۳ مرحله پیاده سازی هوش مصنوعی برای یک شرکت در بخش فولاد

اجرای هوش مصنوعی به طور کلی از یک شرکت به شرکت حتی اگر این شرکت ها با یکدیگر ارتباط برقرار نکنند از یک الگوی مشابه پیروی می کند و اکثرا هوش مصنوعی را به ترتیب مشابهی اتخاذ و اغلب از بخش های فروش و بازاریابی شروع می کنند، سپس آن را به خدمات اداری گسترش می دهند و در نهایت به عملیات و تولید می رسند.

این پیشرفت پیاده سازی هوش مصنوعی منطقی است: تیم های فروش و بازاریابی اغلب با ابزارهای دیجیتال راحت تر هستند و حجم زیادی از محتوای نوشتاری (ایمیل ها، مقالات وبلاگ، پیشنهادات تجاری و غیره) را مدیریت می کنند و استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT را بصری تر می کنند. از سوی دیگر، عملکردهای اداری شامل وظایف تکراری متعددی است که کاندیدای اصلی برای اتوماسیون هستند. با این حال، چالش واقعی در عملیات و تولید نهفته است، جایی که دستاوردهای بالقوه بیشترین است. اغلب، این تیم های فنی داخلی هستند که ابتکارات هوش مصنوعی را هدایت می کنند، اما ممکن است پیچیدگی های عملیات را به طور کامل درک نکنند. برای استفاده کامل از پتانسیل هوش مصنوعی، درک عمیق نیازهای عملیاتی واقعی ضروری است.

مرحله 1: فروش و بازاریابی - تسهیل و تسریع تعاملات با مشتری

بخش های فروش و بازاریابی به دلیل آشنایی با ابزارهای دیجیتال و وظایف مناسب برای هوش مصنوعی مولد اغلب اولین کسانی هستند که از هوش مصنوعی بهره می برند. در اینجا پنج مثال عینی برای این مرحله آورده شده است:

1.1 ضبط و خلاصه سازی خودکار جلسات

تمام جلسات جستجو و پیگیری مشتری را می توان به طور خودکار با ابزارهایی مانند Otter یا Firefly یا از طریق ویژگی های هوش مصنوعی ادغام شده در Microsoft Teams یا Zoomضبط و خلاصه کرد. این ابزارها خلاصه های جلسات، رونویسی ها و ایمیل های بعدی را با وظایف قابل اجرا تولید می کنند. این اطلاعات همچنین می تواند مستقیما بدون ورود دستی به CRM منتقل شود.

1.2 اصلاح طرح بازاریابی خود با ChatGPT

هوش مصنوعی، به ویژه ChatGPT، می تواند برنامه بازاریابی شما را اصلاح کند. شما می توانید با هوش مصنوعی طوفان فکری کنید تا شخصیت های خود را تعریف کنید، استراتژی ورود به بازار خود را تعیین کنید و در مورد بهینه سازی کمپین های خود مشاوره دریافت کنید.

مثال تخیلی: SteelTech Solutionsاز ChatGPT برای شناسایی بخش های بکر بازار، مانند تولیدکنندگان پنل های خورشیدی و توسعه کمپین های بازاریابی مناسب استفاده کرد که منجر به افزایش ۲۰ درصدی تولید سرنخ آن ها شد.

مثال خیالی: SteelFlow Inc.، یک شرکت پردازش فولاد، با استفاده از هوش مصنوعی برای خلاصه کردن خودکار تماس های فروش و به روزرسانی CRM، کاهش خطاهای دستی و بهبود ردیابی خط لوله، بیش از 15 ساعت در هفته صرفه جویی کرد.

1.3 بهبود وب سایت و بازنویسی بیوگرافی

ChatGPT می تواند وب سایت شما را بررسی کند، پیشرفت هایی را پیشنهاد دهد یا حتی یک طراحی مجدد کامل ارائه دهد. همچنین می تواند بایوس جذاب لینکدین ایجاد کند و حضور آنلاین حرفه ای شما را افزایش دهد.

مثال تخیلی: IronWave Industriesمحتوای وب سایت خود را با استفاده از ChatGPT اصلاح کرد و سئو سایت را بهبود بخشید و ترافیک وب سایت را تا 30 درصد در عرض سه ماه افزایش داد.

