Платформа B2B на основе AI в области машиностроения: именно так вы взломаете скептический средний класс с помощью решения Presice-of-Confept (POC)

Демонстрация концепции: ключ к признанию платформ искусственного интеллекта

Для открытия немецкого и европейского рынка машиностроения для B2B-платформы на основе искусственного интеллекта необходимо глубокое понимание консерватизма отрасли, ее выраженной чувствительности к безопасности данных и интеллектуальной собственности, а также доминирующей роли прагматичных, избегающих рисков малых и средних предприятий. Успешное проникновение на рынок и привлечение клиентов в значительной степени зависят от стратегии, учитывающей эти факторы и укрепляющей доверие.

В основе этой стратегии лежит подтверждение концепции (PoC). PoC служит не только инструментом демонстрации, но и центральным элементом для укрепления доверия, подтверждения рентабельности инвестиций (ROI) и минимизации воспринимаемых рисков. Разработка PoC должна быть точно адаптирована к конкретным задачам отрасли, особенно в отношении безопасности данных, защиты интеллектуальной собственности, системной интеграции и демонстрации очевидных экономических преимуществ.

Стратегия выхода на рынок должна быть многогранной и включать целевой цифровой контент, стратегическое использование отраслевых сетей, таких как VDMA (Немецкая федерация машиностроения), и ключевых отраслевых выставок, таких как Hannover Messe, а также развитие прямых продаж или партнерских отношений. Целевые маркетинговые сообщения должны учитывать специфические вызовы и возможности машиностроения в контексте цифровизации и внедрения искусственного интеллекта.

Устойчивый выход на рынок и привлечение клиентов основаны на стратегии, демонстрирующей глубокое понимание операционных реалий и культурных ценностей целевой группы, а также предлагающей ощутимые, безопасные и поэтапно интегрируемые решения. Ключом к успеху станет способность четко и понятно продемонстрировать преимущества платформы искусственного интеллекта. В данном отчете изложены необходимые шаги и стратегические соображения для достижения этих целей.

Подходит для:

• Почему машиностроение колеблется: проблемы и потенциал азиатских платформ B2B, таких как Accio от Alibaba

Ориентирование в немецком и европейском машиностроительном ландшафте для решений в области искусственного интеллекта

Динамика рынка и его ключевые характеристики (Германия как центр, доминирование малых и средних предприятий)

Тщательное понимание целевого рынка имеет решающее значение для разработки успешной стратегии приобретений. Германия занимает видное место в европейском машиностроении, обеспечивая 27% от общего объема производства в ЕС. Это делает Германию основным плацдармом для выхода на этот рынок. Успех таких крупных немецких компаний, как Bosch, CLAAS, Siemens и Krones, задает высокие стандарты инноваций и качества, формируя ожидания всего сектора.

Структура отрасли, особенно в Германии, в значительной степени определяется малыми и средними предприятиями (МСП), также известными как «средний бизнес». Примечательно, что 95% из примерно 6600 немецких машиностроительных компаний имеют численность персонала менее 500 человек. Такое доминирование МСП требует стратегий приобретения, точно адаптированных к их специфическим операционным моделям, ограниченности ресурсов и гибкости принятия решений. Дальнейший анализ размеров компаний показывает, что 62,6% немецких машиностроительных МСП генерируют выручку до 2 миллионов евро, а еще 22,7% — до 10 миллионов евро. Это подчеркивает необходимость в решениях на основе искусственного интеллекта, которые обеспечивают четкую и быструю окупаемость инвестиций, а их внедрение и интеграция не являются чрезмерно дорогостоящими.

Ключевой характеристикой этих средних компаний является их глубокая специализация, которая часто приводит к мировому лидерству на нишевых рынках. Это, с одной стороны, способствует развитию сильной внутренней культуры инноваций, а с другой — повышает бдительность в отношении защиты их уникальной интеллектуальной собственности — центральный вопрос для любой B2B-платформы, обрабатывающей их данные. Выраженная нишевая специализация и экспортная ориентация немецких МСП, таким образом, представляют собой двойную проблему для B2B-платформы на основе ИИ. Эти компании, часто «скрытые чемпионы» на мировом рынке, обязаны своим успехом уникальным инновациям и глубоким знаниям рынка в конкретных сегментах. Поэтому их интеллектуальная собственность бесценна. Поскольку B2B-платформа на основе ИИ по своей сути обрабатывает данные компаний, которые могут включать конфиденциальную информацию о проектировании, процессах или клиентах, ценностное предложение платформы должно выходить за рамки простого повышения эффективности. Оно должно изначально обеспечивать безопасность интеллектуальной собственности и демонстрировать, как платформа помогает защитить или даже укрепить их инновационное преимущество на мировых рынках. Невыполнение этого требования столкнется со значительным сопротивлением.

Единый рынок Европейского союза имеет первостепенное значение; 45% всего немецкого экспорта машиностроительной продукции направляется в страны-партнеры ЕС. Основными покупателями являются Франция (16%), Италия (11%), Польша (10%), Нидерланды (10%) и Австрия (9,5%). Эта сложная сеть внутриевропейской торговли указывает на логичные пути постепенной европейской экспансии после успешного выхода на немецкий рынок. Значительные экспортные связи между Германией и другими ключевыми странами ЕС предполагают, что стратегия «ключевых клиентов» в Германии, особенно с малыми и средними предприятиями, имеющими прочные связи с этими странами, может органично способствовать последующему выходу на европейский рынок. Деловые отношения в промышленных секторах часто основаны на сетях и доверительных рекомендациях. Если немецкое малое и среднее предприятие успешно внедряет и использует платформу AI B2B, его международные партнеры и клиенты на этих ключевых рынках ЕС, скорее всего, обратят на это внимание. Это создает эффект «притяжения» или, по крайней мере, более восприимчивую аудиторию на этих вторичных рынках, поскольку решение было проверено надежным немецким партнером. Таким образом, стратегия должна выявлять и отдавать приоритет немецким малым и средним предприятиям, имеющим прочные экспортные связи с этими конкретными странами.

Обзор немецкого и европейского рынка машиностроения

Обзор немецкого и европейского рынка машиностроения – Изображение: Xpert.Digital

Немецкий и европейский рынок машиностроения имеет свой уникальный профиль: Германия вносит значительный вклад в общий объем производства ЕС, занимая долю в 27%, в то время как на другие ключевые рынки ЕС, такие как Италия (14%), Франция (12%), Испания (8%) и Польша (6%), приходится оставшиеся 27%. В Германии насчитывается около 6600 машиностроительных компаний, 95% из которых являются малыми и средними предприятиями (МСП) с численностью сотрудников менее 500 человек – характеристика, типичная для многих стран ЕС. Распределение доходов немецких МСП показывает, что 62,6% достигают годового дохода до 2 миллионов евро, 22,7% – до 10 миллионов евро, 10,6% – до 50 миллионов евро и 4,1% – более 50 миллионов евро. Наиболее важными европейскими экспортными направлениями для немецкой машиностроительной продукции являются Франция (16%), Италия (11%), Польша (10%), Нидерланды (10%) и Австрия (9,5%), при этом 45% всего немецкого экспорта машиностроительной продукции остается в пределах ЕС. В число ведущих компаний сектора входят такие всемирно известные имена, как Bosch, CLAAS, Dürr, Exyte, Festo, Krones, Voith, Zeiss, Siemens AG, GEA Group AG и Enercon GmbH, а также национальные лидеры рынка в своих странах.

В этой таблице обобщены важнейшие статистические данные и подчеркнута ведущая роль Германии и распространенность малых и средних предприятий, что указывает на необходимость стратегии, ориентированной на МСП. Определение ключевых экспортных рынков ЕС для немецких товаров помогает расставить приоритеты в дальнейших усилиях по расширению и предоставляет прямую информацию для оценки размера рынка, сегментации, таргетинга и распределения ресурсов для поставщика B2B-платформ на основе искусственного интеллекта.

Дилемма внедрения ИИ: препятствия и опасения в отрасли

Медленное внедрение ИИ в машиностроение объясняется множеством причин, которые требуют детального анализа.

