เครื่องมือ AI: ประโยชน์และความท้าทายสำหรับการแสดงผลแบบกำหนดเอง

ลูกค้าส่งรูปภาพของจอแสดงผลร้านค้าปลีกที่สร้างโดย AI- แล้วถามว่า "คุณทำสิ่งนี้ได้ไหม ราคาเท่าไหร่"

สำหรับผู้ผลิตจอแสดงผลแบบกำหนดเอง สถานการณ์นี้กำลังกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น ไม่กี่ปีที่ผ่านมา ลูกค้ามักจะส่งรูปถ่ายผลิตภัณฑ์ ภาพร่างคร่าวๆ คำแนะนำเกี่ยวกับแบรนด์ หรือรูปภาพอ้างอิงง่ายๆ ปัจจุบัน ผู้ซื้อจำนวนมากใช้เครื่องมือ AI เพื่อสร้างแนวคิดในการแสดงผลก่อนที่จะติดต่อกับซัพพลายเออร์ ภาพ AI บางภาพดูสวยงามมาก บางภาพดูเกือบจะเหมือนภาพถ่ายขายปลีกจริง

ในเวลาเดียวกัน ลูกค้ายังใช้ AI เพื่อเขียนอีเมลสอบถาม เตรียมสรุปการออกแบบ จัดระเบียบข้อกำหนดของผลิตภัณฑ์ และถามคำถามทางเทคนิคของซัพพลายเออร์ ผู้ผลิตกำลังทำเช่นเดียวกันในอีกด้านหนึ่ง ทีมขายใช้ AI เพื่อจัดระเบียบข้อมูลลูกค้า ตอบกลับเร็วขึ้น อธิบายการอัปเดตตัวอย่าง และแปลความคิดเห็นทางวิศวกรรมเป็นภาษาของลูกค้าที่ชัดเจนยิ่งขึ้น

AI ดีหรือไม่ดีสำหรับผู้ผลิต?

คำตอบสั้นๆ: AI มีประโยชน์เมื่อปรับปรุงการสื่อสาร แต่จะมีความเสี่ยงเมื่อผู้คนถือว่ารูปภาพ AI หรือข้อความที่เขียนโดย AI{0}} เป็นข้อมูลการผลิตขั้นสุดท้าย

สำหรับผู้ผลิตจอแสดงผลแบบกำหนดเอง AI สามารถทำให้ขั้นตอนการสื่อสารในระยะเริ่มแรกเร็วขึ้นและมองเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้น สามารถช่วยให้ทั้งลูกค้าและซัพพลายเออร์อธิบายแนวคิดได้ชัดเจนยิ่งขึ้น แต่ AI ไม่สามารถแทนที่การตรวจสอบทางวิศวกรรม การเลือกวัสดุจริง การทดสอบโครงสร้าง การวิเคราะห์ใบเสนอราคา การพัฒนาตัวอย่าง หรือการควบคุมการผลิตได้

ความแตกต่างนั้นเป็นสิ่งสำคัญ

AI มีประโยชน์และข้อเสียสำหรับผู้ผลิตอย่างไร

เครื่องมือ AI นำประโยชน์ที่แท้จริงมาสู่ผู้ผลิต โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการสื่อสารกับลูกค้า แต่ยังสร้างปัญหาใหม่เมื่อลูกค้าและซัพพลายเออร์พึ่งพา AI มากเกินไป

พูดง่ายๆ ก็คือ AI มีประโยชน์ในขั้นตอนของความคิดและการสื่อสาร

จะกลายเป็นความเสี่ยงเมื่อถือเป็นไฟล์การออกแบบ พื้นฐานใบเสนอราคา โซลูชันทางวิศวกรรม หรือสัญญาการผลิต

AI กำลังเปลี่ยนแปลงการสื่อสารระหว่างลูกค้าและผู้ผลิตอย่างไร

AI ได้เปลี่ยนจุดเริ่มต้นของโปรเจ็กต์การแสดงผลแบบกำหนดเองหลายรายการ

ก่อนหน้านี้ลูกค้าอาจเขียนว่า:

>เราต้องการจอแสดงผลกระดาษแข็งสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่ของเรา

การสอบถามแบบนั้นเปิดกว้างมาก ทีมขายต้องถามคำถามติดตามผล-มากมายก่อนที่โครงการจะดำเนินต่อไปได้

