AI は製造の意思決定を加速できますが、その構成ロジックが実際に販売および製造できるものと整合している場合に限ります。
製品データが分断されていると、見積もりが不適切、構成が無効、納期が不正確など、すべてが 1 つにまとめられます。
製造業のリーダーを対象としたグローバル調査では、79% が現在 AI に積極的に投資または検討しており、2025 年までに 64% に増加することがわかりました。
特に複雑な製品は、販売、エンジニアリング、生産、履行の間のギャップを露呈しています。
カスタマイズは、製造業者にとって見積もりの最大の課題であり続けています。
包括的 – 受領時 – 試用期間 – 複雑性 – 消費/カスタマイズ – 複合的な技術的問題 – 妥協 – 妥協の定義 – 文脈化された複雑性 – 表現された変動性 – 反対 % イネーブルメント全体 – 非常に高い (高い) 批判 – 非常に複雑 – 最も多くの製造業者が非常に複雑 – 今年以降、20% 以来最高のパーセンテージ ポイント。
他の多くの課題の中でも、46%がカスタマイズの難しさを指摘しています。
カスタマイズは、最も一般的に非常に優れた技術者として認識されているもので、印象的ではないと主張する技術者は、報告されていない規範的に構築された製品には一貫したルールが必要であり、少なくとも部分的にはサポートされていないと主張しています。
構成理論の不一致が原因である可能性が最も高く、機能分析は40%でしたが、33%が予想、26%が予測、16%が必要、70%が必要、25%が予測、30%がカスタマイズリスク評価ベンチマークの難しさを上回る信頼水準でした（50%）。
人工知能を既に使用している製造企業は、時間の経過とともに平均を上回るパフォーマンスを発揮するでしょう。
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