Основные проблемы: безопасность данных, защита интеллектуальной собственности и суверенитет данных

Эти опасения отражают не только технические, но и «экзистенциальные тревоги» компаний, занимающихся машиностроением и зависящих от инноваций. Строгие правила ЕС (GDPR, Закон о защите данных, NIS2, Закон о киберустойчивости) усугубляют эти опасения, особенно в отношении неевропейских платформ и потенциальной кражи интеллектуальной собственности или промышленного шпионажа. VDMA разделяет эти опасения относительно правил использования данных.

Инерция цифровизации и устаревшие системы

Для многих немецких машиностроительных компаний характерен широко распространенный «медленный и осторожный подход к цифровизации», часто сопровождающийся «устаревшими структурами» и «неадекватным подходом к работе, основанным на данных». Эта консервативная позиция подпитывается предполагаемыми затратами, нехваткой квалифицированных кадров и общим нежеланием быстро адаптироваться к цифровым технологиям. К 2023 году только 10% производственных компаний использовали ИИ. «Консервативное отношение», распространенное в немецком машиностроении, — это не произвольное сопротивление переменам, а глубоко укоренившаяся культурная черта, являющаяся результатом бизнес-модели, которая ставит во главу угла точность, долгосрочную надежность и защиту с трудом достигнутых инноваций. Новые технологии рассматриваются через призму потенциальных рисков для этих основных принципов, особенно в отношении их бесценной интеллектуальной собственности. Таким образом, эта нерешительность является рациональным ответом на управление рисками, основанным не на чисто эмоциональных соображениях, а на возможности того, что новые технологии могут разрушить проверенные, успешные модели, если их не внедрять с предельной осторожностью.

Подходит для:

• Статья 2018 года: Цифровые платформы совершают революцию в мировой экономике

Дефицит квалифицированных кадров: нехватка опытных специалистов и цифровых знаний

Это серьезное препятствие. Исследование Bitkom показывает, что 76% немецких производственных компаний считают наличие квалифицированного персонала ключевой проблемой внедрения ИИ, по сравнению с 57% в ЕС. Этот дефицит создает порочный круг, поскольку он препятствует оценке, адаптации и эффективному использованию передовых цифровых инструментов, тем самым усиливая скептицизм. Выявленный дефицит квалифицированных кадров выходит за рамки простого недостатка специалистов по анализу данных; он критически включает в себя отсутствие стратегического понимания на уровне руководства того, как ИИ может быть эффективно использован для достижения конкретных бизнес-результатов. Если лица, принимающие решения, не в полной мере понимают стратегический потенциал ИИ или дорожную карту его интеграции, они вряд ли будут поддерживать его внедрение или выделять необходимые ресурсы. Следовательно, поставщик B2B-платформы на основе ИИ должен предлагать больше, чем просто сложный инструмент; он также должен продемонстрировать четкий путь к стратегической интеграции и дальнейшему обучению.

Неопределенность в отношении преимуществ и уровня зрелости ИИ

Значительное число компаний по-прежнему «не уверены в ожидаемых выгодах» и испытывают «опасения относительно зрелости и надежности ИИ». Этот скептицизм необходимо опровергнуть конкретными доказательствами его ценности.

Подходит для:

• Статья 2018 года: Информационный бюллетень: Экономика платформ

Финансовые ограничения и инвестиционные приоритеты

Рост затрат на энергию и персонал, а также значительные инвестиционные потребности в экологически чистых технологиях часто отвлекают ресурсы от долгосрочных проектов цифровизации. Первоначальные затраты на внедрение платформ искусственного интеллекта (программное обеспечение, обучение, адаптация процессов) представляют собой ключевой барьер, особенно когда экономическая неопределенность снижает готовность инвестировать в проекты с меньшей немедленной или ощутимой окупаемостью.

Сложность системной интеграции

Для эффективной реализации требуется «глубокая техническая локализация», выходящая за рамки простого языкового перевода. Это включает в себя бесшовную интеграцию с существующими, зачастую глубоко интегрированными корпоративными системами (ERP, PLM, SCM) и соблюдение конкретных отраслевых стандартов данных, таких как OPC UA.

Осторожность в отношении платформ, не входящих в ЕС, и стремления к цифровому суверенитету

Опасения по поводу контроля над данными, зависимость от неевропейских облачных провайдеров и явное предпочтение решений, ориентированных на Европу (например, инициативы Gaia-X, Catena-X), создают дополнительные препятствия для платформ, воспринимаемых как внешние по отношению к экосистеме ЕС. Европейское стремление к «цифровому суверенитету» и такие инициативы, как Gaia-X, отражают значительные геополитические и рыночные настроения. Неевропейский поставщик B2B-платформы на основе ИИ столкнется с невыгодным положением, если не сможет убедительно продемонстрировать соответствие европейским принципам контроля над данными и автономии или предложить значительно более выгодное и безопасное решение, которое позволит преодолеть эти опасения. Игнорирование этой тенденции — стратегическая ошибка.

Подходит для:

• Более высокая рентабельность инвестиций с помощью представителя бренда и маркетинга, оказывающего влияние на потребителей, как в отрасли – Анализ технической документации B2B и B2C – Верхняя информация

Понимание менталитета «малых и средних предприятий»: принятие решений в отношении новых технологий

Процесс принятия решений в немецких малых и средних предприятиях имеет свои особенности, которые необходимо учитывать при согласовании стратегий продаж и проверки концепции.

Культура управления, основанная на принципе собственника, и гибкое принятие решений

Во многих средних компаниях владельцы несут полную ответственность и риски, что может привести к потенциально более быстрым и менее иерархичным процессам принятия решений. Если ценностное предложение и гарантии безопасности платформы ИИ напрямую убеждают владельца, одобрение концепции (PoC) и последующая реализация могут быть ускорены. Прямое участие владельцев в принятии решений в средних компаниях — это палка о двух концах: с одной стороны, это может ускорить внедрение, если владелец убежден; с другой стороны, это также означает, что его личная оценка надежности поставщика и профиля рисков решения имеет значительный вес. Поэтому концепция PoC и презентация должны быть разработаны таким образом, чтобы выстроить прочные личные отношения и напрямую ответить на стратегические вопросы владельца.

Приоритет отдается долгосрочной прибыльности и доверию

Для средних предприятий характерно стремление к долгосрочному успеху и преемственности. Они ценят стабильные и ответственные отношения с сотрудниками, клиентами и деловыми партнерами. Это приводит к предпочтению поставщиков технологий, воспринимаемых как надежные долгосрочные партнеры, а не как поставщики краткосрочных решений. Ориентация средних предприятий на «долгосрочный успех» и «преемственность» означает, что они не просто приобретают технологии, а выбирают стратегического партнера. Этап проверки концепции (PoC) служит первоначальным «тестом» для этих долгосрочных отношений. Поэтому такие аспекты, как стабильность поставщика, его приверженность немецкому рынку, качество поддержки и прозрачная дорожная карта дальнейшего развития платформы ИИ, столь же важны, как и непосредственные результаты PoC.

Сильная ориентация на клиента и рыночная гибкость

Прочные региональные связи и тесное взаимодействие с клиентами позволяют компаниям среднего размера очень быстро реагировать на изменения рынка. Решения на основе искусственного интеллекта, которые явно улучшают ориентацию на клиента, повышают оперативность реагирования на рыночные изменения или открывают новые возможности для повышения лояльности клиентов, высоко ценятся.

Врожденная склонность к избеганию риска и аналитический обзор

Немецкая корпоративная культура, особенно в средних компаниях, характеризуется неприятием риска. Покупатели, как правило, аналитичны, тщательно подготовлены и требуют обоснования инвестиций на основе фактов и данных, включая подробные прогнозы рентабельности инвестиций и надежную документацию по соответствию стандартам (CE, ISO, GDPR). Доверие имеет первостепенное значение и постепенно завоевывается благодаря доказанной эффективности и надежности.

Прагматизм и скептицизм по отношению к ажиотажу

Наблюдается значительный скептицизм по отношению к «распространяемой шумихе» по сравнению с «реальными преимуществами» новых технологий. Лицам, принимающим решения в средних компаниях, необходимо видеть ощутимые, практические результаты и очевидные операционные преимущества, а не поддаваться влиянию модных словечек.

