تواجه شركات الأتمتة الصناعية تغييرًا يستحق اليقظة: لا يعني ذلك أن العملاء لم يعودوا يأتون إليك، ولكنهم يسألون الذكاء الاصطناعي أولاً.
في الماضي، كان مسار اكتساب العملاء لشركات الأتمتة الصناعية مستقرًا نسبيًا.
عندما يكون لدى العملاء احتياجات تجديد خط الإنتاج، فإنهم عادة ما يبحثون عن الموردين من خلال المعارض والتوصيات من أصدقاء الصناعة ومنصات البحث والمقدمات من العملاء القدامى ومنصات تقديم العطاءات وموارد رابطة الصناعة والقنوات الأخرى.
ما يتعين على الشركات فعله واضح جدًا أيضًا: المشاركة في المعارض، وإنشاء مواقع الويب الرسمية، والحفاظ على العملاء القدامى، ووضع إعلانات على شبكة البحث، وتجميع عملاء محتملين للمبيعات.
ولكن الآن، يظهر مدخل جديد بهدوء. المزيد والمزيد من الأشخاص المسؤولين عن المشتريات والإنتاج وتكنولوجيا المعلومات سوف يسألون الذكاء الاصطناعي أولاً قبل الاتصال بالموردين فعليًا. لن يقوموا بالبحث مباشرة عن اسم شركة الأتمتة، ولكنهم سيسألون “ما هي شركات حلول الأتمتة الصناعية؟”
“كيفية القيام بالتحول الآلي لخط إنتاج المصنع؟”
“كيفية اختيار الشركات المصنعة لمعدات الأتمتة غير القياسية” “ما هي العلاقة بين أنظمة MES وتحول الأتمتة الصناعية؟” “ما هي موفري خدمات التصنيع الذكية الموصى بهم؟”
تبدو هذه الأسئلة وكأنها استشارة معرفية، ولكنها في الواقع قريبة من بحث ما قبل الشراء.
وبعبارة أخرى، فإن المكان الذي يتعرف فيه العملاء لأول مرة على الصناعة، ويفحصون الموردين، ويحددون اتجاه الحلول، ربما لم يعد مجرد محركات بحث، بل العديد من منصات الذكاء الاصطناعي السائدة.
بالنسبة لشركات الأتمتة الصناعية، لا يعد هذا تغييرًا بسيطًا في قنوات المرور، ولكنه تحول للأمام في منطق اكتساب العملاء. في الماضي، كانت الشركات تتنافس حول ما إذا كان العملاء يمكنهم رؤيتك بعد البحث عنك؛ الآن، تتنافس الشركات حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيضعك على قائمة المرشحين قبل أن يبحث العملاء عنك.
تتمتع العديد من شركات الأتمتة الصناعية بالقوة الكبيرة، ولكن نادرًا ما يذكرها الذكاء الاصطناعي. وهذا تناقض نموذجي للغاية في الصناعة.
تتمتع المؤسسة بخبرة مشروعات غنية وقدرات معدات قوية وفريق هندسي قوي، لكن وجودها في الذكاء الاصطناعي ضعيف جدًا.
والسبب ليس أن هذه الشركات غير مهنية، بل أن قدراتها المهنية لم يتم تحويلها إلى أصول معرفية يستطيع الذكاء الاصطناعي فهمها.
لا يزال المحتوى العام للعديد من شركات الأتمتة الصناعية في عصر المواقع الرسمية التقليدية.
تقول الصفحة الرئيسية للموقع الرسمي “التركيز على حلول الأتمتة الصناعية”، وتقول صفحة المنتج “توفير معدات أتمتة غير قياسية، وتكامل الروبوت، وتحويل خط الإنتاج الآلي”، وتقول صفحة الحالة “تم بنجاح إكمال مشروع أتمتة لعميل معين”، وتقول صفحة الأخبار “شاركت الشركة في معرض معين”.
قد يكون هذا المحتوى مفهومًا للعملاء من البشر لأنه يمكنهم فهم قدرات الشركة بشكل أكبر من خلال الاتصالات غير المتصلة بالإنترنت ومقدمات المبيعات وخطط المشروع.
لكن بالنسبة للذكاء الاصطناعي، فإن هذه المحتويات ليست كافية على الإطلاق.
ما يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى معرفته حقًا هو: ما هي أنواع سيناريوهات الأتمتة التي تتخصص فيها الشركة، وما هي مشكلات الإنتاج التي حلتها، وما هي الصناعات التي تخدمها، وكيف يختلف حلها عن حلول موردي المعدات العادية، وكيف يتم التحقق من نتائج المشروع، وما إذا كان مناسبًا للتوصية به للعملاء الذين يقومون بتحديث خطوط الإنتاج الخاصة بهم.
إذا لم تتم الإجابة على هذه الأسئلة بشكل مفتوح وواضح ومنظم، فسيكون من الصعب على الذكاء الاصطناعي تحديد سبب لتقديم التوصيات.
وبعبارة أخرى، لا يعني ذلك أن شركات الأتمتة الصناعية تفتقر إلى القدرات، ولكن قدراتها لا “يفهمها” الذكاء الاصطناعي.