ตอนนี้ ลูกค้าสามารถส่งรูปภาพที่แสดงที่สร้างโดย AI- เพื่อแสดงรูปร่าง สไตล์สี เลย์เอาต์ของผลิตภัณฑ์ พื้นหลังของร้านค้า และแม้แต่บรรยากาศของแสงไฟ รูปภาพอาจช่วยให้ผู้ผลิตเข้าใจสิ่งที่ลูกค้าต้องการได้เร็วขึ้นมาก

นั่นเป็นสิ่งที่ดี

แต่ภาพมักจะไม่มีข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการผลิตจริง อาจไม่แสดงขนาดการแสดงผล อาจไม่สะท้อนถึงความหนาของวัสดุจริง ชั้นวางอาจดูเหมือนลอยได้โดยไม่มีอุปกรณ์รองรับ สินค้าอาจดูเบากว่าความเป็นจริง จอแสดงผลอาจสวยงาม แต่มีราคาแพงเกินไปที่จะสร้าง ใหญ่เกินกว่าจะจัดส่ง หรือไม่เสถียรในร้านค้าปลีกจริง

นี่คือความท้าทายในการสื่อสารแบบใหม่

AI ช่วยให้ลูกค้าแสดงความคิดเห็นได้เร็วขึ้น แต่ผู้ผลิตยังคงจำเป็นต้องเปลี่ยนแนวคิดเหล่านั้นให้เป็นโครงสร้างการแสดงผลที่ใช้งานได้จริง

ประโยชน์ที่ 1: AI ช่วยให้ลูกค้าแสดงความคิดเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

สำหรับผู้ซื้อจำนวนมาก การอธิบายขาตั้งจอแสดงผลแบบกำหนดเองไม่ใช่เรื่องง่าย

พวกเขารู้ความรู้สึกที่พวกเขาต้องการ พวกเขาอาจทราบสีแบรนด์ ประเภทผลิตภัณฑ์ และสภาพแวดล้อมของร้านค้า แต่พวกเขาอาจไม่ทราบถึงความแตกต่างระหว่างจอแสดงผลแบบตั้งพื้น จอแสดงผลแบบเคาน์เตอร์ จอแสดงผลแบบเพื่อนสนิท ถังทิ้ง จอแสดงผลแบบพาเลท หรือ-จอแสดงผลแบบขายปลีกแบบผสมวัสดุ

AI ช่วยปิดช่องว่างนั้น

ลูกค้าสามารถสร้างภาพแนวคิดและพูดว่า:

>ใกล้เคียงกับที่เราต้องการเลย

รูปภาพนั้นอาจไม่พร้อมสำหรับการผลิต- แต่ให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์แก่ผู้ผลิต:

• รูปร่างการแสดงผลที่ต้องการ
• ทิศทางสี
• รูปแบบการนำเสนอสินค้า
• บรรยากาศการค้าปลีก
• ความเข้มข้นของการสร้างแบรนด์
• จำนวนชั้นวางหรือโซนจัดแสดง
• ความรู้สึกมองเห็นชั่วคราวหรือระดับพรีเมียม
• ไม่ว่าลูกค้าต้องการกระดาษ อะคริลิค โลหะ ไม้ หรือรูปลักษณ์แบบผสม-วัสดุ

สำหรับผู้ผลิตจอแสดงผลแบบกำหนดเอง จะช่วยประหยัดเวลาในการสนทนาในช่วงแรกๆ

แทนที่จะคาดเดาทิศทางที่มองเห็นได้ของผู้ซื้อ ทีมขายและออกแบบสามารถเริ่มต้นด้วยการอ้างอิงที่ชัดเจนยิ่งขึ้น

อย่างไรก็ตาม ผู้ผลิตจำเป็นต้องถามว่า:

>ภาพนี้เป็นเพียงการอ้างอิงสไตล์หรือคุณต้องการให้เราพัฒนาโครงสร้างจริงตามภาพนั้นหรือไม่?

