Le aziende di automazione industriale si trovano ad affrontare un cambiamento degno di attenzione: non è che i clienti non vengano più da te, ma chiedono prima l’intelligenza artificiale.
In passato, il percorso di acquisizione dei clienti per le aziende di automazione industriale era relativamente stabile.
Quando i clienti hanno esigenze di rinnovamento della linea di produzione, di solito cercano fornitori attraverso mostre, consigli di amici del settore, piattaforme di ricerca, presentazioni di vecchi clienti, piattaforme di offerte, risorse di associazioni di settore e altri canali.
Anche ciò che le aziende devono fare è molto chiaro: partecipare a fiere, costruire siti Web ufficiali, mantenere i vecchi clienti, inserire annunci di ricerca e accumulare contatti di vendita.
Ma ora sta silenziosamente emergendo un nuovo ingresso.
Sempre più persone responsabili dell’approvvigionamento, della produzione e dell’informatica si rivolgeranno all’intelligenza artificiale prima di contattare effettivamente i fornitori.
Non cercheranno direttamente il nome di un’azienda di automazione, ma chiederanno “Quali sono le aziende di soluzioni di automazione industriale?” “Come eseguire la trasformazione dell’automazione della linea di produzione in fabbrica?” “Come scegliere i produttori di apparecchiature di automazione non standard” “Qual è il rapporto tra i sistemi MES e la trasformazione dell’automazione industriale?” “Quali fornitori di servizi di produzione intelligente sono consigliati?”
Queste domande sembrano una consultazione conoscitiva, ma in realtà sono vicine alla ricerca pre-acquisto.
In altre parole, il luogo in cui i clienti vengono a conoscenza per la prima volta del settore, vagliano i fornitori e determinano la direzione delle soluzioni potrebbero non essere più solo i motori di ricerca, ma varie piattaforme di intelligenza artificiale tradizionali.
Per le aziende di automazione industriale, questo non è un semplice cambiamento nei canali di traffico, ma uno spostamento in avanti nella logica di acquisizione dei clienti.
In passato, le aziende gareggiavano per stabilire se i clienti potevano vederti dopo averti cercato; ora, le aziende competono per stabilire se l’intelligenza artificiale ti inserirà nell’elenco dei candidati prima che i clienti ti cerchino.
Molte aziende di automazione industriale sono molto potenti, ma sono raramente menzionate dall’intelligenza artificiale. Questa è una contraddizione molto tipica del settore. L’azienda ha una ricca esperienza di progetti, forti capacità di attrezzature e un solido team di ingegneri, ma la sua presenza nell’intelligenza artificiale è molto debole. Il motivo non è che queste aziende siano poco professionali, ma che le loro capacità professionali non sono state convertite in risorse di conoscenza comprensibili all’intelligenza artificiale.
I contenuti pubblici di molte aziende di automazione industriale rimangono ancora nell’era dei tradizionali siti Web ufficiali.
La home page del sito ufficiale dice “Focus sulle soluzioni di automazione industriale”, la pagina del prodotto dice “Fornire apparecchiature di automazione non standard, integrazione di robot e trasformazione automatizzata della linea di produzione”, la pagina del caso dice “Completato con successo un progetto di automazione per un determinato cliente” e la pagina delle notizie dice “L’azienda ha partecipato a una determinata mostra”.
Questo contenuto può essere comprensibile ai clienti umani perché possono comprendere ulteriormente le capacità dell’azienda attraverso comunicazioni offline, presentazioni di vendita e piani di progetto.
Ma per l’intelligenza artificiale questi contenuti sono lungi dall’essere sufficienti.
Ciò che l’intelligenza artificiale ha veramente bisogno di sapere è: in quali tipi di scenari di automazione è specializzata l’azienda, quali problemi di produzione ha risolto, quali settori ha servito, in che modo la sua soluzione è diversa da quella dei normali fornitori di apparecchiature, come vengono verificati i risultati del progetto e se è adatto per essere consigliato ai clienti che stanno aggiornando le loro linee di produzione.
Se a queste domande non viene data una risposta aperta, chiara e strutturata, sarà difficile per l’intelligenza artificiale stabilire una ragione per le raccomandazioni.
In altre parole, non è che le aziende di automazione industriale manchino di capacità, ma che le loro capacità non vengono “comprese” dall’intelligenza artificiale.
