύνη-που δείχνει το σχήμα, το στυλ χρώματος, τη διάταξη του προϊόντος, το φόντο του καταστήματος, ακόμη και την ατμόσφαιρα φωτισμού. Η εικόνα μπορεί να βοηθήσει τον κατασκευαστή να καταλάβει τι έχει στο μυαλό του ο πελάτης πολύ πιο γρήγορα.

Αυτό είναι καλό.

Αλλά η εικόνα συχνά δεν περιλαμβάνει τις πληροφορίες που απαιτούνται για την πραγματική κατασκευή. Μπορεί να μην εμφανίζει το μέγεθος της οθόνης. Μπορεί να μην αντικατοπτρίζει το πραγματικό πάχος του υλικού. Τα ράφια μπορεί να φαίνεται να επιπλέουν χωρίς υποστήριξη. Το προϊόν μπορεί να φαίνεται πιο ελαφρύ από ό,τι είναι στην πραγματικότητα. Η οθόνη μπορεί να είναι όμορφη, αλλά πολύ ακριβή στην κατασκευή, πολύ μεγάλη για αποστολή ή ασταθής σε ένα πραγματικό κατάστημα λιανικής.

Αυτή είναι η νέα επικοινωνιακή πρόκληση.

Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τους πελάτες να εκφράσουν τις ιδέες τους πιο γρήγορα. Αλλά οι κατασκευαστές πρέπει ακόμα να μετατρέψουν αυτές τις ιδέες σε πρακτικές δομές οθόνης.

Όφελος 1: Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τους πελάτες να εκφράσουν τις ιδέες τους πιο ξεκάθαρα

Για πολλούς αγοραστές, η περιγραφή μιας προσαρμοσμένης βάσης οθόνης δεν είναι εύκολη.

Ξέρουν το συναίσθημα που θέλουν. Μπορεί να γνωρίζουν το χρώμα της επωνυμίας, τον τύπο του προϊόντος και το περιβάλλον καταστήματος. Ωστόσο, μπορεί να μην γνωρίζουν τη διαφορά ανάμεσα σε οθόνη δαπέδου, οθόνη πάγκου, πλευρική οθόνη, κάδο απορριμμάτων, οθόνη παλέτας ή μικτό-υλικό λιανικής.

Η τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλει στην κάλυψη αυτού του κενού.

Ένας πελάτης μπορεί να δημιουργήσει μια εικόνα ιδέας και να πει:

>Αυτό είναι κοντά σε αυτό που θέλουμε.

Αυτή η εικόνα μπορεί να μην είναι έτοιμη για παραγωγή-, αλλά παρέχει χρήσιμες πληροφορίες στον κατασκευαστή:

• Προτιμώμενο σχήμα οθόνης
• Κατεύθυνση χρώματος
• Στυλ παρουσίασης προϊόντων
• Ατμόσφαιρα λιανικής
• Ένταση επωνυμίας
• Αριθμός ραφιών ή ζωνών προβολής
• Προσωρινή ή premium οπτική αίσθηση
• Είτε ο πελάτης θέλει χαρτί, ακρυλικό, μέταλλο, ξύλο ή μεικτό-υλικό

Για έναν κατασκευαστή προσαρμοσμένης οθόνης, αυτό μπορεί να εξοικονομήσει χρόνο στην πρώιμη συζήτηση.

Αντί να μαντέψει την οπτική κατεύθυνση του αγοραστή, η ομάδα πωλήσεων και σχεδιασμού μπορεί να ξεκινήσει με μια πιο ξεκάθαρη αναφορά.

Ωστόσο, ο κατασκευαστής πρέπει να ρωτήσει:

>Αυτή η εικόνα είναι απλώς μια αναφορά στυλ ή θέλετε να αναπτύξουμε μια πραγματική δομή με βάση αυτήν;

Αυτή η μία ερώτηση αποτρέπει πολλές παρεξηγήσεις.

