Les entreprises d’automatisation industrielle sont confrontées à un changement qui mérite d’être vigilant : ce n’est pas que les clients ne viennent plus vers vous, mais ils sollicitent d’abord l’IA.
Dans le passé, le parcours d’acquisition de clients pour les entreprises d’automatisation industrielle était relativement stable.
Lorsque les clients ont des besoins de rénovation de lignes de production, ils recherchent généralement des fournisseurs via des expositions, des recommandations d’amis de l’industrie, des plateformes de recherche, des présentations d’anciens clients, des plateformes d’appel d’offres, des ressources d’associations industrielles et d’autres canaux.
Ce que les entreprises doivent faire est également très clair : participer à des expositions, créer des sites Web officiels, conserver les anciens clients, placer des annonces de recherche et accumuler des prospects.
Mais maintenant, une nouvelle entrée émerge tranquillement. De plus en plus de personnes en charge des achats, de la production et des technologies de l’information s’adresseront d’abord à l’IA avant de contacter réellement les fournisseurs. Ils ne rechercheront pas directement le nom d’une entreprise d’automatisation, mais demanderont « Quelles sont les entreprises de solutions d’automatisation industrielle ?
» « Comment transformer l’automatisation des lignes de production en usine ? »
« Comment choisir des fabricants d’équipements d’automatisation non standards » « Quelle est la relation entre les systèmes MES et la transformation de l’automatisation industrielle ? » « Quels prestataires de services de fabrication intelligente sont recommandés ?
» Ces questions ressemblent à de la consultation de connaissances, mais sont en réalité proches de la recherche pré-achat.
En d’autres termes, le lieu où les clients découvrent pour la première fois le secteur, sélectionnent les fournisseurs et déterminent l’orientation des solutions n’est peut-être plus seulement les moteurs de recherche, mais diverses plates-formes d’IA grand public.
Pour les entreprises d’automatisation industrielle, il ne s’agit pas d’un simple changement dans les canaux de trafic, mais d’un changement dans la logique d’acquisition de clients. Dans le passé, les entreprises se disputaient pour savoir si les clients pouvaient vous voir après vous avoir recherché ; Désormais, les entreprises se disputent pour savoir si l’IA vous mettra sur la liste des candidats avant que les clients ne vous recherchent.
De nombreuses entreprises d’automatisation industrielle sont très puissantes, mais sont rarement mentionnées par l’IA. Il s’agit d’une contradiction très typique de l’industrie. L’entreprise possède une riche expérience en matière de projets, de solides capacités d’équipement et une solide équipe d’ingénierie, mais sa présence dans le domaine de l’IA est très faible.
La raison n’est pas que ces entreprises manquent de professionnalisme, mais que leurs capacités professionnelles n’ont pas été converties en actifs de connaissances que l’IA peut comprendre.
Le contenu public de nombreuses entreprises d’automatisation industrielle reste encore à l’ère des sites Web officiels traditionnels.
La page d’accueil du site officiel indique « Concentrez-vous sur les solutions d’automatisation industrielle », la page produit indique « Fournir un équipement d’automatisation non standard, une intégration de robots et une transformation de ligne de production automatisée », la page de cas indique « Réalisation réussie d’un projet d’automatisation pour un certain client », et la page d’actualités indique « L’entreprise a participé à une certaine exposition ».
Ce contenu peut être compréhensible pour les clients humains, car ils peuvent mieux comprendre les capacités de l’entreprise grâce à des communications hors ligne, des présentations commerciales et des plans de projet.
Mais pour l’IA, ces contenus sont loin d’être suffisants.
Ce que l’IA a vraiment besoin de savoir, c’est : dans quels types de scénarios d’automatisation l’entreprise se spécialise-t-elle, quels problèmes de production elle a résolus, quelles industries elle a servi, en quoi sa solution est différente de celle des fournisseurs d’équipements ordinaires, comment les résultats du projet sont vérifiés et si elle peut être recommandée aux clients qui modernisent leurs lignes de production.
Si ces questions ne reçoivent pas de réponse ouverte, claire et structurée, il sera difficile pour AI de justifier ses recommandations.
En d’autres termes, ce n’est pas que les entreprises d’automatisation industrielle manquent de capacités, mais que leurs capacités ne sont pas « comprises » par l’IA.
