기계 공학 분야의 AI 기반 B2B 플랫폼 : 이것은 POC (Confeppt) 솔루션으로 회의적인 중산층을 깨뜨리는 방법입니다.

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게시 : 2025 년 5 월 27 일 / 업데이트 : 2025 년 5 월 27 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein

기계 공학 분야의 AI 기반 B2B 플랫폼 : 이것은 POC (Confeppt) 솔루션으로 회의적인 중산층을 깨뜨리는 방법입니다.

기계 공학 분야의 AI 기반 B2B 플랫폼 : 이것은 Confept (POC) 솔루션 이미지로 회의적인 중산층을 깨뜨리는 방법입니다 : Xpert.Digital

개념 증명 : 고객 확보를위한 기계 공학적 전략 계획에서 성공적인 AI 프로젝트의 비밀

개념 증명 : AI 플랫폼 수락의 열쇠

AI 기반 B2B 플랫폼을위한 독일 및 유럽 기계 공학 시장의 개발은 산업별 보존성, 데이터 보안 및 지적 자산 측면에서 현저한 민감성뿐만 아니라 실용적이고 위험을 감수하는 중간 크기의 스탠드의 지배적 인 역할에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 성공적인 시장 침투 및 고객 확보는 이러한 요소를 고려하고 신뢰를 구축하는 전략에 결정적으로 달려 있습니다.

이 전략의 중심에는 개념 증명 (POC)이 있습니다. POC는 순수한 데모 도구 일뿐 만 아니라 신뢰를 창출하는 중심 기둥으로서, ROI (Return on Investment)를 검증하고인지 된 위험을 최소화합니다. POC의 설계는 특히 데이터 보안, IP 보호, 시스템 통합 및 명확한 경제적 사용 증명과 관련하여 업계의 특정 관심사에 정확하게 조정되어야합니다.

마켓 전략은 다방면 및 대상 디지털 컨텐츠, VDMA (독일 기계 및 플랜트 건설 협회)와 같은 산업 네트워크의 전략적 사용 및 Hannover Mess와 같은 중요한 주요 박람회 및 직접 판매 관계 또는 파트너십의 설립이어야합니다. 대상 마케팅 메시지는 디지털화 및 AI 채택의 맥락에서 기계 공학의 특정 과제와 기회를 해결해야합니다.

지속 가능한 시장 진입 및 고객 확보는 대상 그룹의 운영 현실과 문화적 가치에 대한 깊은 공감을 보여주는 전략을 기반으로하며 유형적이고 안전하며 점진적으로 통합 가능한 솔루션을 제공합니다. 콘크리트와 이해할 수있는 AI 플랫폼의 이점을 제시하는 능력이 성공의 열쇠가 될 것입니다. 이 보고서는 이러한 목표를 달성하기 위해 필요한 단계와 전략적 고려 사항을 간략하게 설명합니다.

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시장 역학 및 주요 특성 (허브로서 독일, 중소기업 지배)

성공적인 인수 전략의 개발을 위해서는 목표 시장에 대한 잘 알려진 이해가 필수적입니다. 독일은 유럽 기계 공학에서 뛰어난 위치를 차지하고 있으며 EU의 전체 생산에 27 %를 기여합니다. 이것은 독일을 주요 브리지 헤드 시장으로 자리 매김합니다. Bosch, Claas, Siemens 및 Krones와 같은 대규모 독일 회사의 성공은 혁신과 품질의 높은 표준을 설정하여 전체 부문의 기대를 형성합니다.

특히 독일의 업계 구조는 중소 규모의 중소 규모의 회사 인 중소 규모의 회사 (SME)에 의해 크게 형성됩니다. 약 6,600 명의 독일 기계 공학 회사의 95 %가 500 명 미만의 직원을 고용하고 있습니다. 이 중소기업 지배에는 특정 운영 모델, 자원 제한 및 의사 결정 민첩성에 맞는 획득 전략이 필요합니다. 이 회사 규모의 추가 분해는 독일 기계 공학 중소기업의 62.6 %가 최대 2 백만 유로의 판매를 생성하는 것으로 나타났습니다. 이것은 명확하고 빠른 ROI를 제공하고 소개 및 통합이 금지 비용과 관련이없는 AI 솔루션의 필요성을 강조합니다.

이 중간 크기의 회사의 결정적인 특징은 심오한 전문화이며, 종종 틈새 시장에서 세계 시장 리더십으로 이어집니다. 한편으로, 이것은 강력한 내부 혁신 문화를 초래하지만, 다른 한편으로는 데이터를 처리하는 모든 B2B 플랫폼에 대한 고유 한 지적 재산의 중심 관심사의 보호와 관련하여 경계가 증가했습니다. 독일 중산층의 틈새 전문 분야 및 수출 방향은 AI 기반 B2B 플랫폼에 대한 이중 요구 사항을 제시합니다. 이 회사, 종종 세계 시장에서“숨겨진 챔피언”은 성공적인 독특한 혁신과 특정 부문에서의 심오한 시장 지식을 빚지고 있습니다. 그들의 지적 재산은 매우 귀중합니다. KI-B2B 플랫폼은 자연스럽게이 회사의 민감한 설계, 프로세스 또는 고객 정보를 포함 할 수있는 회사 데이터를 자연스럽게 처리하기 때문에 플랫폼의 가치 약속은 순수한 효율성을 넘어서야합니다. 그것은 지적 재산의 보안을 본질적으로 해결하고 플랫폼이 글로벌 시장에서 혁신 이점을 보호하거나 강화하는 데 어떻게 기여하는지 보여 주어야합니다. 이 요구 사항의 비 충만은 상당한 저항에 직면하게됩니다.

유럽 연합의 내부 시장은 매우 중요합니다. 모든 독일 기계 수출의 45 %가 EU 파트너로 이동합니다. 프랑스 (16 %), 이탈리아 (11 %), 폴란드 (10 %), 네덜란드 (10 %) 및 오스트리아 (9.5 %)가 주요 고객입니다. 이 복잡한 유럽 출신 의이 복잡한 네트워크는 독일 시장 진입이 성공한 후 점진적인 유럽 확장을위한 논리적 인 방법을 보여줍니다. 독일과 다른 중요한 EU 국가들 사이의 상당한 수출 수출은 독일의“등대 고객”전략, 특히 이들 국가들과 강한 중소기업과 함께 다음 유럽 시장 진입을 더 쉽게 입력 할 수 있다고 제안합니다. 산업 요원의 비즈니스 관계는 종종 네트워크와 신뢰 권장 사항을 기반으로합니다. 독일 중소기업이 KI-B2B 플랫폼을 성공적으로 도입하고이를 통해 혜택을 받으면 국제 파트너와 고객은 이러한 중요한 EU 시장에서이를 알고있을 것입니다. 솔루션은 신뢰할 수있는 독일인에 의해 검증 되었기 때문에이 보조 소매에서 "풀"효과 또는 최소한 더 수용적인 청중을 만듭니다. 따라서이 전략은 강력한 수출 연결을 가진 특정 국가로 독일 중소기업을 식별하고 우선 순위를 정해야합니다.

독일 및 유럽 기계 공학 시장의 프로필

독일 및 유럽 기계 공학 시장의 프로필 - 이미지 : Xpert.Digital

독일 및 유럽의 기계 공학 시장은 명확한 프로파일이 특징입니다. 독일은 27 %의 점유율로 EU의 전체 생산에 크게 기여하는 반면, 이탈리아, 프랑스 12 %, 스페인 8 %및 폴란드 6 %와 같은 중요한 EU 시장. 독일에는 약 6,600 개의 기계 엔지니어링 회사가 있으며, 그 중 95 %는 중소기업 (중소 기업)이며 500 명 미만의 직원이 있으며, 이는 많은 EU 국가의 특징입니다. 독일 중소기업의 판매 배포에 따르면 62.6 %는 연간 최대 2 백만 유로, 22.7 % 최대 1 천만 유로, € 10.6 %, 5 천만 유로, 5 천만 유로 이상의 4.1 %를 달성 한 것으로 나타났습니다. 독일 기계의 가장 중요한 유럽 수출 목표는 프랑스 (16 %), 이탈리아 (11 %), 폴란드 (10 %), 네덜란드 (10 %) 및 오스트리아 (9.5 %)이며 EU 내의 모든 독일 기계 수출의 45 %입니다. 업계의 주요 회사에는 Bosch, Claas, Dürr, Exyte, Festo, Krones, Voith, Zeiss, Siemens AG, GEA Group AG 및 Enercon GmbH와 같은 잘 알려진 이름이 포함됩니다.