Ключевые внутренние заинтересованные стороны и их проблемы

• Высшее руководство/лидеры (владелец/генеральный директор): Основное внимание уделяется стратегическому влиянию, рентабельности инвестиций, анализу затрат и выгод, снижению рисков и долгосрочной жизнеспособности бизнеса.
• ИТ-отдел/руководители цифровой трансформации: Основные задачи включают техническую осуществимость, бесшовную интеграцию в существующую инфраструктуру (ERP, PLM, SCM), безопасность данных, соответствие отраслевым стандартам обработки данных и устранение внутренних пробелов в квалификации.
• Управление закупками/цепочкой поставок: акцент на общую стоимость владения (TCO), соответствие европейским стандартам качества и безопасности (маркировка CE, ISO 9001), устойчивость цепочки поставок и надежность платформы для критически важных процессов.
• Юридический отдел/Отдел по соблюдению нормативных требований: анализ протоколов защиты данных, мер защиты интеллектуальной собственности, соответствия нормативным актам ЕС (GDPR, Закон о защите данных, NIS2) и договорным гарантиям.
• Отдел продаж/маркетинга: Интересует, как платформа может улучшить доступ к рынкам, оптимизировать управление взаимоотношениями с клиентами и поддерживать коммуникацию с учетом культурных особенностей на международных рынках.

Факторы, стимулирующие внедрение инноваций

Инновации в малых и средних предприятиях часто возникают органично в результате преодоления повседневных операционных проблем, а не в результате масштабных формальных программ исследований и разработок. Поэтому решения на основе ИИ, предлагающие очевидные и немедленные улучшения существующих операционных недостатков или обеспечивающие значительное повышение эффективности, с большей вероятностью будут внедрены. Наблюдение, что инновации в малых и средних предприятиях часто возникают из-за проблем повседневной деятельности, убедительно свидетельствует о том, что проверка концепции (PoC) должна быть сосредоточена на решении ощутимых, существующих операционных недостатков с четкими и доказуемыми улучшениями в эффективности, снижении затрат или качестве, а не на демонстрации высокоабстрактных или футуристических возможностей ИИ без немедленного практического применения. PoC должна быть связана с существующими рабочими процессами и предлагать решения проблем, которые они активно пытаются решить, обеспечивая немедленную и понятную окупаемость инвестиций.

Торговые платформы B2B. Стратегическое планирование и поддержка с помощью Xpert.Digital. Изображение: Xpert.Digital.

Торговые платформы типа «бизнес для бизнеса» (B2B) стали важной частью динамики мировой торговли и, таким образом, движущей силой экспорта и глобального экономического развития. Эти платформы предлагают значительные преимущества компаниям любого размера, особенно МСП – малому и среднему бизнесу – которые часто считаются основой немецкой экономики. В мире, где цифровые технологии становятся все более заметными, способность адаптироваться и интегрироваться имеет решающее значение для успеха в глобальной конкуренции.

Подробнее об этом здесь:

• Торговые платформы типа «бизнес для бизнеса» (B2B)

Стратегическая необходимость проверки концепции (PoC) для платформ искусственного интеллекта

Разработка убедительного прототипа: решение ключевых проблем (безопасность данных, интеллектуальная собственность, интеграция, рентабельность инвестиций)

Разработка концептуального прототипа (PoC) должна быть направлена ​​на прямое и убедительное решение основных проблем потенциальных клиентов в секторе машиностроения. Основная цель PoC — подтвердить осуществимость и очевидные преимущества платформы AI B2B для конкретных, заранее определенных сценариев использования в машиностроении в контролируемой среде с низким уровнем риска. PoC должен выходить за рамки чисто технической демонстрации и стать практическим упражнением по проверке, использующим реальные (или репрезентативные анонимизированные) данные и отражающим повседневные операционные сценарии.

Подходит для:

• Будущий экспорт – Цифровые платформы для машиностроения – Каковы глобальные продажи и как их можно продвигать?

Усиление защиты данных и интеллектуальной собственности в рамках концепции подтверждения концепции

Внедрение и представление надежных механизмов управления данными на протяжении всего этапа проверки концепции (PoC) имеет решающее значение. Это включает в себя демонстрацию сквозного шифрования данных при передаче и хранении, строгий контроль доступа на основе ролей и исчерпывающие журналы аудита для всех взаимодействий с данными. Соответствие требованиям GDPR, Закона о защите данных и Директивы NIS2 должно быть четко описано и продемонстрировано в операционном контексте PoC, включая четкие механизмы согласия, если задействованы персональные данные. В соответствующих случаях следует объяснить и продемонстрировать методы анонимизации данных или дифференцированные меры защиты данных, используемые для защиты конфиденциальной информации, одновременно обеспечивая значимую обработку данных с помощью ИИ в ходе PoC. Прозрачная информация о протоколах защиты интеллектуальной собственности имеет важное значение. Для PoC следует использовать фиктивные данные или полностью анонимизированные данные клиентов. Политика локализации данных, которая делает акцент на центрах обработки и хранения данных в ЕС, должна быть четко сформулирована в соответствии с предпочтениями в отношении суверенитета данных. Проверка концепции (PoC) служит основным «механизмом построения доверия» для немецких малых и средних предприятий. На этом этапе реализация, прозрачность и оперативность поставщика услуг столь же важны, как и технические результаты. Каждое взаимодействие — это проверка долгосрочного партнерства. Технически безупречный пилотный проект может потерпеть неудачу, если клиент почувствует недостаток заинтересованности, плохую коммуникацию или недостаточное понимание поставщиком специфики своей деятельности. Поэтому процесс пилотного проекта (четкая коммуникация, соблюдение согласованных правил обработки данных, оперативные ответы на запросы и проактивное обсуждение рисков) является критически важным показателем пригодности поставщика в качестве надежного партнера и часто перевешивает незначительные технические недостатки, когда доверие уже установлено.

Обеспечение и демонстрация бесшовной интеграции

Концепция (PoC) должна включать первоначальную оценку существующей ИТ-инфраструктуры заказчика (ERP, PLM, SCM, CAD-системы) для выявления потенциальных точек интеграции и проблем. Возможности интеграции платформы должны быть продемонстрированы в режиме реального времени, в идеале с помощью API, подключенных к тестовой версии систем заказчика или к репрезентативным макетным системам. Следует подчеркнуть поддержку соответствующих отраслевых стандартов данных (например, OPC UA). Демонстрация должна показать, как платформа предотвращает создание новых информационных разрозненных хранилищ и вместо этого способствует единому представлению данных или обеспечению совместимости.

Подтверждение финансового обоснования и рентабельности инвестиций посредством пилотного проекта

Концепция (PoC) должна быть разработана таким образом, чтобы обеспечить измеримые преимущества, которые можно экстраполировать для демонстрации потенциальной окупаемости инвестиций (ROI). Основное внимание следует уделить таким показателям, как экономия затрат (например, на закупках, потреблении материалов), повышение эффективности (например, сокращение циклов проектирования, ускорение решения проблем) или улучшение производительности (например, прогнозируемое техническое обслуживание, приводящее к увеличению времени безотказной работы). на исследование VDMA, демонстрирующее потенциал GenAI для увеличения рентабельности до 10,7% ; концепция должна стремиться предоставить ощутимую, хотя и в меньшем масштабе, иллюстрацию этого потенциала в рамках определенной области. Необходимо учитывать растущую тенденцию инвестиций в ИИ, обусловленную целевыми показателями производительности и прибыльности, как это было отмечено PwC, и концепция должна позиционироваться как низкорисковый способ подтверждения этого потенциала. Концепция (PoC) должна следовать принципу «начинайте с малого», фокусируясь на ограниченной, но значимой области деятельности клиента, чтобы быстро продемонстрировать добавленную ценность, не перегружая пользователя. PoC должна быть структурирована как минимально жизнеспособный продукт (MVP) и сосредоточена на основных функциях, обеспечивающих быструю и доказуемую окупаемость инвестиций (ROI). Чтобы избежать «ловушки пилотного проекта» (когда компании проводят обширные тесты, но не внедряют их повсеместно), дизайн PoC должен неявно описывать четкий, управляемый путь к масштабированию. PoC должна не только доказывать, что решение на основе ИИ работает изолированно, но и предлагать способы его постепенной и экономически эффективной интеграции в более широкие операции после завершения PoC. Это решает проблемы масштабируемости и делает следующий шаг менее сложным.