Όφελος 2: Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τους κατασκευαστές να οργανώνουν τα ερωτήματα πιο γρήγορα

Όταν μια ομάδα πωλήσεων λαμβάνει μια ερώτηση, η πρώτη εργασία δεν είναι η προσφορά. Το πρώτο καθήκον είναι η κατανόηση.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην οργάνωση διάσπαρτων πληροφοριών πελατών σε μια σαφέστερη σύνοψη έργου. Για παράδειγμα, εάν ένας πελάτης στείλει πολλά μηνύματα, φωτογραφίες προϊόντων, εικόνες τεχνητής νοημοσύνης και πρόχειρες απαιτήσεις, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να σας βοηθήσει να συνοψίσουμε:

• Ποιο προϊόν θα εμφανιστεί
• Τι είδους εμφάνιση θέλει ο πελάτης
• Ποιες πληροφορίες λείπουν
• Ποιες ερωτήσεις πρέπει να τεθούν στη συνέχεια
• Είτε το έργο αφορά καταστήματα λιανικής, εκδηλώσεις, σούπερ μάρκετ ή εκθέσεις
• Είτε ο πελάτης μιλάει για χαρτόνι, PVC, ακρυλικό, μέταλλο, ξύλο ή κηρήθρα
• Είτε το έργο χρειάζεται σχεδιασμό, δειγματοληψία, παραγωγή ή μόνο εκτίμηση τιμής

Αυτό είναι χρήσιμο για την επικοινωνία πωλήσεων.

Ένας πελάτης μπορεί να γράψει:

>Μπορείτε να αναφέρετε αυτήν την εμφάνιση; Χρειαζόμαστε κάτι σαν την εικόνα για τη μάρκα σνακ μας.

Το AI μπορεί να βοηθήσει την ομάδα πωλήσεων να οργανώσει μια επαγγελματική απάντηση:

• Ευχαριστούμε τον πελάτη για την αναφορά στην ιδέα.
• Εξηγήστε ότι η εικόνα μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως κατεύθυνση σχεδιασμού.
• Ρωτήστε για το μέγεθος και το βάρος του προϊόντος.
• Ζητήστε τις αναμενόμενες διαστάσεις οθόνης.
• Ζητήστε ποσότητα παραγγελίας.
• Ρωτήστε εάν η οθόνη πρέπει να αποσταλεί επίπεδη-συσκευασμένη ή συναρμολογημένη.
• Ρωτήστε εάν ο πελάτης έχει αρχεία έργων τέχνης.
• Εξηγήστε ότι απαιτείται αναθεώρηση μηχανικής πριν από την ακριβή προσφορά.

Η απάντηση είναι πιο γρήγορη. Πιο δομημένο. Πιο εύκολο να το καταλάβει ο πελάτης.

Αλλά η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα πρέπει να αποφασίζει τη στρατηγική προσφοράς. Δεν μπορεί να κρίνει τον προϋπολογισμό, τον επείγοντα χαρακτήρα, τη σοβαρότητα ή τη μακροπρόθεσμη αξία του πελάτη. Αυτά εξακολουθούν να εξαρτώνται από την εμπειρία πωλήσεων.

Πλεονέκτημα 3: Η τεχνητή νοημοσύνη κάνει πιο αποτελεσματική την παρακολούθηση-Επικοινωνία

Η επικοινωνία παρακολούθησης-είναι μεγάλο μέρος των προσαρμοσμένων έργων προβολής.

Μετά την πρώτη έρευνα, μπορεί να υπάρξουν πολλοί γύροι συζήτησης:

• Επιλογή υλικού
• Ρύθμιση δομής
• Επιβεβαίωση έργου τέχνης
• Αναθεώρηση προσφοράς
• Δείγμα προόδου
• Τρόπος αποστολής
• Σχεδιασμός συσκευασίας
• Πρόγραμμα παραγωγής
• Σχόλια πελατών
• Προτάσεις μηχανικής

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις ομάδες πωλήσεων να γράφουν σαφέστερα-μηνύματα παρακολούθησης, ειδικά όταν το θέμα περιλαμβάνει τεχνικές πληροφορίες.

Για παράδειγμα, ένας μηχανικός μπορεί να πει στην ομάδα πωλήσεων:

>Η γωνία του ραφιού χρειάζεται ρύθμιση. Διαφορετικά, το προϊόν μπορεί να γλιστρήσει προς τα εμπρός μετά τη φόρτωση.

Ένας πωλητής μπορεί να χρησιμοποιήσει το AI για να το μετατρέψει σε-φιλικά προς τον πελάτη Αγγλικά:

>Η ομάδα μηχανικών μας προτείνει να προσαρμόσετε ελαφρά τη γωνία του ραφιού για να βελτιώσετε τη σταθερότητα του προϊόντος κατά τη χρήση λιανικής. Αυτή η αλλαγή θα βοηθήσει τα προϊόντα να παραμείνουν στη θέση τους μετά τη φόρτωση.

Αυτό το είδος επικοινωνίας έχει σημασία.

Οι πελάτες δεν χρειάζεται πάντα να διαβάζουν την εσωτερική τεχνική γλώσσα. Πρέπει να καταλάβουν τον λόγο πίσω από την αλλαγή.

Το AI μπορεί επίσης να βοηθήσει στην προετοιμασία:

• Επακόλουθα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου-προσφορών
• Δείγματα ενημερώσεων προόδου
• Επεξηγήσεις αναθεώρησης σχεδίου
• Μηνύματα υπενθύμισης πελατών
• Περιλήψεις συνεδριάσεων
• Λίστες ελέγχου επιβεβαίωσης

Το πλεονέκτημα δεν είναι ότι το AI "ακολουθεί-." Το πλεονέκτημα είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τις ομάδες πωλήσεων να εκφράσουν το μήνυμα με μεγαλύτερη σαφήνεια και συνέπεια.

Πλεονέκτημα 4: Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην επεξήγηση των αρχείων σχεδίασης και των λεπτομερειών δειγματοληψίας

Τα προσαρμοσμένα έργα προβολής συχνά περιλαμβάνουν πολλά αρχεία και επιβεβαιώσεις.

Οι πελάτες μπορούν να στείλουν εικόνες AI, οδηγίες επωνυμίας, έργα τέχνης συσκευασίας, φωτογραφίες προϊόντων ή πρόχειρα σκίτσα. Οι κατασκευαστές μπορούν να προετοιμάσουν τρισδιάστατες αποδόσεις, σχέδια δομών, γραμμές, δείγματα φωτογραφιών, προτάσεις υλικών και οδηγίες συσκευασίας.

Το AI μπορεί να σας βοηθήσει να εξηγήσετε αυτά τα αρχεία με πιο οργανωμένο τρόπο.

Για παράδειγμα, πριν από τη δειγματοληψία, ένας προμηθευτής μπορεί να χρειαστεί ο πελάτης να επιβεβαιώσει:

• Συνολικό μέγεθος οθόνης
• Μέγεθος και βάρος προϊόντος
• Αριθμός ραφιών
• Επιλογή υλικού
• Εκτύπωση έργων τέχνης
• Φινίρισμα επιφάνειας
• Μέθοδος συναρμολόγησης
• Μέθοδος συσκευασίας
• Απαιτήσεις αποστολής
• Δείγματα σημείων αναθεώρησης

Το AI μπορεί να βοηθήσει να μετατραπεί αυτό σε μια καθαρή λίστα ελέγχου επιβεβαίωσης δείγματος.

Αυτό είναι χρήσιμο γιατί πολλά δείγματα προβλημάτων προέρχονται από ελλιπή επιβεβαίωση. Ο πελάτης μπορεί να εγκρίνει την εμφάνιση αλλά ξεχάσει να επιβεβαιώσει τη φόρτωση του ραφιού. Ή μπορεί να εγκρίνουν το μέγεθος της οθόνης αλλά αργότερα να αλλάξουν το μέγεθος συσκευασίας του προϊόντος.

Το AI δεν μπορεί να τα αποτρέψει όλα αυτά. Μπορεί όμως να βοηθήσει τους κατασκευαστές να επικοινωνούν με μεγαλύτερη σαφήνεια τα σημεία επιβεβαίωσης.

Η τελική ευθύνη εξακολουθεί να ανήκει στην ομάδα.

Πριν από τη δειγματοληψία, η μηχανική, ο σχεδιασμός, οι πωλήσεις και η έγκριση πελατών θα πρέπει να εναρμονιστούν. Το AI μπορεί να βοηθήσει με τη γλώσσα. Δεν μπορεί να αντικαταστήσει την κριτική.

Κίνδυνος 1: AI-Οι εικόνες που δημιουργούνται συχνά φαίνονται καλές αλλά δεν είναι έτοιμες για παραγωγή-

Αυτό είναι το μεγαλύτερο πρόβλημα που αντιμετωπίζουν οι κατασκευαστές τώρα.

