虽然制造业高度个性化 并不新鲜得益于工业4.0带来的全新数字化能力，这一问题无疑更加凸显。作为制造业变革的时代，工业4.0引入了人工智能(AI)、工业物联网(IIoT)、自动化和大数据等多项先进技术，旨在优化运营、简化流程。
但是超个性化是什么？制造商如何利用它来提高性能和生产力并改善整体客户体验？
个性化已成为帮助客户感受到被倾听、需求得到满足的重要一步。然而，超个性化则将个性化提升到了一个新的高度，它利用实时客户数据和人工智能来打造高度定制化的产品。这使得企业能够通过预测分析随时随地满足客户的需求，从而提供无与伦比的客户体验。
我们探索超个性化在制造业的潜力以及它将如何改变该行业。
超个性化为制造商带来的三大好处
有 几个好处 高度个性化为企业带来包括更佳的客户体验和更高的效率， 减少浪费.
增强客户体验
超个性化的主要目标是改善和提升整体客户体验，从而提升客户关系、客户终身价值、品牌忠诚度等等。许多企业领导者已经意识到客户体验的重要性，其中97%企业领导者认同客户体验管理对于建立客户忠诚度和维持持久关系至关重要。
在制造业，先进的人工智能和预测数据分析技术大有可为——制造商可以充分利用工业 4.0 技术的力量，并利用这些解决方案来改进运营。如此一来，他们便可以开发新流程，更精准地满足客户需求，并建立更紧密的客户关系。
随着新技术带来的定制化和高度个性化程度的提升，制造商能够提供新的体验，赋予客户自主感，从而创造更强烈的情感参与。事实证明，这种情感参与不仅能增强客户忠诚度，还能提高企业的回头率，这类客户的消费金额是那些不参与的客户的两倍。即使这种个性化服务的成本更高，但生产和配置决策由客户做出的理念，也赋予了他们更强的 主人翁意识.
提高制造效率和灵活性，减少浪费
从供应链和物流的角度来看，IIoT 连接解决方案和设备（如先进的数字传感器、智能机械和系统）提供了许多好处，包括智能任务自动化、提高灵活性和更清晰的操作可见性。
当我们将高度个性化融入其中时，生产效率将进一步提升，因为产品将根据客户的规格和需求进行生产，从而降低生产过剩和库存过剩的风险。我们已经在规模较小的一些生产线上看到了这种情况。 微型工厂 设置更加灵活，可以快速适应不断变化的需求。
提高产品质量，满足客户的独特需求
通过满足客户的精确要求，还可以提高商品质量，从而提高客户满意度，并有助于获得积极的客户体验。
制造商还将更清楚地了解生产定制产品所需的时间，从而优化生产计划。此外，预测分析能够实现智能预测，确保关键部件或材料能够高效更换，从而减少浪费和停机时间。
在制造业实施超个性化的挑战
虽然超个性化有明显的好处，但也存在诸如数据问题、实施困难和人工智能技能准备等陷阱和挑战。
数据问题和安全
工业物联网 (IIoT) 和大数据在实现高度个性化方面发挥着关键作用。然而，面对海量数据的收集和存储，企业必须努力保障数据质量，并确保拥有全面的分析工具，将数据转化为切实可行的成果。并非所有企业都能轻松做到这一点，尤其是在缺乏合适的系统来准确、一致地解读数据的情况下。
另一个关键问题是数据隐私和安全。制造商必须确保拥有足够强大的安全措施来保护数据，同时还要获得必要的许可，才能根据国际法规（例如 通用数据保护条例（GDPR）.
实施难度
超个性化功能需要多种技术协同工作。如果企业尚未经历其 数字化转型 或者必须应对与这些系统不兼容的旧的和遗留的基础设施。
此外，数字化转型对一些公司来说成本可能很高。 已报道 数字化转型的平均成本可达约 1400 万美元，而 另一份报告 发现其中80%个项目失败，给企业额外造成了455万美元的损失。这些成本高昂，足以让企业不愿进行如此大规模的变革，尤其是在没有路线图或 转型框架 指导他们的转型之旅。
缺乏熟练的人工智能工作者和培训
实现高度个性化需要一支训练有素、精通数据科学、人工智能和高级分析的劳动力队伍。许多制造商可能缺乏相应的劳动力准备或培训计划来支持这一目标。
高管和领导者也意识到人工智能技能的缺乏，需要通过 最近的报告 调查显示，只有 20% 的技术高管对其员工在机器学习和人工智能方面的能力充满信心。 另一项调查，41%的受访者表示，缺乏AI技能是阻碍他们实现进一步增长的原因。
这只是一种趋势吗？
采用超个性化制造能力无疑会带来显著的效益。能够实施超个性化的制造商可以期待在提高生产力和改善客户体验方面取得积极的成果。
为了充分享受超个性化带来的益处，制造商必须拥有合适的工业 4.0 技术和平台，以协助其数字化转型。转型框架包括： 智能产业就绪指数（SIRI）及其配套工具，例如评估矩阵和优先级矩阵，是企业识别需要加强的领域和需要改进的弱点的理想起点。了解更多关于如何 智能产业准备指数 可以帮助您的组织发展其智能制造能力，以便您可以利用超个性化。