Устранение дефицита квалифицированных кадров и обеспечение удобства использования

Пользовательский интерфейс и рабочий процесс прототипа (PoC) должны быть интуитивно понятными и удобными для пользователя, требуя минимального специального обучения для команды заказчика. Краткий, эффективный обучающий курс и четкая, лаконичная документация должны быть неотъемлемой частью пакета PoC. Крайне важно, чтобы PoC продемонстрировал, как платформа ИИ дополняет и расширяет возможности существующего инженерного и операционного персонала, а не заменяет его. Это необходимо для внедрения платформы пользователями и снижения опасений по поводу потери работы.

Определение объема проекта и подготовка данных

Необходимо совместно определить узкую, узкоспециализированную проблему или сценарий использования, в котором ИИ может предложить измеримые улучшения. Необходимо выявить соответствующие источники данных (внутренние системы, общедоступные наборы данных, если применимо) и обеспечить репрезентативность данных. Данные должны быть очищены, предварительно обработаны и преобразованы в формат, пригодный для модели подтверждения концепции (PoC). Необходимо устранить любые пробелы в данных. Чтобы PoC был действительно убедительным и привел к конверсии, он должен быть создан совместно с клиентом и сосредоточен на его наиболее актуальных, четко определенных операционных проблемах. Общие презентации функций потерпят неудачу. Решение должно восприниматься как индивидуальное и непосредственно соответствующее непосредственным задачам клиента. Такое совместное создание способствует чувству ответственности и делает успех PoC успехом клиента, значительно повышая вероятность конверсии.

Ключевые проблемы клиентов и стратегии проверки концепции для снижения рисков/демонстрации

Ключевые проблемы клиентов и стратегии проверки концепции для снижения рисков/демонстрации – Изображение: Xpert.Digital

Основные проблемы клиентов решаются с помощью конкретных стратегий проверки концепции (PoC), которые снижают риски и демонстрируют решения. В области безопасности данных и защиты интеллектуальной собственности основное внимание уделяется использованию анонимизированных или смоделированных данных клиентов в защищенной песочнице, расположенной в ЕС. Протоколы шифрования и контроля доступа демонстрируются прозрачно, а также определены четкие договорные соглашения относительно права собственности на данные и интеллектуальной собственности (ИС). Ключевые показатели эффективности (KPI) включают безупречное выполнение задач PoC без утечек данных и одобрение клиентом журналов обработки данных.

Для минимизации сложности интеграции демонстрируется возможность подключения к системам заказчика через API и поддержка соответствующих отраслевых стандартов, таких как OPC UA, при этом избегается разрозненность данных. Ключевыми критериями проверки являются успешная передача и синхронизация данных, а также положительная оценка со стороны ИТ-команды заказчика.

Для обоснования рентабельности инвестиций (ROI) стратегии проверки концепции (PoC) фокусируются на вариантах использования с четкими, поддающимися количественной оценке преимуществами, такими как снижение затрат или повышение эффективности. Расчеты ROI для конкретных PoC выполняются и адаптируются к потенциалу исследования. Ключевые показатели включают в себя очевидное сокращение времени цикла или затрат, а также положительную проекцию ROI на общую деятельность.

Недостатки в навыках и требования к удобству использования устраняются за счет интуитивно понятного пользовательского интерфейса, минимальных требований к обучению и четкой документации. Цель состоит в том, чтобы дополнять, а не заменять человеческие навыки. Успех измеряется высокой степенью принятия пользователями, положительными отзывами и успешным выполнением задач после краткого инструктажа.

Что касается привязки к поставщику и доверия, стратегии проверки концепции (PoC) сосредоточены на прозрачной коммуникации, быстрой поддержке и представлении видения долгосрочного партнерства, включая четкую дорожную карту платформы. Доверие и положительная оценка сотрудничества со стороны клиента являются решающими факторами для устойчивого партнерства.

Данная таблица представляет собой структурированную основу для разработки максимально эффективного подтверждения концепции (PoC). Она систематически связывает выявленные основные проблемы клиентов с конкретными, действенными элементами, которые должны быть интегрированы в разработку и реализацию PoC. Также требуется определение соответствующих метрик для каждой проблемы, что гарантирует возможность измерения успеха PoC на основе основных опасений клиентов. Это превращает PoC в целенаправленный, убедительный инструмент и напрямую увеличивает его потенциал конверсии.

Определение и измерение успеха концепции прототипа: ключевые показатели для машиностроения

Установление четких критериев оценки концепции имеет решающее значение и должно включать сочетание количественных результатов и качественной обратной связи.

Совместное определение успеха

Крайне важно, чтобы критерии успеха были определены и согласованы совместно до начала проверки концепции (PoC). Эти критерии должны соответствовать принципу SMART (Specific, Mearable, Achievable, Relevant, Time-bound — конкретные, измеримые, достижимые, актуальные, ограниченные по времени).

Количественные ключевые показатели эффективности (KPI)

• Повышение операционной эффективности: Измеримое сокращение времени выполнения циклов (например, итераций проектирования, обработки данных моделирования, времени закупок) указывает на потенциал повышения эффективности цепочек поставок на 20%.
• Снижение затрат: ощутимая экономия, продемонстрированная в рамках пилотного проекта (например, снижение потребления материалов за счет генеративного проектирования с поддержкой ИИ, минимизация доработок за счет улучшения контроля качества, прогнозируемая экономия за счет уведомлений о плановом техническом обслуживании).
• Улучшение качества и производительности: повышение точности (например, в автоматическом обнаружении неисправностей, прогнозировании спроса и прогнозировании технического обслуживания). Снижение количества ошибок.
• Расчет рентабельности инвестиций (ROI) для конкретного пилотного проекта: оцените (чистую финансовую выгоду, продемонстрированную в пилотном проекте / стоимость пилотного проекта) x 100. Финансовая выгода может быть получена из прогнозируемой ежегодной экономии или прибыли, основанных на конкретных результатах пилотного проекта.
• Оптимизация ресурсов: Доказанное улучшение в использовании материалов, оборудования или рабочего времени персонала для выполнения задач, охватываемых концепцией подтверждения концепции.

Для немецких машиностроительных компаний показатели успеха пилотных проектов (PoC) должны убедительно демонстрировать связь между потенциалом передового ИИ и практической операционной ценностью. Хотя техническая сложность приветствуется, показатели, демонстрирующие ощутимую окупаемость инвестиций (ROI) (экономия затрат, повышение эффективности) и бесшовную интеграцию («совместимость»), часто имеют больший вес в окончательном решении, чем чисто теоретические достижения в области ИИ. Принятие пользователями и воспринимаемая простота использования («простота») являются критически важными, не подлежащими обсуждению факторами. Пилотный проект, демонстрирующий выдающуюся производительность ИИ, но сложный в эксплуатации или интеграции, или с неясной окупаемостью инвестиций, вряд ли приведет к конверсии.

Качественные показатели успеха

• Принятие и вовлечение пользователей: Активное и последовательное использование платформы назначенным персоналом клиента в ходе проверки концепции. Положительные отзывы относительно удобства использования и соответствия рабочих процессов.
• Удовлетворенность и одобрение заинтересованных сторон: Положительная оценка ключевыми лицами, принимающими решения, и оперативными менеджерами актуальности платформы, ее потенциального влияния и удобства использования. Подтверждение ценности PoC.
• Возможности интеграции: Успешная и бесшовная техническая интеграция с указанными заказчиком (тестовыми) системами, демонстрирующая совместимость и минимальные сбои.
• Стратегическое соответствие: Четкая демонстрация того, как возможности платформы ИИ, проверенные в рамках пилотного проекта, способствуют достижению общих стратегических целей клиента (например, инновации, конкурентоспособность, устойчивое развитие).

