Als we met fabrikanten praten, kijken we meestal eerst naar de problemen, niet naar de technologie. Dit zijn een aantal situaties waarin we doorgaans de meeste waarde creëren. Hoeveel komen je bekend voor?
Elk item dat je hebt aangevinkt heeft een prijskaartje. Dit is wat we zien als we onder de motorkap kijken — en waar we zouden beginnen.
Markeer alle gebieden die vandaag jouw uitdagingen zijn en ontdek het.
Niet elk probleem is het jouwe. Tik op een van deze om het aan je diagnose hierboven toe te voegen.
Elke fabrikant heeft een andere mix van verkoopmodellen, en de tools moeten ze allemaal ondersteunen. Maar de waarde komt niet uit het plaatje — die komt uit hoe diep het systeem eronder gaat.
Realtime 2D en 3D van het product of de volledige installatie, op desktop en tablet. De klant ziet wat hij werkelijk koopt, uit hetzelfde model dat al het andere voedt.
De engineeringkennis: toegestane combinaties, belasting- en dimensielogica, standaardberekeningen die de juiste ligger kiezen in plaats van dat aan een mens te vragen.
Integraties met ERP, CRM en PLM, zodat een configuratie een offerte, een order en een productiepakket wordt — stuklijst en tekeningen inbegrepen.
Sterk klantspecifieke oplossingen waarbij engineering en sales aan elke offerte samenwerken. De tool draagt de regels, validaties en onuitgesproken kennis, zodat senior engineers niet langer de bottleneck zijn.
Een vast team begeleidt de klant door een warehouse- of vestigingsproject. De tool wordt een gedeelde werkruimte — versies, layout, visualisatie, stuklijst, overdracht naar productie.
Standaardassortiment, online, zonder mens in de lus. Bij de meeste fabrikanten een kleiner deel van de omzet — maar elke geautomatiseerde order is er één die je team nooit hoeft aan te raken.
“Solution designers kunnen nu werkzaamheden uitvoeren die voorheen resources van ons engineeringteam vereisten. Dit levert een zeer snelle doorlooptijd op, waardoor we meer tijd overhouden voor klanten en nieuwe verkoop.”
Drie fabrikanten, drie verschillende producten, één identieke bottleneck: het werk stopte zodra het terug naar engineering moest.
Engineers itereerden negen keer om de juiste liggers en staanders te vinden; complexe quotes gingen naar de backoffice.
Elke revisie van een aanbieding vroeg engineeringcapaciteit, dus solution designers wachtten in plaats van te verkopen.
Een heel breed assortiment was moeilijk te visualiseren en uit te leggen, en inwerken duurde maanden.
“NorrLab zag een kans die we zelf over het hoofd zagen. Nu onderzoeken we echte AI-toepassingen in material handling om iteraties met meer dan 60% te verminderen.”