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제조업에서의 과도한 개인화: 차세대 산업 혁명을 선도하는가?

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 2023년 1월 21일

제조업에서의 초개인화 새로운 것이 아니다인더스트리 4.0이 도입한 새로운 디지털 기능 덕분에 이러한 변화가 더욱 뚜렷해지고 있습니다. 제조업의 판도를 바꾸는 이 시기, 인더스트리 4.0은 운영 최적화 및 프로세스 간소화를 위해 인공지능(AI), 산업용 사물 인터넷(IIoT), 자동화, 빅데이터 등 여러 첨단 기술을 도입했습니다.

하지만 하이퍼 개인화란 무엇이고, 제조업체는 하이퍼 개인화를 어떻게 활용하여 성과와 생산성을 높이고 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있을까요?

개인화는 고객이 자신의 의견에 귀 기울이고 니즈가 충족된다고 느끼도록 돕는 중요한 단계로 자리 잡았습니다. 하지만 초개인화는 실시간 고객 데이터와 AI를 활용하여 고도로 맞춤화된 상품을 만들어냄으로써 한 단계 더 발전합니다. 이를 통해 기업은 예측 분석을 통해 고객이 원하는 것과 필요한 것을 언제 어디서나 제공함으로써 비교할 수 없는 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

우리는 제조업에서 초개인화가 지닌 잠재력을 탐구하고 그것이 제조업 부문을 어떻게 변화시킬 것인지 알아봅니다.

제조업체를 위한 하이퍼 개인화의 3가지 이점

있다 여러 가지 이점 초개인화가 기업에 제공하는 혜택에는 고객 경험이 더욱 향상되고 효율성이 증대되는 것이 포함됩니다. 폐기물 감소.

향상된 고객 경험

초개인화의 주요 목표는 전반적인 고객 경험을 개선하고 업그레이드하는 것이며, 이는 더 나은 고객 관계, 고객 생애 가치, 브랜드 충성도 등으로 이어집니다. 많은 기업 리더들이 이미 고객 경험의 중요성을 인지하고 있으며, 그중 97%는 고객 경험 관리가 고객 충성도 구축 및 지속적인 관계 유지에 필수적이라는 데 동의합니다.

제조업에서는 첨단 AI와 예측 데이터 분석이 핵심입니다. 제조업체는 인더스트리 4.0 기술의 힘을 활용하고 이러한 솔루션을 활용하여 운영을 발전시킬 수 있습니다. 이를 통해 고객 요구를 더욱 정확하게 충족하는 새로운 프로세스를 개발하고 고객과의 더욱 긴밀한 관계를 구축할 수 있습니다.

새로운 기술 덕분에 맞춤화 가능성과 초개인화가 강화됨에 따라, 제조업체는 고객에게 자율성을 부여하는 새로운 경험을 제공하고 더욱 강력한 감정적 참여를 유도할 수 있습니다. 이러한 감정적 참여는 충성도를 강화할 뿐만 아니라 기업의 반품율도 높이는 것으로 나타났으며, 이러한 고객은 참여하지 않는 고객보다 두 배 더 많은 금액을 지출합니다. 이러한 개인화 비용은 더 높지만, 생산 및 구성 결정을 고객이 직접 내린다는 점은 고객에게 더욱 강력한 구매 경험을 제공합니다. 소유감.

낭비 감소로 제조 효율성과 유연성 향상

공급망과 물류 관점에서 볼 때, 고급 디지털 센서, 지능형 기계 및 시스템과 같은 IIoT 연결 솔루션과 장치는 스마트 작업 자동화, 유연성 향상, 운영에 대한 더 명확한 가시성 등 수많은 이점을 제공했습니다.

초개인화를 도입하면 고객의 요구 사항과 요구에 맞춰 제품을 생산할 수 있어 생산 효율성이 더욱 높아질 수 있으며, 과잉 생산 및 재고 과잉의 위험도 완화됩니다. 이미 소규모 생산 라인의 특정 생산 라인에서 이러한 현상이 나타나고 있습니다. 마이크로팩토리 더욱 민첩하고 변화하는 요구 사항에 빠르게 적응할 수 있는 설정입니다.

고객의 고유한 요구를 충족하는 향상된 제품 품질

고객의 정확한 요구 사항을 충족시킴으로써 상품의 품질을 향상시킬 수 있는 잠재력도 있으며, 이는 더 큰 고객 만족도로 이어지고, 이는 긍정적인 고객 경험에도 기여합니다.

제조업체는 맞춤형 제품 제작에 필요한 시간을 더욱 명확하게 파악하여 생산 일정을 최적화할 수 있습니다. 또한, 예측 분석을 통해 스마트한 예측을 통해 필수 부품이나 자재를 효율적으로 교체하여 낭비와 가동 중단 시간을 줄일 수 있습니다.

제조업에서 하이퍼 개인화를 구현하는 과제

초개인화에는 분명한 이점이 있지만 데이터 문제, 구현의 어려움, AI 기술 준비 등의 함정과 과제도 있습니다.

데이터 문제 및 보안

IIoT와 빅데이터는 초개인화 실현에 중요한 역할을 합니다. 그러나 수집되고 저장되는 데이터의 양이 방대해짐에 따라 기업은 데이터 품질 관리에 집중하고, 데이터를 실행 가능한 결과로 전환할 수 있는 포괄적인 분석 도구를 확보해야 합니다. 모든 조직이 이러한 과제를 쉽게 해결할 수는 없으며, 특히 데이터를 정확하고 일관되게 해석할 수 있는 적절한 시스템이 구축되어 있지 않은 경우에는 더욱 그렇습니다.

또 다른 핵심 문제는 데이터 프라이버시와 보안입니다. 제조업체는 데이터를 보호하기 위한 충분히 강력한 보안 조치를 마련해야 하며, 국제 규정에 따라 고객 데이터를 수집하고 사용하기 전에 필요한 허가를 받아야 합니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR).

구현의 어려움

초개인화 기능을 구현하려면 여러 유형의 기술을 동시에 통합해야 합니다. 데이터 분석, 자동화 시스템 및 기타 IIoT 도구 간의 이러한 시너지 효과는 조직이 아직 IIoT 도입을 완료하지 않은 경우 구현하기가 복잡할 수 있습니다. 디지털 전환 또는 이러한 시스템과 호환되지 않는 오래되고 레거시 인프라와 싸워야 합니다.

또한 디지털 전환은 일부 기업에게는 비용이 많이 들 수 있습니다. 보고됨 디지털 전환의 평균 비용은 약 1조 5천억 2,750만 달러에 달할 수 있습니다. 또 다른 보고서 이러한 프로젝트 중 80%가 실패하여 기업들이 추가로 $, 455만 달러의 손실을 입었습니다. 이러한 비용은 기업들이 이러한 대규모 변화에 대한 투자를 꺼리게 만들 정도로 막대하며, 특히 로드맵이나 변환 프레임워크 변화의 여정을 안내할 준비가 되어 있습니다.

숙련된 AI 인력과 교육 부족

초개인화를 구현하려면 데이터 과학, AI, 그리고 고급 분석에 능숙한 인력이 필요합니다. 많은 제조업체는 이를 실현할 인력 준비나 교육 프로그램을 갖추고 있지 않을 수 있습니다.

C-suite와 리더들도 AI 기술이 부족하고 이를 해결해야 한다는 사실을 알고 있습니다. 최근 보고서 showing that only 20% of technology executives feel confident about their employees’ abilities in machine learning and AI. In another survey, 41% of respondents stated that a lack of AI skills is what’s stopping them from achieving further growth.

이건 단지 유행일 뿐인가?

초개인화를 제조 역량으로 도입하면 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 초개인화를 구현할 수 있는 제조업체는 생산성 향상과 고객 경험 개선 측면에서 긍정적인 결과를 기대할 수 있습니다.

초개인화의 이점을 최대한 활용하려면 제조업체는 디지털 혁신을 지원하는 적절한 인더스트리 4.0 기술과 플랫폼을 갖춰야 합니다. 다음과 같은 혁신 프레임워크가 필요합니다. 스마트 산업 준비 지수(SIRI)평가 매트릭스(Assessment Matrix) 및 우선순위 매트릭스(Primitisation Matrix)와 같은 도구를 갖춘 는 조직이 강화해야 할 영역과 개선해야 할 약점을 파악하는 데 완벽한 출발점입니다. 자세히 알아보세요. 스마트 산업 준비 지수 귀하의 조직이 스마트 제조 역량을 발전시켜 하이퍼 개인화를 활용할 수 있도록 도와드립니다.

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