Οι εικόνες προβολής που δημιουργούνται με τεχνητή νοημοσύνη-μπορεί να φαίνονται εντυπωσιακές. Μπορεί να έχουν όμορφο φωτισμό, τέλεια ράφια, καθαρό υπόβαθρο λιανικής και ελκυστική τοποθέτηση προϊόντων. Αλλά πολλές από αυτές τις εικόνες δεν ακολουθούν την πραγματική λογική παραγωγής.

Τα κοινά προβλήματα περιλαμβάνουν:

• Χωρίς πραγματικές διαστάσεις
• Μη ρεαλιστικό πάχος υλικού
• Ράφια χωρίς σωστή στήριξη
• Κατασκευές που δεν μπορούν να είναι επίπεδες-
• Σχήματα που είναι δύσκολο να κοπούν- ή να συναρμολογηθούν
• Το βάρος του προϊόντος δεν λαμβάνεται υπόψη
• Η βάση της οθόνης είναι πολύ μικρή για σταθερότητα
• Η περιοχή εκτύπωσης δεν χωρίζεται από τα δομικά μέρη
• Ακριβές οπτικές λεπτομέρειες που δεν περιμένει ο πελάτης
• Μικτά υλικά φαίνονται στην εικόνα αλλά δεν ορίζονται καθαρά

Για παράδειγμα, μια εικόνα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να εμφανίζει μια οθόνη από χαρτόνι με ένα κυρτό επιπλέον ράφι, γυαλιστερά ακρυλικά-πάνελ, μεταλλικά-πλαίσια και υφή ξύλου όλα σε ένα σχέδιο. Ο πελάτης μπορεί να ζητήσει μια απλή τιμή χαρτονιού, αλλά η εικόνα υποδηλώνει στην πραγματικότητα μια πολύπλοκη δομή μεικτής-υλικής.

Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι κατασκευαστές δεν πρέπει να αναφέρουν απευθείας αποσπάσματα από μια εικόνα AI.

Μια εικόνα που δημιουργείται με τεχνητή νοημοσύνη-είναι μια αναφορά έννοιας, όχι ένα σχέδιο παραγωγής.

Ένας υπεύθυνος κατασκευαστής θα πρέπει να το εξηγήσει με σαφήνεια:

>Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε αυτήν την εικόνα ως κατεύθυνση σχεδιασμού. Πριν από την ακριβή αναφορά, η ομάδα μηχανικών μας πρέπει να επανεξετάσει τη δομή, το μέγεθος, το υλικό, το βάρος του προϊόντος, τη μέθοδο συναρμολόγησης και τις απαιτήσεις συσκευασίας.

Αυτή η απάντηση προστατεύει και τις δύο πλευρές.

Κίνδυνος 2: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κάνει τους πελάτες να περιμένουν πιο γρήγορα προσφορές από ό,τι επιτρέπει η πραγματικότητα

Το AI δημιουργεί έννοιες γρήγορα. Αυτή η ταχύτητα αλλάζει τις προσδοκίες των πελατών.

Μερικοί αγοραστές μπορεί να σκεφτούν:

>Έχω ήδη την εικόνα. Γιατί δεν μπορείτε να αναφέρετε αμέσως;

Αλλά για έναν κατασκευαστή προσαρμοσμένης οθόνης, μια εικόνα δεν αρκεί.

Μια ακριβής προσφορά συνήθως χρειάζεται:

• Μέγεθος οθόνης
• Υλικό
• Μέγεθος προϊόντος
• Βάρος προϊόντος
• Αριθμός ραφιών
• Ποσότητα
• Μέθοδος εκτύπωσης
• Φινίρισμα επιφάνειας
• Πολυπλοκότητα δομής
• Μέθοδος συσκευασίας
• Τρόπος αποστολής
• Εάν απαιτείται δείγμα
• Εάν ο σχεδιασμός χρειάζεται ανάπτυξη μηχανικής

Μια γρήγορη εκτίμηση μπορεί να είναι δυνατή, αλλά μια επίσημη προσφορά απαιτεί περισσότερες λεπτομέρειες.

Αυτό ισχύει ιδιαίτερα για προσαρμοσμένες οθόνες από χαρτόνι, ακρυλικές οθόνες, οθόνες PVC, μεταλλικές οθόνες, ξύλινες οθόνες και δομές κυψελοειδούς σανίδας. Κάθε υλικό έχει διαφορετική λογική παραγωγής. Ένα σχέδιο που φαίνεται απλό σε μια εικόνα AI μπορεί να απαιτεί ακριβά εργαλεία, ειδική εκτύπωση, επιπλέον ενίσχυση ή περίπλοκη συσκευασία.