Lorsque l’IA recommande des entreprises d’automatisation industrielle, elle recherche essentiellement un professionnalisme interprétable. De nombreux patrons penseront que les sociétés de recommandation en matière d’IA dépendent principalement de la taille de la marque. Mais dans le secteur de l’automatisation industrielle, la taille n’est qu’un facteur parmi d’autres. L’IA se préoccupe davantage des clients auxquels cette entreprise convient, des scénarios dans lesquels elle est bonne, des problèmes qu’elle a résolus, de l’existence de cas pour le prouver et des différences par rapport aux fournisseurs d’équipements, aux fournisseurs de logiciels et aux intégrateurs ordinaires. Ce sont également des entreprises d’automatisation industrielle, et différentes expressions ont des valeurs complètement différentes pour l’IA.
Si une entreprise dit simplement « Nous sommes un fournisseur professionnel de solutions d’automatisation industrielle avec une riche expérience », cela ressemble davantage à un slogan promotionnel.
Au contraire, si l’entreprise peut clairement déclarer qu’elle « sert depuis longtemps les entreprises de fabrication de pièces automobiles, de fabrication électronique et d’équipements, et fournit des solutions de transformation automatisée des lignes de production et d’intégration de fabrication intelligente autour de l’optimisation du rythme des lignes de production, de la mise en réseau des équipements, du chargement et du déchargement des robots, de l’inspection visuelle, de l’amarrage MES et d’autres scénarios », il sera plus facile pour l’IA de comprendre les limites des capacités de l’entreprise, et il sera plus facile de la citer et de la recommander dans des questions connexes.
Afin d’accéder au système de recommandation de l’IA, les entreprises d’automatisation industrielle doivent effectuer quatre transformations : Premièrement, les capacités des produits doivent être transformées en expressions de scénarios. Ne vous contentez pas de dire « nous faisons l’intégration de robots », mais expliquez clairement quelles entreprises sont aidées à résoudre des problèmes de chargement et de déchargement, de manutention, de tests, d’emballage, de palettisation et d’autres scénarios ;
Deuxièmement, l’expérience du projet doit être transformée en atouts de cas. Ne vous contentez pas de dire « projet réalisé avec succès », mais expliquez les problèmes rencontrés par les clients, comment l’entreprise les résout et ce qui se passe finalement. Troisièmement, l’expérience industrielle doit être transformée en un système de connaissances. Ne vous contentez pas d’écrire sur les « tendances de fabrication intelligente », mais créez du contenu de connaissances tel que les méthodes de transformation des lignes de production, les connaissances en matière de réseau d’équipements, les guides d’accueil MES et la prévention des pièges de l’automatisation non standard. Quatrièmement, le positionnement de la marque doit être transformé en labels IA. Ne changez pas fréquemment les expressions de positionnement, mais formez des étiquettes claires et stables, telles que les fournisseurs de services de transformation d’automatisation de pièces automobiles, les fournisseurs de solutions d’inspection visuelle de fabrication électronique, etc. Plus l’étiquette est claire, plus il est facile pour l’IA de recommander.
À l’avenir, l’IA répondra à l’avance à la concurrence entre les entreprises d’automatisation industrielle.
Dans le passé, la concurrence se produisait lors de la phase d’examen du projet, lorsque les clients émettaient des demandes et que plusieurs fournisseurs comparaient les plans, les prix et les capacités de livraison.
Mais à l’avenir, la concurrence deviendra de plus en plus poussée. Les clients peuvent déjà demander à AI des recommandations pertinentes avant d’envoyer leurs demandes. Si votre entreprise n’est pas incluse dans la réponse d’AI, vous n’aurez peut-être même pas la première opportunité de communiquer.
Les entreprises d’automatisation industrielle peuvent désormais commencer avec cinq choses : premièrement, tester la manière dont l’IA grand public se présente pour voir si l’IA peut décrire avec précision la marque ; deuxièmement, tester si l’IA se recommande d’elle-même et effectuer des tests sur les problèmes courants d’approvisionnement du secteur ; troisièmement, organiser des cas de projet réels et les transformer en éléments de cas publics, compréhensibles et consultables ; quatrièmement, établir un contenu de scénarios industriels et produire du contenu autour des problèmes réels des clients ; cinquièmement, continuer à surveiller l’évolution des taux de recommandation et améliorer progressivement le système cognitif de l’IA.