1.4 نوشتن پروپوزال

هوش مصنوعی می تواند بسیاری از فرآیند نوشتن پیشنهادات تجاری را خودکار کند و اسناد ساختاری متناسب با نیازهای مشتری ایجاد کند. این اجازه می دهد تا با حفظ کیفیت، به درخواست ها سریعتر پاسخ دهید.

مثال تخیلی: ForgeIt Steelبا استفاده از هوش مصنوعی برای تولید پروپوزال های سفارشی سازی شده برای بخش های مختلف، مانند خودروسازی یا زیرساخت، زمان پاسخ پیشنهادی را به نصف کاهش داد.

1.5 تجزیه و تحلیل داده ها برای درخواست های پیشنهادی (RFPs)

با استفاده از ابزارهایی مانند NotebookLM، می توانید داده های RFP را به سرعت و کارآمد تجزیه و تحلیل کنید. هوش مصنوعی می تواند یک پادکست 10 دقیقه ای ایجاد کند که نکات کلیدی را خلاصه می کند یا حتی یک پرسش متداول یا فهرست مطالب برای سازماندهی موثر اطلاعات ایجاد کند.

مثال تخیلی: شرکت BlueMetalاز هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل یک RFP برای پروژه پل دولتی استفاده کرد، یک خلاصه جامع ایجاد کرد و الزامات اصلی انطباق را به جای چند روز شناسایی کرد.

مرحله 2: خدمات اداری - خودکار کردن وظایف تکراری

عملکردهای اداری به طور طبیعی برای اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی مناسب هستند. فرآیندها اغلب تکراری و به خوبی تعریف شده اند و آنها را برای بهینه سازی از طریق هوش مصنوعی ایده آل می کند. در اینجا سه ​​مورد استفاده برای این مرحله وجود دارد:

2.1 اتوماسیون فاکتور و ورود اطلاعات

مدیریت فاکتورهای تامین کننده و وارد کردن دستی داده ها را می توان تا حد زیادی با هوش مصنوعی خودکار کرد و زمان مورد نیاز را تا 95٪ کاهش داد و خطاها را به میزان قابل توجهی کاهش داد.

مثال تخیلی: SteelWorksپردازش فاکتورهای خود را خودکار کرد، خطاها را تا 80% کاهش داد و تیم حسابداری را آزاد کرد تا بر برنامه ریزی مالی تمرکز کنند.

2.2 پردازش خودکار اسناد انطباق

در صنعت فولاد، گزار شهای آزمایش مواد (mill test) برای اطمینان از انطباق مواد ضروری است. هوش مصنوعی می تواند داده های مرتبط را از این گزارش های فنی استخراج کرده و به صورت خودکار برای مشتریان ارسال کند.

مثال تخیلی: IronCore Solutionsپردازش خودکار گزارش تست آسیاب، کاهش زمان رسیدگی به اسناد از پنج ساعت به 30 دقیقه در هر دسته، تضمین بررسی های انطباق سریع تر.

2.3 نوشتن ایمیل خودکار

ارتباطات روتین مشتری را می توان از طریق ChatGPTخودکار کرد و پاسخ ها را استاندارد کرد و در عین حال در زمان با ارزش در تهیه پیش نویس ایمیل روزانه صرفه جویی کرد.

مثال تخیلی: SteelEdge Systemsاتوماسیون ایمیل با هوش مصنوعی را برای مدیریت به روزرسانی های معمول سفارش پیاده سازی کرد و زمان پاسخگویی به درخواست های مشتری را تا 60% کاهش داد.

مرحله 3: عملیات و تولید - بزرگترین چالش و فرصت

مهم ترین چالش ها و فرصت های بهینه سازی هوش مصنوعی در اینجاست، اما شرکت ها معمولا با مشکلاتی روبرو هستند. تیم های فنی، که اغلب ابتکارات هوش مصنوعی را رهبری می کنند، ممکن است فاقد دانش دست اول در مورد عملیات روی زمین، تعامل با مشتری، و نقاط دردسر واقعی فرآیندهای تولید باشند. به همین دلیل است که مشارکت افرادی که عمیقا عملیات را درک می کنند تا به طور کامل از پتانسیل هوش مصنوعی استفاده کنند، بسیار مهم است. در اینجا چهار مثال عینی برای این مرحله آورده شده است:

3.1 پیش بینی سفارشات مواد

هوش مصنوعی می تواند با تجزیه و تحلیل سفارش های جاری و پروژه های آتی، نیاز به مواد خام را پیش بینی کند و در عین بهینه سازی هزینه های ذخیره سازی، به جلوگیری از انبارداری کمک کند.