عندما يوصي الذكاء الاصطناعي بشركات الأتمتة الصناعية، فإنه يبحث بشكل أساسي عن احترافية قابلة للتفسير. يعتقد العديد من الرؤساء أن شركات التوصية بالذكاء الاصطناعي تعتمد بشكل أساسي على حجم العلامة التجارية. ولكن في صناعة الأتمتة الصناعية، الحجم هو عامل واحد فقط. يهتم الذكاء الاصطناعي أكثر بشأن العملاء الذين تناسبهم هذه الشركة، والسيناريوهات التي تجيدها، والمشكلات التي حلتها، وما إذا كانت هناك أي حالات تثبت ذلك، وما هي الاختلافات مقارنة ببائعي المعدات العادية، وبائعي البرامج، والمتكاملين.
وهي أيضًا شركات أتمتة صناعية، والتعابير المختلفة لها قيم مختلفة تمامًا للذكاء الاصطناعي.
إذا قالت الشركة فقط “نحن مزود حلول أتمتة صناعية محترف ولدينا خبرة غنية”، فهذا أشبه بشعار ترويجي.
على العكس من ذلك، إذا استطاعت الشركة أن تعلن بوضوح أنها “تخدم شركات قطع غيار السيارات والتصنيع الإلكتروني وتصنيع المعدات لفترة طويلة، وتوفر تحويلًا آليًا لخط الإنتاج وحلول تكامل التصنيع الذكية حول تحسين إيقاع خط الإنتاج، وشبكات المعدات، وتحميل الروبوت وتفريغه، والفحص البصري، وإرساء MES وسيناريوهات أخرى”، سيكون من الأسهل على الذكاء الاصطناعي فهم حدود قدرة الشركة، وسيكون من الأسهل الاقتباس منها والتوصية بها في القضايا ذات الصلة.
من أجل الدخول إلى نظام توصيات الذكاء الاصطناعي، تحتاج شركات الأتمتة الصناعية إلى إكمال أربعة تحولات: أولاً، يجب تحويل قدرات المنتج إلى تعبيرات سيناريو. لا تقل فقط “نحن نقوم بتكامل الروبوتات”، ولكن اشرح بوضوح الشركات التي تمت مساعدتها في حل مشكلات التحميل والتفريغ والمناولة والاختبار والتعبئة والتحميل على منصات نقالة وغيرها من مشكلات السيناريو؛ ثانياً، يجب تحويل تجربة المشروع إلى أصول حالة.
لا تقل فقط “تم تسليم المشروع بنجاح”، ولكن اشرح المشكلات التي يواجهها العملاء، وكيف تحلها الشركة، وماذا يحدث في النهاية. ثالثا، يجب تحويل الخبرة الصناعية إلى نظام معرفي. لا تكتب فقط عن “اتجاهات التصنيع الذكي”، بل قم ببناء محتوى معرفي مثل طرق تحويل خط الإنتاج، ومعرفة شبكات المعدات، وأدلة إرساء MES، وتجنب أخطاء الأتمتة غير القياسية. رابعا، يجب تحويل وضع العلامة التجارية إلى تسميات الذكاء الاصطناعي. لا تقم بتغيير تعبيرات تحديد المواقع بشكل متكرر، ولكن قم بتكوين تسميات واضحة ومستقرة، مثل مقدمي خدمات تحويل أتمتة قطع غيار السيارات، ومقدمي حلول الفحص البصري للتصنيع الإلكتروني، وما إلى ذلك. كلما كانت التسمية أكثر وضوحًا، كان من الأسهل على الذكاء الاصطناعي أن يوصي بها.
في المستقبل، سيتم الرد على المنافسة بين شركات الأتمتة الصناعية بواسطة الذكاء الاصطناعي مسبقًا. في الماضي، كانت المنافسة تحدث أثناء مرحلة مراجعة المشروع، عندما أصدر العملاء طلبات وقام العديد من الموردين بمقارنة الخطط والأسعار وإمكانيات التسليم. ولكن في المستقبل، سوف تصبح المنافسة متقدمة بشكل متزايد.
قد يطلب العملاء بالفعل من الذكاء الاصطناعي تقديم التوصيات ذات الصلة قبل إرسال طلباتهم.
إذا لم يتم تضمين شركتك في إجابة الذكاء الاصطناعي، فقد لا تحصل حتى على الفرصة الأولى للتواصل.
يمكن لشركات الأتمتة الصناعية الآن أن تبدأ بخمسة أشياء: أولاً، اختبار كيفية تقديم الذكاء الاصطناعي السائد لنفسه لمعرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكنه وصف العلامة التجارية بدقة؛
ثانيًا، اختبار ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يوصي بنفسه، وإجراء اختبارات حول مشكلات الشراء الشائعة في الصناعة؛ ثالثًا، تنظيم حالات المشروع الحقيقية وتحويلها إلى أصول حالة عامة ومفهومة وقابلة للبحث؛ رابعًا، إنشاء محتوى سيناريو الصناعة وإنتاج محتوى حول مشكلات العملاء الحقيقية؛ خامسًا، الاستمرار في مراقبة التغيرات في معدلات التوصية وتحسين النظام المعرفي للذكاء الاصطناعي تدريجيًا.