Επομένως, ο κατασκευαστής πρέπει να διαχειριστεί τις προσδοκίες.

Μια επαγγελματική απάντηση δεν είναι πάντα η πιο γρήγορη απάντηση. Μια επαγγελματική απάντηση είναι η απάντηση που μειώνει τον κίνδυνο πριν ξεκινήσει η παραγωγή.

Κίνδυνος 3: AI-Οι γραπτές δηλώσεις πελατών μπορεί να ακούγονται ολοκληρωμένες αλλά εξακολουθούν να χάνουν βασικές λεπτομέρειες

Οι πελάτες χρησιμοποιούν πλέον επίσης τεχνητή νοημοσύνη για τη σύνταξη περιγραφών έργων.

Το αποτέλεσμα μπορεί να ακούγεται γυαλισμένο:

>Αναζητούμε μια οικολογική{0}}προαιρετική λύση προβολής λιανικής που βελτιώνει την ορατότητα των προϊόντων και υποστηρίζει την αφήγηση επωνυμίας σε ένα σύγχρονο περιβάλλον λιανικής.

Αυτό ακούγεται επαγγελματικό. Αλλά για την κατασκευή, μπορεί να είναι ακόμα ημιτελής.

Ο προμηθευτής πρέπει ακόμα να γνωρίζει:

• Ποιο προϊόν θα εμφανιστεί;
• Ποιες είναι οι διαστάσεις του προϊόντος;
• Ποιο είναι το βάρος του προϊόντος;
• Πόσα SKU;
• Πόσες μονάδες ανά ράφι;
• Πού θα χρησιμοποιηθεί η οθόνη;
• Είναι προσωρινό ή μακροπρόθεσμο-;
• Ποια είναι η στοχευόμενη ποσότητα;
• Χρειάζεται ο πελάτης αποστολή σε επίπεδο-πακέτο;

Υπάρχει εύρος προϋπολογισμού;

Έχει ο πελάτης αρχεία έργων τέχνης;

Αυτό είναι ένα περίεργο νέο πρόβλημα: η έρευνα φαίνεται καλύτερη, αλλά μπορεί να μην είναι πιο χρήσιμη.

Σε μια γυαλισμένη γραπτή σύντομη τεχνητή νοημοσύνη-μπορεί να λείπουν τα δεδομένα παραγωγής που απαιτούνται για την προσφορά και το σχεδιασμό.

Οι ομάδες πωλήσεων δεν πρέπει να αποσπώνται από την άπταιστη γλώσσα. Θα πρέπει να ελέγξουν εάν το φυλλάδιο περιέχει πραγματικές πληροφορίες κατασκευής.

Κίνδυνος 4: Οι απαντήσεις της τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να κάνουν τους κατασκευαστές να φανούν επαγγελματίες αλλά λιγότερο υπεύθυνοι

Οι κατασκευαστές χρησιμοποιούν επίσης AI για να απαντούν στους πελάτες. Αυτό είναι χρήσιμο, αλλά χρειάζεται έλεγχο.

Το AI μπορεί να γράψει ομαλές, ευγενικές, επαγγελματικές απαντήσεις. Μερικές φορές πολύ ομαλή.

Ο κίνδυνος είναι ότι μια απάντηση που δημιουργείται από AI- μπορεί να ακούγεται πιο σίγουρη από ό,τι είναι στην πραγματικότητα η ομάδα. Μπορεί να λέει:

>Ναι, μπορούμε να το κάνουμε ακριβώς όπως στην εικόνα.

Αυτό είναι επικίνδυνο.

Μια καλύτερη απάντηση θα ήταν:

>Η εικόνα μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως αναφορά έννοιας. Η ομάδα μηχανικών μας θα εξετάσει τη δομή, το υλικό, τη φόρτωση του προϊόντος, τη μέθοδο συναρμολόγησης και τις απαιτήσεις συσκευασίας πριν επιβεβαιώσει τη σκοπιμότητα και την προσφορά.

Αυτή η διαφορά έχει σημασία.