مثال تخیلی: AlloyChain Ltd. هوش مصنوعی را برای پیش بینی تقاضای فولاد برای پروژه های ساخت وساز، کاهش هزینه های اضافی تا 15 درصد و جلوگیری از تاخیرهای ناشی از کمبود مواد، پیاده سازی کرد.

3.2 بهینه سازی زمان بندی

هوش مصنوعی برنامه ریزی تولید را بر اساس در دسترس بودن ماشین، منابع تیم، اولویت ها و ضرب الاجل ها بهینه می کند.

مثال تخیلی: MetalLogic Industriesاز برنامه ریزی هوش مصنوعی برای متعادل کردن بارهای کاری در خطوط تولید خود استفاده کرد و میزان استفاده از ماشین را تا 25% افزایش داد.

3.3 بازرسی کیفیت خودکار

سیستم های هوش مصنوعی همراه با فناوری های بینایی کامپیوتری می توانند بخش هایی از بازرسی کیفیت محصول، شناسایی ناهنجاری ها یا نقص های ساخت را قبل از ارسال خودکار کنند.

مثال تخیلی: SteelVision AIترک های میکروسکوپی تیرهای فولادی را در BrightForge Inc. نشان داد، که بازده و دوباره کاری را تا 10% کاهش داد.

3.4 ارتباط خودکار مشتری

هوش مصنوعی می تواند پیام های تعامل خودکار با مشتری، مانند به روزرسانی های وضعیت تولید یا اعلان های تحویل را پیش نویس کند و از برقراری ارتباط روان و منظم اطمینان حاصل کند.

مثال تخیلی: IronClad Solutionsاعلان های مبتنی بر هوش مصنوعی را معرفی کرد تا مشتریان را از پیشرفت سفارش مطلع کند و امتیاز رضایت مشتری را تا 20% افزایش داد.

اهمیت همکاری با یک متخصص هوش مصنوعی برای صنعت فولاد

هوش مصنوعی یک فناوری قدرتمند است، اما برای به حداکثر رساندن مزایای آن، کار با شرکای ضروری است که به طور خاص چالش های صنعت فولاد را درک می کنند. همکاری با یک شریک متخصص، مانند Code&Steel، دسترسی به بهترین شیوه ها در هوش مصنوعی را فراهم می کند و در عین حال از دانش آنها در مورد فرآیندها و چالش های خاص صنعت استفاده می کند. به عنوان متخصص، آنها می توانند راه حل های مناسبی را ارائه دهند که به مشکلات واقعی روی زمین رسیدگی می کند و سود بالقوه را برای هر بخش، از فروش تا تولید، به حداکثر می رساند.

نتیجه گیری: هوش مصنوعی ابزار قدرتمندی است که به رویکردی مبتنی بر نیاز دارد

پیاده سازی هوش مصنوعی در یک شرکت نباید بدون تفکر دقیق انجام شود. باید گام به گام پیشرفت کند، از بخش هایی که بیشتر به فناوری باز هستند، مانند فروش و بازاریابی، قبل از گسترش به خدمات اداری و سپس عملیات و تولید، که در آن می توان به بیشترین دستاوردها دست یافت، پیشرفت کند.

با این حال، برای تیم های فنی، که اغلب ابتکارات هوش مصنوعی را رهبری می کنند، بسیار مهم است که توسط افرادی با دانش عمیق از عملیات، نیازهای واقعی مشتری و مشکلات مشخصی که هوش مصنوعی می تواند حل کند، پشتیبانی شوند. در نهایت، این افراد هوش مصنوعی را قادر می سازند تا شرکت را واقعا متحول کند و تاثیر آن را به حداکثر برساند.