이 표는 중요한 통계를 통합하고 독일의 주요 역할과 중소기업의 유병률을 보여 주며, 이는 중소기업 중심 전략의 필요성을 강조합니다. 독일 상품에 대한 가장 중요한 EU 수출 시장을 식별하면 후속 확장 노력의 우선 순위를 정하는 데 도움이되고 KI-B2B 플랫폼 제공 업체의 시장 규모 결정, 세분화, 타겟팅 및 자원 할당 결정에 대해 직접 알려줍니다.

AI 채택 딜레마 : 업계의 장애물 및 예약

기계 공학에서 예약 된 AI 채택 곡선은 분석 해야하는 여러 층의 이유 때문입니다.

중요한 우려 : 데이터 보안, IP 보호 및 데이터 주권

이들은 혁신 의존적 기계 공학 회사에 기술적 일뿐 만 아니라“실존 적 두려움”입니다. 엄격한 EU 규정 (GDPR, Data Act, NIS2, Cyber Resilience Act)은 특히 비 유럽 플랫폼 및 잠재적 IP 도난 또는 산업 간첩과 관련하여 이러한 우려를 강조합니다. VDMA는 데이터 사용 규칙에 관한 이러한 우려를 공유합니다.

디지털화 계약 및 기존 시스템

광범위한“디지털화에서 느리고 신중한 접근법”은 종종“구식 구조”와“부적절한 데이터 제어 방식”과 싸우는 많은 독일 기계 공학 회사를 특징으로합니다. 이 보수적 인 태도는 인식 된 비용, 전문가 부족 및 더 빠른 디지털 적응에 대한 일반적인 꺼려에 의해 영양을 공급받습니다. 2023 년까지 제조 회사의 10 %만이 AI에 의해 사용되었습니다. 독일의 기계 공학에서 우세한“보수적 인 태도”는 변화에 대한 임의의 저항이 아니라 비즈니스 모델에서 발생하는 깊은 뿌리 깊은 문화 열차이며, 정밀, 장기 신뢰성 및 어려운 개발 혁신의 보호가 우선적으로 발생합니다. 신기술은 특히 귀중한 지적 재산과 관련하여 이러한 핵심 원칙에 대한 잠재적 위험의 유리에 의해 고려됩니다. 그러므로 망설임은 합리적인 위험 관리 반응으로, 순전히 감정적으로는 아니지만 새로운 기술이 극도의 치료로 구현되지 않으면 성공적이고 성공적인 모델을 방해 할 가능성이 있습니다.

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자격 격차 : 전문 직원 부족 및 디지털 노하우

이것은 상당한 장애물입니다. Bitkom 연구에 따르면 독일 생산 회사의 76 %가 EU 전체의 57 %에 비해 자격을 갖춘 인원의 가용성을 AI 조정의 중심 도전으로 간주합니다. 이 적자는“악의적 인 원”을 만듭니다. 고급 디지털 도구를 평가, 적응 및 사용하는 능력에 영향을 미치기 때문에 회의론을 증가시킵니다. 식별 된 자격 격차는 순수한 데이터 과학자 부족을 넘어선 것입니다. 여기에는 특정 비즈니스 결과를 달성하기 위해 AI가 효과적으로 사용될 수있는 관리 수준에서 전략적 이해가 부족한 것이 포함됩니다. 의사 결정 -제조업체가 AI의 전략적 잠재력이나 통합 시간표를 완전히 파악하지 못하면 소개를 홍보하거나 필요한 자원을 제공 할 가능성은 거의 없습니다. 결과적으로 KI-B2B 플랫폼의 제공 업체는 단순히 개발 된 도구 이상을 제공해야합니다. 또한 전략적 통합과 추가 교육의 명확한 길을 보여야합니다.

혜택과 AI-Ready 수준에 대해 불분명합니다

상당수의 회사는 여전히“예상 혜택에 대해 불확실한”것으로“AI의 성숙도와 신뢰성에 대한 우려”를 가지고 있습니다. 이 회의론은 구체적인 증거로 다루어야합니다.

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재무 제약 및 투자 우선 순위

에너지 및 인력 비용 증가와 환경 친화적 인 기술에 대한 상당한 투자 요구 사항은 종종 장기적인 디지털화 프로젝트의 자원을 지시합니다. AI 플랫폼 (소프트웨어, 교육, 프로세스 조정) 구현에 대한 사전 비용은 특히 경제적 불확실성이 직접적이거나 유형의 ROI로 프로젝트에 투자하려는 의지를 약화시키는 경우 중심 장벽입니다.

시스템 통합의 복잡성

효과적인 소개에는 순수한 언어 번역을 넘어서는 "심층 기술 현지화"가 필요합니다. 여기에는 기존의 종종 심하게 고정 된 회사 시스템 (ERP, PLM, SCM)과의 원활한 통합 및 OPC UA와 같은 특정 산업 데이터 표준 준수가 포함됩니다.

비 EU 플랫폼 및 디지털 주권 추구에 대한주의

데이터 제어, 비 유럽 클라우드 제공 업체에 대한 의존성 및 유럽 중심 솔루션 (예 : GAIA-X, CATENA-X 이니셔티브)에 대한 인식 가능한 선호에 관한 원인은 EU 생태계 외부로 인식되는 플랫폼에 대한 추가 장애물을 만듭니다. "디지털 주권"에 대한 유럽 이니셔티브 및 GAIA-X와 같은 이니셔티브는 중요한 지정 학적 및 시장 관련 분위기를 나타냅니다. KI-B2B 플랫폼의 비 유럽 제공 업체는 이러한 유럽의 데이터 제어 및 자율성 원칙 또는이 문제를 극복하는 압도적 인 약속에 해당한다고 설득력있게 설명 할 수 없다면 설득력있게 설명 할 수 없다면 고유 한 단점에 직면 할 것입니다. 이 현재를 무시하는 것은 전략적 잘못 판단입니다.

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“Mittelstands”정신 이해 : 새로운 기술에 대한 의사 결정

독일 중산층의 의사 결정 과정에는 판매 및 POC 전략을 구성 할 때 고려해야 할 뚜렷한 특성이 있습니다.

소유권 -관리 문화 및 민첩한 결정 -제작

많은 중간 규모의 회사에서 소유자는 모든 책임과 위험이 있으며, 이는 잠재적으로 더 빠르고 덜 계층 적 의사 결정 프로세스로 이어질 수 있습니다. 소유자가 AI 플랫폼의 가치 약속과 안전 혜택을 잘 받으면 POC 허가 및 후속 소개를 가속화 할 수 있습니다. 중산층에서 의사 결정 소유자의 직접 참여는 이중 편도 검입니다. 한편으로, 소유자가 확신을 갖는 경우 소개를 가속화 할 수 있지만, 다른 한편으로는, 이는 또한 제공자의 신뢰성과 솔루션의 위험 프로파일에 대한 그의 개인적인 평가가 강력하다는 것을 의미합니다. 따라서 POC 및 판매 대화는 강력한 개인적인 관계를 구축하고 소유자의 전략적 문제를 직접 해결하도록 설계되어야합니다.

장기 수익성과 신뢰의 우선 순위

중간 규모의 회사는 장기적인 성공과 연속성을 위해 노력하는 것이 특징입니다. 그들은 직원, 고객 및 비즈니스 파트너와 안정되고 책임감있는 관계를 중요하게 생각합니다. 이로 인해 짧은 솔루션의 판매자가 아닌 신뢰할 수있는 장기 파트너로 인식되는 기술 제공 업체를 선호합니다. 중산층의 초점은“장기적인 성공”과“연속성”은 기술을 조달 할뿐만 아니라 전략적 파트너를 선택한다는 것을 의미합니다. POC 단계는이 장기 관계를위한 최초의 "리허설"입니다. 따라서 공급자의 안정성, 독일 시장에 대한 헌신, 지원의 품질 및 AI 플랫폼의 추가 개발을위한 투명한 로드맵과 같은 측면은 직접 POC 결과만큼 중요합니다.

