AI alati: prednosti i izazovi za prilagođeni prikaz

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

Za proizvođače ekrana po narudžbi ova situacija postaje sve češća. Prije nekoliko godina kupci su obično slali fotografije proizvoda, grube skice, smjernice za marku ili jednostavne referentne slike. Sada mnogi kupci koriste AI alate za kreiranje koncepta prikaza prije nego kontaktiraju dobavljača. Neke AI slike izgledaju vrlo uglađeno. Neke izgledaju gotovo kao prave maloprodajne fotografije.

Istovremeno, kupci također koriste umjetnu inteligenciju da pišu e-poruke s upitima, pripremaju sažetke dizajna, organiziraju zahtjeve proizvoda i postavljaju tehnička pitanja dobavljačima. Proizvođači rade isto na drugoj strani. Prodajni timovi koriste AI da organiziraju informacije o klijentima, brže odgovore, objasne ažuriranja uzorka i prevedu inženjerske komentare na jasniji jezik kupaca.

Dakle, da li je AI dobra ili loša za proizvođače?

Kratak odgovor: AI je korisna kada poboljšava komunikaciju, ali je rizična kada ljudi tretiraju AI slike ili AI{0}}napisani tekst kao konačnu informaciju o proizvodnji.

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

Ta razlika je bitna.

Koje su prednosti i mane AI za proizvođače?

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

Jednostavno rečeno, AI je korisna u fazi ideje i komunikacije.

Postaje rizično kada se tretira kao projektna datoteka, osnova ponude, inženjersko rješenje ili proizvodno obećanje.

Kako AI mijenja komunikaciju između kupaca i proizvođača

AI je promijenio početnu tačku mnogih prilagođenih projekata prikaza.

Prije, kupac bi mogao napisati:

>Potreban nam je kartonski displej za naš novi proizvod.

Takva vrsta istrage je bila vrlo otvorena. Prodajni tim je morao postaviti mnoga dodatna pitanja-prije nego što je projekat mogao napredovati.

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

To je dobra stvar.

Ali slika često ne uključuje informacije potrebne za stvarnu proizvodnju. Možda neće prikazati veličinu ekrana. Možda ne odražava stvarnu debljinu materijala. Police mogu izgledati kao da lebde bez oslonca. Proizvod može izgledati lakši nego što zapravo jest. Ekran može biti lijep, ali preskup za izradu, prevelik za isporuku ili nestabilan u stvarnoj maloprodaji.

Ovo je novi komunikacijski izazov.

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

Prednost 1: AI pomaže kupcima da jasnije izraze svoje ideje

Za mnoge kupce, opisivanje prilagođenog postolja nije lako.

Oni znaju kakav osećaj žele. Možda znaju boju brenda, vrstu proizvoda i okruženje prodavnice. Ali oni možda ne znaju razliku između podnog displeja, displeja na šalteru, displeja pomoćnika, kante za smeće, displeja na paletama ili maloprodajnog displeja od mešovitih-materijala.

AI pomaže da se zatvori taj jaz.

Kupac može generirati konceptnu sliku i reći:

>Ovo je blizu onoga što želimo.

Ta slika možda nije{0}}spremna za proizvodnju, ali daje proizvođaču korisne informacije:

• Preferirani oblik prikaza
• Smjer boje
• Stil prezentacije proizvoda
• Maloprodajna atmosfera
• Intenzitet brendiranja
• Broj polica ili zona za izlaganje
• Privremeni ili vrhunski vizualni osjećaj
• Bilo da kupac želi papir, akril, metal, drvo ili mješoviti{0}}izgled materijala

Za prilagođenog proizvođača ekrana, ovo može uštedjeti vrijeme u ranoj diskusiji.

Umjesto nagađanja vizualnog smjera kupca, tim za prodaju i dizajn može početi s jasnijom referencom.

Ipak, proizvođač mora pitati:

>Da li je ova slika samo stilska referenca ili želite da na njoj razvijemo stvarnu strukturu?

To jedno pitanje sprečava mnoge nesporazume.

Prednost 2: AI pomaže proizvođačima da brže organiziraju upite

Kada prodajni tim primi upit, prvi zadatak nije citiranje. Prvi zadatak je razumijevanje.

AI može pomoći u organiziranju raštrkanih informacija o klijentima u jasniji sažetak projekta. Na primjer, ako kupac pošalje nekoliko poruka, fotografije proizvoda, slike koncepta umjetne inteligencije i grube zahtjeve, AI može pomoći da rezimira:

• Koji će proizvod biti prikazan
• Kakav prikaz kupac želi
• Koje informacije nedostaju
• Koja pitanja treba postaviti sljedeće
• Bilo da je projekt za maloprodajne objekte, događaje, supermarkete ili izložbe
• Bilo da kupac govori o kartonu, PVC-u, akrilu, metalu, drvetu ili saćastu ploču
• Bilo da je projektu potreban dizajn, uzorkovanje, proizvodnja ili samo procjena cijene

Ovo je korisno za prodajnu komunikaciju.

