2024-12-26
Бизнес индивидуального производства металлических изделий сводится к тому, чтобы иметь правильную информацию в нужное время. Это касается каждого этапа каждой бизнес-возможности — не только в течение каждого цикла заказа (от первоначальной сметы до финальной отгрузки), но и в том, как эти заказы меняются со временем. Хорошая информация делает производителей более конкурентоспособными, и в ближайшие годы искусственный интеллект (ИИ) покажет, насколько мощной может быть качественная информация.
Программное обеспечение в целом изменило способ, которым компании собирают, обрабатывают и анализируют данные. Рассмотрим прогресс в области платформ планирования ресурсов предприятия (ERP), особенно их способность взаимодействовать с машинами и внешними программами, такими как ПО для раскроя и логистики, чтобы снизить затраты и повысить эффективность. ИИ поднимает эти возможности на новый уровень.
Преимущества конкурентоспособности, возникающие благодаря этому, подчеркивают важность сбора правильных данных, будь то в системах управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), расчетах смет, отслеживании задач или преобразовании чертежей клиентов в пригодные для работы форматы. Все это дает ИИ основу для того, чтобы индивидуальные производители могли действительно изменить поток работ через бизнес и, в конечном счете, достичь успеха на рынке. Обновление производственных технологий позволяет компаниям оставаться в игре, но побеждают те, кто лучше всего использует информацию.
Как изменятся продажи
Представьте себе типичный рабочий день продавца. Он проверяет текущие счета, изучает ключевые рыночные области, контактирует с новыми и постоянными клиентами, а также встречается с менеджерами, сотрудниками по расчету смет и оценки для обсуждения новых и потенциальных заказов.
Эффективные продавцы управляют сложной сетью внешней и внутренней информации. Один пропущенный звонок, письмо или заметка клиента, сделанная в CRM-системе, может быть чрезвычайно дорогостоящей. Разведывательная информация, возможно, записанная в ежеквартальном отчете, заявке SEC или общем новостном источнике, может оказаться невероятно полезной. Быстро развивающиеся языковые модели (LLM) ИИ смогут собрать все это и преобразовать в конкретные действия.
LLM могут анализировать переписку с клиентами и потенциальными заказчиками, выявлять изменения и агрегировать данные из CRM. Эту информацию дополнят внутренние данные из всех отделов компании: запасы, доставка, качество сырья (плоскостность для лазерной резки, стабильность толщины и химических свойств для формовки и т. д.); процент выигрыша по определенным видам заказов в различных секторах; расчетные и фактические затраты, зафиксированные в ERP и системах отслеживания задач, и многое другое. Все это помогает определить истинные сильные и слабые стороны производителя, предоставляя продавцам и топ-менеджерам информацию, необходимую для поддержания и роста бизнеса.
По мере эволюции LLM они помогут продавцам фиксировать и собирать информацию, такую как инсайты из недавнего звонка или отчета из новостной ленты. LLM также смогут выявлять и исправлять ошибки при вводе данных, такие как лишние нули или неправильное расположение десятичной точки (и не только для продаж, но и для всех операций на производстве).
Они также смогут анализировать текущие сценарии, например, потерю клиента, сравнивать их с прошлыми событиями и предлагать обоснованные рекомендации, что делать по-другому. Была ли потеря клиента связана с ценой, надежностью или обоими факторами? И что эта потеря говорит о самом клиенте, секторе, в котором он работает, и о том, как все это укладывается в общую стратегию производителя?
Искусственный интеллект движет металлообработку вперед
Всё сразу
Управление занятым цехом индивидуального производства может быть ошеломляющим. Клиент звонит с последними изменениями. Другой клиент не отвечает на звонки, чтобы уточнить заказ. Оператор машины не выходит на работу, и начинается паника. Менеджеры могут чувствовать, что им нужно смотреть везде сразу, но даже тогда появляются неожиданные сюрпризы.
Проблема, конечно, в том, что люди просто не могут наблюдать за всем сразу. Цех может начать выполнение заказа наполовину, а затем получить неожиданный звонок: проблема с цепочкой поставок остановила производство. Действуя добросовестно для давнего клиента, производитель удерживает запасы и ждёт. Это просто одна из тех вещей, да?
Не обязательно. Искусственный интеллект мог бы изучить исторические данные и определить, что проблемы с цепочкой поставок для этого клиента или промышленного сектора не являются редкостью. Эта информация могла бы изменить, как планировщики решили выпустить заказы на производство. Конечно, проблему может быть невозможно избежать, но, вооружившись ИИ, планировщики могли бы найти обходной путь.
Люди просто не могут просмотреть многолетнюю историю заказов для каждой работы и сравнить это с производственной мощностью машин и рабочей силы, текущими и прошлыми миксами заказов и клиентов, тенденциями спроса, вопросами технического обслуживания, цепочками поставок, геополитическими событиями и многими другими факторами. Они не могут всё учитывать сразу — но ИИ может.
ИИ не будет принимать решения, но он может сделать людей лучшими в принятии решений. Как и другие технологии, ИИ устранит некоторые рабочие места, но он не устранит потребность в квалифицированных сотрудниках. Напротив, ИИ сделает хороших сотрудников ещё более ценными, чем они уже есть.
Предлагаем гибочный инструмент： пуансоны и матрицы для гибочных прессов с различными системами крепления, таких как: Amada Promecam, Aliko, Yawei, Durmazlar, Baykal, Accurl, Accurpress, LVD, Darley, Насо, Wila, Trumpf, Rolleri, UKB, Eurostamp и тд.
Статья перепечатана из: https://www.thefabricator.com/thefabricator/article/bending/press-brake-controllers-and-the-bend-deduction-of-sheet-metal
