Artificiell intelligens (AI) har stått i spetsen för den snabba digitala omvandlingen av tillverkningssektorn de senaste åren. Sedan Industry 4.0 och spridningen av smarta tillverkningstekniker har AI spelat en allt viktigare roll för att förbättra tillverkningsfunktioner som supply chain management och produktionsoptimering.
Tillsammans med molnbaserade verktyg för försörjningskedjehantering och intelligenta lösningar har AI gett tillverkare möjlighet att spåra och hantera det fysiska varuflödet, operativ prestanda, hållbarhetsmått och mer. AI har också möjliggjort hyperpersonalisering i leveranskedjan för att möta förändrade kundbehov.
Med ökande efterfrågan på personalisering och anpassning, hur utvecklar AI-driven hyperpersonalisering tillverkningskedjan?
Effekten av AI-driven hyperpersonalisering på tillverkningskedjan
Minskade kostnader och slöseri i försörjningskedjan
AI-driven hyperpersonalisering kan hjälpa tillverkare att minska kostnader och slöseri i leveranskedjan genom att intelligent prognostisera de råvaror som krävs och används innan produktionsprocessen. På så sätt blir det mindre slöseri tack vare prediktiv analys som bara identifierar vad kunder behöver, snarare än att skapa produkter som kanske inte säljer. Detta kan också leda till ökad lönsamhet och hållbarhet. Dessutom kan hyperpersonaliserade leveranskedjor optimera leverans-, logistik- och arbetskostnader tack vare realtidsdata från AI.
Ökad försörjningskedjans smidighet och motståndskraft
Hyper-personifierade leveranskedjor kan utnyttja avancerad analys för att upptäcka förändrade kundkrav mer effektivt. Detta möjliggör ökad smidighet i försörjningskedjan, vilket leder till snabbare vändningar och ökad motståndskraft i försörjningskedjan eftersom AI-driven försörjningskedjas prognoser rapporteras till minska felen med cirka 20% till 50% och överflödigt lager med cirka 50%.
Dessutom ger AI synlighet från slut till ände som gör det möjligt för tillverkare att utvärdera och identifiera risker i försörjningskedjan. Företagsledare kan använda denna data för att fatta rätt beslut och öka motståndskraften över hela värdekedjan.
Förbättrad kundnöjdhet och lojalitet
Hyperpersonalisering i tillverkningskedjor kommer i slutändan att leda till större kundnöjdhet och lojalitet tack vare AI som ger djupare kundinsikter som hjälper företag att hantera problem och behov mer exakt.
Istället för konventionella enstaka strategier för traditionella fabriker, kan moderna molnbaserade och AI-drivna produktionslinjer och leveranskedjor dra fördel av avancerade maskininlärningssystem för att möjliggöra autonoma tillverkningsjusteringar. Detta hjälper tillverkarna uppnå hyperpersonalisering som kommer att förbättra kundupplevelsen.
Framtiden för tillverkningsförsörjningskedjor
Potentialen hos AI-driven hyperpersonalisering för att förbättra tillverkningskedjorna kan inte överskattas. Nya datainsikter, maskininlärning och autonoma och prediktiva lösningar gör att tillverkare kan skapa skräddarsydda produkter och tjänster som möter individuella kunders unika behov, vilket leder till ökad kundnöjdhet och lojalitet, lönsamhet och förbättrad smidighet och motståndskraft i försörjningskedjan.
Medan försörjningskedjans motståndskraft är avgörande i den snabbt utvecklande tillverkningsindustrin, att uppnå nya nivåer av motståndskraft och effektivitet kommer inte att vara lätt om tillverkarna inte har rätt färdplaner och ramverk på plats som riktlinjer. Tillverkningsledare måste kunna identifiera sina svaga punkter för att påskynda sin digitala transformation och förbättra sin hållbarhet.
Med strukturerade mognadsbedömningar och ramar som Smart Industry Readiness Index (SIRI) och Consumer Sustainability Industry Readiness Index (COSIRI), kan tillverkningsledare enkelt analysera sina utvecklingsframsteg och hitta rätt väg mot avancerad digital transformation och förbättrad hållbarhet. Läs mer om SIRI och COSIRI, och hur de kan hjälpa dig att komma längre i framtiden för smart tillverkning.