Kupac može napisati:

>Možete li citirati ovaj prikaz? Trebamo nešto poput imidža za naš brend grickalica.

AI može pomoći prodajnom timu da organizira profesionalni odgovor:

• Hvala kupcu na referenci koncepta.
• Objasnite da se slika može koristiti kao smjer dizajna.
• Pitajte za veličinu i težinu proizvoda.
• Zatražite očekivane dimenzije prikaza.
• Pitajte za količinu narudžbe.
• Pitajte treba li displej biti isporučen-upakovan ili sastavljen.
• Pitajte da li kupac ima fajlove sa umetničkim delima.
• Objasnite da je inženjerski pregled potreban prije tačne ponude.

Odgovor je brži. Više strukturirani. Kupcu je lakše razumjeti.

Ali AI ne bi trebao odlučivati ​​o strategiji kotiranja. Ne može suditi o budžetu klijenta, hitnosti, ozbiljnosti ili dugoročnoj-vrijednosti. One i dalje ovise o iskustvu u prodaji.

Prednost 3: AI čini naknadnu{1}}komunikaciju efikasnijom

Sljedeća{0}}komunikacija je veliki dio projekata prilagođenog prikaza.

Nakon prvog upita, može doći do mnogo krugova rasprave:

• Izbor materijala
• Podešavanje strukture
• Potvrda umetničkog dela
• Revizija ponude
• Uzorak napretka
• Način dostave
• Dizajn pakovanja
• Raspored proizvodnje
• Povratne informacije kupaca
• Inženjerski prijedlozi

AI može pomoći prodajnim timovima da napišu jasnije sljedeće{0}}poruke, posebno kada tema uključuje tehničke informacije.

Na primjer, inženjer može reći prodajnom timu:

>Potrebno je podesiti ugao police. U suprotnom, proizvod može kliznuti naprijed nakon punjenja.

Prodavač može koristiti AI da to pretvori u-prijateljski engleski jezik:

>Naš inženjerski tim predlaže blago podešavanje ugla police kako bi se poboljšala stabilnost proizvoda tokom maloprodajne upotrebe. Ova promjena će pomoći da proizvodi ostanu na svom mjestu nakon punjenja.

Ta vrsta komunikacije je bitna.

Kupci ne moraju uvijek da čitaju interni tehnički jezik. Moraju razumjeti razloge za promjenu.

AI također može pomoći u pripremi:

• Praćenje{0}}e-poruka za ponudu
• Primjeri ažuriranja napretka
• Objašnjenja revizije dizajna
• Poruke podsjetnika za kupce
• Sažeci sastanaka
• Kontrolne liste za potvrdu

Prednost nije u tome što AI "prati-nastavke." Prednost je u tome što AI pomaže prodajnim timovima da izraze poruku jasnije i dosljednije.

Prednost 4: AI pomaže u objašnjenju datoteka dizajna i detalja uzorkovanja

Projekti prilagođenog prikaza često uključuju mnogo datoteka i potvrda.

Kupci mogu slati AI slike, smjernice za brend, umjetnine na pakovanju, fotografije proizvoda ili grube skice. Proizvođači mogu pripremiti 3D prikaze, crteže strukture, linije, uzorke fotografija, prijedloge materijala i upute za pakovanje.

AI može pomoći da se ove datoteke objasne na organizovaniji način.

Na primjer, prije uzorkovanja, dobavljač će možda trebati da kupac potvrdi:

• Ukupna veličina ekrana
• Veličina i težina proizvoda
• Broj polica
• Izbor materijala
• Štampanje umetničkih dela
• Završna obrada
• Način sklapanja
• Način pakovanja
• Zahtjevi za otpremu
• Tačke revizije uzorka

AI može pomoći da se ovo pretvori u kontrolnu listu za potvrdu čistog uzorka.

Ovo je korisno jer mnogi problemi s uzorkom dolaze iz nepotpune potvrde. Kupac može odobriti izgled, ali zaboraviti potvrditi punjenje polica. Ili mogu odobriti veličinu ekrana, ali kasnije promijeniti veličinu pakiranja proizvoda.

AI ne može spriječiti sve ovo. Ali može pomoći proizvođačima da jasnije saopšte tačke potvrde.

Konačna odgovornost i dalje pripada timu.

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

Rizik 1: AI-Slike generirane često izgledaju dobro, ali nisu za proizvodnju-Spremne

Ovo je najveći problem sa kojim se proizvođači sada suočavaju.