뚜렷한 고객 오리엔테이션 및 시장 다양성

강력한 지역 연결과 고객과의 긴밀한 상호 작용을 통해 중간 규모의 회사는 시장 변화에 매우 빠르게 반응 할 수 있습니다. 이 고객 오리엔테이션을 개선하거나 시장에 대응하는 능력을 높이거나 새로운 고객 충성도를 열어주는 AI 솔루션은 높은 가치가 있습니다.

고유 위험 회피 및 분석 검사

독일 기업 문화, 특히 중간 규모의 회사에서는 위험 회피가 특징입니다. 구매자는 일반적으로 분석적으로, 세 심하게 준비되며 상세한 ROI 예측 및 강력한 적합성 문서 (CE, ISO, GDPR)를 포함하여 사실적인 데이터 기반 투자 이유가 필요합니다. 신뢰는 가장 중요하며 입증 된 성능과 신뢰성을 통해 점차 획득됩니다.

과대 광고에 대한 실용주의와 회의론

새로운 기술의“실제 이익”과 비교하여“전파 된 과대 광고”와 비교하여 놀라운 회의론이 있습니다. 중간 규모의 결정 -제조업체는 키워드의 영향을받는 대신 실질적이고 실용적인 결과 및 명확한 운영상 이점을보아야합니다.

중요한 내부 이해 관계자와 그 우려

최고 경영/리더십 (소유자/CEO) : 전략적 효과, ROI, 비용-편익 분석, 위험 감소 및 장기 비즈니스에 중점을 둡니다.
IT 부서/디지털 혁신 리드 : 주요 관심사는 기술적 타당성, 기존 인프라 (ERP, PLM, SCM)로의 원활한 통합, 데이터 보안, 산업 데이터 표준 준수 및 내부 자격 부족 관리입니다.
조달/공급망 관리 : 총 소유 비용 (TCO)에 중점을 둔 유럽 품질 및 보안 표준 준수 (CE 마킹, ISO 9001), 공급망의 저항 및 중요한 프로세스를위한 플랫폼의 신뢰성.
법률/규정 준수 부서 : 데이터 보안 프로토콜, IP 보호 조치, EU 규정 준수 (GDPR, 데이터 법, NIS2) 및 계약 보안 검사.
영업/마케팅 부서 : 플랫폼이 시장 액세스를 개선하고 고객 관계 관리를 최적화하며 국제 시장에서 문화적으로 적응 한 커뮤니케이션을 지원할 수있는 방법에 대한 관심.

혁신 도입을위한 트리거

중소기업의 혁신은 종종 "일반적인 일일 사업"의 도전에 대처하고 광범위한 공식적인 F &-프로그램이 아닌 유기적으로 발생합니다. 기존의 운영 약점에 대한 명확하고 즉각적인 개선을 제공하거나 효율성이 크게 증가 할 수있는 AI 솔루션은이를 찾을 가능성이 더 높습니다. 중소기업의 혁신은 종종“정상적인 일일 사업”의 과제에서 발생한다는 관찰은 POC 레이저가 즉각적인 실용적 사용없이 고압 또는 미래의 AI 기술을 제시하는 대신 명확하고 검증 가능한 효율성, 비용 절감 또는 품질이 명확하고 검증 가능한 기존 외과 적 약점의 솔루션에 초점을 맞추고 있음을 시사합니다. POC는 기존 작업 프로세스를 참조하고 적극적으로 해결하려는 문제에 대한 솔루션을 제공해야하므로 ROI를 즉시 이해할 수 있습니다.

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B2B(Business-to-Business) 거래 플랫폼은 글로벌 무역 역학의 중요한 부분이 되었으며, 이에 따라 수출과 글로벌 경제 발전의 원동력이 되었습니다. 이러한 플랫폼은 모든 규모의 기업, 특히 독일 경제의 중추로 간주되는 중소기업(중소기업)에게 상당한 이점을 제공합니다. 디지털 기술이 점점 더 중요해지고 있는 세상에서 적응하고 통합하는 능력은 글로벌 경쟁에서 성공하는 데 매우 중요합니다.

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설득력있는 POC 설계 : 중심 문제 해결 (데이터 보안, IP, 통합, ROI)

POC (Concep-of-Concept)의 개념은 기계 공학에서 잠재 고객의 핵심 관심사를 직접적이고 설득력있게 해결하는 것을 목표로해야합니다. POC의 기본 목표는 제어되고 위험이 낮은 환경 내에서 기계 공학 분야에서 특정의 사전 정의 된 사용 사례를 위해 KI-B2B 플랫폼의 타당성 및 감지 가능한 사용을 검증하는 것입니다. POC는 순수한 기술 데모를 넘어서서 실제 (또는 대표적인 익명) 데이터를 사용하고 일상 생활의 운영 시나리오를 반영하는 실용적인 검증 연습이되어야합니다.

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POC의 데이터 보안 및 IP 보호 강화

POC 전체의 강력한 데이터 거버넌스 프레임 워크의 구현 및 프레젠테이션이 중요합니다. 여기에는 전송 및 휴식 상태 중 데이터에 대한 엔드 투 엔드 암호화 시연, 엄격한 롤 기반 액세스 제어 및 모든 데이터 상호 작용에 대한 포괄적 인 감사 트레일이 포함됩니다. GDPR, 데이터 법 및 NIS2 지침의 요구 사항을 준수하는 것은 개인 데이터가 관련된 경우 명확한 동의 메커니즘을 포함하여 POC의 운영 상황에서 명시 적으로 상세하고 입증되어야합니다. 필요한 경우 민감한 정보를 보호하는 데 사용되는 데이터 익명화 기술 또는 미분 데이터 보호 측정을 설명하고 입증해야하며 동시에 POC 동안 의미있는 AI 처리를 가능하게합니다. IP 보호 프로토콜에 대한 투명한 정보가 매우 중요합니다. POC에는 더미 데이터 또는 철저한 익명의 고객 데이터를 사용해야합니다. 데이터 주권에 관한 선호도를 충족시키기 위해 EU 기반 데이터 센터를 강조하는 데이터 현지화 가이드 라인을 명확하게 공식화해야합니다. POC는 독일 중형 회사의 주요“신뢰 형성 메커니즘”역할을합니다. 이 단계에서 그의 구현, 투명성 및 공급자의 응답 성은 기술적 인 결과만큼 중요합니다. 모든 상호 작용은 장기적인 파트너십을위한 샘플입니다. 고객이 헌신의 부족, 의사 소통이 좋지 않거나 공급자의 특정 운영 상황에 대한 이해가 부적절하다는 것을 인식하면 기술적으로 완벽한 POC가 실패 할 수 있습니다. 따라서 POC 프로세스 (명확한 커뮤니케이션, 합의 된 데이터 처리 준수, 신속한 문의, 사전 위험 토론)는 신뢰할 수있는 파트너로서의 공급자의 적합성에 대한 중요한 신호이며 종종 신뢰가 구축 될 때 약간의 기술적 결함을 측정합니다.

원활한 통합 보장 및 시연

POC에는 잠재적 인 통합 지점과 과제를 식별하기 위해 고객의 기존 IT 환경 (ERP, PLM, SCM, CAD 시스템)에 대한 첫 번째 평가가 포함되어야합니다. 플랫폼의 통합 기술은 API를 통해 이상적으로 실시간으로 시연되어야하며, 이는 고객 시스템 또는 대표적인 더미 시스템의 샌드 박스 또는 시험판 버전에 연결되어 있어야합니다. 관련 산업 데이터 표준 (예 : OPC UA)의 지원을 강조해야합니다. 플랫폼이 새로운 데이터 사일로의 개발을 피하고 대신 균일 한 데이터보기 또는 상호 운용성을 촉진하는 방법을 설명해야합니다.