คำถามเดียวนั้นป้องกันความเข้าใจผิดได้มาก

ประโยชน์ที่ 2: AI ช่วยให้ผู้ผลิตจัดระเบียบข้อซักถามได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

เมื่อทีมขายได้รับการสอบถาม งานแรกไม่ใช่การเสนอราคา ภารกิจแรกคือความเข้าใจ

AI สามารถช่วยจัดระเบียบข้อมูลลูกค้าที่กระจัดกระจายให้เป็นบทสรุปโครงการที่ชัดเจนยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าส่งข้อความ รูปภาพผลิตภัณฑ์ รูปภาพแนวคิด AI และข้อกำหนดคร่าวๆ หลายรายการ AI สามารถช่วยสรุปได้:

• สินค้าตัวไหนจะแสดง.
• ลูกค้าอยากได้จอแบบไหน.
• ข้อมูลไหนหายไป.
• คำถามอะไรที่ควรถามต่อไป
• ไม่ว่าจะเป็นโครงการสำหรับร้านค้าปลีก งานอีเว้นท์ ซูเปอร์มาร์เก็ต หรือนิทรรศการ
• ไม่ว่าลูกค้าจะพูดถึงกระดาษแข็ง พีวีซี อะคริลิค โลหะ ไม้ หรือแผ่นรังผึ้งก็ตาม
• ไม่ว่าโครงการนั้นต้องการการออกแบบ การสุ่มตัวอย่าง การผลิต หรือเพียงการประมาณราคาเท่านั้น

สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการสื่อสารการขาย

ลูกค้าอาจเขียนว่า:

>คุณสามารถอ้างอิงการแสดงผลนี้ได้หรือไม่? เราต้องการสิ่งที่เหมือนกับภาพลักษณ์ของแบรนด์ขนมของเรา

AI สามารถช่วยทีมขายในการจัดการตอบกลับอย่างมืออาชีพ:

• ขอบคุณลูกค้าสำหรับการอ้างอิงแนวคิด
• อธิบายว่ารูปภาพสามารถใช้เป็นแนวทางการออกแบบได้
• สอบถามขนาดและน้ำหนักสินค้า
• สอบถามขนาดการแสดงผลที่คาดหวัง
• สอบถามปริมาณการสั่งซื้อ.
• ถามว่าควรจัดส่งจอแสดงผลแบบแบน-แบบบรรจุหรือประกอบ
• สอบถามลูกค้าว่ามีไฟล์อาร์ตเวิร์คหรือไม่
• อธิบายว่าจำเป็นต้องมีการทบทวนทางวิศวกรรมก่อนที่จะเสนอราคาที่ถูกต้อง

การตอบกลับจะเร็วขึ้น มีโครงสร้างมากขึ้น ให้ลูกค้าเข้าใจได้ง่ายขึ้น

แต่ AI ไม่ควรตัดสินใจกลยุทธ์การเสนอราคา ไม่สามารถตัดสินงบประมาณ ความเร่งด่วน ความจริงจัง หรือมูลค่าในระยะยาวของลูกค้าได้ สิ่งเหล่านี้ยังคงขึ้นอยู่กับประสบการณ์การขาย

ประโยชน์ที่ 3: AI ทำให้การติดตาม-การสื่อสารมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การสื่อสารติดตามผล-เป็นส่วนสำคัญของโปรเจ็กต์การแสดงผลที่กำหนดเอง

หลังจากการสอบถามครั้งแรกอาจมีการถกเถียงกันหลายรอบ:

• การเลือกใช้วัสดุ
• การปรับโครงสร้าง
• การยืนยันผลงาน
• การแก้ไขใบเสนอราคา
• ความคืบหน้าตัวอย่าง
• วิธีจัดส่ง
• การออกแบบบรรจุภัณฑ์
• ตารางการผลิต
• ความคิดเห็นของลูกค้า
• ข้อเสนอแนะทางวิศวกรรม

AI สามารถช่วยให้ทีมขายเขียนข้อความติดตามผล-ได้ชัดเจนยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อหัวข้อเกี่ยวข้องกับข้อมูลทางเทคนิค

ตัวอย่างเช่น วิศวกรอาจบอกทีมขายว่า:

>มุมชั้นวางจำเป็นต้องปรับเปลี่ยน มิฉะนั้นผลิตภัณฑ์อาจเลื่อนไปข้างหน้าหลังจากโหลดแล้ว

พนักงานขายสามารถใช้ AI เพื่อเปลี่ยนให้เป็นภาษาอังกฤษ-ที่เป็นมิตรต่อลูกค้า:

>ทีมวิศวกรของเราแนะนำให้ปรับมุมชั้นวางเล็กน้อยเพื่อปรับปรุงความเสถียรของผลิตภัณฑ์ในระหว่างการขายปลีก การเปลี่ยนแปลงนี้จะช่วยให้ผลิตภัณฑ์ยังคงอยู่ในตำแหน่งหลังจากการโหลด

การสื่อสารแบบนั้นมีความสำคัญ

ลูกค้าไม่จำเป็นต้องอ่านภาษาทางเทคนิคภายในเสมอไป พวกเขาต้องเข้าใจเหตุผลเบื้องหลังการเปลี่ยนแปลง

AI ยังสามารถช่วยเตรียมความพร้อม:

• อีเมลติดตามผลใบเสนอราคา-
• ตัวอย่างการอัพเดตความคืบหน้า
• คำอธิบายการแก้ไขการออกแบบ
• ข้อความแจ้งเตือนลูกค้า
• สรุปการประชุม
• รายการตรวจสอบการยืนยัน

ข้อดีไม่ใช่ว่า AI "ติดตามผล-" ข้อดีคือ AI ช่วยให้ทีมขายแสดงข้อความได้ชัดเจนและสม่ำเสมอยิ่งขึ้น

ประโยชน์ที่ 4: AI ช่วยอธิบายไฟล์การออกแบบและรายละเอียดการสุ่มตัวอย่าง

โปรเจ็กต์การแสดงผลแบบกำหนดเองมักจะเกี่ยวข้องกับไฟล์และการยืนยันจำนวนมาก

ลูกค้าอาจส่งรูปภาพ AI, คำแนะนำเกี่ยวกับแบรนด์, งานศิลปะบรรจุภัณฑ์, ภาพถ่ายผลิตภัณฑ์ หรือภาพร่างคร่าวๆ ผู้ผลิตอาจเตรียมการเรนเดอร์ 3 มิติ ภาพวาดโครงสร้าง ไดไลน์ ภาพถ่ายตัวอย่าง คำแนะนำวัสดุ และคำแนะนำในการบรรจุ

AI สามารถช่วยอธิบายไฟล์เหล่านี้ได้อย่างเป็นระเบียบมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น ก่อนที่จะสุ่มตัวอย่าง ซัพพลายเออร์อาจต้องการให้ลูกค้ายืนยัน:

• ขนาดการแสดงผลโดยรวม
• ขนาดและน้ำหนักของผลิตภัณฑ์
• จำนวนชั้นวาง
• การเลือกใช้วัสดุ
• งานศิลปะการพิมพ์
• การตกแต่งพื้นผิว
• วิธีการประกอบ
• วิธีการบรรจุ
• ข้อกำหนดในการจัดส่ง
• ตัวอย่างจุดแก้ไข

AI สามารถช่วยเปลี่ยนสิ่งนี้ให้เป็นรายการตรวจสอบการยืนยันตัวอย่างที่ชัดเจนได้

สิ่งนี้มีประโยชน์เนื่องจากปัญหาตัวอย่างจำนวนมากมาจากการยืนยันที่ไม่สมบูรณ์ ลูกค้าอาจอนุมัติรูปลักษณ์แต่ลืมยืนยันการโหลดชั้นวาง หรืออาจอนุมัติขนาดการแสดงผลแต่ภายหลังเปลี่ยนขนาดบรรจุภัณฑ์ของผลิตภัณฑ์

AI ไม่สามารถป้องกันทั้งหมดนี้ได้ แต่สามารถช่วยให้ผู้ผลิตสื่อสารจุดยืนยันได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

ความรับผิดชอบสุดท้ายยังคงเป็นของทีม

ก่อนที่จะสุ่มตัวอย่าง วิศวกรรม การออกแบบ การขาย และการอนุมัติจากลูกค้าควรสอดคล้องกันทั้งหมด AI สามารถช่วยในเรื่องภาษาได้ ไม่สามารถทดแทนการทบทวนได้