Slike na ekranu generirane AI- mogu izgledati impresivno. Mogu imati prekrasno osvjetljenje, savršene police, čistu maloprodajnu pozadinu i atraktivan plasman proizvoda. Ali mnoge od ovih slika ne prate stvarnu produkcijsku logiku.

Uobičajeni problemi uključuju:

• Nema pravih dimenzija
• Nerealna debljina materijala
• Police bez odgovarajućeg oslonca
• Konstrukcije koje se ne mogu ravno-pakirati
• Oblici koje je teško -izrezati ili sastaviti
• Težina proizvoda se ne uzima u obzir
• Baza ekrana premala za stabilnost
• Površina za štampu nije odvojena od strukturnih dijelova
• Skupi vizuelni detalji koje kupac ne očekuje
• Mješoviti materijali prikazani na slici, ali nisu jasno definirani

Na primjer, AI slika može prikazati kartonski displej sa zakrivljenom plutajućom policom, sjajnim akrilnim-pločama, metalnim-okvirima i teksturom drveta, sve u jednom dizajnu. Kupac može tražiti jednostavnu cijenu kartona, ali slika zapravo sugerira složenu strukturu mješovitog-materijala.

Zbog toga proizvođači ne bi trebali citirati direktno iz AI slike.

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

Odgovoran proizvođač treba ovo jasno objasniti:

>Ovu sliku možemo koristiti kao smjer dizajna. Prije preciznog citiranja, naš inženjerski tim treba da pregleda strukturu, veličinu, materijal, težinu proizvoda, način montaže i zahtjeve za pakiranje.

Taj odgovor štiti obje strane.

Rizik 2: AI može natjerati kupce da očekuju brže ponude nego što realnost dozvoljava

AI brzo stvara koncepte. Ta brzina mijenja očekivanja kupaca.

Neki kupci mogu pomisliti:

>Već imam sliku. Zašto ne možete odmah citirati?

Ali za proizvođača ekrana po narudžbi, slika nije dovoljna.

Za tačnu ponudu obično je potrebno:

• Veličina ekrana
• Materijal
• Veličina proizvoda
• Težina proizvoda
• Broj polica
• Količina
• Način štampanja
• Završna obrada
• Složenost strukture
• Način pakovanja
• Način dostave
• Da li je potreban uzorak
• Da li je dizajnu potreban inženjerski razvoj

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

Ovo posebno važi za prilagođene kartonske displeje, akrilne displeje, PVC displeje, metalne displeje, drvene displeje i saćaste ploče. Svaki materijal ima drugačiju proizvodnu logiku. Dizajn koji izgleda jednostavno na AI slici može zahtijevati skupe alate, posebnu štampu, dodatno pojačanje ili komplikovano pakovanje.

Dakle, proizvođač mora upravljati očekivanjima.

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

Rizik 3: AI-Pisani podaci o klijentima mogu zvučati kompletno, ali još uvijek nedostaju ključni detalji

Kupci sada također koriste AI za pisanje opisa projekata.

Rezultat može zvučati uglađeno:

>Tražimo ekološki-prijateljsko, premium rješenje za maloprodaju koje poboljšava vidljivost proizvoda i podržava pripovijedanje o brendu u modernom maloprodajnom okruženju.

To zvuči profesionalno. Ali za proizvodnju, možda još uvijek nije kompletan.

Dobavljač još treba da zna:

• Koji će proizvod biti prikazan?
• Koje su dimenzije proizvoda?
• Kolika je težina proizvoda?
• Koliko SKU-ova?
• Koliko jedinica po polici?
• Gdje će se displej koristiti?
• Je li to privremeno ili{0}}dugotrajno?
• Koja je ciljna količina?
• Da li je kupcu potrebna isporuka-ravnog pakovanja?

Postoji li raspon budžeta?

Da li kupac ima fajlove sa umetničkim delima?

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

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

Prodajni timovi ne bi trebali biti ometani tečnim jezikom. Oni bi trebali provjeriti da li sažetak sadrži stvarne informacije o proizvodnji.

Rizik 4: AI odgovori mogu učiniti da proizvođači zvuče profesionalno, ali manje odgovorni

Proizvođači također koriste umjetnu inteligenciju kako bi odgovorili kupcima. Ovo je korisno, ali je potrebna kontrola.

AI može pisati glatke, ljubazne, profesionalne odgovore. Ponekad previše glatko.

Opasnost je da odgovor koji generiše AI- može zvučati sigurnije nego što tim zapravo jeste. može reći:

>Da, možemo ga napraviti baš kao na slici.

To je rizično.

Bolji odgovor bi bio:

>Slika se može koristiti kao referenca za koncept. Naš inženjerski tim će pregledati strukturu, materijal, opterećenje proizvoda, način montaže i zahtjeve za pakovanje prije nego što potvrdi izvodljivost i ponudu.

Ta razlika je bitna.