Στην κατασκευή, οι λέξεις δημιουργούν ευθύνη. Εάν ένας προμηθευτής υποσχεθεί πολύ νωρίς, ο πελάτης μπορεί να αναμένει ότι το τελικό δείγμα θα ταιριάζει ακριβώς με την εικόνα AI. Αλλά μετά από αναθεώρηση μηχανικής, η δομή μπορεί να χρειαστεί αλλαγές. Το υλικό μπορεί να χρειάζεται προσαρμογή. Το κόστος μπορεί να είναι υψηλότερο. Η οθόνη μπορεί να χρειάζεται ενίσχυση.

Το AI μπορεί να βοηθήσει στη σύνταξη του μηνύματος. Δεν πρέπει να δίνει την υπόσχεση.

Κάθε απάντηση που σχετίζεται με τη σκοπιμότητα, την προσφορά, τον χρόνο παράδοσης, το υλικό, τη δομή, τη φόρτωση ή τον κίνδυνο παραγωγής θα πρέπει να εξετάζεται από μια ανθρώπινη ομάδα.

Πώς οι κατασκευαστές πρέπει να χειρίζονται AI-Αιτήματα πελατών που δημιουργούνται

Τα αιτήματα που δημιουργήθηκαν με τεχνητή νοημοσύνη-δεν αποτελούν πρόβλημα εάν χειριστούν σωστά.

Οι κατασκευαστές θα πρέπει να δημιουργήσουν μια σαφή διαδικασία για τη μετατροπή των ιδεών AI σε πραγματικά έργα.

Βήμα 1: Αντιμετωπίστε την εικόνα AI ως αναφορά έννοιας

Το πρώτο βήμα είναι να σεβαστείτε την ιδέα του πελάτη.

Μην απορρίψετε αμέσως την εικόνα AI. Μπορεί να περιέχει χρήσιμη οπτική κατεύθυνση. Μπορεί να εμφανίζει το στυλ εμφάνισης που αρέσει στον πελάτη.

Αλλά ο προμηθευτής θα πρέπει να εξηγήσει ξεκάθαρα ότι η εικόνα δεν είναι αρχείο παραγωγής.

Μια καλή απάντηση θα μπορούσε να πει:

>Σας ευχαριστούμε που μοιραστήκατε την εικόνα της ιδέας. Μπορούμε να το χρησιμοποιήσουμε ως οπτική αναφορά και να εξετάσουμε πώς να το μετατρέψουμε σε πρακτική δομή οθόνης.

Αυτό διατηρεί τη συζήτηση θετική, ενώ δημιουργεί τις σωστές προσδοκίες.

Βήμα 2: Ζητήστε λεπτομέρειες προϊόντος και λιανικής

Αφού λάβει την εικόνα AI, ο προμηθευτής θα πρέπει να ζητήσει πραγματικές πληροφορίες έργου.

Οι σημαντικές ερωτήσεις περιλαμβάνουν:

Ποιο προϊόν θα εμφανιστεί;

Ποιο είναι το μέγεθος του προϊόντος;

Ποιο είναι το βάρος του προϊόντος;

Πόσα SKU θα εμφανιστούν;

Πόσα προϊόντα πρέπει να χωράει κάθε ράφι;

Πού θα χρησιμοποιηθεί η οθόνη;

Είναι για σούπερ μάρκετ, εξειδικευμένο κατάστημα, εκδήλωση ή έκθεση;

Πόσο καιρό θα χρησιμοποιείται η οθόνη;

Προτιμάτε χαρτόνι, PVC, ακρυλικό, μέταλλο, ξύλο ή μικτά υλικά;

Πρέπει η οθόνη να αποσταλεί επίπεδη-συσκευασμένη ή συναρμολογημένη;

Ποια είναι η στοχευόμενη ποσότητα παραγγελίας;

Αυτές οι ερωτήσεις μετατρέπουν μια οπτική ιδέα σε κατασκευαστικό έργο.

Βήμα 3: Αφήστε τη Μηχανική να επανεξετάσει τη σκοπιμότητα πριν από την προσφορά

Μόλις οι βασικές πληροφορίες είναι σαφείς, η ομάδα μηχανικών θα πρέπει να επανεξετάσει την ιδέα.

Πρέπει να ελέγξουν:

Αν η δομή είναι σταθερή

Εάν το επιλεγμένο υλικό είναι κατάλληλο

Εάν τα ράφια μπορούν να υποστηρίξουν το προϊόν

Εάν η οθόνη μπορεί να συναρμολογηθεί εύκολα

Εάν το σχέδιο μπορεί να συσκευαστεί και να αποσταλεί αποτελεσματικά

Εάν το κόστος αντιστοιχεί στον πιθανό προϋπολογισμό του πελάτη

Εάν η οθόνη χρειάζεται δοκιμή πρωτότυπου

Αυτό το βήμα είναι όπου οι κατασκευαστές δημιουργούν πραγματική αξία.

Το AI μπορεί να παράγει την εικόνα. Η μηχανική μετατρέπει την ιδέα σε κάτι που μπορεί να σταθεί, να κρατήσει προϊόντα, να αποστείλει με ασφάλεια και να λειτουργήσει στο κατάστημα.

Βήμα 4: Μετατρέψτε την έννοια σε ένα πραγματικό αρχείο σχεδίασης

Μετά την αξιολόγηση σκοπιμότητας, η ιδέα της τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να μετατραπεί σε πραγματικά υλικά σχεδιασμού.

Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει:

τρισδιάστατη απόδοση

Σχέδιο δομής

Dieline για οθόνη από χαρτόνι

Προδιαγραφές υλικού

Διάταξη εκτύπωσης

Οδηγία συναρμολόγησης

Δείγμα αρχείου επιβεβαίωσης

Σχέδιο συσκευασίας

Αυτή είναι η διαφορά μεταξύ ενός concept και ενός έτοιμου σχεδίου-παραγωγής.

Ένας πελάτης μπορεί να ξεκινήσει με AI. Αλλά η παραγωγή χρειάζεται πραγματικά αρχεία.

Βήμα 5: Επιβεβαιώστε τις λεπτομέρειες του δείγματος πριν από την παραγωγή

Πριν από τη δειγματοληψία, και οι δύο πλευρές θα πρέπει να επιβεβαιώσουν τις βασικές λεπτομέρειες.

Αυτό περιλαμβάνει:

Μέγεθος

Υλικό

Εκτύπωση

Φόρτωση προϊόντος

Ποσότητα ραφιού

Μέθοδος συναρμολόγησης

Μέθοδος συσκευασίας

Σκοπός δείγματος

Αναμενόμενες αλλαγές

Ποσότητα παραγωγής

Αυτή η επιβεβαίωση προστατεύει το έργο από παρεξήγηση.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην προετοιμασία της λίστας ελέγχου. Ο πελάτης και ο κατασκευαστής πρέπει να το επιβεβαιώσουν.

Τελικές σκέψεις: Η τεχνητή νοημοσύνη κάνει την επικοινωνία πιο γρήγορη, αλλά η κατασκευή εξακολουθεί να χρειάζεται πραγματική εξειδίκευση

Η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο οι πελάτες και οι κατασκευαστές συνομιλούν μεταξύ τους.

Οι πελάτες μπορούν τώρα να δημιουργήσουν έννοιες προβολής πριν επικοινωνήσουν με έναν προμηθευτή. Μπορούν να γράφουν πιο ξεκάθαρα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, να προετοιμάζουν οπτικές αναφορές και να περιγράφουν πιο γρήγορα ιδέες για επωνυμίες. Οι κατασκευαστές μπορούν επίσης να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να οργανώσουν ερωτήματα, να απαντήσουν πιο αποτελεσματικά, να εξηγήσουν ενημερώσεις δειγματοληψίας και να βελτιώσουν την επικοινωνία μεταξύ των ομάδων πωλήσεων, σχεδιασμού και μηχανικής.
Αυτά είναι πραγματικά οφέλη.
Για την παραγωγή, η ταχύτητα είναι χρήσιμη. Η ακρίβεια είναι πιο σημαντική.
Ένα προσαρμοσμένο έργο προβολής χρειάζεται ακόμα ανθρώπινη κρίση: αναθεώρηση βάρους προϊόντος, επιλογή υλικού, μηχανική δομής, δοκιμή δειγμάτων, επιβεβαίωση εκτύπωσης, σχεδιασμός συσκευασίας και έλεγχος παραγωγής.
Το AI μπορεί να ξεκινήσει τη συνομιλία.
Η κατασκευή πρέπει ακόμα να ολοκληρώσει το έργο.