Использование структуры сценариев использования «VDMA/Strategy&»

Представление и демонстрация результатов подтверждения концепции с использованием категоризации исследований может повысить их эффективность:

• «Решающий фактор»: результаты проверки концепции, демонстрирующие прямое и существенное положительное влияние на отчет о прибылях и убытках клиента (например, существенное снижение затрат в основном производственном или проектном процессе).
• «Необходимые условия»: результаты пилотных проектов, демонстрирующие устойчивое улучшение прибыльности или операционной эффективности.
• В ходе проверки концепции следует сознательно избегать сосредоточения внимания на «раскрученных вариантах использования», которые оказывают лишь ограниченное ощутимое влияние на основные процессы или конечный результат.

Использование категорий сценариев использования GenAI из «VDMA/Strategy&» («Переломный момент», «Незаменимые функции», «Раскрученные возможности») в качестве основы для отчетности и обсуждения результатов PoC может значительно усилить их влияние. Согласование преимуществ, продемонстрированных в PoC, с атрибутами «Переломный момент» или «Незаменимые функции», определенными авторитетной отраслевой ассоциацией, обеспечивает внешнюю проверку и напрямую отвечает стратегическим приоритетам лиц, принимающих решения. Руководители машиностроительных компаний, вероятно, знакомы с точкой зрения VDMA или, по крайней мере, восприимчивы к ней. Формулирование результатов PoC с использованием этой устоявшейся терминологии (например, «Наш PoC продемонстрировал «переломный момент», снизив специфические операционные затраты X на Y%, что напрямую повлияло на вашу прибыль») делает ценностное предложение мгновенно узнаваемым, более убедительным и более стратегически значимым в контексте их отрасли.

Систематический сбор обратной связи

Внедрение структурированного процесса сбора обратной связи во время и после проверки концепции (PoC) от всех заинтересованных сторон – конечных пользователей (инженеров, дизайнеров, сотрудников отдела закупок) и руководства. Запросы, касающиеся удобства использования, воспринимаемой эффективности, практических преимуществ, возникших трудностей, а также отсутствующих или желаемых функций.

Подходит для:

• Между 67% и 90% | B2B предпочитает веб -поиск с помощью инструментов ИИ вместо классических поисковых систем

От успешного подтверждения концепции до заключения контракта: стратегии конверсии

Для превращения успешного подтверждения концепции (PoC) в коммерческое соглашение необходим стратегический подход, позволяющий использовать накопленный импульс и всесторонне удовлетворять потребности клиентов.

Стратегическое представление результатов проверки концепции

Четкое, краткое и убедительное представление результатов проверки концепции (PoC) имеет решающее значение. Эта презентация должна быть тщательно согласована с заранее определенными показателями успеха. Важно подчеркнуть как количественную окупаемость инвестиций (экономия затрат, повышение эффективности), так и качественные преимущества (удовлетворенность пользователей, стратегическое соответствие). Отчет должен быть основан на данных и визуально привлекателен. Результаты следует не только представить, но и обсудить с клиентом для достижения общего понимания их последствий.

Совместная разработка поэтапного плана внедрения

Чтобы избежать «ловушки пилотного проекта», когда компании тестируют, но избегают широкомасштабного внедрения, после подтверждения концепции (PoC) следует заблаговременно предложить масштабируемый поэтапный план внедрения. Этот план должен отдавать приоритет областям с наибольшим влиянием или наименьшим первоначальным сопротивлением, чтобы обеспечить поэтапное внедрение и непрерывную демонстрацию ценности. Он должен предусматривать гибкость для корректировок на основе первоначального опыта внедрения и определять четкие этапы и обязанности. Затраты на каждый этап должны быть представлены прозрачно, чтобы обеспечить финансовую предсказуемость для клиента.

Активное решение оставшихся проблем

Важно открыто обсудить и ответить на любые оставшиеся вопросы, сомнения или новые опасения, которые могли возникнуть в ходе проверки концепции. Прозрачность на этом этапе имеет решающее значение для дальнейшего укрепления доверия. Это может включать в себя проведение дополнительных демонстраций, повторное объяснение конкретных аспектов безопасности или организацию ознакомительных визитов к существующим клиентам.

Укрепление долгосрочной ценности партнерства

Коммуникация должна эволюционировать от транзакционного подтверждения концепции к долгосрочному стратегическому партнерству. Необходимо подчеркивать ценность постоянной поддержки, специализированных программ обучения, дорожной карты развития платформы и четкой приверженности устойчивому успеху и инновациям клиента. Это может быть подкреплено соглашениями об уровне обслуживания (SLA), предложениями о совместных инновационных проектах или участием клиента в группах обратной связи с пользователями.

Разработка индивидуального коммерческого предложения

На основе результатов проверки концепции и разработанного плана внедрения необходимо создать коммерческое предложение, которое будет отвечать конкретным потребностям и приносить пользу клиенту. Модели ценообразования должны быть прозрачными и гибкими, возможно, с опциями, позволяющими постепенно масштабировать использование. Договор должен содержать четкие условия относительно объема услуг, поддержки, управления данными и прав интеллектуальной собственности.

Включение факторов успеха решений на основе ИИ в машиностроение

В предложении должны быть четко указаны решающие критерии выбора решений на основе искусственного интеллекта:

• Совместимость: Гарантия непрерывной и бесперебойной интеграции в существующие системы.
• Масштабируемость и гибкость: продемонстрируйте, как платформа справляется с растущими объемами данных и требованиями, а также может адаптироваться к меняющимся производственным условиям.
• Простота использования: Сохраняется акцент на интуитивно понятном интерфейсе и предоставлении обучающих ресурсов.
• Защита и безопасность данных: Меры безопасности, продемонстрированные в рамках пилотного проекта, подкреплены договорными гарантиями и сертификатами соответствия.
• Доступность поддержки: Подробное описание структуры поддержки и времени реагирования.
• Затраты: Прозрачное представление общих затрат на протяжении всего жизненного цикла, включая внедрение, техническое обслуживание и возможные обновления, с акцентом на долгосрочную прибыльность.

Использование поддержки сторонников и внутренних лидеров

Пользователи и менеджеры со стороны клиента, выявленные и убежденные в целесообразности платформы на этапе проверки концепции, могут выступать в качестве внутренних сторонников ее более широкого внедрения. Их положительный опыт и отзывы зачастую оказываются более убедительными, чем внешние аргументы в пользу покупки.

Своевременное отслеживание и ведение переговоров

После презентации результатов проверки концепции и предложения крайне важно своевременно отслеживать прогресс. Переговоры следует проводить с целью достижения взаимовыгодного соглашения, которое заложит основу для успешного и долгосрочного партнерства.

Последовательное применение этих стратегий позволяет эффективно преобразовать высокий процент успеха пилотных проектов в договорные соглашения, создав тем самым прочную клиентскую базу на требовательном немецком и европейском рынке машиностроения.

От местного к глобальному: МСП завоевывают глобальный рынок с помощью умных стратегий - Изображение: Xpert.Digital

В то время, когда цифровое присутствие компании определяет ее успех, задача состоит в том, как сделать это присутствие аутентичным, индивидуальным и масштабным. Xpert.Digital предлагает инновационное решение, которое позиционирует себя как связующее звено между отраслевым центром, блогом и представителем бренда. Он сочетает в себе преимущества каналов коммуникации и продаж на одной платформе и позволяет публиковать материалы на 18 разных языках. Сотрудничество с партнерскими порталами и возможность публикации статей в Новостях Google, а также список рассылки прессы, насчитывающий около 8000 журналистов и читателей, максимизируют охват и видимость контента. Это представляет собой важный фактор во внешних продажах и маркетинге (SMarketing).

Подробнее об этом здесь:

• Аутентичный. Индивидуально. Глобально: стратегия Xpert.Digital для вашей компании

Стратегические каналы привлечения клиентов и маркетинговые инициативы

Для привлечения клиентов в немецком и европейском машиностроительном секторе для платформы AI-B2B требуется сочетание цифровых и традиционных каналов, адаптированных к специфическим информационным потребностям и процессам принятия решений этой целевой группы.

