Alati umjetne inteligencije: Prednosti i izazovi za prilagođeni zaslon

Kupac šalje AI-generiranu sliku maloprodajnog zaslona i pita: "Možete li to napraviti? Koliko košta?"

Za proizvođače prilagođenih zaslona ova situacija postaje sve češća. Prije nekoliko godina kupci su obično slali fotografije proizvoda, grube skice, smjernice robne marke ili jednostavne referentne slike. Sada mnogi kupci koriste AI alate za izradu koncepata prikaza prije kontaktiranja dobavljača. Neke AI slike izgledaju vrlo uglađeno. Neke izgledaju gotovo kao prave fotografije iz maloprodaje.

U isto vrijeme, kupci također koriste umjetnu inteligenciju za pisanje e-poruka s upitima, pripremu sažetaka dizajna, organiziranje zahtjeva proizvoda i postavljanje tehničkih pitanja dobavljačima. Proizvođači rade isto s druge strane. Prodajni timovi koriste umjetnu inteligenciju za organiziranje informacija o kupcima, brže odgovaranje, objašnjenje ažuriranja uzoraka i prevođenje inženjerskih komentara na jasniji jezik kupaca.

Dakle, je li umjetna inteligencija dobra ili loša za proizvođače?

Kratak odgovor: AI je korisna kada poboljšava komunikaciju, ali je riskantna kada ljudi tretiraju AI slike ili AI-pisani tekst kao konačnu proizvodnu informaciju.

Za proizvođača prilagođenog zaslona, ​​AI može ranu fazu komunikacije učiniti bržom i vizualnijom. Može pomoći i kupcima i dobavljačima da jasnije opišu ideje. Ali umjetna inteligencija ne može zamijeniti inženjerski pregled, pravi odabir materijala, ispitivanje konstrukcije, analizu ponude, razvoj uzoraka ili kontrolu proizvodnje.

Ta razlika je važna.

Koje su prednosti i nedostaci AI za proizvođače?

AI alati donose stvarne prednosti proizvođačima, posebice u komunikaciji s kupcima. Ali stvaraju i nove probleme kada se kupci i dobavljači previše oslanjaju na AI.

Jednostavno rečeno, umjetna inteligencija je korisna u fazi ideje i komunikacije.

Postaje rizično kada se s njime postupa kao s projektnom datotekom, osnovom ponude, inženjerskim rješenjem ili proizvodnim obećanjem.

Kako AI mijenja komunikaciju između kupaca i proizvođača

AI je promijenio početnu točku mnogih prilagođenih projekata prikaza.

Prije je kupac mogao napisati:

>Trebamo kartonski zaslon za naš novi proizvod.

Ta vrsta istrage bila je vrlo otvorena. Prodajni tim morao je postaviti mnogo-dodatnih pitanja prije nego što je projekt mogao krenuti naprijed.

Sada kupac može poslati AI-generiranu sliku prikaza koja prikazuje oblik, stil boje, izgled proizvoda, pozadinu trgovine, pa čak i atmosferu osvjetljenja. Slika može pomoći proizvođaču da puno brže shvati što kupac ima na umu.

To je dobra stvar.

Ali slika često ne uključuje podatke potrebne za stvarnu proizvodnju. Možda neće prikazati veličinu zaslona. Možda ne odražava stvarnu debljinu materijala. Može se činiti da police lebde bez potpore. Proizvod može izgledati svjetlije nego što zapravo jest. Zaslon može biti lijep, ali preskup za izradu, prevelik za slanje ili nestabilan u pravoj maloprodajnoj trgovini.

Ovo je novi komunikacijski izazov.

AI pomaže klijentima da brže izraze ideje. Ali proizvođači još uvijek moraju pretvoriti te ideje u praktične strukture zaslona.

Prednost 1: AI pomaže klijentima da jasnije izraze svoje ideje

Mnogim kupcima nije lako opisati prilagođeni izložbeni stalak.

Oni znaju koji osjećaj žele. Mogu znati boju marke, vrstu proizvoda i okruženje trgovine. Ali možda ne znaju razliku između podnog izloga, izloga na šalteru, pomoćnog izloga, kante za smeće, izloga na paletama ili izloga za maloprodaju miješanog-materijala.

AI pomaže zatvoriti taj jaz.

Kupac može generirati konceptualnu sliku i reći:

>Ovo je blizu onoga što želimo.

Ta slika možda nije-spremna za proizvodnju, ali daje proizvođaču korisne informacije:

• Preferirani oblik prikaza
• Smjer boja
• Stil prezentacije proizvoda
• Maloprodajna atmosfera
• Intenzitet brendiranja
• Broj polica ili izložbenih zona
• Privremeni ili vrhunski vizualni osjećaj
• Bilo da kupac želi papir, akril, metal, drvo ili izgled miješanog-materijala

Proizvođaču prilagođenog zaslona to može uštedjeti vrijeme u ranoj raspravi.

Umjesto da nagađaju kupčev vizualni smjer, prodajni i dizajnerski tim može početi s jasnijom referencom.

Ipak, proizvođač treba pitati:

>Je li ova slika samo stilska referenca ili želite da na temelju nje razvijemo stvarnu strukturu?

To jedno pitanje sprječava mnogo nesporazuma.

Prednost 2: AI pomaže proizvođačima da brže organiziraju upite

Kada prodajni tim dobije upit, prvi zadatak nije ponuda. Prvi zadatak je razumijevanje.

Umjetna inteligencija može pomoći u organiziranju razbacanih informacija o klijentima u jasniji sažetak projekta. Na primjer, ako kupac pošalje nekoliko poruka, fotografija proizvoda, slika AI koncepta i grube zahtjeve, AI može pomoći u sažetku:

• Koji proizvod će biti prikazan
• Kakav prikaz kupac želi
• Koje informacije nedostaju
• Koja pitanja treba postaviti sljedeće
• Bilo da je projekt za maloprodajne trgovine, događanja, supermarkete ili izložbe
• Bilo da kupac govori o kartonu, PVC-u, akrilu, metalu, drvu ili saćastoj ploči
• Bilo da projekt zahtijeva dizajn, uzorkovanje, proizvodnju ili samo procjenu cijene

Ovo je korisno za prodajnu komunikaciju.

Kupac može napisati:

>Možete li citirati ovaj prikaz? Trebamo nešto poput slike za našu marku grickalica.

AI može pomoći prodajnom timu u organizaciji profesionalnog odgovora:

• Zahvalite kupcu na referenci koncepta.
• Objasnite da se slika može koristiti kao smjernica za dizajn.
• Zatražite veličinu i težinu proizvoda.
• Zatražite očekivane dimenzije prikaza.
• Zatražite količinu narudžbe.
• Pitajte treba li se zaslon poslati ravan-zapakiran ili sastavljen.
• Pitajte kupca ima li datoteke s umjetničkim djelima.
• Objasnite da je inženjerski pregled potreban prije točne ponude.

Odgovor je brži. Strukturiraniji. Lakše za razumijevanje kupca.

Ali umjetna inteligencija ne bi trebala odlučivati ​​o strategiji kotiranja. Ne može procijeniti klijentov proračun, hitnost, ozbiljnost ili dugoročnu-vrijednost. To još uvijek ovisi o prodajnom iskustvu.

Prednost 3: umjetna inteligencija čini naknadnu-komunikaciju učinkovitijom

Naknadna-komunikacija velik je dio prilagođenih projekata prikaza.

Nakon prvog upita može doći do mnogih krugova rasprave:

• Izbor materijala
• Prilagodba strukture
• Potvrda umjetničkog djela
• Revizija ponude
• Napredak uzorka
• Način dostave
• Dizajn pakiranja
• Raspored proizvodnje
• Povratne informacije kupaca
• Inženjerski prijedlozi

AI može pomoći prodajnim timovima da napišu jasnije-poruke, posebno kada tema uključuje tehničke informacije.

Na primjer, inženjer može reći prodajnom timu:

>Potrebno je prilagoditi kut police. U suprotnom bi proizvod mogao skliznuti prema naprijed nakon punjenja.

Prodavač može upotrijebiti umjetnu inteligenciju da to pretvori u-engleski jezik prilagođen klijentima:

>Naš inženjerski tim predlaže da malo prilagodite kut police kako biste poboljšali stabilnost proizvoda tijekom maloprodaje. Ova će promjena pomoći da proizvodi ostanu na mjestu nakon utovara.

Takva vrsta komunikacije je važna.

Korisnici ne moraju uvijek čitati interni tehnički jezik. Moraju razumjeti razlog promjene.

AI također može pomoći u pripremi:

• E-pošta s-pratećim ponudama
• Primjer ažuriranja napretka
• Objašnjenja revizije dizajna
• Poruke podsjetnika za kupce
• Sažeci sastanaka
• Kontrolne liste za potvrdu

Prednost nije u tome što umjetna inteligencija "nastavlja-radnje." Prednost je u tome što AI pomaže prodajnim timovima da izraze poruku jasnije i dosljednije.

Prednost 4: AI pomaže objasniti datoteke dizajna i pojedinosti uzorkovanja

Prilagođeni projekti prikaza često uključuju mnogo datoteka i potvrda.

Kupci mogu slati AI slike, smjernice marke, ilustracije pakiranja, fotografije proizvoda ili grube skice. Proizvođači mogu pripremiti 3D prikaze, nacrte strukture, crte, uzorke fotografija, prijedloge materijala i upute za pakiranje.

AI može pomoći objasniti te datoteke na organiziraniji način.

Na primjer, prije uzorkovanja, dobavljač može od kupca tražiti potvrdu:

• Ukupna veličina zaslona
• Veličina i težina proizvoda
• Broj polica
• Izbor materijala
• Tisak umjetnina
• Završna obrada površine
• Metoda montaže
• Način pakiranja
• Zahtjevi za otpremu
• Uzorak revizijskih točaka

AI može pomoći da se ovo pretvori u čisti kontrolni popis za potvrdu uzorka.

Ovo je korisno jer mnogi problemi s uzorcima dolaze zbog nepotpune potvrde. Kupac može odobriti izgled, ali zaboraviti potvrditi utovar police. Ili mogu odobriti veličinu zaslona, ​​ali kasnije promijeniti veličinu pakiranja proizvoda.

AI ne može spriječiti sve ovo. Ali može pomoći proizvođačima da jasnije komuniciraju točke potvrde.

Konačna odgovornost ipak pripada timu.

Prije uzorkovanja, inženjering, dizajn, prodaja i odobrenje kupaca trebali bi se uskladiti. AI može pomoći s jezikom. Ne može zamijeniti recenziju.

Rizik 1: AI-generirane slike često izgledaju dobro, ali nisu-spremne za proizvodnju

To je sada najveći problem s kojim se proizvođači suočavaju.

Prikazne slike-generirane umjetnom inteligencijom mogu izgledati impresivno. Mogu imati prekrasnu rasvjetu, savršene police, čistu maloprodajnu pozadinu i atraktivan plasman proizvoda. Ali mnoge od tih slika ne slijede pravu proizvodnu logiku.

Uobičajeni problemi uključuju:

• Bez pravih dimenzija
• Nerealna debljina materijala
• Police bez odgovarajuće potpore
• Strukture koje se ne mogu-pakirati
• Oblici koje je teško -rezati ili sastaviti
• Težina proizvoda nije uzeta u obzir
• Baza zaslona premala za stabilnost
• Područje ispisa nije odvojeno od strukturnih dijelova
• Skupi vizualni detalji koje kupac ne očekuje
• Mješoviti materijali prikazani na slici, ali nisu jasno definirani

Na primjer, AI slika može prikazivati ​​kartonski zaslon sa zakrivljenom plutajućom policom, sjajne akrilne-ploče, okvire koji izgledaju-metalno i teksturu drveta, sve u jednom dizajnu. Kupac može tražiti jednostavnu cijenu kartona, ali slika zapravo sugerira strukturu složenog mješovitog-materijala.

Zbog toga proizvođači ne bi trebali citirati izravno AI sliku.

Slika-generirana umjetnom inteligencijom referenca je koncepta, a ne proizvodni crtež.

Odgovorni proizvođač treba to jasno objasniti:

>Ovu sliku možemo koristiti kao smjernicu za dizajn. Prije točne ponude, naš inženjerski tim mora pregledati strukturu, veličinu, materijal, težinu proizvoda, način sastavljanja i zahtjeve za pakiranje.

Taj odgovor štiti obje strane.

Rizik 2: AI može natjerati klijente da očekuju brže ponude nego što stvarnost dopušta

AI brzo stvara koncepte. Ta brzina mijenja očekivanja kupaca.

Neki kupci mogu pomisliti:

>Već imam sliku. Zašto ne možete odmah citirati?

Ali proizvođaču zaslona po narudžbi slika nije dovoljna.

Točna ponuda obično zahtijeva:

• Veličina zaslona
• Materijal
• Veličina proizvoda
• Težina proizvoda
• Broj polica
• Količina
• Način ispisa
• Završna obrada površine
• Složenost strukture
• Način pakiranja
• Način dostave
• Da li je potreban uzorak
• Treba li dizajnu inženjerski razvoj

Brza procjena može biti moguća, ali službena ponuda zahtijeva više detalja.

Ovo posebno vrijedi za prilagođene kartonske zaslone, akrilne zaslone, PVC zaslone, metalne zaslone, drvene zaslone i strukture ploča saća. Svaki materijal ima drugačiju proizvodnu logiku. Dizajn koji izgleda jednostavno na AI slici može zahtijevati skupi alat, poseban ispis, dodatno pojačanje ili komplicirano pakiranje.

Dakle, proizvođač mora upravljati očekivanjima.

Stručni odgovor nije uvijek najbrži odgovor. Profesionalni odgovor je odgovor koji smanjuje rizik prije početka proizvodnje.

Rizik 3: AI-Pisani sažetci za kupca mogu zvučati potpuni, ali i dalje nedostaju ključni detalji

Kupci sada također koriste AI za pisanje opisa projekata.

Rezultat može zvučati uglađeno:

>Tražimo ekološko-prijateljsko, vrhunsko rješenje za maloprodaju koje poboljšava vidljivost proizvoda i podržava pripovijedanje robne marke u modernom maloprodajnom okruženju.

To zvuči profesionalno. Ali za proizvodnju, još uvijek može biti nepotpun.

Dobavljač i dalje mora znati:

• Koji će proizvod biti izložen?
• Koje su dimenzije proizvoda?
• Kolika je težina proizvoda?
• Koliko SKU-ova?
• Koliko jedinica po polici?
• Gdje će se zaslon koristiti?
• Je li to privremeno ili dugoročno?{0}}
• Koja je ciljana količina?
• Treba li kupac slanje u-paketu?

Postoji li proračunski raspon?

Ima li kupac datoteke s umjetničkim djelima?

Ovo je neobičan novi problem: upit izgleda bolje, ali možda neće biti korisniji.

Uglađenom AI-pisanom sažetku još uvijek mogu nedostajati proizvodni podaci potrebni za ponudu i dizajn.

Prodajni timovi ne bi trebali biti ometeni tečnim jezikom. Trebali bi provjeriti sadrži li sažetak stvarne podatke o proizvodnji.

Rizik 4: Odgovori umjetne inteligencije mogu učiniti proizvođače profesionalnima, ali manje odgovornima

Proizvođači također koriste AI kako bi odgovorili kupcima. Ovo je korisno, ali zahtijeva kontrolu.

AI može pisati glatke, pristojne, profesionalne odgovore. Ponekad previše glatka.

Opasnost je u tome što-generirani odgovor AI može zvučati sigurnije nego što tim zapravo jest. Može reći:

>Da, možemo ga napraviti točno kao na slici.

To je riskantno.

Bolji odgovor bi bio:

>Slika se može koristiti kao referenca koncepta. Naš inženjerski tim pregledat će strukturu, materijal, utovar proizvoda, način sklapanja i zahtjeve za pakiranje prije potvrde izvedivosti i ponude.

Ta je razlika bitna.

U proizvodnji riječi stvaraju odgovornost. Ako dobavljač obeća prerano, kupac može očekivati ​​da konačni uzorak točno odgovara AI slici. Ali nakon tehničkog pregleda, struktura će možda trebati promjene. Materijal je možda potrebno prilagoditi. Cijena može biti veća. Zaslon će možda trebati pojačanje.

AI može pomoći u pisanju poruke. Ne bi trebalo obećati.

Svaki odgovor koji se odnosi na izvedivost, ponudu, vrijeme isporuke, materijal, strukturu, utovar ili proizvodni rizik trebao bi pregledati ljudski tim.

Kako bi proizvođači trebali postupati sa-zahtjevima kupaca generiranim umjetnom inteligencijom

Zahtjevi-generirani umjetnom inteligencijom nisu problem ako se s njima ispravno postupa.

Proizvođači bi trebali stvoriti jasan postupak za pretvaranje koncepata umjetne inteligencije u stvarne projekte.

Korak 1: Tretirajte AI sliku kao referencu koncepta

Prvi korak je poštivanje ideje kupca.

Nemojte odmah odbaciti AI sliku. Može sadržavati korisne vizualne upute. Može pokazati stil prikaza koji se sviđa kupcu.

No dobavljač bi trebao jasno objasniti da slika nije proizvodna datoteka.

Dobar odgovor mogao bi glasiti:

>Hvala što ste podijelili sliku koncepta. Možemo ga koristiti kao vizualnu referencu i pregledati kako ga pretvoriti u praktičnu strukturu prikaza.

To održava razgovor pozitivnim, a istovremeno postavlja ispravna očekivanja.

Korak 2: Zatražite pojedinosti o proizvodu i maloprodaji

Nakon primitka AI slike, dobavljač bi trebao zatražiti stvarne informacije o projektu.

Važna pitanja uključuju:

Koji će proizvod biti izložen?

Koja je veličina proizvoda?

Kolika je težina proizvoda?

Koliko će SKU-ova biti prikazano?

Koliko bi proizvoda trebala stati svaka polica?

Gdje će se zaslon koristiti?

Je li za supermarket, specijaliziranu trgovinu, događaj ili izložbu?

Koliko dugo će se zaslon koristiti?

Preferirate li karton, PVC, akril, metal, drvo ili miješane materijale?

Treba li se zaslon slati ravan-zapakiran ili sastavljen?

Koja je ciljana količina narudžbe?

Ova pitanja pretvaraju vizualnu ideju u proizvodni projekt.

Korak 3: Neka inženjer pregleda izvedivost prije ponude

Nakon što su osnovne informacije jasne, inženjerski tim trebao bi pregledati koncept.

Moraju provjeriti:

Da li je struktura stabilna

Je li odabrani materijal prikladan

Mogu li police nositi proizvod

Može li se zaslon lako sastaviti

Može li se dizajn učinkovito upakirati i otpremiti

Poklapa li se trošak s vjerojatnim proračunom kupca

Treba li zaslon testirati prototip

U ovom koraku proizvođači stvaraju pravu vrijednost.

AI može proizvesti sliku. Inženjering pretvara ideju u nešto što može stajati, držati proizvode, sigurno slati i raditi u trgovini.

Korak 4: Pretvorite koncept u datoteku stvarnog dizajna

Nakon pregleda izvedivosti, koncept umjetne inteligencije trebao bi se pretvoriti u stvarne materijale za dizajn.

To može uključivati:

3D prikaz

Crtež strukture

Dieline za kartonski zaslon

Specifikacija materijala

Izgled ispisa

Uputa za sastavljanje

Uzorak potvrdne datoteke

Plan pakiranja

Ovo je razlika između koncepta i dizajna-gotovog za proizvodnju.

Kupac može početi s umjetnom inteligencijom. Ali za proizvodnju su potrebne prave datoteke.

Korak 5: Potvrdite pojedinosti uzorka prije proizvodnje

Prije uzorkovanja, obje strane trebaju potvrditi ključne detalje.

Ovo uključuje:

Veličina

Materijal

Ispis

Učitavanje proizvoda

Količina polica

Metoda montaže

Način pakiranja

Svrha uzorka

Očekivane promjene

Količina proizvodnje

Ova potvrda štiti projekt od nesporazuma.

AI može pomoći u pripremi kontrolne liste. Kupac i proizvođač to još moraju potvrditi.

Završne misli: AI čini komunikaciju bržom, ali proizvodnja još uvijek zahtijeva stvarnu stručnost

AI mijenja način na koji kupci i proizvođači razgovaraju jedni s drugima.

Kupci sada mogu kreirati koncepte prikaza prije nego kontaktiraju dobavljača. Mogu pisati jasnije e-poruke, pripremati vizualne reference i brže opisivati ​​ideje brenda. Proizvođači također mogu koristiti AI za organiziranje upita, učinkovitije odgovaranje, objašnjenje ažuriranja uzorkovanja i poboljšanje komunikacije među timovima za prodaju, dizajn i inženjering.
To su stvarne koristi.
Za proizvodnju, brzina je korisna. Važnija je točnost.
Projekt prilagođenog izlaganja i dalje zahtijeva ljudsku prosudbu: pregled težine proizvoda, odabir materijala, projektiranje strukture, ispitivanje uzoraka, potvrdu ispisa, planiranje pakiranja i kontrolu proizvodnje.
AI može započeti razgovor.
Proizvodnja još mora završiti posao.