POC에 의한 재정적 정당화 및 ROI 검증

POC는 잠재적 인 ROI를 보여주기 위해 추정 할 수있는 정량화 가능한 이점을 제공하는 방식으로 설계되어야합니다. 비용 절감 (예 : 조달, 재료 소비), 효율성 증가 (예 : 단축 설계주기, 더 빠른 문제 해결) 또는 성능 향상 (예 : 전진하는 유지 보수가 운영 시간이 증가 함)과 같은 메트릭에 중점을 두어야합니다. Genai가 이익 마진을 최대 10.7 % 증가시킬 수있는 잠재력을 보여주는 VDMA 연구를 참조해야합니다. POC는이 잠재력에 대한 더 작지만 정의 된 범위까지 유형을 전달하는 것을 목표로해야합니다. 생산성과 수익성 목표에 의해 주도되는 AI 투자에서 PWC가 발견 한 추세는 인식되어야하며 POC는이 잠재력을 검증 할 위험이 낮은 가능성으로 배치되어야합니다. POC의 경우, "소규모 시작"철학을 따라야하며, 이는 부가 가치를 신속하고 과도한 수요없이 입증하기 위해 제한된 효과적인 고객 운영 영역에 중점을 둡니다. POC는 최소한의 MVP (Mible Bible Product) 버전으로 구성되어야하며 빠르고 검증 가능한 ROI를 제공하는 핵심 기능에 중점을 두어야합니다. POC 디자인은 "파일럿 트랩"(회사가 광범위하게 테스트하지만 넓게 구현하지는 않지만 넓게 구현하지는 않습니다)을 해결하기 위해 명확하고 관리 가능한 "스케일링 경로"를 암시해야합니다. POC는 AI 솔루션이 분리되어 작동한다는 것을 증명해야 할뿐만 아니라 POC가 광범위한 운영 프로세스에 통합 된 후 점차적으로 비용 효율적이 될 수있는 방법을 나타냅니다. 이것은 확장성에 대한 우려를 해결하고 다음 단계를 덜 낙담하게 만듭니다.

자격 격차를 해결하고 사용자 친구를 보장합니다

POC의 사용자 인터페이스 및 워크 플로우는 직관적이고 사용자 친해 져야하며 고객 팀을위한 최소한의 특별 교육 만 필요합니다. 짧고 효과적인 교육 세션과 명확하고 간결한 문서는 POC 패키지의 필수 구성 요소로 제공되어야합니다. POC가 AI 플랫폼이 어떻게 대체하려는 대신 기존 엔지니어링 및 운영 직원을 보충하고 가능하게하는 방법을 보여주는 것이 중요합니다. 이것은 직장을 잃기 전에 사용자 수용과 두려움의 구제에 중요합니다.

POC 둘레 및 데이터 준비의 정의

밀접하고 매우 구체적인 문제 또는 AI가 측정 가능한 개선을 제공 할 수있는 응용 프로그램은 함께 정의되어야합니다. 관련 데이터 소스 (내부 시스템, 해당되는 경우 공개 데이터 레코드)를 식별해야하며 데이터의 대표성을 확인해야합니다. 데이터는 조정, 사전 처리 및 POC 모델에 사용할 수있는 형식으로 변환해야합니다. 모든 데이터 간격을 해결해야합니다. POC가 실제로 설득력 있고 전환으로 이어지기 위해서는 고객과 함께 생성되어 가장 시급하고 명확하게 정의 된 외과 적 취약점에 집중해야합니다. 일반 기능 프레젠테이션이 실패합니다. 솔루션은 재단사를 느끼고 즉각적인 도전과 관련이 있어야합니다. 이 공동 창조는 개인의 책임을 촉진하고 POC의 성공을 고객의 성공으로 만듭니다. 이는 전환 확률을 크게 증가시킵니다.

고객의 핵심 관심사 및 위험 감소/데모를위한 POC 전략

고객의 핵심 관심사 및 위험 감소/데모 이미지를위한 POC 전략 : Xpert.Digital

고객의 핵심 관심사는 특정 개념 증명 (POC) 전략에 의해 해결되어 위험을 줄이고 솔루션을 시연합니다. 데이터 보안 및 지적 재산 보호 분야에서 안전한 EU 기반 샌드 박스에서 익명 또는 시뮬레이션 된 고객 데이터를 사용하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 암호화 및 액세스 제어 프로토콜이 투명하게 입증되고 데이터 소유권 및 지적 재산 (IP)에 대한 계약 규정이 정의됩니다. 성공 키 그림은 데이터 분해가없는 POC 작업의 오류가없는 구현 및 고객의 데이터 처리 프로토콜을 릴리스하는 것입니다.

통합 복잡성을 최소화하기 위해, 고객 시스템에 대한 API 연결 및 OPC와 같은 관련 산업 표준의 지원이 무엇보다도 데이터 사일로를 피하는 것이 입증됩니다. 고객의 IT 팀의 긍정적 인 평가뿐만 아니라 성공적인 데이터 전송 및 동기화는 중심 검증 기준입니다.

ROI (Return on Investment)의 정당화를 위해 POC 전략은 비용 절감 또는 효율성 증가와 같은 명확하고 정량화 가능한 혜택을 가진 응용 프로그램에 중점을 둡니다. POC- 특이 적 ROI 계산은 수행 및 연구 가능성에 적합합니다. 중요한 메트릭은 사이클 시간 또는 비용의 입증 가능한 감소뿐만 아니라 전체 운영에 대한 ROI의 긍정적 인 투영입니다.

자격 부족 및 사용자 친화적 인 요구 사항은 직관적 인 사용자 인터페이스, 최소 교육 요구 사항 및 명확한 문서로 해결됩니다. 목표는 인간의 기술을 대체하는 것이 아닙니다. 높은 브리핑 후 높은 사용자 수용, 긍정적 인 피드백 및 성공적인 작업 구현으로 성공을 측정합니다.

제공자 의존성 및 신뢰와 관련하여 POC 전략은 투명한 커뮤니케이션, 빠른 지원 및 명확한 플랫폼 로드맵을 포함한 장기 파트너십 비전의 표현에 의존합니다. 고객의 협업에 대한 신뢰와 긍정적 인 평가는 지속 가능한 파트너십을위한 결정적인 요소입니다.

이 테이블은 최대 유효 POC의 설계를위한 구조화 된 프레임을 제공합니다. 고객의 식별 된 주요 관심사를 POC 설계 및 구현에 통합 해야하는 구체적이고 구현 가능한 요소와 체계적으로 연결합니다. 또한 각 관심사에 대한 관련 메트릭의 정의를 요구하므로 POC의 성공을 고객의 주요 두려움으로 측정 할 수 있습니다. 이로 인해 POC는 타겟팅되고 설득력있는 도구가되고 변환 잠재력을 직접 증가시킵니다.

POC 성공의 정의 및 측정 : 기계 공학을위한 주요 메트릭

POC 평가를위한 명확한 벤치 마크의 정의는 중요하며 정량적 결과와 질적 피드백의 혼합물을 포함해야합니다.

성공의 협력 정의

POC가 시작되기 전에 성공 기준이 정의되고 합의되는 것이 중요합니다. 이러한 기준은 똑똑해야합니다 (구체적으로, 측정 가능, 접근 가능, 관련성, 시간 바운드).

정량적 성능 지표 (KPI)

수술 효율이 증가 : 사이클 시간의 측정 가능한 감소 (예 : 설계 소식, 시뮬레이션 처리, 조달 시간). 공급망의 20 % 효율 증가 가능성을 나타냅니다.
비용 절감 : POC의 맥락에서 입증 된 유형의 절약 (예 : AI 기반 생성 설계에 의한 재료 소비 감소, 품질 관리 개선을 통한 개선 된 재 작업, 미래 예측 유지 보수를 통한 절약 절약).
품질 및 성능 향상 : 정확도 향상 (예 : 자동 오류 감지, 수요 예측, 유지 보수 예측). 오류율 감소.
POC 별 ROI 계산 : (POC의 재무 순 사용 / 비용) x 100 (POC에서 입증 된) x 100의 추정치.
자원 최적화 : POC가 다루는 작업에 대한 재료, 장비 또는 인력 사용을 개선했습니다.

독일의 기계 공학 회사의 경우 POC 후계자 지표는 고급 AI 잠재력과 실용적인 외과 적 가치 사이의 격차를 확실하게 닫아야합니다. 기술적 인 정교함이 추정되는 반면, 유형의 ROI (비용 절감, 효율성 증가) 및 원활한 통합 ( "호환성")을 보여주는 메트릭은 종종 순수한 이론적 AI보다 최종 결정에서 더 어려워집니다. 사용자와 인식 된 사용자 -친구들 ( "단순성")이 수락하는 것은 비판적이지 않은 음수입니다. 뛰어난 AI 성능을 제공하지만 사용하기 어렵거나 통합되거나 ROI가 불분명 한 POC는 아마도 전환으로 이어지지 않을 것입니다.

질적 성공 지표

사용자 수락 및 참여 : POC 기간 동안 지정된 고객 직원이 플랫폼을 능동적이고 일관되게 사용합니다. 사용자에 대한 긍정적 인 피드백 -작업 프로세스의 작업의 친구와 정확성.
이해 관계자의 만족 및 승인 : 중요한 의사 결정에 의한 긍정적 인 평가 -플랫폼의 관련성, 잠재적 영향 및 유용성 측면에서. POC의 가치 확인.
통합 기능 : 호환성과 최소 장애를 보여주는 고객의 지정된 (테스트) 시스템과의 성공적이고 원활한 기술 통합.
전략적 방향 : POC에서 입증 된 AI 플랫폼의 기술과 같은 명확한 데모는 고객의 중요한 전략적 목표 (예 : 혁신, 경쟁력, 지속 가능성)에 기여합니다.

'VDMA/전략 및'응용 프로그램 프레임 워크 사용

연구 분류를 사용한 POC 결과의 프레젠테이션 및 프레젠테이션은 응답을 증가시킬 수 있습니다.

"GameChanger": POC 결과는 고객의 이익 및 손실 계정에 직접적이고 상당한 긍정적 인 영향을 미칩니다 (예 : 생산 또는 건설의 핵심 프로세스에서 상당한 비용 절감).
"필수 해보": POC 결과는 수익성 또는 운영 효율성의 지속 가능한 개선을 보여줍니다.
POC는 핵심 프로세스 또는 최종 결과에 제한된 영향을 미치는 "과장된 신청 사례"에 의도적으로 집중하지 않아야합니다.

POC 결과에 대한보고 및 토론을위한 프레임 워크로서 'VDMA/Strategy &'( "GameChanger", "Must-Haves", "Hyped"의 Genai 응용 프로그램 범주를 사용하면 그 효과가 크게 증가 할 수 있습니다. 존경받는 산업 협회에 의해 정의 된 바와 같이 POC에서 "GameChanger"또는 "Must-Have"속성으로 입증 된 장점의 방향은 외부 검증을 제공하고 의사 결정자의 전략적 우선 순위를 직접 해결합니다. 기계 엔지니어링 관리자는 VDMA의 관점을 알고 있거나 적어도이를 수용해야합니다. 이 확립 된 용어를 사용하여 POC 결과의 공식화 (예 : "우리의 POC는 X 특정 운영 비용을 Y %만큼 줄이고 최종 결과에 직접 행동함으로써 'gamuchanger'능력을 보여 주었다")는 즉시 그녀의 업계 컨텍스트의 가치를 더 인식 가능하고 신뢰할 수 있으며 전략적으로 관련시킨다.

체계적인 피드백 컬렉션

최종 사용자 (엔지니어, 디자이너, 조달 직원) 및 관리자와 관련된 모든 당사자의 POC 및 후에 피드백 수집을위한 구조화 된 프로세스 구현. 사용자 친구 -인식 된 효과, 실질적인 이익, 발생한 어려움, 누락 또는 원하는 기능에 대한 문의.

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성공적인 POC에서 계약까지 : 전환 전략

성공적인 POC를 상업적 계약으로 전환하려면 구축 된 역학을 사용하고 고객의 요구를 종합적으로 해결하기위한 전략적 접근이 필요합니다.

POC 결과의 전략적 프레젠테이션

POC 결과에 대한 명확하고 간결하며 설득력있는 프레젠테이션이 필수적입니다. 이것은 사전 정의 된 성공 지표에 세 심하게 맞춤화되어야합니다. 정량적 ROI (비용 절감, 효율성 증가)와 질적 장점 (사용자 만족도, 전략적 방향)을 강조하는 것이 중요합니다. 보고서는 데이터를 기반으로하고 시각적으로 매력적이어야합니다. 결과는 그 의미에 대한 일반적인 이해를 만들기 위해 고객과의 대화에서 제시해야 할뿐만 아니라 고객과의 대화에서 해석해야합니다.

점진적인 롤아웃 계획의 공동 개발

"파일럿 트랩"에 대응하기 위해 회사를 테스트하기 위해 회사를 테스트하지만 광범위한 구현에서 멀어지면 POC에 따라 확장 가능하고 점진적인 구현 계획이 제안되어야합니다. 이 계획은 점진적인 소개 및 지속적인 가치 시연을 가능하게하기 위해 가장 높은 효과 또는 최저 초기 저항이있는 영역을 우선시해야합니다. 이 계획에는 첫 번째 구현 경험을 기반으로 조정에 대한 유연성이 포함되어야하며 명확한 이정표와 책임을 정의해야합니다. 고객에 대한 재무 계획을 보장하기 위해 각 단계의 비용은 투명하게 제시되어야합니다.

나머지 우려 사항을 적극적으로 해결합니다

POC 경험에서 발생했을 수있는 남은 모든 질문, 의심 또는 새로운 관심사를 초대하고 해결하는 것이 중요합니다. 이 단계의 투명성은 추가 신뢰를 구축하는 데 중요합니다. 이는 추가 시연을 제공하고 특정 보안 측면을 다시 설명하거나 기존 고객에 대한 참조 방문을 가능하게 할 수 있습니다.

장기 파트너십 가치 강화

커뮤니케이션은 거래 POC에서 장기 전략적 파트너십으로 발전해야합니다. 지속적인 지원, 전용 교육 프로그램, 플랫폼 개발을위한 로드맵 및 지속 가능한 성공 및 고객의 혁신에 대한 명확한 헌신의 가치를 강조해야합니다. 이는 SLA (Service Level), 공동 혁신 프로젝트 제안 또는 사용자 피드백 그룹에서 고객의 통합에 의해 뒷받침 될 수 있습니다.

맞춤형 상업 제안 개발

POC 결과 및 개발 된 롤아웃 플랜을 기반으로 특정 요구 사항과 고객의 가치 기여를 고려하여 상업적 제안을 작성해야합니다. 가격 모델은 투명하고 유연해야하며, 사용의 점진적인 스케일링을 가능하게하는 옵션이 있어야합니다. 계약에는 서비스 범위, 지원, 데이터 관리 및 IP 권리와 관련하여 명확한 조건이 포함되어야합니다.

기계 공학에서 AI 솔루션에 대한 성공 요인 포함

이 제안은 AI 솔루션 선택에 대한 결정적인 기준으로 명시 적으로 진행해야합니다.

호환성 : 기존 시스템에 지속적으로 원활한 통합에 대한 보증.
확장 성 및 유연성 : 플랫폼이 성장하는 데이터 및 요구 사항을 유지하고 변경된 생산 조건에 적응할 수있는 방법을 보여줍니다.
사용자 -친구들 (단순성) : 교육 자원의 직관적 인 유용성 및 제공에 대한 지속적인 강조.
데이터 보호 및 보안 : 계약 보장 및 준수 인증서를 통해 POC에 표시된 안전 조치를 뒷받침합니다.
지원의 가용성 : 지원 구조 및 응답 시간에 대한 자세한 설명.
비용 : 구현, 유지 보수 및 가능한 업그레이드, 장기 수익성에 대한 강조를 포함하여 수명주기 동안의 총 비용의 투명한 표현.

옹호자 및 내부 챔피언 사용

POC 중에 확인하고 확신하는 고객 측의 사용자 및 관리자는 플랫폼의 광범위한 도입을위한 내부 챔피언 역할을 할 수 있습니다. 당신의 긍정적 인 경험과 평가는 종종 외부 판매 주장보다 더 설득력이 있습니다.

적시 후속 및 협상

POC 결과와 제안을 발표 한 후, 운동량을 유지하는 데 적시에 후속 조치가 중요합니다. 협상은 성공적이고 장기적인 파트너십을위한 토대를 마련한 양측에 유리한 계약을 달성하기 위해 수행되어야합니다.

이러한 전략의 지속적으로 박해를 통해 POC의 높은 성공률은 계약 채권으로 효과적으로 전환 할 수 있으며, 이는 까다로운 독일 및 유럽 기계 공학 시장에서 견고한 고객 기반을 창출합니다.

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지역에서 글로벌로: 중소기업은 영리한 전략으로 글로벌 시장을 정복합니다. - 이미지: Xpert.Digital

기업의 디지털 존재가 성공을 결정하는 시대에, 이러한 존재를 진정성 있고 개별적이며 광범위한 것으로 만드는 방법이 과제입니다. Xpert.Digital은 산업 허브, 블로그 및 브랜드 홍보대사 간의 교차점으로 자리매김하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 커뮤니케이션과 판매 채널의 장점을 단일 플랫폼에 결합하여 18개 언어로 출판이 가능합니다. 파트너 포털과의 협력, Google 뉴스에 기사 게시 가능성, 약 8,000명의 언론인과 독자가 포함된 언론 배포 목록을 통해 콘텐츠의 도달 범위와 가시성을 극대화합니다. 이는 외부 영업&마케팅(SMarketing)에 있어 필수적인 요소입니다.

자세한 내용은 여기를 참조하세요.

진본인. 개별적으로. 글로벌: 귀사를 위한 Xpert.Digital 전략

이것이 KI-B2B 플랫폼이 신뢰와 개방성을 촉진하는 방법입니다

전략적 획득 채널 및 마케팅 이니셔티브

KI-B2B 플랫폼을위한 독일 및 유럽 기계 공학 고객의 추출에는이 대상 그룹의 특정 정보 요구 및 의사 결정 프로세스에 맞게 조정 된 디지털 및 기존 채널이 혼합되어 있어야합니다.

디지털 마케팅 전략 : 컨텐츠, SEO 및 대상 주소

강력한 디지털 존재는 가시성을 창출하고 의사 결정의 초기 단계에서 잠재 고객을 달성하는 데 필수적입니다.

중심으로서의 콘텐츠 마케팅

고품질의 기술 컨텐츠는 기계 공학을위한 AI 분야의 권한을 구축하고 복잡한 개념에 대해 잠재 고객을 명확하게하는 데 중요합니다.

효과적인 콘텐츠 유형 :

백서 : 자세한 기술 백서는 연구 결과를 제시하고 복잡한 문제를 분석하며 AI 플랫폼의 방법론을 설명하는 데 이상적입니다. 그들은 제공자를 사고 리더로 자리 매김합니다.
사례 연구 : 성공적인 프로젝트를 문서화하는 사례 연구와 다른 (이상적으로 비교할 수있는) 회사를위한 AI 플랫폼의 특정 이점은 매우 설득력이 있습니다. 엔지니어가 추정 한 실제 증거를 제공하고 시간 및 비용 절감 또는 성능 증가와 같은 측정 가능한 결과를 보여줍니다. 마케팅 Sherpa에 따르면 B2B 마케팅 담당자의 63 %에 대한 사례 연구가 가장 효과적인 마케팅 전략으로 간주됩니다.
웹 세미나 : 대화식 웹 세미나는 플랫폼을 실시간으로 시연하고 기술적 세부 사항을 심화시키고 참가자의 질문을 직접 처리 할 수있는 기회를 제공합니다. 또한 백서 또는 사례 연구를 제시하는 데 사용될 수 있습니다.
기술 블로그 기사 및 지침 : 기계 공학에서 AI의 관련 주제, 동향 및 가능한 사용에 대한 정기적 인 간행물은 전문 지식을 확립하고 SEO 성과를 향상시킵니다.
사고 리더십 기여 : 업계 동향과 AI를 통한 제조의 미래에 관한 기사는 회사를 혁신가로 자리 매김합니다.

내용의 약속

컨텐츠는 AI 전문 지식이 특정 문제를 해결하고 측정 가능한 가치를 제공하는 방법을 명확하게 설명해야합니다. 시간 절감, 비용 절감, 보안 개선, 성과 증가 또는 규정 준수와 같은 정량화 가능한 장점은 전경에 있어야합니다. 그것은“당신이 왜”요소를 설득력있게 제시하는 것입니다.

콘텐츠 생성을위한 AI 사용

Chatt와 같은 도구는 아이디어, 블로그 게시물 또는 소셜 미디어 게시물을위한 디자인 작성 및 문서 요약을 찾는 데 사용될 수 있습니다. Deepl과 같은 도구는 글로벌 시장에서 정확한 번역에 유용합니다.

기술 대상 그룹의 검색 엔진 최적화 (SEO)

데스크탑 최적화 : 모바일 장치의 글로벌 지배력에도 불구하고 B2B 영역의 데스크탑 컴퓨터, 특히 기계 공학과 같은 복잡한 산업 분야의 데스크탑 컴퓨터는 여전히 상세한 연구 및 구매 결정에서 중심적인 역할을합니다. 데스크탑 사용자는 웹 사이트에서 더 많은 시간을 보내고 더 많은 페이지를 방문하는 경향이 있습니다.
그럼에도 불구하고 모바일 최적화 : 모바일 최적화는 Google의 모바일 우선 인덱싱으로 인해 SEO 가시성의 기본입니다.
키워드 전략 : 대상 그룹의 기술 기술적 인 용어 및 문제를 고려한 대상 키워드 연구가 필수적입니다.
기술 SEO : 빠른 로딩 시간, 반응 형 디자인 및 명확한 탐색은 특히 첫 번째 정보 섭취에 중요합니다.

대상 디지털 광고 및 플랫폼

LinkedIn 및 Xing : 이러한 전문 네트워크는 대상 회사 및 의사 결정자의 식별뿐만 아니라 전문 콘텐츠의 배포 및 사고 리더십의 설립에 이상적입니다. 리드 유전자 양식을 갖춘 LinkedIn 광고는 채우기 양식을 단순화하기 때문에 전환율을 증가시킬 수 있습니다.
산업 별 온라인 플랫폼 및 포럼 : Engineering.com 또는 산업 별 포럼과 같은 플랫폼은 관련 대상 그룹의 대상 주소를 제공합니다.
이메일 마케팅 : 기술 뉴스 레터, 웹 세미나 초대, 프로젝트 스포트라이트 및 개인화 된 후속 조치는 리드 곤경에 효과적으로 기여할 수 있습니다. 프로그레시브 프로파일 링은 잠재 고객의 요구 사항에 대한보다 자세한 정보를 수집하는 데 도움이 될 수 있습니다.
계정 기반 마케팅 (ABM) : 고품질 B2B 솔루션의 경우 ABM은 선택된 대상 고객에게 마케팅 및 영업 노력을 집중시키는 유망한 접근 방식입니다. AI는 대상 계정의 식별 및 우선 순위에 도움이 될 수 있습니다.

마케팅 전략은 KI-B2B 플랫폼에 대한 정보를 찾을 때 독일 엔지니어가 기술적 깊이와 명확한 ROI를 기대한다는 점을 고려해야합니다. 따라서 콘텐츠는 자세한 기술 설명과 이해할 수있는 경제적 이점 사이의 균형을 찾아야합니다. 빠른 디지털 적응과 비교하여 꺼리는 입증 된 방법에 대한 선호는 신뢰를 쌓고 KI 소개의 위험을 최소화하는 의사 소통이 필요합니다.

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전통적인 채널 : 무역 박람회, 산업 협회 및 직접 판매

진보적 인 디지털화에도 불구하고 기계 공학, 특히 독일의 전통적인 채널은 높은 수준의 관련성을 유지합니다.

중앙 연락처 플랫폼으로 측정하십시오

Hannover Messe : 세계에서 가장 중요한 산업 박람회 인 Hannover Messe는 필수입니다. 혁신을 제시하고 네트워크를 유지하며 리드를 생성하는 독특한 플랫폼을 제공합니다. 여기서 초점은 AI, 자동화 및 디지털화와 같은 주제에 중점을 둡니다. AWS와 Siemens는 박람회를 집중적으로 사용하여 산업 AI 솔루션을 제시합니다.
전시회 외에 : 자신의 지위 외에도 KI-B2B 플랫폼 제공 업체는 Hannover Messe를 연설 기회 (예 : 마스터 클래스), 대상 네트워킹 및 파트너와의 공동 시장을 사용하여 사용해야합니다. 마스터 클래스는 선택된 전문 청중 앞에서 전문 지식을 제시하고 귀중한 연락처를 제공하는 독점 플랫폼을 제공합니다.
기타 무역 박람회 : 기계 공학 또는 개별 응용 산업을위한 특정 무역 박람회 (예 : 이미지 처리 비전)도 고객 확보에 좋은 기회를 제공합니다. VDMA 기계 엔지니어링 서밋은 또 다른 중요한 산업 회의입니다.
AUMA (독일 경제 EV의 전시 및 메세위원회) : 측정 정보 및 무역 박람회 계획의 지원을위한 중요한 출처입니다.

산업 협회 사용 (VDMA, Bitkom 등)

VDMA (독일 기계 및 공장 건설 협회) : VDMA는 유럽에서 가장 큰 산업 협회이며 독일 기계 공학의 중심 연락 지점입니다. 전문가로서의 네트워킹 및 포지셔닝에 이상적인 수많은 서비스, 이벤트 및 실무 그룹 (예 : 기계 학습/KI 전문가 그룹)을 제공합니다. 회원 및 적극적인 참여는 잠재 고객에게 상당히 쉽게 액세스 할 수 있습니다. VDMA는 연구 및 지침 (예 : 실제로 사용 또는 AI 사용)을 게시하며, 이는 자체 의사 소통을위한 참조 포인트 역할을 할 수 있습니다.
Bitkom (연방 정보 관리 협회, 통신 및 신규 미디어) : Bitkom은 또한 독일의 디지털화 분야에서 중요한 플레이어입니다. Bitkom 연구는 AI 채택 및 산업의 과제에 대한 귀중한 데이터를 제공합니다.
Orgalim (유럽 기술 산업) : EU 수준에서 기계 공학을 포함한 유럽 기술 산업을 대표합니다.
다른 협회 : AI 플랫폼의 전문화에 따라 국제 로봇 공학 (IFR)과 같은 다른 협회도 관련이있을 수 있습니다.

직접 판매 및 판매 파트너십

직접 판매 : 설명이 필요한 첨단 제품의 경우 직접 판매는 종종 복잡한 사실을 설명하고 신뢰를 구축하는 데 중요한 채널입니다.
영업 파트너십 : 독일 또는 유럽 기계 공학에 영업 네트워크를 설립 한 회사와의 전략적 제휴는 시장 진입을 가속화하고 위험을 최소화 할 수 있습니다. 이것은 특히 외국 제공 업체와 관련이 있습니다.
현지 영업 직원 : 독일 비즈니스 문화를 이해하고 기술적 역할을하는 현지에서 고정 된 독일 -언어 판매 직원의 태도는 종종 독일 시장에서 성공의 열쇠입니다.
상공 회의소 (IHKS, AHKS) 및 GTAI : IHKS (Industry and Commerce), 외국 무역실 (AHKS) 및 독일 무역 및 투자 (GTAI)의 사용은 파트너 검색 및 시장 폐쇄에 대한 귀중한 지원을 제공합니다.

잘 생각 된 디지털 전략과 기존 전통적인 채널의 효과적인 사용의 조합은 KI-B2B 플랫폼을 위해 기계 엔지니어링 고객을 확보하는 데 최상의 결과를 얻을 것입니다.

사고 리더십을 구축하고 업계 네트워크 사용

까다로운 기계 공학 부문에서 AI 솔루션의 신뢰할 수 있고 유능한 파트너로 자신을 확립하기 위해서는 사고 리더십의 목표 구조와 관련 산업 네트워크에 대한 적극적인 참여가 필수적입니다.

기계 공학을위한 AI 분야의 개척자로 설립

사고 리더십은 특정 분야에서 혁신적인 아이디어와 심오한 이해를위한 인정 된 권위와 출처로 인식되는 것을 의미합니다. 기계 엔지니어링 맥락에서 KI-B2B 플랫폼을 제공하는 사람의 경우 목표는 생산의 미래, AI의 역할 및 관련 기회 및 도전에 대한 토론을 적극적으로 형성하는 것입니다.

사고 리더십을 구축하기위한 전략

고품질 컨텐츠의 출판 : 마케팅 장에서 이미 논의한 바와 같이, 심오한 백서, 사례 연구 공개, 비전 블로그 기사 및 산업 동향 (예 : Zum Genai)에 대한 간결한 분석은 중심 요소입니다. 이 콘텐츠는 자신의 플랫폼을 적용 할뿐만 아니라 업계의 과제에 대한 실질적인 통찰력과 솔루션을 제공해야합니다.
업계 행사에서의 연설 기회 : 중요한 무역 박람회 (예 : Hannover Messe, Gitex Europe) 및 회의 (예 : VDMA 기계 엔지니어링 서밋)에서 연설자 또는 패널리스트로서의 적극적인 참여는 회사 관리자를 전문가로 배치합니다. 주제에는 실제 AI 애플리케이션, AI 윤리, 인간 AI 통합 또는 생산 AGI의 미래가 포함될 수 있습니다.
자신의 웹 세미나 및 워크샵 구현 : 특정 AI 응용 프로그램 또는 기계 공학의 과제에 대한 정기 온라인 이벤트를 통해 대상 그룹과 직접 교환하고 전문 지식을 시연 할 수 있습니다.
연구 기관 및 대학과의 협력 : 유명한 기관 (예 : Fraunhofer Institute, DFKI)과의 일반적인 연구 프로젝트 또는 출판물은 과학적 신뢰성을 강화합니다.
전문 미디어 및 산업 간행물에 대한 기여 : 존경받는 전문 저널 또는 온라인 포털에 대한 기사 작성 또는 인터뷰 제공은 가시성과 명성을 증가시킵니다.
명확한 비전의 개발 : AI가 기계 공학을 어떻게 변화시킬 수 있는지, 회사가 수행하는 역할에 대한 설득력있는 이야기는 기본입니다. 이 비전은 기회를 강조해야하지만 숙련 된 노동자 부족 또는 지속 가능한 생산의 필요성과 같은 도전에 대한 현실적인 접근 방식을 보여줍니다. 예를 들어, Körber Digital은 AI 및 데이터 과학을 구현하는 것이 산업 생산의 미래이며 가동 중지 시간이 적고 제품 품질이 높을수록 상당한 이점을 제공한다고 강조합니다.

사고 리더십의 구조는 항상 직접 판매 의도에 초점을 맞추지 않으면 서 귀중한 지식을 공유하려는 일관된 노력과 의지가 필요한 장기적인 프로세스입니다. 신뢰와 신뢰성을 창출하는 것입니다. 그런 다음 간접적으로 영업 활동을 지원합니다.

산업 협회 및 네트워킹의 효과적인 사용

업계 협회와 전문 네트워크는 시장 접근, 리드 생성 및 강력한 네트워크 독일 및 유럽 기계 공학에 대한 신뢰 확립에 매우 중요합니다.

주요 협회의 참여

이벤트 및 실무 그룹 : 비엔나의 의회“디지털 솔루션”과 같은 VDMA 이벤트 참여 또는“기계 및 플랜트 건설의 연습 일 AI”는 직접적인 네트워킹 기회를 제공합니다. "Expert Group Machine Learning/KI"에서 일하면 지침은 유능한 파트너로 자신을 형성하고 배치하는 데 도움이됩니다.
출판물 및 연구 사용 : VDMA 간행물 (예 : 백서“산업의 AI”, Genai에 대한 연구)의 지식과 참조는 자신의 커뮤니케이션에서 산업 이해를 보여줍니다.
스타트 업 레이더 및 자문 개요 : VDMA는 시작 레이더 또는 컨설팅 서비스 및 소프트웨어 제공 업체를위한 개요와 같은 서비스를 제공합니다.
BITKOM : 디지털 경제 협회로서 Bitkom은 AI 채택 및 산업 4.0에 대한 연구를 정기적으로 출판하여 중요한 시장 통찰력을 제공하고 네트워킹 잠재력을 제공합니다. 예를 들어 Bitkom과 DFKI는 AI 사용에서 윤리적 질문에 대한 입장을 개발하기 위해 팀을 구성했습니다.
산업 클러스터 및 혁신 허브 : Karlsruhe 또는 Bavaria의 사이버 포럼과 같은 지역 클러스터에 대한 적극적인 참여는 혁신적으로 의사 결정자 및 협력 프로젝트에 대한 액세스를 가속화 할 수 있습니다. 이 허브는 종종 IT 회사와 산업 사용자를 결합합니다.

네트워크 참여를위한 모범 사례

판매뿐만 아니라 부가 가치를 제공합니다. 실무 그룹과 행사에서, 직접 제품 광고 대신 산업 문제 해결에 대한 전문 지식의 비중에 초점을 맞추어야합니다.
장기적인 관계 구축 : 기계 공학의 네트워킹은 종종 장기적인 신뢰 관계에 맞춰집니다.

권장 사항 및 다음 단계

POC (Concept) 솔루션을 사용하여 AI 기반 B2B 플랫폼을 위해 독일과 유럽의 기계 공학 고객을 성공적으로 추출하려면 다단계의 잘 정식 전략이 필요합니다. 다음 권장 사항과 다음 단계는 시장 상황에 대한 이전 분석, AI 채택의 과제 및 대상 그룹의 특정 요구를 기반으로합니다.

1. 가치의 약속과 POC 구조의 벌금

특정 문제 방향 : AI 플랫폼의 약속과 각 POC의 설계는 독일 및 유럽 기계 공학 중소기업의 식별 된 통증 및 전략적 목표에 정확하게 조정되어야합니다. AI가 측정 가능한 부가 가치를 생성 할 수있는 콘크리트 운영 문제의 솔루션 (예 : 공급망의 효율성 증가, 건설 공정 최적화, 예상 유지 보수)에 중점을 두어야합니다.

데이터 보안 및 IP 보호의 우선 순위 : 이러한 측면은 가치 약속 및 POC 데모의 초점이어야합니다. 명확한 로그, EU 호환 데이터 처리 (이상적으로는 EU 데이터 센터) 및 투명 IP 보호 메커니즘은 협상 할 수 없습니다.

POC의 ROI 초점 : 모든 POC는 명확하고 정량화 가능한 투자 수익을 보여주기 위해 설계되어야합니다. 메트릭은 잠재적 인 고객과 함께 정의되어야하며 비용 절감, 생산성 증가 또는 품질 개선과 같은 측면에 중점을 두어야합니다. 결과는 전략적 관련성을 강조하기 위해 Genai 잠재력에 대한 VDMA/전략 및 연구의 맥락에서 제시되어야한다.

사용자 -친구와 낮은 진입 장애물 : 숙련 된 근로자의 부족과 디지털화 결핍을 고려하여 POC의 플랫폼은 쉽게 사용 가능성과 통합 능력을 보여 주어야합니다. 교육 및 지원 제안은 필수적인 부분입니다.

2. 대상 이동 전략의 구현

콘텐츠 마케팅 공격 : 엔지니어 및 기술 의사 결정자의 정보 요구에 맞는 고품질 기술 컨텐츠 (백서, 사례 연구, 웹 세미나)의 생성 및 배포. 이 컨텐츠는 기술적 깊이와 명확한 ROI 인수를 모두 제공해야합니다.

주요 측정에 대한 존재 : Hannover Fair와 같은 주요 측정에 대한 적극적인 참여, 전시 업체뿐만 아니라 언어 기여 (예 : 마스터 클래스) 및 대상 네트워킹을 통해도.

산업 협회의 전략적 사용 : VDMA 및 관련 Bitkom Working Group에 대한 긴밀한 헌신을위한 신뢰를 구축하고 네트워크를 구축하며 현재 산업 문제에 대한 통찰력을 얻습니다.

디지털 채널 최적화 : 회사 프로필, 사고 리더십 기여 및 대상 광고 캠페인 (예 : LinkedIn Lead Gen Forms)을 통해 LinkedIn 및 Xing의 강력한 존재. B2B 영역의 데스크탑 사용자에 중점을 둔 자신의 웹 사이트의 SEO 최적화.

영업 파트너십 또는 직접 판매 : 독일 시장의 경우 현지 영업 팀의 설립 또는 업계 지식 및 네트워크를 가진 기존 영업 파트너와 협력하는 것이 좋습니다.

3. 강력한 POC 방법론 및 전환 전략 개발

표준화 된 POC 프로세스 : 문제 정의에서 데이터 준비 및 패션 위치, 결과 평가 및 프레젠테이션에 이르기까지 POC 구현을위한 명확하고 반복 가능한 프로세스 개발.

협업 POC 설계 : POC의 목표, 범위 및 성공 지표를 정의 할 때 잠재 고객과의 긴밀한 협력을 통해 최대의 관련성과 수용을 보장합니다.

명확한 전환 경로 : 성공적인 POC를 장기 계약으로 이전하기위한 전략 개발. 여기에는 점진적인 롤아웃 계획의 프레젠테이션, 남은 모든 우려 사항의 주소 및 장기 파트너십 가치에 대한 강조가 포함됩니다.

영업 팀의 교육 : AI 플랫폼, POC 방법론 및 기계 엔지니어링 부문의 특정 요구를 이해하고 설득력있게 발표하기 위해 영업 팀은 종합적으로 교육을 받아야합니다. 기술적 인 세부 사항을 이해할 수있는 방식으로 설명하는 능력과 동시에 비즈니스 혜택을 강조하는 것이 중요합니다.

4. 독일 시장의 구체적인 과제 해결

"파일럿 트랩"극복 : 새로운 기술의 광범위한 도입에서 전형적인 구속을 해결하기 위해 성공적인 POC 후 솔루션의 확장 성 및 점진적인 구현 경로의 사전 표현.

숙련 된 근로자 부족을 다루기 : AI 플랫폼을 대체하는 대신 기존 직원을 가능하게하고 완화시키는 도구로 AI 플랫폼을 포지셔닝합니다. 솔루션 패키지의 일환으로 교육 및 추가 교육 프로그램 제공.

데이터 주권을 진지하게 받아들이십시오. 가능하면 EU 내에서 데이터 저장 및 처리 옵션을 제공하고 유럽 표준 및 이니셔티브 (예 : Gaia X 원칙)를 강조합니다.

5. 신뢰와 사고 리더십의 장기 구조

지속적인 헌신 : 관련 내용의 정기적 인 출판, 산업 토론 참여 및 중요한 사건에서의 존재에 대한 사고로 인식되기 위해.

고객 피드백 루프 : 플랫폼 및 서비스의 추가 개발에 대한 고객 피드백의 지속적인 수집 및 평가를위한 메커니즘 설정.

성공 사례를 전달하십시오 : 특히 독일 및 유럽 고객으로부터 사례 연구 및 성공적인 구현의 체계적인 녹음 및 간행물.

다음 단계 - 단기 (6 개월 이내)

POC 제안의 마무리 : 명확하게 정의 된 응용 프로그램, 성공 지표 및 자원 요구 사항을 포함한 POC 모듈의 자세한 정교화, 특히 기계 공학의 일반적인 과제 (예 : 예비 부품 물류 최적화, 특정 기계 유형에 대한 예측 유지 보수, 제안 계산의 효율성 증가)를 포함한 POC 모듈의 자세한 정교함.

마케팅 자료 생성 : 데이터 보안, IP 보호, 통합 및 ROI를위한 핵심 메시지를 다루는 백서, 사례 연구 템플릿 및 웹 세미나 개념의 개발. 중요한 자료를 독일어로 번역합니다.

파일럿 고객의 식별 : 독일의 선정 된 혁신 친화적 인 기계 공학 SMU의 사전 연설, 첫 번째 POC 프로젝트를 위해, 이상적으로는 업계 협회의 연락처 또는 무역 박람회 출연 후.

디지털 채널의 존재 구축 : 독일 키워드에 대한 웹 사이트 최적화, LinkedIn 및 Xing에서 기업 프로필 작성, 첫 번째 콘텐츠 출판물 계획.

중기 (6-12 개월)의 다음 단계

첫 번째 POC 구현 : 독일 최초의 POC 프로젝트의 구현 및 긴밀한 지원, 피드백 수집 및 POC 프로세스의 지속적인 최적화.

주요 이벤트 참여 : 하노버 박람회 및/또는 관련 VDMA 행사에서의 존재. 자신의 웨비나 조직.

판매 구조 구축 : 독일의 직접 판매 대 파트너십에 대한 결정 및 해당 조치의 시작 (인사 모집 또는 파트너 취득).

첫 번째 독일 사례 연구 개발 : 마케팅 및 판매 목적을위한 첫 번째 POC의 성공 문서.

이러한 권장 사항의 일관된 구현은 독일 및 유럽 기계 엔지니어링에서 성공적인 고객 확보 및 AI 기반 B2B 플랫폼의 지속 가능한 시장 진입을위한 확실한 기초를 만들 수 있습니다. 핵심은 대상 그룹에 대한 깊은 이해, 설득력 있고 위험을 모방하는 POC 접근 방식 및 정통 가치 지향적 커뮤니케이션에 있습니다.

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