コストのかかるRFQプロセスの自動化

Engineering Intentの創設者兼CEO、ScottHeideによる

ETO自動化の成功は、顧客の要件を明確に伝えることから始まります。提案されたソリューションは、これらの要件を満たす必要があります。エンジニアリングと設計のステップを自動化することは、ドキュメントの変更とニュアンスの管理を簡素化することを意味します。

自動化は、同様に顧客にまで拡張する必要があります。見込み客が提案されている内容を完全に理解できない場合、紛争や意見の不一致が生じます。

顧客の入力に基づいて構成が完全に（そして自動的に）構成された後、詳細な提案書に含める準備ができている現実的にレンダリングされた3Dモデルは、コミュニケーション不足に起因するコストのかかるミスを排除します。

やり取りが減ると、署名された発注書を取得するために必要な時間が短縮されます。

カスタムエンジニアリング製品の販売に関する多くの質問には、高度な技術的回答が必要です。ほとんどの場合、適切なルールベースのシステムで自動的に回答できます。

RFQ変更の簡素化

RFQの変更は非常に簡単になり、完全に設計され、正確にコストがかかり、グラフィカルに伝達可能な見積もりを含む見込み客の入力が可能になります。

複雑な製品のカスタム構成のセールスエンジニアリングには、固有の課題があります。解決策は、構成とエンジニアリングのルールをキャプチャして自動化し、包括的な販売自動化システムを導入することです。

そうすることで、可能な限り幅広いチームメンバー（営業担当者、パートナー、顧客）が、アプリケーションエンジニアに負担をかけずに、正確で有効な見積もりを作成できるようになります。

エンジニアは、前後のマッサージや頻繁な手動設計調整などの反復的な機能を実行するときに苦しむ高給の専門家です。

ETO（Engineer to Order）メーカーは、エンジニアリングと販売の自動化をうまく組み合わせて初めて、顧客に迅速な対応と説得力のある見積もりを提供できます。見積もりには、カスタムドキュメント、2D図面、3Dモデル、レンダリングなどが含まれます。

カスタマイズされた見積もりの​​自動化

カスタム製造スペースでは、見積もりの​​配信を高速化しながら見積もりの​​オーバーヘッドを削減することが不可欠です。カスタマイズされた見積もりを自動的に提供することで、より多くの提案が得られ、より迅速に提供されます。平均の法則によれば、これはより多くの収益を意味します。

従来の手動見積もりモードを使用しているすべてのETOメーカーは、提案の作成にかかる時間とコストについて心配してきました。見込み客は、詳細でカスタマイズされた提案、図面、およびその他の設計された製品情報を要求します。ほとんどが自宅のAmazonプライムユーザーです。彼らは、RFQが同様の迅速な配信モダリティで回答されることを期待しています。

COVID-19の大流行の間、クラウドベースのエンジニアリング知識を取り込む能力は必要条件であり、贅沢ではありません。エンジニアが高い旅費でPOSに移動することはもうありません。

正確、高速、正確な構成の自動化

エンジニアリングの知識は、複雑な製品を管理し、当て推量を排除し、正確な提案を提供する上で重要です。 ETOメーカーが理解しているように、顧客は非常に特定の要件を持つ正確な製品要求を持っています。

クラス最高のルール駆動型のクラウドベースのソフトウェアは、構成、エンジニアリング、ジオメトリ、ユーザーインターフェイス、およびビジネスルールを自動化および統合する必要があります。その結果、使いやすいスマートで視覚的にインタラクティブなシステムが実現します。提案された製品が顧客の高度に専門化された独自のニーズを満たすことを保証します。

最も重要なことは、自動化するETOメーカーは、セールスエンジニアリングのバックログを排除できることです。時間のかかる手動の方法が販売の自動化を妨げることがなくなったため、次のRFQは数日（さらには数週間）早く対処できます。

ターゲットを絞った視覚的に説得力のある提案の自動化と配信

組み込みの3Dグラフィックスと、CADシステムとの統合により、見込み客は提案された製品を事前に確認できます。

レンダリングされた3Dモデルから詳細な図面まで、販売とエンジニアリングの自動化は明確な競争上の優位性をもたらします。

これらのソリューションは、費用と時間のかかる反復的なエンジニアリングなしに、より多くの提案を販売に変換します。

著者について：Scott Heideは、EngineeringIntentの創設者兼CEOです。知識ベースのエンジニアリングソフトウェアで30年以上の経験を持つハイデは、エンジニアリングと販売の自動化に関する業界の理解とアプリケーション戦略の重要な情報源でした。ハイデは、クラウドベースの包括的なEPQ（Engineer Price Quote）およびビジュアル構成プラットフォームであるKnowledgeBridgeの開発を推進しました。カスタムエンジニアリング、テクニカルセールス、およびビジネスプロセスを自動化するためのツールと方法を提供します。「EngineerToOrder」の「ToOrder」です。ハイデは、ウィチタ州立大学で機械工学の理学士号を、マサチューセッツ工科大学で工学の修士号を取得しています。 LinkedInで接続します。