ความเสี่ยงที่ 1: AI-รูปภาพที่สร้างขึ้นมักจะดูดีแต่ยังไม่พร้อมสำหรับการผลิต-

นี่เป็นปัญหาใหญ่ที่สุดที่ผู้ผลิตต้องเผชิญในขณะนี้

รูปภาพที่แสดงโดย AI- สามารถดูน่าประทับใจได้ พวกเขาอาจมีแสงสว่างที่สวยงาม ชั้นวางที่สมบูรณ์แบบ พื้นหลังร้านค้าปลีกที่สะอาดตา และการจัดวางผลิตภัณฑ์ที่น่าสนใจ แต่ภาพเหล่านี้จำนวนมากไม่เป็นไปตามตรรกะในการผลิตจริง

ปัญหาที่พบบ่อยได้แก่:

• ไม่มีมิติที่แท้จริง
• ความหนาของวัสดุที่ไม่สมจริง
• ชั้นวางที่ไม่มีการสนับสนุนที่เหมาะสม
• โครงสร้างที่ไม่สามารถแบนได้-
• รูปร่างที่ตายยาก-ตัดหรือประกอบ
• ไม่พิจารณาน้ำหนักผลิตภัณฑ์
• ฐานแสดงผลเล็กเกินไปสำหรับความเสถียร
• พื้นที่การพิมพ์ไม่แยกออกจากชิ้นส่วนโครงสร้าง
• รายละเอียดภาพราคาแพงที่ลูกค้าไม่คาดคิด
• วัสดุผสมที่แสดงในภาพแต่ไม่ได้กำหนดไว้อย่างชัดเจน

ตัวอย่างเช่น รูปภาพ AI อาจแสดงกระดาษแข็งที่มีชั้นวางลอยโค้ง แผงอะคริลิกเงา- กรอบคล้ายโลหะ- และพื้นผิวไม้ในการออกแบบเดียว ลูกค้าอาจขอราคากระดาษแข็งธรรมดา แต่จริงๆ แล้วรูปภาพแสดงให้เห็นโครงสร้างวัสดุผสมที่ซับซ้อน-

นี่คือเหตุผลที่ผู้ผลิตไม่ควรอ้างอิงข้อมูลจากรูปภาพ AI โดยตรง

รูปภาพที่สร้างโดย AI- เป็นเพียงการอ้างอิงแนวคิด ไม่ใช่ภาพวาดที่ใช้งานจริง

ผู้ผลิตที่รับผิดชอบควรอธิบายเรื่องนี้ให้ชัดเจน:

>เราสามารถใช้รูปภาพนี้เป็นทิศทางการออกแบบได้ ก่อนที่จะเสนอราคาอย่างถูกต้อง ทีมวิศวกรของเราต้องตรวจสอบโครงสร้าง ขนาด วัสดุ น้ำหนักผลิตภัณฑ์ วิธีการประกอบ และข้อกำหนดในการบรรจุ

การตอบสนองนั้นช่วยปกป้องทั้งสองฝ่าย

ความเสี่ยงที่ 2: AI สามารถทำให้ลูกค้าคาดหวังการเสนอราคาที่รวดเร็วกว่าความเป็นจริง

AI สร้างแนวคิดได้อย่างรวดเร็ว ความเร็วนั้นเปลี่ยนความคาดหวังของลูกค้า

ผู้ซื้อบางรายอาจคิดว่า:

>ฉันมีภาพอยู่แล้ว ทำไมคุณไม่สามารถเสนอราคาได้ทันที?

แต่สำหรับผู้ผลิตจอแสดงผลแบบกำหนดเอง รูปภาพยังไม่เพียงพอ

ใบเสนอราคาที่ถูกต้องมักต้องการ:

• ขนาดการแสดงผล
• วัสดุ
• ขนาดสินค้า
• น้ำหนักสินค้า
• จำนวนชั้นวาง
• ปริมาณ
• วิธีการพิมพ์
• การตกแต่งพื้นผิว
• ความซับซ้อนของโครงสร้าง
• วิธีการบรรจุ
• วิธีจัดส่ง
• จำเป็นต้องมีตัวอย่างหรือไม่
• การออกแบบจำเป็นต้องมีการพัฒนาทางวิศวกรรมหรือไม่

การประมาณการอย่างรวดเร็วอาจทำได้ แต่ใบเสนอราคาอย่างเป็นทางการจำเป็นต้องมีรายละเอียดเพิ่มเติม

โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับจอแสดงผลด้วยกระดาษแข็งแบบกำหนดเอง จอแสดงผลอะคริลิก จอแสดงผล PVC จอแสดงผลโลหะ จอแสดงผลไม้ และโครงสร้างแผ่นรังผึ้ง วัสดุแต่ละชนิดมีตรรกะการผลิตที่แตกต่างกัน การออกแบบที่ดูเรียบง่ายในอิมเมจ AI อาจต้องใช้เครื่องมือราคาแพง การพิมพ์แบบพิเศษ การเสริมแรงเพิ่มเติม หรือการบรรจุที่ซับซ้อน

ดังนั้นผู้ผลิตจึงต้องจัดการความคาดหวัง

คำตอบแบบมืออาชีพไม่ใช่คำตอบที่เร็วที่สุดเสมอไป คำตอบจากมืออาชีพคือคำตอบที่ช่วยลดความเสี่ยงก่อนเริ่มการผลิต

ความเสี่ยง 3: AI-บทสรุปของลูกค้าที่เป็นลายลักษณ์อักษรอาจฟังดูสมบูรณ์แต่ยังคงพลาดรายละเอียดที่สำคัญ

ปัจจุบันลูกค้ายังใช้ AI เพื่อเขียนคำอธิบายโครงการอีกด้วย

ผลลัพธ์อาจฟังดูสวยงาม:

>เรากำลังมองหาโซลูชันจอแสดงผลร้านค้าปลีกระดับพรีเมียมที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม- ซึ่งช่วยเพิ่มการมองเห็นผลิตภัณฑ์และสนับสนุนการเล่าเรื่องแบรนด์ในสภาพแวดล้อมการค้าปลีกสมัยใหม่

นั่นฟังดูเป็นมืออาชีพ แต่สำหรับการผลิตอาจจะยังไม่สมบูรณ์

ซัพพลายเออร์ยังคงจำเป็นต้องทราบ:

• จะจัดแสดงสินค้าอะไรบ้าง?
• ขนาดผลิตภัณฑ์คืออะไร?
• น้ำหนักผลิตภัณฑ์คืออะไร?
• มี SKU กี่อัน?
• ชั้นละกี่ยูนิตคะ?
• จะใช้จอแสดงผลที่ไหน?
• มันเป็นชั่วคราวหรือระยะยาว-?
• ปริมาณเป้าหมายคืออะไร?
• ลูกค้าจำเป็นต้องจัดส่งแบบแพ็คเดี่ยว-หรือไม่

มีช่วงงบประมาณหรือไม่?

ลูกค้ามีไฟล์อาร์ตเวิร์คหรือไม่?

นี่เป็นปัญหาใหม่ที่แปลก: การสอบถามดูดีขึ้น แต่อาจไม่มีประโยชน์มากขึ้น

บรีฟที่เป็นลายลักษณ์อักษรจาก AI ที่สวยงาม-ยังคงขาดข้อมูลการผลิตที่จำเป็นสำหรับใบเสนอราคาและการออกแบบ

ทีมขายไม่ควรถูกรบกวนด้วยภาษาที่คล่องแคล่ว พวกเขาควรตรวจสอบว่าบรีฟมีข้อมูลการผลิตจริงหรือไม่

ความเสี่ยงที่ 4: การตอบกลับด้วย AI สามารถทำให้ผู้ผลิตฟังดูเป็นมืออาชีพแต่มีความรับผิดชอบน้อยลง

ผู้ผลิตยังใช้ AI เพื่อตอบกลับลูกค้า สิ่งนี้มีประโยชน์ แต่ต้องมีการควบคุม

AI สามารถเขียนคำตอบได้อย่างราบรื่น สุภาพ และเป็นมืออาชีพ บางครั้งก็ราบรื่นเกินไป

อันตรายก็คือการตอบกลับที่สร้างโดย AI- อาจฟังดูมั่นใจมากกว่าที่ทีมเป็นอยู่จริงๆ มันอาจพูดว่า:

>ใช่ เราสามารถทำให้มันเหมือนกับภาพได้

นั่นเป็นความเสี่ยง

คำตอบที่ดีกว่าจะเป็น:

>รูปภาพสามารถใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงแนวคิดได้ ทีมวิศวกรของเราจะตรวจสอบโครงสร้าง วัสดุ การบรรทุกผลิตภัณฑ์ วิธีการประกอบ และข้อกำหนดการบรรจุหีบห่อ ก่อนที่จะยืนยันความเป็นไปได้และใบเสนอราคา