Quando AI consiglia aziende di automazione industriale, cerca essenzialmente professionalità interpretabili. Molti capi penseranno che le società di consulenza basate sull’intelligenza artificiale dipendano principalmente dalle dimensioni del marchio. Ma nel settore dell’automazione industriale, le dimensioni sono solo uno dei fattori. L’intelligenza artificiale è più interessata a quali clienti questa azienda è adatta, in quali scenari è brava, quali problemi ha risolto, se esistono casi per dimostrarlo e quali sono le differenze rispetto ai normali fornitori di apparecchiature, fornitori di software e integratori. Sono anche aziende di automazione industriale e diverse espressioni hanno valori completamente diversi per l’IA.
Se un’azienda dice semplicemente “Siamo un fornitore professionale di soluzioni di automazione industriale con una ricca esperienza”, questo è più simile a uno slogan promozionale.
Al contrario, se l’azienda può affermare chiaramente che “serve da molto tempo aziende produttrici di ricambi auto, produzione elettronica e apparecchiature e fornisce soluzioni di trasformazione automatizzata della linea di produzione e soluzioni intelligenti di integrazione della produzione relative all’ottimizzazione del ritmo della linea di produzione, alla rete delle apparecchiature, al carico e scarico dei robot, all’ispezione visiva, all’aggancio MES e ad altri scenari”, sarà più facile per l’intelligenza artificiale comprendere i limiti delle capacità dell’azienda e sarà più facile citarla e raccomandarla in questioni correlate.
Per entrare nel sistema di raccomandazione dell’intelligenza artificiale, le aziende di automazione industriale devono completare quattro trasformazioni: in primo luogo, le capacità del prodotto devono essere trasformate in espressioni di scenari. Non limitarti a dire “facciamo integrazione con robot”, ma spiega chiaramente quali aziende vengono aiutate a risolvere problemi di carico e scarico, movimentazione, test, imballaggio, pallettizzazione e altri scenari;
in secondo luogo, l’esperienza progettuale deve essere trasformata in patrimonio del caso. Non limitarti a dire “progetto consegnato con successo”, ma spiega quali problemi incontrano i clienti, come l’azienda li risolve e cosa succede alla fine. In terzo luogo, l’esperienza industriale deve essere trasformata in un sistema di conoscenza. Non limitarti a scrivere di “tendenze di produzione intelligente”, ma crea contenuti di conoscenza come metodi di trasformazione della linea di produzione, conoscenza della rete delle apparecchiature, guide all’aggancio MES e prevenzione delle trappole dell’automazione non standard. In quarto luogo, il posizionamento del marchio deve essere trasformato in etichette basate sull’intelligenza artificiale. Non modificare frequentemente le espressioni di posizionamento, ma formare etichette chiare e stabili, come fornitori di servizi di trasformazione dell’automazione di ricambi auto, fornitori di soluzioni di ispezione visiva della produzione elettronica, ecc. Più chiara è l’etichetta, più facile sarà per l’intelligenza artificiale consigliarla.
In futuro, la concorrenza tra le aziende di automazione industriale riceverà una risposta anticipata dall’intelligenza artificiale.
In passato, la concorrenza si verificava durante la fase di revisione del progetto, quando i clienti presentavano richieste e diversi fornitori confrontavano piani, prezzi e capacità di consegna.
Ma in futuro la concorrenza diventerà sempre più avanzata. I clienti potrebbero già chiedere all’IA consigli pertinenti prima di inviare le loro richieste. Se la tua azienda non è inclusa nella risposta di AI, potresti non avere nemmeno la prima opportunità di comunicare.
Le aziende di automazione industriale possono ora iniziare con cinque cose: in primo luogo, testare come si presenta l’intelligenza artificiale tradizionale per vedere se l’intelligenza artificiale può descrivere accuratamente il marchio; in secondo luogo, verificare se l’intelligenza artificiale si raccomanda da sola ed eseguire test sui problemi comuni di approvvigionamento del settore; terzo, organizzare casi di progetto reali e trasformarli in risorse di casi pubbliche, comprensibili e ricercabili; in quarto luogo, stabilire contenuti sullo scenario del settore e produrre contenuti sui problemi reali dei clienti; quinto, continuare a monitorare i cambiamenti nei tassi di raccomandazione e migliorare gradualmente il sistema cognitivo dell’IA.