U proizvodnji riječi stvaraju odgovornost. Ako dobavljač obeća prerano, kupac može očekivati ​​da će konačni uzorak tačno odgovarati AI slici. Ali nakon inženjerskog pregleda, struktura će možda trebati promjene. Možda će biti potrebno prilagoditi materijal. Trošak može biti veći. Ekran će možda trebati pojačanje.

AI može pomoći u pisanju poruke. Ne bi trebalo da obećava.

Svaki odgovor koji se odnosi na izvodljivost, ponudu, vrijeme isporuke, materijal, strukturu, utovar ili rizik proizvodnje treba pregledati ljudski tim.

Kako bi proizvođači trebali postupati sa zahtjevima korisnika koji su generirani AI-

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

Proizvođači bi trebali stvoriti jasan proces za pretvaranje AI koncepata u prave projekte.

Korak 1: Tretirajte AI sliku kao referencu za koncept

Prvi korak je poštovanje ideje kupca.

Nemojte odmah odbaciti AI sliku. Može sadržavati korisni vizualni smjer. Može pokazati stil prikaza koji se dopada kupcu.

Ali dobavljač treba jasno objasniti da slika nije proizvodni fajl.

Dobar odgovor bi mogao reći:

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

Ovo održava razgovor pozitivnim, a istovremeno postavlja prava očekivanja.

Korak 2: Pitajte za detalje o proizvodu i maloprodaji

Nakon što dobije AI sliku, dobavljač treba da zatraži stvarne informacije o projektu.

Važna pitanja uključuju:

Koji će proizvod biti prikazan?

Koja je veličina proizvoda?

Kolika je težina proizvoda?

Koliko će SKU-ova biti prikazano?

Koliko proizvoda treba da sadrži svaka polica?

Gdje će se displej koristiti?

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

Koliko dugo će se ekran koristiti?

Da li više volite karton, PVC, akril, metal, drvo ili mešovite materijale?

Treba li displej biti isporučen-upakovan ili sastavljen?

Koja je ciljna količina narudžbe?

Ova pitanja pretvaraju vizualnu ideju u produktivan projekat.

Korak 3: Neka inženjeri pregledaju izvodljivost prije citiranja

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

Trebaju provjeriti:

Da li je struktura stabilna

Da li je odabrani materijal prikladan

Da li police mogu podržati proizvod

Da li se displej može lako sastaviti

Da li se dizajn može efikasno spakovati i otpremiti

Odgovara li trošak vjerovatnom budžetu kupca

Da li je ekranu potrebno testiranje prototipa

U ovom koraku proizvođači stvaraju stvarnu vrijednost.

AI može proizvesti sliku. Inženjering pretvara ideju u nešto što može stajati, držati proizvode, bezbedno otpremati i raditi u prodavnici.

Korak 4: Pretvorite koncept u datoteku stvarnog dizajna

Nakon revizije izvodljivosti, koncept AI bi trebao biti pretvoren u stvarne dizajnerske materijale.

Ovo može uključivati:

3D rendering

Crtež strukture

Dieline za kartonski displej

Specifikacija materijala

Izgled štampe

Uputstvo za montažu

Uzorak datoteke potvrde

Plan pakovanja

Ovo je razlika između koncepta i dizajna{0}}spremnog za proizvodnju.

Kupac može početi sa AI. Ali za proizvodnju su potrebni pravi fajlovi.

Korak 5: Potvrdite detalje uzorka prije proizvodnje

Prije uzorkovanja, obje strane trebaju potvrditi ključne detalje.

Ovo uključuje:

Veličina

Materijal

Štampanje

Učitavanje proizvoda

Količina polica

Način sklapanja

Način pakovanja

Svrha uzorka

Očekivane promjene

Količina proizvodnje

Ova potvrda štiti projekat od nesporazuma.

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

Završne misli: AI čini komunikaciju bržom, ali proizvodnja i dalje zahtijeva pravo stručnost

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

Kupci sada mogu kreirati koncepte prikaza prije nego kontaktiraju dobavljača. Oni mogu napisati jasnije e-poruke, pripremiti vizualne reference i brže opisati ideje brenda. Proizvođači također mogu koristiti AI za organiziranje upita, efikasnije odgovaranje, objašnjenje ažuriranja uzorka i poboljšanje komunikacije između prodajnih, dizajnerskih i inženjerskih timova.
Ovo su stvarne prednosti.
Za proizvodnju je korisna brzina. Tačnost je važnija.
Projekt prilagođenog prikaza još uvijek treba ljudsko prosuđivanje: pregled težine proizvoda, odabir materijala, inženjering strukture, testiranje uzoraka, potvrda štampanja, planiranje pakovanja i kontrolu proizvodnje.
AI može započeti razgovor.
Proizvodnja još mora da završi posao.