ความแตกต่างนั้นสำคัญ

ในการผลิต คำพูดสร้างความรับผิดชอบ หากซัพพลายเออร์สัญญาเร็วเกินไป ลูกค้าอาจคาดหวังว่าตัวอย่างสุดท้ายจะตรงกับรูปภาพ AI ทุกประการ แต่หลังจากการตรวจสอบทางวิศวกรรมแล้ว โครงสร้างอาจจำเป็นต้องเปลี่ยนแปลง อาจต้องมีการปรับวัสดุ ต้นทุนอาจจะสูงขึ้น จอแสดงผลอาจต้องมีการเสริมแรง

AI สามารถช่วยเขียนข้อความได้ ก็ไม่ควรให้คำมั่นสัญญา

ทุกคำตอบที่เกี่ยวข้องกับความเป็นไปได้ ใบเสนอราคา เวลาการส่งมอบ วัสดุ โครงสร้าง การบรรทุก หรือความเสี่ยงในการผลิต ควรได้รับการตรวจสอบโดยทีมงานที่เป็นมนุษย์

ผู้ผลิตควรจัดการกับ AI-คำขอของลูกค้าที่สร้างขึ้นอย่างไร

คำขอที่สร้างโดย AI-จะไม่เป็นปัญหาหากได้รับการจัดการอย่างถูกต้อง

ผู้ผลิตควรสร้างกระบวนการที่ชัดเจนในการเปลี่ยนแนวคิด AI ให้เป็นโครงการจริง

ขั้นตอนที่ 1: ถือว่ารูปภาพ AI เป็นข้อมูลอ้างอิงแนวคิด

ขั้นตอนแรกคือการเคารพความคิดของลูกค้า

อย่าปฏิเสธภาพ AI ในทันที อาจมีทิศทางภาพที่เป็นประโยชน์ อาจแสดงรูปแบบการแสดงผลที่ลูกค้าชื่นชอบ

แต่ซัพพลายเออร์ควรอธิบายให้ชัดเจนว่ารูปภาพไม่ใช่ไฟล์การผลิต

คำตอบที่ดีอาจพูดว่า:

>ขอบคุณที่แบ่งปันภาพแนวคิด เราสามารถใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงด้วยภาพและทบทวนวิธีแปลงให้เป็นโครงสร้างการแสดงผลที่ใช้งานได้จริง

สิ่งนี้จะทำให้การสนทนาเป็นไปในทางบวกและในขณะเดียวกันก็ตั้งความคาดหวังที่ถูกต้องด้วย

ขั้นตอนที่ 2: ขอรายละเอียดสินค้าและการขายปลีก

หลังจากได้รับภาพ AI แล้ว ซัพพลายเออร์ควรขอข้อมูลโครงการจริง

คำถามสำคัญ ได้แก่ :

จะจัดแสดงสินค้าอะไรบ้าง?

ขนาดของสินค้าคืออะไร?

น้ำหนักผลิตภัณฑ์คืออะไร?

จะแสดง SKU กี่รายการ?

แต่ละชั้นควรเก็บสินค้าได้กี่ชิ้น?

จะใช้จอแสดงผลที่ไหน?

มันเป็นสำหรับซูเปอร์มาร์เก็ต ร้านค้าพิเศษ งานหรือนิทรรศการหรือไม่?

จอแสดงผลจะใช้งานได้นานแค่ไหน?

คุณชอบกระดาษแข็ง พีวีซี อะคริลิค โลหะ ไม้ หรือวัสดุผสม เพราะเหตุใด

ควรจัดส่งจอแสดงผลแบบแบน-แบบบรรจุหรือประกอบหรือไม่

ปริมาณการสั่งซื้อเป้าหมายคืออะไร?