Стратегии цифрового маркетинга: контент, SEO и целевая коммуникация

Наличие сильного цифрового присутствия имеет решающее значение для обеспечения узнаваемости и привлечения потенциальных клиентов на ранних этапах процесса принятия ими решений.

Контент-маркетинг как ключевой элемент

Высококачественный технический контент имеет решающее значение для укрепления авторитета в области применения искусственного интеллекта в машиностроении и для обучения потенциальных клиентов сложным концепциям.

Эффективные типы контента:

• Технические документы: Подробные технические документы идеально подходят для представления результатов исследований, анализа сложных проблем и объяснения методологии платформы ИИ. Они позиционируют поставщика как лидера мнений.
• Примеры успешных проектов: Примеры успешных проектов и конкретных преимуществ платформы ИИ в других (в идеале сопоставимых) компаниях чрезвычайно убедительны. Они предоставляют практические доказательства, ценимые инженерами, и демонстрируют измеримые результаты, такие как экономия времени и средств или повышение производительности. По данным Marketing Sherpa, 63% B2B-маркетологов считают примеры успешных проектов наиболее эффективной маркетинговой тактикой.
• Вебинары: Интерактивные вебинары предоставляют возможность продемонстрировать платформу в режиме реального времени, углубиться в технические детали и напрямую ответить на вопросы участников. Их также можно использовать для презентации аналитических отчетов или тематических исследований.
• Технические статьи и обучающие материалы в блоге: Регулярные публикации по актуальным темам, тенденциям и применению ИИ в машиностроении повышают квалификацию и улучшают SEO-показатели.
• Статьи, отражающие передовые идеи отрасли: Статьи о тенденциях в отрасли и будущем производства с использованием ИИ позиционируют компанию как новатора.

Ценностное предложение в контенте

В тексте необходимо четко объяснить, как экспертные знания в области ИИ решают конкретные проблемы и приносят измеримую пользу. Следует подчеркнуть количественно измеримые преимущества, такие как экономия времени, снижение затрат, повышение безопасности, увеличение производительности или соответствие нормативным требованиям. Цель состоит в том, чтобы убедительно представить фактор «Почему именно вы?».

Использование ИИ для создания контента

Такие инструменты, как ChatGPT, можно использовать для мозгового штурма, создания черновиков для постов в блогах или социальных сетях, а также для составления резюме документов. Инструменты, подобные DeepL, ценны для точного перевода на глобальном рынке.

Поисковая оптимизация (SEO) для технических целевых групп

• Оптимизация для настольных компьютеров: Несмотря на глобальное доминирование мобильных устройств, настольные компьютеры продолжают играть центральную роль в секторе B2B, особенно в сложных отраслях промышленности, таких как машиностроение, для детальных исследований и принятия решений о закупках. Пользователи настольных компьютеров, как правило, проводят больше времени на веб-сайтах и ​​посещают больше страниц.
• Оптимизация для мобильных устройств: Тем не менее, оптимизация для мобильных устройств имеет основополагающее значение для видимости в поисковых системах из-за приоритетной индексации Google для мобильных устройств.
• Стратегия ключевых слов: Целенаправленный поиск ключевых слов с учетом технических терминов и проблем целевой группы имеет важное значение.
• Техническая SEO-оптимизация: Быстрая загрузка страниц, адаптивный дизайн и понятная навигация имеют решающее значение, особенно для первоначального сбора информации.

Целевая цифровая реклама и платформы

• LinkedIn и XING: Эти профессиональные сети идеально подходят для выявления целевых компаний и лиц, принимающих решения, а также для распространения экспертного контента и формирования авторитета в своей области. Реклама в LinkedIn с формами для генерации лидов может повысить коэффициент конверсии за счет упрощения заполнения форм.
• Отраслевые онлайн-платформы и форумы: Такие платформы, как Engineering.com, или отраслевые форумы, обеспечивают целевую коммуникацию с соответствующими целевыми группами.
• Email-маркетинг: технические информационные рассылки, приглашения на вебинары, обзоры проектов и персонализированные последующие сообщения могут эффективно способствовать развитию лидов. Прогрессивное профилирование может помочь собрать все более подробную информацию о потребностях потенциальных клиентов.
• Маркетинг, ориентированный на конкретных клиентов (ABM): Для высококачественных B2B-решений ABM является перспективным подходом, позволяющим сосредоточить маркетинговые и сбытовые усилия на выбранных целевых клиентах. Искусственный интеллект может помочь в выявлении и приоритизации этих целевых клиентов.

Маркетинговая стратегия должна учитывать, что немецкие инженеры, ищущие информацию о B2B-платформах на основе ИИ, ожидают как глубоких технических знаний, так и очевидной окупаемости инвестиций. Поэтому контент должен обеспечивать баланс между подробными техническими объяснениями и демонстрируемыми экономическими выгодами. Их нежелание быстро внедрять цифровые технологии и предпочтение проверенных методов требуют коммуникации, которая укрепляет доверие и минимизирует риски внедрения ИИ.

Подходит для:

• Какие компании лучше всего понимали парадокс инноваций и как они его использовали?

Традиционные каналы: торговые выставки, отраслевые ассоциации и прямые продажи

Несмотря на растущую цифровизацию, традиционные каналы в машиностроении, особенно в Германии, сохраняют свою высокую актуальность.

Торговые выставки как центральные платформы для установления контактов

• Hannover Messe: Будучи ведущей мировой промышленной выставкой, Hannover Messe — это мероприятие, которое нельзя пропустить. Она предлагает уникальную платформу для презентации инноваций, налаживания деловых связей и привлечения потенциальных клиентов. В центре внимания здесь такие темы, как искусственный интеллект, автоматизация и цифровизация. AWS и Siemens активно используют выставку для демонстрации своих решений в области промышленного ИИ.
• Помимо участия в выставке: помимо собственного стенда, поставщикам B2B-платформ на основе ИИ следует использовать возможности Hannover Messe для выступлений (например, мастер-классов), целевого нетворкинга и совместного маркетинга с партнерами. Мастер-классы предоставляют эксклюзивную платформу для демонстрации экспертных знаний избранной аудитории специалистов и для установления ценных контактов.
• Другие выставки: Специализированные выставки по машиностроению или отдельным отраслям применения (например, VISION для обработки изображений) также предоставляют хорошие возможности для привлечения клиентов. Саммит VDMA по машиностроению — еще одно важное отраслевое мероприятие.
• AUMA (Ассоциация немецкой выставочной индустрии): является важным источником информации о выставках и оказывает поддержку в планировании участия в них.

Использование отраслевых ассоциаций (VDMA, Bitkom и др.)

• VDMA (Немецкая федерация машиностроения): VDMA — крупнейшая отраслевая ассоциация в Европе и центральный контактный пункт для немецкого сектора машиностроения. Она предлагает многочисленные услуги, мероприятия и рабочие группы (например, экспертную группу по машинному обучению/искусственному интеллекту), которые отлично подходят для налаживания связей и утверждения себя в качестве эксперта. Членство и активное участие могут значительно облегчить доступ к потенциальным клиентам. VDMA публикует исследования и руководства (например, по использованию GenAI или практическому применению ИИ), которые могут служить ориентирами для собственных коммуникаций.
• Bitkom (Немецкая ассоциация информационных технологий, телекоммуникаций и новых медиа): Bitkom также является ключевым игроком в области цифровизации и искусственного интеллекта в Германии. Исследования Bitkom предоставляют ценные данные о внедрении ИИ и проблемах, стоящих перед промышленностью.
• Orgalim (Европейские технологические отрасли): представляет европейские технологические отрасли, включая машиностроение, на уровне ЕС.
• Другие ассоциации: В зависимости от специализации платформы ИИ, могут быть актуальны и другие ассоциации, такие как Международная федерация робототехники (IFR).

