AI rīki: pielāgotā displeja priekšrocības un izaicinājumi

Klients nosūta AI{0}}ģenerētu mazumtirdzniecības displeja attēlu un jautā: "Vai varat to izdarīt? Cik tas maksā?"

Pielāgotu displeju ražotājiem šī situācija kļūst arvien izplatītāka. Pirms dažiem gadiem klienti parasti sūtīja produktu fotoattēlus, aptuvenas skices, zīmola vadlīnijas vai vienkāršus atsauces attēlus. Tagad daudzi pircēji izmanto AI rīkus, lai izveidotu displeja koncepcijas pirms sazināšanās ar piegādātāju. Daži AI attēli izskatās ļoti slīpēti. Daži izskatās gandrīz kā īstas mazumtirdzniecības fotogrāfijas.

Tajā pašā laikā klienti arī izmanto AI, lai rakstītu pieprasījumu e-pastus, sagatavotu dizaina īsus ziņojumus, sakārtotu produktu prasības un uzdotu piegādātājiem tehniskus jautājumus. Ražotāji to pašu dara arī otrā pusē. Pārdošanas komandas izmanto AI, lai sakārtotu klientu informāciju, ātrāk atbildētu, izskaidrotu paraugu ņemšanas atjauninājumus un tulkotu inženiertehniskos komentārus skaidrākā klientu valodā.

Tātad, vai AI ražotājiem ir labs vai slikts?

Īsā atbilde: AI ir noderīgs, ja tas uzlabo saziņu, bet riskants, ja cilvēki AI attēlus vai AI{0}}rakstītu tekstu uzskata par galīgo ražošanas informāciju.

Pielāgotam displeja ražotājam AI var padarīt agrīnu saziņas posmu ātrāku un vizuālāku. Tas var palīdzēt gan klientiem, gan piegādātājiem skaidrāk aprakstīt idejas. Taču AI nevar aizstāt inženiertehnisko pārskatīšanu, reālu materiālu atlasi, strukturālo testēšanu, piedāvājumu analīzi, paraugu izstrādi vai ražošanas kontroli.

Šī atšķirība ir svarīga.

Kādas ir AI priekšrocības un trūkumi ražotājiem?

AI rīki sniedz reālus ieguvumus ražotājiem, jo ​​īpaši saziņā ar klientiem. Taču tie rada arī jaunas problēmas, kad klienti un piegādātāji pārāk daudz paļaujas uz AI.

Vienkārši izsakoties, AI ir noderīgs idejas un komunikācijas stadijā.

Tas kļūst riskanti, ja to uzskata par projekta failu, piedāvājuma bāzi, inženiertehnisko risinājumu vai ražošanas solījumu.

Kā AI maina saziņu starp klientiem un ražotājiem

AI ir mainījis daudzu pielāgotu displeja projektu sākumpunktu.

Pirms tam klients varētu rakstīt:

>Mums ir nepieciešams kartona displejs mūsu jaunajam produktam.

Šāda veida izmeklēšana bija ļoti atklāta. Pārdošanas komandai bija jāuzdod daudzi papildu jautājumi,{1}}lai projekts varētu virzīties uz priekšu.

Tagad klients var nosūtīt AI{0}}ģenerētu displeja attēlu, kurā parādīta forma, krāsu stils, produkta izkārtojums, veikala fons un pat apgaismojuma atmosfēra. Attēls var palīdzēt ražotājam daudz ātrāk saprast, ko klients ir domājis.

Tā ir laba lieta.

Bet attēlā bieži nav iekļauta informācija, kas nepieciešama reālai ražošanai. Tas var nerādīt displeja izmēru. Tas var neatspoguļot reālo materiāla biezumu. Var šķist, ka plaukti peld bez atbalsta. Produkts var izskatīties vieglāks nekā patiesībā. Displejs var būt skaists, bet pārāk dārgs izgatavošanai, pārāk liels, lai to nosūtītu, vai arī nestabils īstā mazumtirdzniecības veikalā.

Šis ir jauns komunikācijas izaicinājums.