คำถามเหล่านี้เปลี่ยนแนวคิดที่เป็นภาพให้เป็นโครงการที่สามารถผลิตได้

ขั้นตอนที่ 3: ให้วิศวกรรมตรวจสอบความเป็นไปได้ก่อนเสนอราคา

เมื่อข้อมูลพื้นฐานชัดเจนแล้ว ทีมวิศวกรควรทบทวนแนวคิด

พวกเขาจำเป็นต้องตรวจสอบ:

ไม่ว่าโครงสร้างจะมั่นคงหรือไม่

วัสดุที่เลือกมีความเหมาะสมหรือไม่

ชั้นวางสามารถรองรับสินค้าได้หรือไม่

ไม่ว่าจะประกอบจอแสดงผลได้ง่ายหรือไม่

ไม่ว่าการออกแบบจะสามารถบรรจุและจัดส่งได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่

ต้นทุนตรงกับงบประมาณของลูกค้าหรือไม่

จอแสดงผลจำเป็นต้องมีการทดสอบต้นแบบหรือไม่

ขั้นตอนนี้เป็นขั้นตอนที่ผู้ผลิตสร้างมูลค่าที่แท้จริง

AI สามารถสร้างภาพได้ วิศวกรรมเปลี่ยนแนวคิดนี้ให้เป็นสิ่งที่สามารถยืน ถือผลิตภัณฑ์ จัดส่งได้อย่างปลอดภัย และทำงานในร้านค้าได้

ขั้นตอนที่ 4: แปลงแนวคิดให้เป็นไฟล์การออกแบบจริง

หลังจากตรวจสอบความเป็นไปได้แล้ว แนวคิด AI ควรถูกแปลงเป็นวัสดุการออกแบบจริง

ซึ่งอาจรวมถึง:

การเรนเดอร์ 3 มิติ

การเขียนแบบโครงสร้าง

Dieline สำหรับการแสดงกระดาษแข็ง

ข้อกำหนดวัสดุ

เค้าโครงการพิมพ์

คำแนะนำในการประกอบ

ตัวอย่างไฟล์ยืนยัน

แผนการบรรจุ

นี่คือความแตกต่างระหว่างแนวคิดกับการผลิต-การออกแบบพร้อมใช้

ลูกค้าอาจเริ่มต้นด้วย AI แต่การผลิตจำเป็นต้องมีไฟล์จริง

ขั้นตอนที่ 5: ยืนยันรายละเอียดตัวอย่างก่อนการผลิต

ก่อนที่จะสุ่มตัวอย่าง ทั้งสองฝ่ายควรยืนยันรายละเอียดที่สำคัญ

ซึ่งรวมถึง:

ขนาด

วัสดุ

การพิมพ์

กำลังโหลดสินค้า

ปริมาณชั้นวาง

วิธีการประกอบ

วิธีการบรรจุ

วัตถุประสงค์ตัวอย่าง

การเปลี่ยนแปลงที่คาดหวัง

ปริมาณการผลิต

การยืนยันนี้จะช่วยปกป้องโครงการจากความเข้าใจผิด

AI สามารถช่วยเตรียมรายการตรวจสอบได้ ลูกค้าและผู้ผลิตยังคงต้องยืนยัน

ความคิดสุดท้าย: AI ทำให้การสื่อสารเร็วขึ้น แต่การผลิตยังต้องการความเชี่ยวชาญที่แท้จริง

AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ลูกค้าและผู้ผลิตพูดคุยกัน

ขณะนี้ลูกค้าสามารถสร้างแนวคิดในการแสดงผลก่อนที่จะติดต่อกับซัพพลายเออร์ พวกเขาสามารถเขียนอีเมลที่ชัดเจนยิ่งขึ้น เตรียมภาพอ้างอิง และอธิบายแนวคิดเกี่ยวกับแบรนด์ได้เร็วขึ้น ผู้ผลิตยังสามารถใช้ AI เพื่อจัดระเบียบข้อซักถาม ตอบกลับอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น อธิบายการอัปเดตตัวอย่าง และปรับปรุงการสื่อสารระหว่างทีมขาย การออกแบบ และวิศวกร
สิ่งเหล่านี้คือผลประโยชน์ที่แท้จริง
สำหรับการผลิต ความเร็วจะมีประโยชน์ ความแม่นยำมีความสำคัญมากกว่า
โครงการจัดแสดงแบบกำหนดเองยังคงต้องใช้วิจารณญาณของมนุษย์: การตรวจสอบน้ำหนักผลิตภัณฑ์ การเลือกวัสดุ วิศวกรรมโครงสร้าง การทดสอบตัวอย่าง การยืนยันการพิมพ์ การวางแผนการบรรจุ และการควบคุมการผลิต
AI สามารถเริ่มการสนทนาได้
การผลิตยังคงต้องทำงานให้เสร็จ