Прямые продажи и партнерские отношения в сфере продаж

• Прямые продажи: Для высокотехнологичных продуктов, требующих пояснений, прямые продажи часто являются важным каналом для разъяснения сложных вопросов и построения доверия.
• Партнерские отношения в сфере дистрибуции: Стратегические альянсы с компаниями, имеющими налаженные дистрибьюторские сети в немецком или европейском машиностроительном секторе, могут ускорить выход на рынок и минимизировать риски. Это особенно актуально для иностранных поставщиков.
• Наличие местных специалистов по продажам: Наем местных, говорящих по-немецки специалистов по продажам, понимающих немецкую деловую культуру и обладающих технической экспертизой, часто является ключом к успеху на немецком рынке.
• Использование услуг торгово-промышленных палат (IHK, AHK) и GTAI: Торгово-промышленные палаты (IHK), Немецкие торгово-промышленные палаты за рубежом (AHK) и организация Germany Trade and Invest (GTAI) оказывают ценную поддержку в поиске партнеров и развитии рынков.

Сочетание продуманной цифровой стратегии и эффективного использования традиционных каналов позволит добиться наилучших результатов в привлечении клиентов из машиностроительной отрасли для B2B-платформы на основе искусственного интеллекта.

Формирование экспертного авторитета и использование отраслевых связей

Для того чтобы зарекомендовать себя как надежный и компетентный партнер в области решений на основе искусственного интеллекта в требовательном секторе машиностроения, необходимо целенаправленное развитие экспертного мнения и активное участие в соответствующих отраслевых сетях.

Зарекомендовав себя как ведущий эксперт в области применения искусственного интеллекта в машиностроении

Лидерство в интеллектуальной сфере означает восприятие себя как признанного авторитета и источника инновационных идей и глубокого понимания в конкретной области. Для поставщика B2B-платформы на основе ИИ в контексте машиностроения это означает активное участие в формировании дискуссии о будущем производства, роли ИИ, а также связанных с этим возможностях и проблемах.

Стратегии формирования интеллектуального лидерства

• Публикация высококачественного контента: как уже обсуждалось в главе о маркетинге, ключевыми элементами являются подробные аналитические обзоры, содержательные тематические исследования, перспективные статьи в блоге и краткий анализ отраслевых тенденций (например, GenAI). Этот контент должен не только продвигать вашу собственную платформу, но и предлагать подлинные идеи и решения проблем, стоящих перед отраслью.
• Возможности для выступлений на отраслевых мероприятиях: Активное участие в качестве докладчика или участника дискуссий на ключевых выставках (например, Hannover Messe, GITEX Europe) и конференциях (например, VDMA Mechanical Engineering Summit) позиционирует руководителей компаний как экспертов. Темы могут включать в себя реальные приложения ИИ, этику ИИ, интеграцию человека и ИИ или будущее искусственного интеллекта в производстве.
• Проведение собственных вебинаров и мастер-классов: Регулярные онлайн-мероприятия, посвященные конкретным приложениям ИИ или проблемам в машиностроении, позволяют напрямую обмениваться информацией с целевой группой и демонстрировать экспертные знания.
• Сотрудничество с научно-исследовательскими институтами и университетами: совместные исследовательские проекты или публикации с известными учреждениями (например, институтами Фраунгофера, DFKI) повышают научный авторитет.
• Публикации в специализированных СМИ и отраслевых изданиях: написание статей или интервью для авторитетных специализированных журналов или онлайн-порталов повышает узнаваемость и репутацию.
• Разработка четкого видения: убедительное обоснование того, как ИИ может преобразовать машиностроение и какую роль ваша компания играет в этой трансформации, имеет основополагающее значение. Это видение должно подчеркивать возможности, а также представлять реалистичные решения таких проблем, как нехватка квалифицированных кадров или необходимость устойчивого производства. Например, компания Körber Digital подчеркивает, что внедрение ИИ и науки о данных — это будущее промышленного производства, предлагающее значительные преимущества, такие как сокращение времени простоя и повышение качества продукции.

Формирование экспертного авторитета — это долгосрочный процесс, требующий постоянных усилий и готовности делиться ценными знаниями, не всегда отдавая приоритет прямым продажам. Речь идёт о создании доверия и авторитета, которые затем косвенно поддерживают деятельность по продажам.

Эффективное использование отраслевых ассоциаций и сетей

В развитом немецком и европейском машиностроительном секторе отраслевые ассоциации и профессиональные сети играют решающую роль в обеспечении доступа к рынку, привлечении потенциальных клиентов и укреплении доверия.

Участие в ключевых ассоциациях

• Мероприятия и рабочие группы: Участие в мероприятиях VDMA, таких как конгресс «Цифровые решения» в Вене или «Практический день ИИ в машиностроении и промышленной инженерии», предоставляет возможности для прямого налаживания контактов. Сотрудничество в «Экспертной группе по машинному обучению/ИИ» позволит вам участвовать в формировании рекомендаций и позиционировать себя как компетентного партнера.
• Использование публикаций и исследований: Знание и ссылки на публикации VDMA (например, аналитический доклад «Искусственный интеллект в промышленности», исследования по GenAI) в собственных сообщениях демонстрируют понимание отрасли.
• Обзоры стартапов и консалтинговых компаний: VDMA предлагает такие услуги, как обзор стартапов или обзоры консалтинговых услуг и поставщиков программного обеспечения, присутствие которых в этой сфере является выгодным.
• Bitkom: Будучи ассоциацией цифровой экономики, Bitkom регулярно публикует исследования по внедрению ИИ и Индустрии 4.0, предоставляя важную информацию о рынке, а ее мероприятия также предлагают возможности для налаживания деловых связей. Например, Bitkom и Немецкий исследовательский центр искусственного интеллекта (DFKI) объединили усилия для разработки позиций по этическим вопросам, связанным с использованием ИИ.
• Промышленные кластеры и инновационные центры: Активное участие в региональных кластерах, таких как CyberForum в Карлсруэ или Bayern Innovativ, может ускорить доступ к лицам, принимающим решения, и к совместным проектам. Эти центры часто связывают ИТ-компании с промышленными пользователями.

Лучшие практики для налаживания связей в сети

• Предлагайте дополнительную ценность, а не просто продавайте: в рабочих группах и на мероприятиях следует сосредоточиться на обмене опытом и содействии решению отраслевых проблем, а не на прямой рекламе продукции.
• Построение долгосрочных отношений: В машиностроении налаживание связей часто направлено на построение долгосрочных, доверительных отношений.

Присутствие на соответствующих платформах:

• LinkedIn — ведущая платформа для B2B-сетей и генерации лидов в Европе. Оптимизированная страница компании, публикация высококачественного контента и активное участие в соответствующих группах имеют решающее значение. LinkedIn Sales Navigator может помочь в создании и приоритизации целевых списков. Важными ресурсами являются группы LinkedIn, посвященные машиностроению, Индустрии 4.0 и искусственному интеллекту в Европе. Хотя конкретные немецкие группы явно не упоминаются в сниппетах, присутствие специалистов по ИИ в Германии на LinkedIn весьма значительно.
• XING: В частности, в немецкоязычных странах (Германия, Австрия, Швейцария) XING остается актуальным для специалистов и менеджеров в инженерном и B2B-секторах. Здесь также полезны профили компаний и участие в соответствующих группах (например, в группах членов VDMA, если таковые имеются и активны). На сайте VDMA упоминается подкаст, посвященный различным темам программного обеспечения и цифровизации, в котором участвуют эксперты из компаний-членов VDMA, предлагаются внутренние каналы коммуникации и потенциальные группы.
• Специализированные онлайн-сообщества и форумы: Даже если в приведенных фрагментах не упоминаются конкретные форумы для немецких инженеров-механиков, занимающихся исключительно ИИ и цифровизацией, стоит рассмотреть возможность поиска и участия в таких нишевых сообществах.
• Использование ресурсов ассоциаций: Такие ассоциации, как VDMA, часто предлагают справочники членов, информационные бюллетени и мероприятия по установлению деловых контактов, которые можно использовать для выявления потенциальных клиентов и партнеров.

Сочетание сильного позиционирования себя как лидера отрасли и грамотного использования отраслевых сетей создает прочную основу для доверия, узнаваемости и, в конечном итоге, успешного привлечения клиентов в немецком и европейском секторе машиностроения.

