제조업에서의 하이퍼 개인화 새로운 것이 아니다, Industry 4.0이 도입한 새로운 디지털 기능 덕분에 확실히 더 선명하게 초점이 맞춰졌습니다. 제조 타임라인에서 게임 체인저 기간인 Industry 4.0은 운영을 최적화하고 프로세스를 간소화하기 위해 인공 지능(AI), 산업용 사물 인터넷(IIoT), 자동화 및 빅 데이터와 같은 여러 가지 고급 기술을 도입했습니다.
하지만 하이퍼 개인화란 무엇이고 제조업체는 이를 어떻게 활용하여 성과와 생산성을 높이고 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있을까요?
개인화는 고객이 자신의 말이 들리고 요구 사항이 충족된다고 느끼도록 돕는 데 중요한 단계가 되었습니다. 그러나 하이퍼 개인화는 실시간 고객 데이터와 AI를 사용하여 고도로 맞춤화되고 맞춤화된 제품을 만들어 다른 수준으로 끌어올립니다. 이를 통해 기업은 예측 분석을 통해 언제 어디서나 고객이 원하고 필요로 하는 것을 제공하여 비교할 수 없는 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
우리는 제조업 분야에서 하이퍼 개인화가 지닌 잠재력을 탐구하고 이것이 제조업 분야를 어떻게 변화시킬 것인지 살펴보겠습니다.
제조업체를 위한 하이퍼 개인화의 3가지 이점
있다 여러가지 이점 하이퍼 개인화가 기업에 더 나은 고객 경험과 향상된 효율성을 제공한다는 것입니다. 폐기물 감소.
향상된 고객 경험
하이퍼 개인화의 주요 목적은 전반적인 고객 경험을 개선하고 업그레이드하는 것이며, 이는 더 나은 고객 관계, 고객 평생 가치, 브랜드 충성도 등으로 이어집니다. 많은 기업 리더는 이미 고객 경험의 중요성을 알고 있으며, 97% 그 중 고객 경험 관리가 고객 충성도를 구축하고 지속 가능한 관계를 유지하는 데 필수적이라는 데 동의합니다.
제조에서 고급 AI와 예측 데이터 분석이 활용되는 곳이 바로 여기입니다. 제조업체는 Industry 4.0 기술의 힘을 활용하고 이러한 솔루션을 활용하여 운영을 발전시킬 수 있습니다. 이를 통해 고객 수요를 보다 정확하게 충족하고 고객과의 긴밀한 관계를 육성하는 새로운 프로세스를 개발할 수 있습니다.
새로운 기술이 제공하는 향상된 사용자 정의 가능성과 고도로 개인화된 기능을 통해 제조업체는 고객에게 자율성을 부여하고 더 강력한 감정적 참여를 만들어내는 새로운 경험을 제공할 수 있게 되었습니다. 이러한 감정적 참여는 충성도를 강화할 뿐만 아니라 반품율을 높이다 기업의 경우, 이러한 고객은 비참여 고객보다 두 배의 금액을 지출합니다. 이러한 개인화 비용이 더 많이 들더라도 생산 및 구성 결정은 고객이 내린다는 생각은 그들에게 더 강력한 소유감.
폐기물 감소로 제조 효율성 및 유연성 향상
공급망과 물류의 관점에서 볼 때, 고급 디지털 센서와 지능형 기계 및 시스템과 같은 IIoT 연결 솔루션과 장치는 스마트한 작업 자동화, 향상된 유연성, 보다 명확한 운영 가시성 등 수많은 이점을 제공했습니다.
하이퍼 개인화를 혼합하면 생산이 더욱 효율적이 될 수 있으며, 고객 사양 및 수요에 따라 상품이 생산되어 과잉 생산 및 과잉 재고의 위험이 완화됩니다. 우리는 이미 소규모 생산 라인에서 특정 생산 라인에서 이를 보고 있습니다. 마이크로팩토리 더욱 민첩하게 변화하는 요구 사항에 빠르게 적응할 수 있는 설정입니다.
고객의 고유한 요구를 충족하는 향상된 제품 품질
또한 고객의 정확한 요구사항을 충족시킴으로써 상품의 품질을 향상할 수 있는 잠재력이 있으며, 이는 더욱 큰 고객 만족도로 이어지고, 이는 긍정적인 고객 경험에도 도움이 됩니다.
제조업체는 또한 맞춤형 제품을 만드는 데 필요한 시간을 더 명확하게 파악할 수 있어 생산 일정을 최적화할 수 있습니다. 또한 예측 분석을 통해 스마트한 예측을 통해 필수 구성 요소나 재료를 효율적으로 교체하여 낭비와 가동 중지 시간을 제한할 수 있습니다.
제조업에서 하이퍼 개인화를 구현하는 과제
하이퍼 개인화에는 분명한 이점이 있지만, 데이터 문제, 구현의 어려움, AI 기술 준비 상태 등 함정과 과제도 있습니다.
데이터 문제 및 보안
IIoT와 빅데이터는 하이퍼 개인화를 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 수집되고 저장되는 엄청난 양의 데이터로 인해 기업은 데이터 품질에 대해 고심하고 데이터를 실행 가능한 결과로 변환하기 위한 포괄적인 분석 도구를 보유해야 합니다. 이는 모든 조직이 쉽게 할 수 있는 일이 아니며, 특히 데이터를 정확하고 일관되게 해석할 수 있는 적절한 시스템이 없는 경우에는 더욱 그렇습니다.
또 다른 핵심 문제는 데이터 프라이버시와 보안입니다. 제조업체는 데이터를 보호하기 위해 충분히 강력한 보안 조치를 취해야 하며, 국제 규정과 같은 고객 데이터를 수집하고 사용하기 전에 필요한 허가를 받아야 합니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR).
구현의 어려움
하이퍼 개인화 기능을 사용하려면 여러 유형의 기술을 함께 통합해야 합니다. 데이터 분석, 자동화 시스템 및 기타 IIoT 도구 간의 이러한 시너지는 조직이 아직 디지털 변혁 또는 이러한 시스템과 호환되지 않는 오래되고 낡은 인프라와 싸워야 합니다.
또한 디지털 전환은 일부 회사에 비용이 많이 들 수 있습니다. 보고됨 디지털 전환의 평균 비용은 약 1조 1,900억 원에 달할 수 있으며, 또 다른 보고서 이러한 프로젝트 중 80%가 실패하여 회사에 추가로 455만 달러의 비용이 발생했다는 사실을 발견했습니다. 이러한 비용은 조직이 이러한 큰 변화에 대한 헌신을 하지 못하도록 하는 데 충분히 금지되어 있으며, 특히 로드맵이 없거나 변형 프레임워크 그들의 변화의 여정을 안내할 준비가 되었습니다.
숙련된 AI 인력과 교육 부족
하이퍼 개인화를 구현하려면 데이터 과학, AI 및 고급 분석에 대한 교육을 받은 숙련된 인력이 필요합니다. 많은 제조업체는 이를 용이하게 할 인력 준비 또는 교육 프로그램을 갖추고 있지 않을 수 있습니다.
C-Suite와 리더들 역시 AI 기술이 부족하고 이를 해결해야 한다는 사실을 알고 있습니다. 최근 보고서 기술 임원의 20%만이 머신 러닝과 AI에서 직원의 능력에 대해 자신감을 느낀다는 것을 보여줍니다. 또 다른 조사응답자의 41%는 AI 기술 부족으로 인해 추가 성장을 이룰 수 없다고 답했습니다.
그냥 추세일 뿐일까요?
하이퍼 개인화를 제조 역량으로 채택하는 데는 확실히 상당한 이점이 있습니다. 하이퍼 개인화를 구현할 수 있는 제조업체는 생산성 증가와 고객 경험 개선 측면에서 긍정적인 결과를 기대할 수 있습니다.
하이퍼 개인화의 보상을 충분히 얻으려면 제조업체는 디지털 전환을 지원하는 적절한 Industry 4.0 기술과 플랫폼을 보유해야 합니다. 다음과 같은 전환 프레임워크 스마트산업 준비지수(SIRI), 평가 매트릭스 및 우선순위 매트릭스와 같은 수반 도구와 함께 조직이 강화할 영역과 개선할 약점을 식별하는 데 완벽한 시작점입니다. 자세히 알아보세요. SIRI 귀하의 조직이 스마트 제조 역량을 발전시켜 하이퍼 개인화를 활용할 수 있도록 도와드립니다.
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