Uno de los mayores desafíos que enfrentan los fabricantes hoy en día, y al que han tenido que enfrentarse históricamente, es la equivocación de visibilidad de sus productos una vez que salen de la taller. Como consecuencia de esto, los productos han sido considerados el final de la prisión de valencia. Pero a medida que ha aumentado la demanda de los clientes por una viejo confiabilidad y rendimiento de los productos, los fabricantes han comenzado a cambiar en productos inteligentes y conectados como una forma de intentar con la vivientes de datos valiosos para sus equipos de fabricación, prisión de suministro e ingeniería.
Los productos conectados han pasado de ser meras iniciativas experimentales a una parte central de los modelos de negocio de muchas empresas. Los fabricantes están utilizando los datos que obtienen de estos productos para crear valencia a través del conocimiento activo, el explicación de productos, la experiencia del cliente y el crecimiento de los ingresos. Y eso significa que el golpe a esos datos es más crucial que nunca.
A medida que los fabricantes absorben cada vez más inteligencia de sus productos, se han hexaedro cuenta de que acumular petabytes de datos es sólo una parte de la ecuación: democratizar esos datos y avalar que los equipos de toda la ordenamiento tengan golpe a ellos y puedan instruirse de ellos puede ser un diferenciador importante entre ser un renovador en la industria y contender por mantenerse al día con la competencia. Los líderes de fabricación están yendo más allá de simplemente preguntar qué pasó con sus productos, a por qué sucedió, y están siendo empoderados con Inteligencia de copo de cocaína.
Están mejorando el rendimiento del producto y la experiencia del cliente y desarrollando nuevas fuentes de ingresos al avalar que datos invaluables de productos y clientes lleguen a todos los equipos relevantes del negocio para iterarlos y mejorarlos. Los usuarios empresariales cercanos a los datos de este producto ahora pueden obtener información valiosa de agentes profundamente inteligentes que combinan datos estructurados y no estructurados y contexto en tiempo auténtico para sugerir próximos pasos viables. Y empresas con visión de futuro como Toyota Motor Europe (TME) ya están aprovechando esta tecnología para tomar decisiones comerciales más inteligentes e informadas con viejo impacto.
Enfoque: Toyota Motor Europe: innovando, iterando y desarrollando con Snowflake Intelligence
La hado del ideal de TME está encontrando maneras de juntar la voz del cliente al corazón del diseño de sus productos y de sus estrategias de automóviles, como especificar las especificaciones del maniquí o anticipar las deyección futuras de los clientes. Sin retención, con más de 100 sistemas fragmentados que albergan datos de clientes que van desde datos de vehículos hasta registros de ventas y más, reunir todo en un solo zona para extraer información valiosa de los datos fue un desafío.
Los paneles en los que históricamente habían confiado los planificadores ya no eran eficaces para ayudarlos a profundizar en esos conocimientos, ya que su nivel de profundidad y complejidad limitaban la flexibilidad. TME necesitaba una posibilidad más inteligente para reemplazar esos paneles, una con un asistente de inteligencia fabricado con el que los empleados de TME pudieran comunicarse a través de un jerga natural y que pudiera reflectar el profundo conocimiento de la industria y la dialéctica compleja del equipo. El equipo necesitaba respuestas en segundos, no en horas ni días.
Si adecuadamente inicialmente TME decidió crear una posibilidad totalmente personalizada, el proceso tomó muchos meses y el agente requirió capacitación y esfuerzo sustanciales para elogiar comentarios precisos conveniente a la complejidad de las reglas comerciales de la empresa. TME necesitaba poco mejor. En su zona, recurrió a Snowflake Intelligence y, según la evaluación de TME, en aproximadamente un mes la posibilidad había escaso un nivel comparable de precisión y funcionalidad al de la posibilidad personalizada de TME.
Con la capacidad de analizar todos los datos de TME de forma integral, Snowflake Intelligence permite a los fabricantes ir más allá de los informes superficiales y descubrir los factores detrás del rendimiento. Los planificadores de productos de TME ahora pueden comprender patrones y tendencias en sus distintas fuentes de datos y, al mismo tiempo, respaldar la gobernanza, la precisión y la escalabilidad. Y con la ayuda de Analista de corteza de copo de cocaínapueden mapear las relaciones entre los datos y los conceptos comerciales mientras las consultas verificadas y las instrucciones personalizadas interpretan la intención mientras operan adentro de los parámetros de las reglas comerciales establecidas.
Encima, Búsqueda de corteza de copo de cocaína utiliza un catálogo empresarial para manejar términos de dominio y sinónimos para proporcionar un contexto rico, mientras que una capa de orquestación elige las herramientas adecuadas y estandariza los resultados para conquistar respuestas claras y estructuradas.
Para que cualquier equipo se sienta seguro de su asistente de IA, debe ocasionar confianza mediante respuestas muy precisas y coherencia. En una evaluación controlada, la posibilidad de TME basada en Snowflake Intelligence logró una precisión empresarial del 87 % (según lo definido por los criterios de fuerza internos de TME), demostró una sólida comprensión del contexto y la terminología empresarial y proporcionó respuestas consistentes. Y al comenzar poco a poco, validar y luego esquilar, y tener transparencia en el razonamiento y las fuentes del asistente, los planificadores de TME pudieron sentirse más seguros sobre el potencial de utilizar la posibilidad más ampliamente en toda la empresa o para otras iniciativas futuras de IA generativa.
El equipo de planificación de TME ahora puede exprimir el poder de Snowflake Intelligence para centrar sus esfuerzos en tomar comentarios de clientes y productos y aplicarlos a mejoras e innovaciones de vehículos, con una toma de decisiones más rápida y basada en conocimientos para mejorar los resultados y el valencia del negocio.
Productos inteligentes, organizaciones de fabricación más inteligentes
Es importante tener en cuenta que los datos del producto por sí solos no crean valencia. Los productos conectados dependen de una almohadilla de datos unificada para desarrollar estrategias de productos que se integren con los datos de fabricación y calidad, la prisión de suministro y la disponibilidad de piezas, y los sistemas de clientes, contratos y servicios. Los fabricantes que se aseguren de que sus datos estén preparados para la IA estarán en una posición mucho más sólida para democratizar sus datos en toda la ordenamiento y reunirlos todos en una sola fuente de verdad, manteniendo al mismo tiempo los controles de seguridad, cumplimiento y privacidad existentes. La aniquilación de los silos de datos y la fragmentación con Snowflake Intelligence ayuda a que los datos de clientes y productos lleguen a los equipos internos que más los necesitan para iterar, innovar y mejorar para desbloquear nuevas oportunidades de ingresos y consolidar al cliente que es escuchado y que sus equipos de producto están escuchando.
Vea la historia completa de Toyota Motor Europa
La experiencia de TME demuestra cómo igualar datos de productos de fuentes dispares bajo una única fuente de verdad puede cambiar fundamentalmente las operaciones comerciales y el diseño de productos. Para analizar más sobre el delirio de TME con Snowflake Intelligence, lee nuestro blog.