AI в мебельной индустрии: как сделать красиво и инновационно в дизайне, маркетинге, производстве и аналитике

Привет! Сначала я хотела написать, что Искусственный интеллект с нами “живет” бок о бок и уже давно. Потом подумала, что читателям на VC не нужно рассказывать про ИИ в камерах телефонов, умные рекомендательные системы в рекламных сетях и, что даже мой робот-пылесос, и тот оперирует с помощью своей нейронки.

Если обобщить, то в онлайн-бизнесе степень внедрения ИИ-решений довольно высокая, как и в медицине, и аэрокосе. У нас есть отрасли — явные лидеры в этом направлении, но есть пока и отстающие.

Если многие сферы бизнеса уже успешно внедрили ИИ для оптимизации процессов, то в мебельном производстве этот тренд только начинается. Недавно я была спикером (напомню, кто я такая — Дарья Добровольская, CBDO Flexitech.ai) в дискуссионной панели Цифрового Мебельного Форума Woodex. Было интересно и сложно: интересно потому, что я вижу миллион точек приложения решений на базе ИИ для мебельной индустрии, а сложно, потому что в реальном секторе производства, а не в онлайне или высокотехнологичных отраслях, еще очень низок уровень понимания, а что вообще можно сделать с AI. Мы решили это исправить и рассказать, какие мы видим реальные пути внедрения ИИ в мебельной индустрии.

Используя AI можно и дизайн с нуля придумать, 3D-визуализацию симулировать или создавать интерактивные и реалистичные AR-модели. Не будем повторять банальных статей, спросите лучше про это чат GPT .

Но мы собрали для вас некоторые инструменты и платформы, которые идеально подходят для тех, кто ищет быстрые и эффективные решения в области дизайна интерьера. Чтобы оценить возможности ИИ без необходимости привлекать сложные уникальные решения, обратите внимание на:

Для уникальных, высоконагруженных решений посложнее, вы всегда можете написать нам в бот или на сайте flexitech.ai

Искусственный интеллект в области производства эффективно решает задачи контроля качества, безопасности на производстве и принятия взвешенных и объективных решений.

Управление загрузкой производства

Оптимизация работы производственных линий и автоматизация рутинных задач с целью минимизировать риск человеческой ошибки. Контроль запасов и планирование производственных заказов позволяет улучшить общую эффективность и снизить операционные издержки.

Оптимизация остатков на складах

ИИ может анализировать исторические данные о продажах и сезонных трендах для прогнозирование необходимого количества товара. Это позволяет предсказывать количественные потребности более точно

Контроль качества

Системы computer vision способны детектировать мельчайшие дефекты на производственных линиях, что снижает вероятность производства брака. Точность распознавания дефектов позволяет уменьшить расходы на переделку, повысить качество производимой продукции и сэкономить ресурсы, которые могли бы быть потрачены на обслуживание и ремонт оборудования.

Улучшение клиентского опыта

Алгоритмы машинного обучения анализируют историю покупок, взаимодействия с рекламой и предпочтения клиента, чтобы предлагать товары и услуги, наиболее соответствующие его интересам. Персонализированные рекомендации не только повышают удовлетворенность клиентов, но и увеличивают вероятность успешных транзакций.

Виртуальные примерки и AR

Искусственный интеллект в сочетании с AR позволяет клиентам визуализировать товары в своем реальном окружении. А возможность увидеть, как товар будет смотреться в интерьере, снижает количество возвратов и увеличивает количество покупок. Свежий и классный пример рендера комнаты с товарами из магазина мы нашли на Github.

Чат боты и виртуальные помощники

Умные помощники могут не только часы работы магазина подсказать (скажем честно, это самая примитивная для них задача), но и могут работать с возражениями, давать релевантные рекомендации и обеспечивать качественную полноценную поддержку клиентов 24/7.

Мы уже рассказывали про чат-боты продажники и службы поддержки в прошлой статье — здесь они тоже применимы. Мы понимаем, что специфика товара такова, что все же люди заходят прийти в оффлайн магазин и увидеть свой реальный диван или кухню, но отвечать на вопросы о доставке, комплектации, работать с возражениями и рекламациями — боты на ИИ точно могут на отлично.

Возможные поломки оборудования

ИИ может анализировать данные с датчиков и сенсоров, чтобы контролировать износ оборудования и вовремя его обслуживать. Такой подход позволяет проводить обслуживание до того, как возникнут проблемы, сокращая временные затраты и улучшая эффективность производства.

Предсказание сбоев в поставках

ML системы могут предусмотреть сбои в поставках и оптимизировать логистические процессы. Платформы используют алгоритмы ML для анализа исторических данных, учитывая факторы, такие как климатические условия, политическая стабильность и даже экономические тенденции. Это позволяет определить потенциальные сбои в поставках заранее и оптимизировать логистические процессы для минимизации воздействия на бизнес.

Оптимизация ценообразования

ИИ может постоянно мониторить рынок и конкурентов, чтобы в реальном времени регулировать цены. Среди кейсов, которые решались компанией flexitech.ai, есть задачи по мониторингу цен в оффлайн магазинах на аналогичные товары. Это не сказка, это уже реальность!

Ассортиментный анализ

ИИ помогает учитывать тренды, сезонность, местоположение и другие факторы, чтобы предсказывать куда и какие единицы товара должны быть распределены. И поверьте, AI сделают это лучше самого опытного сотрудника!

Конечно активное внедрение в маркетинг: от создания макетов статей и рекламных рассылок в условном ChatGPT, до потоковой отрисовки карточек товаров в различных интерьерах в специально настроенных под предметы мебели нейронных сетях (у нас есть одно такое реализованное решение для стартапа с пропускной способностью 1000 карточек в день, даже если 300 из них пройдут строгий отбор дизайнера — то знаменитые каталоги ИКЕА можно будет создавать для своих клиентов хоть каждый день)

Мы начинаем работу с одним из крупных российских производств мебели сразу по нескольким направлениям: от создания умной школы для обучения персонала, до контроля производственных линий.

Второе конечно сложно — потому что ИИ прекрасно работает там, где есть четко описанные процессы, а техническая документация не “написана на скотче”:)

Тем не менее, для любого развития и масштабирования оцифровка процессов необходима, так почему бы не начать это делать сразу с прицелом на внедрение ИИ?

В таких ситуациях мы всегда начинаем с консалтинга, когда наши профи-гуру глубоко погружаются во все процессы клиента, проводят их аудит, а на выходе готовят документы — что можно сделать, как сделать, и где нужен ИИ. Потому что часто многие задачи можно решить простыми и давно доступными инструментами, нет необходимости тратиться на разработку AI системы. Наша задача делать не все подряд, а только то, где это реально будет давать вау-эффект 🙂 — тщеславие, ничего не поделать).

Если вам интересно такое консультирование - пишите нам всегда….