AI palīdz klientiem ātrāk izteikt idejas. Taču ražotājiem šīs idejas joprojām ir jāpārvērš praktiskā displeja struktūrā.

1. ieguvums: AI palīdz klientiem skaidrāk izteikt savas idejas

Daudziem pircējiem nav viegli aprakstīt pielāgotu displeja statīvu.

Viņi zina sajūtu, ko viņi vēlas. Viņi var zināt zīmola krāsu, produkta veidu un veikala vidi. Taču viņi var nezināt atšķirību starp grīdas displeju, letes displeju, blakus displeju, izgāztuvi, palešu displeju vai jauktu{2}}materiālu mazumtirdzniecības displeju.

AI palīdz novērst šo plaisu.

Klients var ģenerēt koncepcijas attēlu un teikt:

>Tas ir tuvu tam, ko mēs vēlamies.

Šis attēls var nebūt gatavs ražošanai{0}}, taču tas sniedz ražotājam noderīgu informāciju:

• Vēlamā displeja forma
• Krāsu virziens
• Produkta prezentācijas stils
• Mazumtirdzniecības atmosfēra
• Zīmola veidošanas intensitāte
• Plauktu vai displeja zonu skaits
• Īslaicīga vai augstākās kvalitātes vizuālā sajūta
• Neatkarīgi no tā, vai klients vēlas papīra, akrila, metāla, koka vai jaukta{0}}materiāla izskatu

Pielāgotam displeja ražotājam tas var ietaupīt laiku sākotnējās diskusijās.

Tā vietā, lai uzminētu pircēja vizuālo virzienu, pārdošanas un dizaina komanda var sākt ar skaidrāku atsauci.

Tomēr ražotājam ir jājautā:

>Vai šis attēls ir tikai stila atsauce, vai arī vēlaties, lai mēs uz tā pamata izstrādātu reālu struktūru?

Šis viens jautājums novērš daudzus pārpratumus.

2. ieguvums: AI palīdz ražotājiem ātrāk organizēt pieprasījumus

Kad pārdošanas komanda saņem pieprasījumu, pirmais uzdevums nav citēt. Pirmais uzdevums ir izpratne.

AI var palīdzēt sakārtot izkaisītu klientu informāciju skaidrākā projekta īsumā. Piemēram, ja klients nosūta vairākus ziņojumus, produktu fotoattēlus, AI koncepcijas attēlus un aptuvenas prasības, AI var palīdzēt apkopot:

• Kāds produkts tiks parādīts
• Kādu displeju klients vēlas
• Kuras informācijas trūkst
• Kādi jautājumi būtu jāuzdod tālāk
• Neatkarīgi no tā, vai projekts ir paredzēts mazumtirdzniecības veikaliem, pasākumiem, lielveikaliem vai izstādēm
• Neatkarīgi no tā, vai klients runā par kartonu, PVC, akrilu, metālu, koku vai šūnveida plāksni
• Vai projektam nepieciešams projektēšana, paraugu ņemšana, ražošana vai tikai cenas tāme

Tas ir noderīgi pārdošanas komunikācijai.

Klients var rakstīt:

>Vai varat citēt šo displeju? Mums ir nepieciešams kaut kas līdzīgs mūsu uzkodu zīmola attēlam.

AI var palīdzēt pārdošanas komandai organizēt profesionālu atbildi:

• Paldies klientam par koncepcijas atsauci.
• Paskaidrojiet, ka attēlu var izmantot kā dizaina virzienu.
• Jautājiet par produkta izmēru un svaru.
• Jautājiet par paredzamajiem displeja izmēriem.
• Jautājiet par pasūtījuma daudzumu.
• Jautājiet, vai displejs ir jānosūta līdzenam{0}}iesaiņotam vai saliktam.
• Jautājiet, vai klientam ir mākslas darbu faili.
• Paskaidrojiet, ka pirms precīza piedāvājuma ir nepieciešama inženiertehniskā pārbaude.

Atbilde ir ātrāka. Strukturētāk. Klientam vieglāk saprast.

Bet AI nevajadzētu izlemt kotēšanas stratēģiju. Tas nevar spriest par klienta budžetu, steidzamību, nopietnību vai ilgtermiņa vērtību{1}}. Tie joprojām ir atkarīgi no pārdošanas pieredzes.

3. ieguvums: mākslīgais intelekts padara turpmāko saziņu-efektīvāku

Izsekošanas{0}}saziņa ir liela daļa no pielāgotajiem displeja projektiem.

Pēc pirmās aptaujas var būt vairākas diskusiju kārtas:

• Materiālu izvēle
• Struktūras pielāgošana
• Mākslas darba apstiprinājums
• Citāti pārskatīšana
• Parauga norise
• Nosūtīšanas metode
• Iepakojuma dizains
• Ražošanas grafiks
• Klientu atsauksmes
• Inženiertehniskie ieteikumi

AI var palīdzēt pārdošanas komandām uzrakstīt skaidrākus{0}}paziņojumus, īpaši, ja tēma ir saistīta ar tehnisko informāciju.

Piemēram, inženieris pārdošanas komandai var pateikt:

>Plauktu leņķis ir jāpielāgo. Pretējā gadījumā produkts pēc iekraušanas var slīdēt uz priekšu.

Pārdevējs var izmantot AI, lai pārvērstu to klientiem{0}}draudzīgā angļu valodā:

>Mūsu inženieru komanda iesaka nedaudz pielāgot plaukta leņķi, lai uzlabotu produkta stabilitāti mazumtirdzniecības laikā. Šīs izmaiņas palīdzēs izstrādājumiem palikt stāvoklī pēc iekraušanas.

Šādai komunikācijai ir nozīme.

Klientiem ne vienmēr ir jālasa iekšējā tehniskā valoda. Viņiem ir jāsaprot izmaiņu iemesls.

AI var arī palīdzēt sagatavoties:

• Piedāvājumu{0}}pārbaudes e-pasta ziņojumi
• Progresa atjauninājumu paraugi
• Dizaina pārskatīšanas skaidrojumi
• Klientu atgādinājuma ziņas
• Sanāksmju kopsavilkumi
• Apstiprinājuma kontrolsaraksti

Priekšrocība nav tāda, ka mākslīgais intelekts "veic turpmāko darbību{0}}". Priekšrocība ir tāda, ka AI palīdz pārdošanas komandām skaidrāk un konsekventāk paust vēstījumu.

4. ieguvums: AI palīdz izskaidrot noformējuma failus un paraugu ņemšanas informāciju

Pielāgoti displeja projekti bieži ietver daudzus failus un apstiprinājumus.

Klienti var nosūtīt AI attēlus, zīmola vadlīnijas, iepakojuma mākslas darbus, produktu fotoattēlus vai aptuvenas skices. Ražotāji var sagatavot 3D atveidojumus, struktūras rasējumus, līnijas, fotoattēlu paraugus, materiālu ieteikumus un iepakošanas instrukcijas.

AI var palīdzēt izskaidrot šos failus sakārtotākā veidā.

Piemēram, pirms paraugu ņemšanas piegādātājam var būt nepieciešams klientam apstiprināt:

• Kopējais displeja izmērs
• Produkta izmērs un svars
• Plauktu skaits
• Materiāla izvēle
• Mākslas darbu drukāšana
• Virsmas apdare
• Montāžas metode
• Iepakošanas metode
• Piegādes prasības
• Pārskatīšanas punktu paraugi

AI var palīdzēt pārvērst to par tīru parauga apstiprinājuma kontrolsarakstu.

Tas ir noderīgi, jo daudzas parauga problēmas rodas no nepilnīga apstiprinājuma. Klients var apstiprināt izskatu, bet aizmirst apstiprināt plaukta ielādi. Vai arī viņi var apstiprināt displeja izmēru, bet vēlāk mainīt produkta iepakojuma izmēru.

AI nevar to visu novērst. Taču tas var palīdzēt ražotājiem skaidrāk paziņot apstiprinājuma punktus.

Galīgā atbildība joprojām ir komandai.

Pirms paraugu ņemšanas ir jāsaskaņo projektēšana, projektēšana, pārdošana un klientu apstiprināšana. AI var palīdzēt ar valodu. Tas nevar aizstāt pārskatu.

1. risks: AI-Ģenerētie attēli bieži izskatās labi, bet nav gatavi{2}}

Tā ir lielākā problēma, ar kuru ražotāji šobrīd saskaras.

AI-ģenerētie displeja attēli var izskatīties iespaidīgi. Tiem var būt skaists apgaismojums, perfekti plaukti, tīrs mazumtirdzniecības fons un pievilcīgs produktu izvietojums. Taču daudzi no šiem attēliem neatbilst reālai ražošanas loģikai.

Biežas problēmas ietver:

• Nav reālu izmēru
• Nereāls materiāla biezums
• Plaukti bez atbilstoša atbalsta
• Konstrukcijas, kuras nevar būt{0}}līdzenas
• Formas, kuras ir grūti izgriezt-vai salikt
• Produkta svars netiek ņemts vērā
• Displeja pamatne ir pārāk maza, lai nodrošinātu stabilitāti
• Drukas laukums nav atdalīts no konstrukcijas daļām
• Dārgas vizuālas detaļas, kuras klients negaida
• Jaukti materiāli, kas parādīti attēlā, bet nav skaidri definēti

Piemēram, mākslīgā intelekta attēlā var būt attēlots kartona displejs ar izliektu peldošu plauktu, spīdīgiem akrila-paneļiem, metāla-izskata rāmjiem un koka faktūru vienā dizainā. Klients var lūgt vienkāršu kartona cenu, taču patiesībā attēls liecina par sarežģītu jauktu{3}}materiālu struktūru.

Tāpēc ražotājiem nevajadzētu citēt tieši no AI attēla.

AI{0}}ģenerēts attēls ir koncepcijas atsauce, nevis ražošanas zīmējums.

Atbildīgam ražotājam tas ir skaidri jāpaskaidro:

>Mēs varam izmantot šo attēlu kā dizaina virzienu. Pirms precīzas citēšanas mūsu inženieru komandai ir jāpārskata struktūra, izmērs, materiāls, produkta svars, montāžas metode un iepakošanas prasības.

Šī reakcija aizsargā abas puses.

2. risks: AI var likt klientiem sagaidīt ātrākus citātus, nekā to pieļauj realitāte

AI ātri rada koncepcijas. Šis ātrums maina klientu vēlmes.

Daži pircēji var domāt:

>Man jau ir attēls. Kāpēc nevar uzreiz citēt?

Taču pielāgotam displeja ražotājam ar attēlu nepietiek.

Precīzam citātam parasti ir nepieciešams:

• Displeja izmērs
• Materiāls
• Produkta izmērs
• Produkta svars
• Plauktu skaits
• Daudzums
• Drukāšanas metode
• Virsmas apdare
• Struktūras sarežģītība
• Iepakošanas metode
• Nosūtīšanas metode
• Vai ir nepieciešams paraugs
• Vai dizainam ir nepieciešama inženiertehniskā izstrāde

Var būt iespējama ātra aplēse, taču oficiālam piedāvājumam ir nepieciešama sīkāka informācija.

Tas jo īpaši attiecas uz pielāgotiem kartona displejiem, akrila displejiem, PVC displejiem, metāla displejiem, koka displejiem un šūnveida plātņu konstrukcijām. Katram materiālam ir atšķirīga ražošanas loģika. Dizainam, kas AI attēlā izskatās vienkāršs, var būt nepieciešami dārgi instrumenti, īpaša drukāšana, papildu pastiprināšana vai sarežģīts iepakojums.

Tāpēc ražotājam ir jāpārvalda cerības.

Profesionāla atbilde ne vienmēr ir ātrākā atbilde. Profesionāla atbilde ir atbilde, kas samazina risku pirms ražošanas uzsākšanas.

3. risks: AI-Uzrakstītas klientu biksītes var šķist pilnīgas, taču joprojām trūkst galvenās detaļas

Klienti tagad izmanto arī AI, lai rakstītu projektu aprakstus.

Rezultāts var izklausīties gluds:

>Mēs meklējam videi-draudzīgu, augstākās kvalitātes mazumtirdzniecības displeja risinājumu, kas uzlabo produktu redzamību un atbalsta zīmola stāstīšanu modernā mazumtirdzniecības vidē.

Tas izklausās profesionāli. Bet ražošanai tas joprojām var būt nepilnīgs.

Piegādātājam joprojām ir jāzina:

• Kāds produkts tiks parādīts?
• Kādi ir produkta izmēri?
• Kāds ir produkta svars?
• Cik SKU?
• Cik vienību vienā plauktā?
• Kur tiks izmantots displejs?
• Vai tas ir īslaicīgs vai ilgstošs-?
• Kāds ir mērķa daudzums?
• Vai klientam ir nepieciešama vienota{0}}iepakojuma piegāde?

Vai ir kāds budžeta diapazons?

Vai klientam ir mākslas darbu faili?

Šī ir dīvaina jauna problēma: aptauja izskatās labāk, taču tā var nebūt noderīgāka.

Noslīpētā AI{0}}rakstiskā instruktāžā joprojām var trūkt ražošanas datu, kas nepieciešami piedāvājumam un dizainam.

Pārdošanas komandas nedrīkst novērst brīvas valodas dēļ. Viņiem jāpārbauda, ​​vai instrukcijā ir reāla informācija par ražošanu.

4. risks: mākslīgā intelekta atbildes var padarīt ražotājus par profesionāliem, taču mazāk atbildīgiem

Ražotāji arī izmanto AI, lai atbildētu klientiem. Tas ir noderīgi, taču tas ir jākontrolē.

AI var rakstīt gludas, pieklājīgas, profesionālas atbildes. Dažreiz pārāk gluda.

Pastāv risks, ka mākslīgā intelekta -ģenerētā atbilde var izklausīties drošāk, nekā komanda patiesībā ir. Tas var teikt:

>Jā, mēs varam to izveidot tieši tādu, kāds ir attēlā.

Tas ir riskanti.

Labāka atbilde būtu:

>Attēlu var izmantot kā koncepcijas atsauci. Pirms iespējamības un piedāvājuma apstiprināšanas mūsu inženieru komanda pārskatīs struktūru, materiālu, produkta iekraušanu, montāžas metodi un iepakošanas prasības.

Šai atšķirībai ir nozīme.

Ražošanā vārdi rada atbildību. Ja piegādātājs sola pārāk agri, klients var sagaidīt, ka galīgais paraugs precīzi atbilst AI attēlam. Bet pēc inženiertehniskās pārskatīšanas konstrukcijā var būt nepieciešamas izmaiņas. Materiāls var būt jāpielāgo. Izmaksas var būt lielākas. Displejam var būt nepieciešams pastiprinājums.

AI var palīdzēt uzrakstīt ziņojumu. Tam nevajadzētu dot solījumu.

Katra atbilde, kas saistīta ar iespējamību, piedāvājumu, piegādes laiku, materiālu, struktūru, iekraušanu vai ražošanas risku, ir jāizskata cilvēku komandai.

Kā ražotājiem jārīkojas ar AI{0}}ģenerētajiem klientu pieprasījumiem

AI-ģenerētie pieprasījumi nav problēma, ja tie tiek apstrādāti pareizi.

Ražotājiem ir jāizveido skaidrs process, kā AI koncepcijas pārvērst reālos projektos.

1. darbība: uzskatiet AI attēlu kā koncepcijas atsauci

Pirmais solis ir cienīt klienta ideju.

Nekavējoties nenoraidiet AI attēlu. Tas var saturēt noderīgu vizuālo virzienu. Tas var parādīt displeja stilu, kas klientam patīk.

Taču piegādātājam ir skaidri jāpaskaidro, ka attēls nav ražošanas fails.

Laba atbilde varētu teikt:

>Paldies, ka kopīgojāt koncepcijas attēlu. Mēs varam to izmantot kā vizuālu atsauci un pārskatīt, kā to pārvērst praktiskā displeja struktūrā.

Tas saglabā sarunu pozitīvu, vienlaikus izvirzot pareizās cerības.

2. darbība. Pieprasiet informāciju par produktu un mazumtirdzniecību

Pēc AI attēla saņemšanas piegādātājam jālūdz reāla informācija par projektu.

Svarīgi jautājumi ietver:

Kāds produkts tiks parādīts?

Kāds ir produkta izmērs?

Kāds ir produkta svars?

Cik SKU tiks parādīts?

Cik daudz produktu vajadzētu ievietot katrā plauktā?

Kur tiks izmantots displejs?

Vai tas ir paredzēts lielveikalam, specializētam veikalam, pasākumam vai izstādei?

Cik ilgi displejs tiks izmantots?

Vai dodat priekšroku kartonam, PVC, akrilam, metālam, kokam vai jauktiem materiāliem?

Vai displejs ir jānosūta līdzenam-iesaiņotam vai saliktam?

Kāds ir mērķa pasūtījuma daudzums?

Šie jautājumi pārvērš vizuālo ideju par izgatavojamu projektu.

3. darbība. Pirms citēšanas ļaujiet inženierzinātnei pārskatīt iespējamību

Kad pamatinformācija ir skaidra, inženieru komandai ir jāpārskata koncepcija.

Viņiem ir jāpārbauda:

Vai struktūra ir stabila

Vai izvēlētais materiāls ir piemērots

Vai plaukti var atbalstīt produktu

Vai displeju var viegli salikt

Vai dizainu var efektīvi iepakot un nosūtīt

Vai izmaksas atbilst klienta iespējamajam budžetam

Vai displejam ir nepieciešama prototipa pārbaude

Šajā posmā ražotāji rada reālu vērtību.

AI var radīt attēlu. Inženierzinātnes pārvērš ideju par kaut ko tādu, kas var stāvēt, turēt produktus, droši nosūtīt un darboties veikalā.

4. darbība: pārveidojiet koncepciju par īstu dizaina failu

Pēc priekšizpētes AI koncepcija jāpārvērš reālos dizaina materiālos.

Tas var ietvert:

3D renderēšana

Struktūras rasējums

Dieline kartona displejam

Materiāla specifikācija

Drukas izkārtojums

Montāžas instrukcija

Apstiprinājuma faila paraugs

Iepakošanas plāns

Šī ir atšķirība starp koncepciju un{0}}gatavu noformējumu.

Klients var sākt ar AI. Bet ražošanai ir nepieciešami īsti faili.

5. darbība. Pirms ražošanas apstipriniet parauga informāciju

Pirms paraugu ņemšanas abām pusēm jāapstiprina galvenā informācija.

Tas ietver:

Izmērs

Materiāls

Drukāšana

Produkta ielāde

Plauktu daudzums

Montāžas metode

Iepakošanas metode

Parauga mērķis

Gaidāmās izmaiņas

Ražošanas daudzums

Šis apstiprinājums pasargā projektu no pārpratumiem.

AI var palīdzēt sagatavot kontrolsarakstu. Klientam un ražotājam tas joprojām ir jāapstiprina.

Pēdējās domas: AI padara saziņu ātrāku, bet ražošanai joprojām ir vajadzīgas reālas zināšanas

AI maina veidu, kā klienti un ražotāji runā viens ar otru.

Tagad klienti var izveidot displeja koncepcijas pirms sazināšanās ar piegādātāju. Viņi var rakstīt skaidrākus e-pastus, sagatavot vizuālas atsauces un ātrāk aprakstīt zīmola idejas. Ražotāji var arī izmantot AI, lai organizētu pieprasījumus, efektīvāk atbildētu, izskaidrotu paraugu ņemšanas atjauninājumus un uzlabotu saziņu starp pārdošanas, dizaina un inženieru komandām.
Tie ir reāli ieguvumi.
Ražošanai noder ātrums. Precizitāte ir svarīgāka.
Pielāgotam displeja projektam joprojām ir nepieciešams cilvēka spriedums: produkta svara pārskatīšana, materiālu atlase, konstrukcijas inženierija, paraugu pārbaude, drukas apstiprināšana, iepakojuma plānošana un ražošanas kontrole.
AI var sākt sarunu.
Ražošanai vēl jāpabeidz darbs.