Manakala hyper-personalisasi dalam pembuatan bukan baru, ia pastinya dalam fokus yang lebih tajam berkat keupayaan digital baharu yang diperkenalkan oleh Industri 4.0. Sebagai tempoh perubahan permainan dalam garis masa pembuatan, Industri 4.0 telah memperkenalkan beberapa teknologi termaju seperti kecerdasan buatan (AI), Industrial Internet of Things (IIoT), automasi dan data besar dalam usaha mengoptimumkan operasi dan menyelaraskan proses.
Tetapi apakah pemperibadian hiper dan bagaimana pengeluar boleh memanfaatkannya untuk meningkatkan prestasi dan produktiviti serta meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan?
Pemperibadian telah menjadi langkah penting dalam membantu pelanggan berasa seperti mereka didengari dan keperluan mereka dipenuhi. Walau bagaimanapun, pemperibadian hiper membawanya ke tahap lain dengan menggunakan data pelanggan masa nyata dan AI untuk mencipta produk yang sangat disesuaikan dan disesuaikan. Ini membolehkan perniagaan menyediakan pengalaman pelanggan yang tiada tandingan dengan memberikan pelanggan apa yang mereka mahu dan perlukan pada bila-bila masa dan di mana-mana sahaja dengan analitik ramalan.
Kami meneroka potensi pemperibadian hiper dalam pembuatan dan bagaimana ia akan mengubah sektor tersebut.
3 faedah hiperpemperibadian untuk pengeluar
ada beberapa faedah bahawa pemperibadian hiper menyampaikan perniagaan, termasuk pengalaman pelanggan yang lebih dipertingkatkan dan peningkatan kecekapan dan mengurangkan sisa.
Pengalaman pelanggan yang dipertingkatkan
Matlamat utama pemperibadian hiper adalah untuk menambah baik dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan, yang diterjemahkan kepada perhubungan pelanggan yang lebih baik, nilai seumur hidup pelanggan, kesetiaan jenama dan banyak lagi. Ramai pemimpin perniagaan sudah sedar tentang kepentingan pengalaman pelanggan, dengan 97% daripadanya bersetuju bahawa pengurusan pengalaman pelanggan adalah penting untuk mewujudkan kesetiaan pelanggan dan mengekalkan hubungan yang berkekalan.
Dalam pembuatan, di sinilah AI maju, dan analitik data ramalan berperanan - pengeluar boleh memanfaatkan kuasa teknologi Industri 4.0 dan memanfaatkan penyelesaian ini untuk mengembangkan operasi mereka. Dengan berbuat demikian, mereka boleh membangunkan proses baharu untuk memenuhi permintaan pelanggan dengan lebih tepat dan memupuk hubungan pelanggan yang lebih rapat.
Dengan peningkatan kebolehubahsuaian dan hiper-pemperibadian yang diberikan oleh teknologi baharu, pengeluar dilengkapi untuk menyampaikan pengalaman baharu yang memberikan pelanggan mereka rasa autonomi, mewujudkan penglibatan emosi yang lebih kukuh. Penglibatan emosi ini telah ditunjukkan bukan sahaja mengukuhkan kesetiaan, tetapi juga meningkatkan kadar pulangan untuk perniagaan, dengan pelanggan sedemikian membelanjakan dua kali ganda jumlah yang dilakukan oleh pelanggan yang dipisahkan. Walaupun pemperibadian ini lebih mahal, idea bahawa keputusan pengeluaran dan konfigurasi dibuat oleh pelanggan memberikan mereka lebih kukuh rasa pemilikan.
Meningkatkan kecekapan pembuatan dan fleksibiliti dengan pengurangan sisa
Dari sudut rantaian bekalan dan logistik, penyelesaian dan peranti sambungan IIoT seperti penderia digital termaju serta mesin dan sistem pintar telah menawarkan banyak faedah, termasuk automasi tugas pintar, peningkatan fleksibiliti dan keterlihatan operasi yang lebih jelas.
Apabila kita memasukkan pemperibadian hiper ke dalam campuran, pengeluaran boleh menjadi lebih cekap kerana barangan akan dihasilkan mengikut spesifikasi dan permintaan pelanggan, mengurangkan risiko pengeluaran berlebihan dan lebihan inventori. Kami sudah melihat ini dalam barisan pengeluaran tertentu dalam lebih kecil kilang mikro tetapan yang lebih tangkas dan boleh menyesuaikan diri dengan perubahan permintaan dengan cepat.
Kualiti produk yang dipertingkatkan yang memenuhi keperluan unik pelanggan
Terdapat juga potensi untuk meningkatkan kualiti barangan kerana memenuhi keperluan pelanggan yang tepat, menghasilkan kepuasan pelanggan yang lebih besar yang juga menyumbang kepada pengalaman pelanggan yang positif.
Pengilang juga akan mempunyai gambaran yang lebih jelas tentang masa yang diperlukan untuk mencipta barangan tersuai, membolehkan mereka mengoptimumkan jadual pengeluaran mereka. Selain itu, analitik ramalan membolehkan ramalan pintar untuk memastikan komponen atau bahan penting boleh diganti dengan cekap, mengehadkan pembaziran dan masa henti.
Cabaran melaksanakan hiper-peribadi dalam pembuatan
Walaupun terdapat faedah yang jelas daripada hiperpemperibadian, terdapat juga perangkap dan cabaran seperti kebimbangan data, kesukaran dalam pelaksanaan dan kesediaan kemahiran AI.
Kebimbangan dan keselamatan data
IIoT dan data besar memainkan peranan penting dalam mendayakan pemperibadian hiper. Walau bagaimanapun, dengan jumlah data yang besar yang dikumpul dan disimpan, syarikat mesti bergelut dengan kualiti data dan memastikan bahawa mereka mempunyai alat analisis yang komprehensif untuk menterjemah data kepada hasil yang boleh diambil tindakan. Ini bukanlah sesuatu yang mudah dilakukan oleh semua organisasi, terutamanya jika mereka tidak mempunyai sistem yang betul untuk mentafsir data dengan tepat dan konsisten.
Satu lagi isu utama ialah privasi dan keselamatan data. Pengilang mesti memastikan mereka mempunyai langkah keselamatan yang cukup kukuh untuk melindungi data, sementara juga mendapatkan kebenaran yang diperlukan sebelum mereka boleh mengumpul dan menggunakan data pelanggan mengikut peraturan antarabangsa seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR).
Kesukaran pelaksanaan
Keupayaan pemperibadian hiper memerlukan penyepaduan beberapa jenis teknologi yang berfungsi seiring. Sinergi antara analitik data, sistem automasi dan alat IIoT lain boleh menjadi rumit untuk disediakan jika organisasi masih belum menjalaninya. transformasi digital atau mesti bersaing dengan infrastruktur lama dan lama yang tidak serasi dengan sistem ini.
Selain itu, transformasi digital boleh menjadi mahal bagi sesetengah syarikat. Ia telah berlaku dilaporkan bahawa kos purata transformasi digital boleh mencecah sekitar US$27.5 juta, manakala laporan lain mendapati bahawa 80% daripada projek ini tidak berjaya, menyebabkan syarikat menanggung kos tambahan US$4.55 juta. Kos ini cukup tinggi untuk mendorong organisasi daripada melakukan perubahan besar seperti itu, terutamanya jika mereka tidak mempunyai pelan hala tuju atau rangka kerja transformasi di tempat untuk membimbing perjalanan transformasi mereka.
Kekurangan pekerja AI mahir dan latihan
Melaksanakan pemperibadian hiper memerlukan tenaga kerja mahir yang terlatih dalam sains data, AI dan analisis lanjutan. Banyak pengeluar mungkin tidak mempunyai kesediaan tenaga kerja atau program latihan untuk memudahkan perkara ini.
C-suite dan pemimpin juga sedar bahawa kemahiran AI adalah kurang dan perlu ditangani, dengan a laporan terkini menunjukkan bahawa hanya 20% eksekutif teknologi berasa yakin tentang kebolehan pekerja mereka dalam pembelajaran mesin dan AI. Dalam tinjauan lain, 41% responden menyatakan bahawa kekurangan kemahiran AI adalah yang menghalang mereka daripada mencapai pertumbuhan selanjutnya.
Adakah ia hanya satu trend?
Sememangnya terdapat faedah yang ketara daripada menggunakan pemperibadian hiper sebagai keupayaan pembuatan. Pengilang yang boleh melaksanakan hiperpemperibadian boleh mengharapkan hasil yang positif dari segi peningkatan produktiviti dan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
Untuk meraih sepenuhnya hasil daripada pemperibadian hiper, pengeluar mesti mempunyai teknologi dan platform Industri 4.0 yang betul untuk membantu mereka dalam transformasi digital mereka. Rangka kerja transformasi seperti Indeks Kesediaan Industri Pintar (SIRI), dengan alatan yang disertakan seperti Matriks Penilaian dan Matriks Keutamaan, ialah titik permulaan yang sempurna untuk organisasi mengenal pasti bidang yang perlu diperkukuh dan kelemahan untuk diperbaiki. Ketahui lebih lanjut tentang caranya SIRI boleh membantu organisasi anda mengembangkan keupayaan pembuatan pintarnya supaya anda boleh memanfaatkan pemperibadian hiper.
Muat turun kertas putih SIRI di bawah:
