借助人工智能，混合現實，3D打印等數字技術，制造商可以實時響應客戶需求。
汽車和工業設備制造商面臨的主要挑戰是跟上對定制數字產品和服務不斷增長的需求。根據埃森哲實驗室的數據，在產品工程流程中結合 系列當今新技術可以幫助他們推動產品和服務的個性化和創新。
這些數字技術包括人工智能（AI）; 邊緣情報; 擴展的現實，其中包括增強的，虛擬的和混合的現實; 分析; 嵌入式傳感器 和3D打印功能。將它們應用于汽車制造商和OEM的產品工程階段（包括概念，設計，原型和模擬）使得可以對不斷發展的產品進行大規模定制。
例如，根據個性化偏好量身定制的智能汽車座椅可以更有效地利用客戶的聲音以及概念階段的人工智能學習和問題解決能力創建。這將減少成本和耗時的研究和分析。在設計階段，由擴展現實技術生成的3D全息存在可以使產品被虛擬操縱和開發，并將其更快地移植到原型和仿真。AI和嵌入式傳感器在原型和模擬階段可以產生實時智能，以優化座椅的使用，靈活性和舒適性。此外，這種智能為開發更多定制產品提供了藍圖。
努力提高工業制造商在大規模定制規模上不斷滿足新的個性化體驗需求的能力是埃森哲工業X.0（IX.0）方法的 部分。IX.0著重于幫助公司提取數字技術進步的全部價值。這種方法正在為制造業的新時代奠定基礎，在這個時代，通過智能連接產品實現大規模定制化，這些產品可以學習和適應環境并改變客戶的偏好 - 將發揮重要作用.
下面是 些現實 的例子，說明當今工業制造商如何在整個產品工程階段利用多種技術來接近工業 大規模定制：
從概念：為了實時改進電動汽車，特斯拉已經在利用客戶輸入和嵌入式傳感器。該公司收集客戶車內傳感器的數據，以監測駕駛模式和駕駛員對道路和交通狀況的反應。它還通過遠程安裝在車輛上測試其 新的自主軟件。
設計：采用虛擬3D技術，埃森哲實驗室 近與客戶合作建立了 個復雜的工業數字斷路器盒。工程師可以將斷路器盒視為全息圖，使用手勢和語音輸入來拉出單個組件，從不同角度檢查和查看它們，重新組裝它們， 旦它們正確配置，就可以繼續進行仿真和原型。所有這些都可以在與同事進行遠程協作的同時完成，通過虛擬斷路器盒模擬放大器來確定產品在現實 中的效果。
原型：融合AI和3D打印可以在原型階段獲得突破性優勢。例如，耐克在應用生成設計（ 種用于建模的計算設計中的人工智能技術）中去除了奧運會運動鞋中的多余重量。軟件吸收了項目的目標; 然后，將項目數據輸入算法，公司的工程師在模擬階段使用3D打印的原型，反復測試，直到達到 佳設計。
仿真：除了Nike示例之外，其他工業部門的制造商正在仿真階段進行創新。例如，在消費品 域，公司正在物理貨架上試驗疊加分析和混合現實技術，以模擬產品展示并優化它們以實現更好的空間規劃和提高客戶吸收率。這些概念可以從實驗室到商店進行真實 的模擬。
總而言之，無論是汽車，原始設備制造商還是其他工業空間的 部分，連接產品正在成為自動設計新產品和服務以及實時修改客戶使用情況的數據點。公司需要利用這 轉變，結合多種技術來掌握大規模定制，并充分利用個性化產品和服務需求。
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