Подходит для:

• Промышленный влиятельный центр: отраслевой центр в качестве блога и тематического портала для промышленности, машиностроения, логистики, внутренней логистики и фотоэлектрической энергии.

Рекомендации и дальнейшие шаги

Для успешного привлечения клиентов из машиностроительной отрасли в Германии и Европе для B2B-платформы на основе ИИ с использованием концептуального решения (PoC) необходима многоэтапная, хорошо скоординированная стратегия. Следующие рекомендации и дальнейшие шаги основаны на проведенном анализе рыночных условий, проблем внедрения ИИ и специфических потребностей целевой группы.

1. Уточнение ценностного предложения и структуры концепции продукта

Ориентация на конкретные проблемы: Ценностное предложение платформы ИИ и разработка каждого концептуального продукта (PoC) должны быть точно адаптированы к выявленным болевым точкам и стратегическим целям немецких и европейских малых и средних предприятий машиностроения. Основное внимание следует уделить решению конкретных операционных задач, где ИИ может генерировать измеримую добавленную стоимость (например, повышение эффективности цепочки поставок, оптимизация процессов проектирования, прогнозирующее техническое обслуживание).

Приоритетное внимание к безопасности данных и защите интеллектуальной собственности: эти аспекты должны занимать центральное место в обосновании ценности продукта и демонстрации его эффективности. Четкие протоколы, обработка данных, соответствующая требованиям ЕС (в идеале в центрах обработки данных ЕС), и прозрачные механизмы защиты интеллектуальной собственности являются обязательными.

Ориентация на ROI в PoC: Каждый PoC должен быть разработан таким образом, чтобы продемонстрировать четкую, измеримую окупаемость инвестиций. Показатели должны определяться совместно с потенциальным клиентом и фокусироваться на таких аспектах, как экономия затрат, повышение производительности или улучшение качества. Результаты должны быть представлены в контексте исследования VDMA/Strategy& о потенциале GenAI, чтобы подчеркнуть его стратегическую значимость.

Удобство использования и низкий барьер для входа: В свете дефицита квалифицированных кадров и недостатков в цифровизации платформа должна продемонстрировать простоту использования и возможности интеграции в рамках проверки концепции. Обучение и поддержка являются неотъемлемой частью.

2. Реализация целевой стратегии выхода на рынок

Инициатива в области контент-маркетинга: создание и распространение высококачественного технического контента (аналитические отчеты, тематические исследования, вебинары), адаптированного к информационным потребностям инженеров и лиц, принимающих технические решения. Этот контент должен обеспечивать как глубокую техническую информацию, так и четкие аргументы в пользу окупаемости инвестиций.

Участие в ключевых выставках: Активное участие в ведущих выставках, таких как Hannover Messe, не только в качестве экспонента, но и посредством выступлений (например, мастер-классов) и целенаправленного налаживания деловых контактов.

Стратегическое использование отраслевых ассоциаций: Тесное взаимодействие с VDMA и соответствующими рабочими группами Bitkom для укрепления доверия, создания сетей и получения информации о текущих отраслевых проблемах.

Оптимизация цифровых каналов: Активное присутствие в LinkedIn и XING посредством профилей компании, публикаций, демонстрирующих экспертное мнение, и целевых рекламных кампаний (например, форм генерации лидов в LinkedIn). SEO-оптимизация собственного веб-сайта с акцентом на пользователей настольных компьютеров в секторе B2B.

Формирование партнерских отношений в сфере продаж или прямые продажи: для немецкого рынка рекомендуется создание местной команды продаж или сотрудничество с проверенными партнерами по продажам, обладающими отраслевыми знаниями и связями.

3. Разработка надежной методологии проверки концепции и стратегии конверсии

Стандартизированный процесс проведения пилотных проектов: разработка четкого, воспроизводимого процесса проведения пилотных проектов, от определения проблемы и подготовки данных до создания модели, оценки результатов и их представления.

Разработка прототипа на основе сотрудничества: Тесное взаимодействие с потенциальным клиентом для определения целей, масштаба и показателей успеха прототипа с целью обеспечения максимальной актуальности и принятия.

Четкие пути перехода: Разработка стратегии по преобразованию успешных пилотных проектов в долгосрочные контракты. Это включает в себя представление поэтапного плана внедрения, решение любых оставшихся проблем и акцент на ценности долгосрочного партнерства.

Обучение отдела продаж: Отдел продаж должен пройти всестороннее обучение, чтобы понимать и убедительно представлять платформу искусственного интеллекта, методологию проверки концепции и специфические потребности сектора машиностроения. Крайне важна способность четко объяснять технические детали, подчеркивая при этом преимущества для бизнеса.

4. Решение специфических проблем немецкого рынка

Преодоление «ловушки пилотного проекта»: заблаговременная демонстрация масштабируемости решения и пошагового пути внедрения после успешного проведения PoC для преодоления типичного нежелания широко внедрять новые технологии.

Решение проблемы нехватки квалифицированных кадров: позиционирование платформы ИИ как инструмента, расширяющего возможности существующих сотрудников и снижающего нагрузку на них, а не заменяющего их. Предложение программ обучения и развития в рамках комплексного решения.

Отнеситесь серьезно к вопросу суверенитета данных: по возможности предлагайте варианты хранения и обработки данных в пределах ЕС и подчеркивайте соответствие европейским стандартам и инициативам (например, принципам GAIA-X).

5. Долгосрочное построение доверия и укрепление авторитета в профессиональной среде

Постоянное взаимодействие: регулярная публикация актуального контента, участие в отраслевых дискуссиях и присутствие на важных мероприятиях для формирования имиджа лидера мнений.

Циклы обратной связи с клиентами: Создание механизмов для непрерывного сбора и оценки отзывов клиентов с целью дальнейшего развития платформы и услуг.

Распространение историй успеха: систематический сбор и публикация тематических исследований и отзывов об успешных внедрениях, особенно от немецких и европейских клиентов.

Дальнейшие шаги – краткосрочные (в течение 6 месяцев)

Завершение разработки предложения по проверке концепции (PoC): Детальная проработка модулей PoC, включая четко определенные сценарии использования, показатели успеха и требования к ресурсам, специально для решения типичных задач в машиностроении (например, оптимизация логистики запасных частей, прогнозирующее техническое обслуживание для конкретных типов машин, повышение эффективности расчета предложений).

Создание маркетинговых материалов: разработка аналитических отчетов, шаблонов тематических исследований и концепций вебинаров, посвященных ключевым вопросам безопасности данных, защиты интеллектуальной собственности, интеграции и рентабельности инвестиций. Перевод ключевых материалов на немецкий язык.

Выявление пилотных клиентов: Активное обращение к отобранным, ориентированным на инновации малым и средним предприятиям машиностроения в Германии для реализации первоначальных пилотных проектов, в идеале через контакты в отраслевых ассоциациях или после участия в выставках.

Формирование присутствия в цифровых каналах: оптимизация веб-сайта по немецким ключевым словам, создание профилей компании в LinkedIn и XING, планирование первых публикаций контента.

Дальнейшие шаги – среднесрочная перспектива (6-12 месяцев)

Реализация первых пилотных проектов: внедрение и тщательный мониторинг первых пилотных проектов в Германии, сбор отзывов и постоянная оптимизация процесса пилотных проектов.

Участие в ключевых мероприятиях: присутствие на выставке Hannover Messe и/или других соответствующих мероприятиях VDMA. Организация собственных вебинаров.

Разработка структуры продаж: принятие решения о прямых продажах или партнерских отношениях в Германии и инициирование соответствующих мер (подбор персонала или привлечение партнеров).

Разработка первых немецких кейсов: документирование успехов первых экспериментальных проектов для целей маркетинга и продаж.

Последовательное внедрение этих рекомендаций позволит создать прочную основу для успешного привлечения клиентов и устойчивого выхода на рынок B2B-платформы на основе ИИ в немецком и европейском секторах машиностроения. Ключ к успеху заключается в глубоком понимании целевой группы, убедительном и минимизирующем риски подходе к демонстрации концепции, а также в подлинной, ориентированной на ценность коммуникации.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus