ラフな家の写真を AI ホーム デザイン ソフトウェアにアップロードし、「レトロ、温かみがあり、ぼーっと過ごすのに最適」などの記述を追加するだけで、いくつかのリアルな装飾レンダリングが目の前に表示されます。カラーマッチング、照明の種類、場所の種類を調整したり、家具を追加したりすることもでき、AI住宅設計を経験したユーザーは「このプロセスは着せ替えゲームをしているようだ」と語った。
インテリアデザイナーのヤン・ミンギュさんは業界の新人で、「Wo Wo Art House」というデザイナースタジオを経営しており、以前は湖南衛星テレビのデザイナーバラエティ番組で活躍し、Su Xing さんと Wang Lixin さんのインテリア改修を手伝っていました。 Yang Mingyu 氏は、AIGC により、デザイナーが顧客との注文交渉、CAD 図面の作成、レンダリングの修正にかかる時間を少なくとも半分節約できると考えています。
「CAD ソフトウェアには学習コストが必要です。以前は、当社のクラウド設計は AutoCAD や 3DMax よりもはるかにインテリジェントでしたが、そのまま使用するには十分ではありませんでした。今回の AI ラウンドは、ユーザーがそれを使用できるようにするものだと思います」障壁はありません」と蔡志森氏は語った。
画像出典：Sanwejia
各デザイナーは、AIGC が構築した 3D 仮想ライブ放送室、3D モデルルーム、3D 展示ホール、その他の仮想シーンに基づいて、家具の色、素材、サイズ、スタイル、その他の商品特性の多様な没入型シーンを強調しています。ショートビデオや写真のコンテンツ制作では、各アパートのデザイナーが人気商品の 3D スタジオ撮影を開始し、スタジオの選択、商品の変更、ショット/パスの選択からレンダリングの提出まで、すべてが完了します。 「大きなムービー」 生成には数分しかかかりません。
Kujiale はまた、Kijiale 独自の 3D レンダリング技術と膨大な素材に基づいた人工知能商業撮影プラットフォームを形成する Kujiale Studio Shot 2.0 の AI スタジオ撮影機能を開始しました。シーンを構築し、写真を切り出し、写真を合成し、光と影を調整する必要はありません。商品写真をアップロードするだけで、AI が自動的に写真を切り出し、スタイルと要素の選択に従ってマルチシーンの商品写真を自動的に生成します。 。
画像出典: Kujiale Studio Shoot 2.0
Qunhe Technology (Kijiale) の CEO、Chen Hang 氏は、パン家具はサービスを通じて消費者に浸透するサービス指向産業であり、サービスプロセスは多くの場合、時間と労力を要し、労働集約的であると考えています。人間とAIがより強力なサービス能力を形成し、最高のサービスをすべての人に普及させることは大きなチャンスです。
Unbounded AI の創設者である Chang Jia 氏は、インテリア デザインには照明と空間レイアウトに関する合理的な要件があることに気づきました。照明と影は光学原理に準拠し、光源の位置は正確でなければならず、屋内レイアウトは業界の通常の設計に準拠する必要があります。仕様。現在、ほとんどの AI 写真はスタイルや美学の要件を満たすことができますが、写真の合理性や論理性が欠けています。
「ミッドジャーニーは、高さ5～6メートルのリビングルームをランダムに生成します。見た目は綺麗ですが、実物はそれほど高くありません。安定拡散でスケールはコントロールできますが、美しさはミッドジャーニーには及びません。つまり、 AI のランダム性が高いほど、制御は難しくなります。」 そこで、Qian Min は、Stable Diffusion や Midjourney などの複数の設計ツールを組み合わせました。
画像出典：ラインデザイン
家具業界で使用できる AIGC ツールをトレーニングするにはどうすればよいですか? 3D Home の CEO、Cai Zhisen 氏は、その核心はベクター データ セットにあると考えています。
これらの業界データに基づいて、3D ホームは 7 月に「Whole AI Brain」（3D ホーム ベクトル AI モデル）をリリースしました。ベクターAI大型モデルは、家空間全体のAIデザインや、特定のワードローブやキャビネットのAIデザインに使用でき、写真や線画をもとに新たな設計図を生成することもできます。 「私たちの AI モデルは依然として多くの拡張性を持っています。AI は地域部分と全国部分をリンクして国家リンク エコロジーを形成できる推奨アルゴリズムであるためです。顧客に合わせて家全体をカスタマイズできます。」と Cai Zhisen 氏は紹介しました。
2023 年 8 月 14 日に開催された淘宝天猫住宅改善およびホームエコロジーカンファレンスでは、すべてのアパートとすべての住宅の設計者が 3D デジタル化を開始し、高コスト、長いサイクル、変更の難しさなど、従来の住宅改善業界の主要な問題点に対処しました。 3D シーンを変えるライブ ブロードキャスト、3D 爆発的なスタジオ撮影、グローバル マーケティング プラットフォームを含む製品マトリックス。
すべてのアパートとすべての住宅の設計担当者は、設計者が AIGC アプリケーション機能を Taoxi のオープン プラットフォームに埋め込み、すべてのアパートとすべての住宅のデザインを Taoxi の家具業界と AI スマートで統合するだろうとかつて述べました。デザイン、3Dスマートシーン、電化製品など。小売業者や店舗の基礎となるデジタル化、グローバルコンテンツマーケティング、その他の技術力は家庭の消費シーンに結びついています。
2 億 7,000 万を超える製品マテリアル モデルを蓄積した Qunhe Technology は、現実の写真に基づいた装飾レンダリング、間取り図からの創造的なソリューション、製品シーンの AI ワンクリック置換を生成できる Kujiale AI もリリースしました。 Kujiale の AI 機能は、装飾シーンに限定されず、カスタマイズ、ドアや窓、建材などのより多くのサブセクターに加え、オフィスやケータリングなどのより多くの空間シーンにも組み込まれています。 「Kijiale AI」はデザイナーや企業向けにカスタマイズされたスタイルモデルを立ち上げ、近日中に提供を開始する予定だ。
3D Home の CEO、Cai Zhisen 氏は、この大型モデルが最初にリリースされたときにもたらされた衝撃を今でも覚えています。「私たちは AI に取り組んできましたが、誰もが人生を疑い、繰り返し苦しみ、そして人間の 2 つの世界を疑いながら常に AI に投資しています。 「氷と火。ChatGPT は実践者にとって何よりも重要です。自信を持って、もっと毅然として AI に投資しましょう。」 Cai Zhisen 氏は、長期的には AIGC が家の装飾デザインに 3 つのメリットをもたらすと信じています。
一部の業界アナリストは、家庭用製品における AI の活用が進むにつれて、フロントエンドのスキーム設計とバックエンドの生産が深化し続けており、大手家庭用家具企業は資本と技術の優位性に依存して AI における自社の優位性をさらに拡大することが期待されていると考えています。時代を超え、オリジナルを打ち破る 人員制約による成長のボトルネックにより、シェアは増加を続けた。
AIGC は 4 兆の家庭用家具産業チェーンを 1 分で粗末な住宅から洗練された装飾にどのように変えるのでしょうか?
出典：イーバンパワー
著者: 胡偉信
自分の家を設計することについて考えたことがありますか?
ラフな家の写真を AI ホーム デザイン ソフトウェアにアップロードし、「レトロ、温かみがあり、ぼーっと過ごすのに最適」などの記述を追加するだけで、いくつかのリアルな装飾レンダリングが目の前に表示されます。カラーマッチング、照明の種類、場所の種類を調整したり、家具を追加したりすることもでき、AI住宅設計を経験したユーザーは「このプロセスは着せ替えゲームをしているようだ」と語った。
過去数年間のコンピューティング能力の向上とレンダリング エンジンのアップグレードにより、クラウド ベースの住宅設計ソフトウェアがますます多くの個人ユーザーやデザイナーに受け入れられるようになった場合、AI、特に生成的な大規模モデルの助けは大きな効果をもたらします。デザインへの影響 Subversion は、AI ホーム デザインを新たな段階に引き上げます。
現在、住宅設計ソフトウェアにおける AI の適用方向は、主に描画効率の向上、設計インスピレーションの提供、インテリジェントなエラー修正の 3 つの側面に反映されています。住宅デザインソフトウェアにおけるAIの応用が深化することで、デザイナーの敷居が大幅に下がり、ディーラーやブランドオーナーの成長制限を突破するだけでなく、消費者のあらゆる要求をデザインプランに提示することも期待されています。バックエンド生産との統合を実現し、パーソナライズされたカスタム デザインを真に実現します。
フロスト＆サリバンの計算と中国ビジネス産業研究院のデータによると、2024年に中国の家具装飾・家具産業の売上高は4兆8,300億元を超え、複合成長率は20％を超え、その規模は2024年に4兆8,300億元を超えると予想されています。カスタマイズ家具市場は5,000億元を超えると予想され、複合成長率は16％を超えます。その中で、新しく購入したラフハウスの初期装飾、新しく購入したハードカバーハウスの改装、新しく購入した中古住宅のリノベーション、既存住宅のリノベーションが主なニーズです。
「なぜ家電業界には 1,000 億、2,000 億の企業があるのに、室内装飾業界には存在しないのでしょうか?」Sanwejia の CEO、Cai Zhisen 氏は「魂の問い」を発しました。「室内装飾は確かに非常に複雑です。ショッピングガイドであったり、家全体の設計であったり、物理モデリングであったり、材料の商品化であったり、見積、発注、分割発注であったり、非標準部品と標準部品を一つの図面で結び付けてマーケティングを完結できれば、設計、発注、生産、配送をワンストップで行うことで、家具や室内装飾品を、家電や自動車産業のような高度に自動化されたインテリジェントな産業チェーンコラボレーションにすることができます。」
AI の祝福、設計のしきい値の低下
インテリアデザイナーのヤン・ミンギュさんは業界の新人で、「Wo Wo Art House」というデザイナースタジオを経営しており、以前は湖南衛星テレビのデザイナーバラエティ番組で活躍し、Su Xing さんと Wang Lixin さんのインテリア改修を手伝っていました。 Yang Mingyu 氏は、AIGC により、デザイナーが顧客との注文交渉、CAD 図面の作成、レンダリングの修正にかかる時間を少なくとも半分節約できると考えています。
従来は、設計者がその場で採寸しながら大まかな住宅の構造図をCAD上に書き出す必要があり、この作業に1～2週間かかっていました。現在、顧客がインテリアの写真を数枚撮るか、デザイナーが数本の線をスケッチするだけで、AIGC が実物大の CAD 図面を直接生成し、インテリア レイアウト テンプレートのセットを 1 分で生成できるようになりました。
また、ヤン・ミンギュはCAD図面に基づいて、顧客が希望するスタイル、色、レイアウト、ライフスタイルなどの要素に応じて調整を繰り返し、最終的な装飾のレンダリングを決定します。
このプロセスでは、顧客の参照と変更のためにレンダリングをレンダリングするために CAD+3DMax の協力が必要です。レンダリングには 3DMax が標準装備されています。一枚の絵をレンダリングするのに 1 時間かかります。テーブルの上のリンゴを梨に変えるなど、細かい部分を変更するにはさらに 1 時間待つ必要があります。ヤン・ミンギュ氏は「このプロセスはイライラするよ。」
AIGCツールではそのような問題は発生しません。細部の変更、背景の変更、ポイントの変更もAIが積極的にデザインのインスピレーションを提供します。高性能のレンダリングエンジンと組み合わせることで、1分で4つの新しいデザイン図面をレンダリングできます。 。
AIGC ツールを使用すると、Yang Mingyu のプロジェクト時間は直接半分になりました。 「現在、CAD は 1 週間以内に完了できます。レンダリングのやり取りと修正、80 ～ 100 平方メートルの小さな 3 ベッドルームと大きな 3 ベッドルームは 1 か月以内に完了できます。その後、建設段階に入ります。」
家具メーカーやカスタムメーカーにとって、AIGC は製品デザインに適しているだけでなく、店舗での販売やオンライン マーケティングも容易にします。
ホームセンターの顧客の意思決定サイクルは 30 ～ 90 日と長く、依然としてオフライン店舗が主なチャネルであり、店舗に来店した顧客を注文に結びつけるために、ブランドオーナーは知恵を絞ってきました。
サンウェイが約 100 の家具店を対象に行った 2022 年の調査によると、ショッピング ガイドの 26% は、レンダリングが必要な顧客に直面した場合、顧客に淘宝網の詳細ページまたは製品の公式 Web サイトを表示することを選択し、ショッピング ガイドの 63% は顧客に次のことを案内しています。 -site. 本物を体験するために、顧客のためにレンダリングを行うのは 6% 未満です。そのためにSanweijiaは3Dショーを立ち上げ、ショッピングガイドは家のタイプをインポートするだけで、他のプロセスはAIが独自に完了し、10分でVRパノラマを生成することができる。
「CAD ソフトウェアには学習コストが必要です。以前は、当社のクラウド設計は AutoCAD や 3DMax よりもはるかにインテリジェントでしたが、そのまま使用するには十分ではありませんでした。今回の AI ラウンドは、ユーザーがそれを使用できるようにするものだと思います」障壁はありません」と蔡志森氏は語った。
各デザイナーは、AIGC が構築した 3D 仮想ライブ放送室、3D モデルルーム、3D 展示ホール、その他の仮想シーンに基づいて、家具の色、素材、サイズ、スタイル、その他の商品特性の多様な没入型シーンを強調しています。ショートビデオや写真のコンテンツ制作では、各アパートのデザイナーが人気商品の 3D スタジオ撮影を開始し、スタジオの選択、商品の変更、ショット/パスの選択からレンダリングの提出まで、すべてが完了します。 「大きなムービー」 生成には数分しかかかりません。
Kujiale はまた、Kijiale 独自の 3D レンダリング技術と膨大な素材に基づいた人工知能商業撮影プラットフォームを形成する Kujiale Studio Shot 2.0 の AI スタジオ撮影機能を開始しました。シーンを構築し、写真を切り出し、写真を合成し、光と影を調整する必要はありません。商品写真をアップロードするだけで、AI が自動的に写真を切り出し、スタイルと要素の選択に従ってマルチシーンの商品写真を自動的に生成します。 。
Qunhe Technology (Kijiale) の CEO、Chen Hang 氏は、パン家具はサービスを通じて消費者に浸透するサービス指向産業であり、サービスプロセスは多くの場合、時間と労力を要し、労働集約的であると考えています。人間とAIがより強力なサービス能力を形成し、最高のサービスをすべての人に普及させることは大きなチャンスです。
ウェンシェンの「絵」からウェンシェンの「部屋」へ
次の疑問は、デザインソフトで作った絵が本当に作れるのか？まったく同じように飾ることはできますか？
ヤン・ミンギュはクライアントの懸念を理解しています。デザインの分野、特に物理的なオブジェクトに関連する住宅デザインの場合、最大の問題は画像のバージョンが間違っていることです。インテリアデザイナーは、目に見えるものを実現する必要がある、「インスタントラーメンを食べているようなもので、パッケージには牛肉がたっぷり使われていますが、開けた後にそれが必ずしも明らかになるわけではありません。」とヤン・ミンギュ氏は付け加えた。
これは一般的な描画モデルにとっても難しい問題です。
Unbounded AI の創設者である Chang Jia 氏は、インテリア デザインには照明と空間レイアウトに関する合理的な要件があることに気づきました。照明と影は光学原理に準拠し、光源の位置は正確でなければならず、屋内レイアウトは業界の通常の設計に準拠する必要があります。仕様。現在、ほとんどの AI 写真はスタイルや美学の要件を満たすことができますが、写真の合理性や論理性が欠けています。
Midjourney と Stable Diffusion によって生成される画像は、何もないところから生まれる、斬新で興味深いことに重点を置いていますが、実際に生産ラインに投入することはできません。
「First-line Design」のマネージャーである Qian Min 氏は、AI 描画ツールを半年前から使用していますが、クリエイティブ デザインには Stable Diffusion と Midjourney の方が適していると考えています。インテリア デザインの最大の問題は、ディテール、サイズ、それに応じてスキームのレイアウトも変更されます。実際のサイズの正確な比率に従って復元したい場合、設計時間が大幅に増加し、効率が相対的に低下します。
「ミッドジャーニーは、高さ5～6メートルのリビングルームをランダムに生成します。見た目は綺麗ですが、実物はそれほど高くありません。安定拡散でスケールはコントロールできますが、美しさはミッドジャーニーには及びません。つまり、 AI のランダム性が高いほど、制御は難しくなります。」 そこで、Qian Min は、Stable Diffusion や Midjourney などの複数の設計ツールを組み合わせました。
家具業界で使用できる AIGC ツールをトレーニングするにはどうすればよいですか? 3D Home の CEO、Cai Zhisen 氏は、その核心はベクター データ セットにあると考えています。
ベクトルとも呼ばれるベクトルは、大きさと方向の両方を持つ量を指します。ベクトル データは一般に、オブジェクトの空間的位置を座標によって正確に表現します。 「ユーザーが見る設計図は計画図のように見えますが、この写真にあるテーブル、椅子、ベンチ、壁紙と床のタイル、シンク、テレビのキャビネットはすべて相対的な位置とサイズを持ち、すべてベクター データです。」ミンギュが指摘した。
たとえば、物理的なソファを上から下、左から右に見ると、寸法と線が固定されていますが、同時にソファのサイズとカラー パターンをスキャンして物理アセット、ベクトル モデル、およびデータに取り込むことができます。設計者は、これらの物理資産が設計されていると呼んでいます。 「インテリアの写真を撮り、AIGC を通じてまったく新しい設計図を生成できます。形状や素材は依然として制御可能です。これが、独自の生産データを持つベクター AI の役割です。」と蔡志森氏は紹介しました。
ベクター データセットの背後には、膨大な業界データ資産があります。
たとえば、Sanweijia には 200 億を超える室内装飾モデル パラメータと数千万の実際のキャビネット データ セットがあります。 「現在、私たちの住宅データは 10 億のオーダーに達しています。各住宅には少なくとも 1,000 の部品があります。各部品の属性ラベルも 100 です。毎日、約 100 万戸の住宅がクラウド設計を通じて生成されています。」 Cai Zhisen Express 。
これらの業界データに基づいて、3D ホームは 7 月に「Whole AI Brain」（3D ホーム ベクトル AI モデル）をリリースしました。ベクターAI大型モデルは、家空間全体のAIデザインや、特定のワードローブやキャビネットのAIデザインに使用でき、写真や線画をもとに新たな設計図を生成することもできます。 「私たちの AI モデルは依然として多くの拡張性を持っています。AI は地域部分と全国部分をリンクして国家リンク エコロジーを形成できる推奨アルゴリズムであるためです。顧客に合わせて家全体をカスタマイズできます。」と Cai Zhisen 氏は紹介しました。
2023 年 8 月 14 日に開催された淘宝天猫住宅改善およびホームエコロジーカンファレンスでは、すべてのアパートとすべての住宅の設計者が 3D デジタル化を開始し、高コスト、長いサイクル、変更の難しさなど、従来の住宅改善業界の主要な問題点に対処しました。 3D シーンを変えるライブ ブロードキャスト、3D 爆発的なスタジオ撮影、グローバル マーケティング プラットフォームを含む製品マトリックス。
すべてのアパートとすべての住宅の設計担当者は、設計者が AIGC アプリケーション機能を Taoxi のオープン プラットフォームに埋め込み、すべてのアパートとすべての住宅のデザインを Taoxi の家具業界と AI スマートで統合するだろうとかつて述べました。デザイン、3Dスマートシーン、電化製品など。小売業者や店舗の基礎となるデジタル化、グローバルコンテンツマーケティング、その他の技術力は家庭の消費シーンに結びついています。
2 億 7,000 万を超える製品マテリアル モデルを蓄積した Qunhe Technology は、現実の写真に基づいた装飾レンダリング、間取り図からの創造的なソリューション、製品シーンの AI ワンクリック置換を生成できる Kujiale AI もリリースしました。 Kujiale の AI 機能は、装飾シーンに限定されず、カスタマイズ、ドアや窓、建材などのより多くのサブセクターに加え、オフィスやケータリングなどのより多くの空間シーンにも組み込まれています。 「Kijiale AI」はデザイナーや企業向けにカスタマイズされたスタイルモデルを立ち上げ、近日中に提供を開始する予定だ。
多数の商品材料モデルに加えて、Qunhe Technology は過去 5 年間で新しい住宅タイプの 90% をカバーしており、現在、InteriorNet は屋内シーン認識の深層学習に最も広く使用されているデータセットであり、合計プラットフォーム上でレンダリングされた画像の数は 33 億を超えています。
Qunhe TechnologyのCEO、Chen Hang氏はかつて、Kijiale AIの応用シナリオはオーナー向けの無限のインスピレーションマップ生成、デザイナー向けの正確で制御可能なAIクリエイティブデザイン、ブランド向けのAI代替選択の3つのカテゴリーに分けられると指摘した。ストアショッピングガイド。 「家庭用家具業界の消費者、デザイナー、企業は生産性の変化を経験しています。将来的には、人間とAIによって形成される『ヘテロジニアス・コンピューティング』が、消費者エクスペリエンスにさらなるブレークスルーをもたらすでしょう。」とChen Hang氏は結論付けました。
** 製造業は「最後まで一枚」をどのように実現しているのでしょうか？ **
AIGC は使いやすく、効率が 2 倍になりますが、ヤン ミンギュ氏は、多くのインテリア デザイナーが AIGC を気にしていないことに気づきました。
「結局のところ、みんなの手にあるリストはまだ完成していないので、AI について心配する必要はありません。」 ヤン・ミンギュは、室内装飾デザイナーの日々の仕事が飽和しすぎているため、多くのデザイナーが変化に鈍感になっていると考えています。シェル研究所は、計画を立てるだけでなく、顧客やパートナーと頻繁にコミュニケーションをとり、同時にさまざまな緊急事態に対処する必要があることを発見しました。 「残業が多い」「労働時間が長い」「休憩時間が少ない」が主な枠です。
同時に、インテリア デザインに対する AIGC の影響は、グラフィック デザインやファッション デザインに比べてはるかに緩やかです。
デザイナーには、グラフィック デザイン、ファッション デザイン、プロダクト デザイン、インテリア デザイン、建築デザインなどが含まれ、業界ごとに異なるデザイナーが AIGC から受ける影響は異なります。ヤン・ミンギュは、最初に影響を受けたのはグラフィックデザインで、次にファッションデザインが続き、インテリアデザインや建築デザインの影響は相対的に遅れていると感じました。私たちのインテリアデザインです」とヤン・ミンギュは思います。
しかし、デザイン ソフトウェア メーカーやブランド オーナーにとって、これは素晴らしい発展の機会であることを多くの人が認識しています。
3D Home の CEO、Cai Zhisen 氏は、この大型モデルが最初にリリースされたときにもたらされた衝撃を今でも覚えています。「私たちは AI に取り組んできましたが、誰もが人生を疑い、繰り返し苦しみ、そして人間の 2 つの世界を疑いながら常に AI に投資しています。 「氷と火。ChatGPT は実践者にとって何よりも重要です。自信を持って、もっと毅然として AI に投資しましょう。」 Cai Zhisen 氏は、長期的には AIGC が家の装飾デザインに 3 つのメリットをもたらすと信じています。
**まず第一に、AIGC は設計製品のイテレーション速度を加速し、SaaS 製品のイテレーションがムーアの法則と同様の更新速度に達することを可能にします。 **
**第二に、AIGC は設計ツールの使いやすさに取り組んでいます。 **
**第三に、デザインツールの普及により、家具およびホームセンター業界の全プロセスの工業化が加速します。 **
使用しきい値が低いほど、業界への浸透が高まり、収益が増加します。 Cai Zhisen氏は、「垂直分割された業界のデザインソフトウェアの市場シェアは数千分の1だ。今回はAIを加速させて市場シェアを急速に2桁に押し上げるべきだと思う。同時に市場シェアを突破すると予想されている」と語った。 「市場シェアは 20%、30% です。同時に、2 桁の市場シェアを突破するということは、SaaS メーカーが 10 億収益の呪いを打ち破ることができることを意味します。」
以前は、家具や室内装飾の業界チェーンの製品図面はさまざまな形式でした。「以前は、デザイナーはレンダリングに 3DMax、建設図面に AutoCAD、工場に AutoCAD、そして見積用の BOM テーブルに Excel を使用していました。」ブランド オーナーERP を大量に購入しましたが、必要ありませんでした。」、協力するのは非常に苦痛です。同じソフトウェアに基づいている場合、発注と分解、レンダリングの作成と工作機械の制御が可能であり、産業用のコラボレーション速度はさらに速くなります。チェーンは新たな高値に達するだろう」と蔡志森氏は指摘した。
家具やホームセンターのブランドも、管理半径を改善し、成長のボトルネックを打開する機会を捉えていました。
家庭用家具業界の産業チェーンは長く、製品は多様で、需要は高度に個別化されており、サービスプロバイダーの能力は標準的ではないため、市場の集中度が低く、「大企業と中小企業」という業界の特徴が形成されています。 」。
「店舗丸ごとカスタマイズ」という統合販売トレンドのもと、配送効率や設置成功率、「見たものを手に入れる」を実現できるかどうかはバックエンドの制作で決まります。設計面では、フロントエンド システムとバックエンド システムの統合、およびバックエンド生産プロセス インテリジェンスもメーカーの焦点です。
たとえば、Oupai Home Furnitureing の CAXA ソフトウェアは、デザイン レンダリング、見積書、ワイヤーフレーム、発注、自動発注解体を統合しており、バックエンド リンクにより、以前のリンクと比較して 6 時間近く短縮され、ソフィア工場では CNC デジタル制御システムが採用されており、これにより、生産プロセスデータをより高速に処理し、生産予測を行うことができ、ボードの利用率が向上し、木材資源の無駄を効果的に削減でき、同時にロボットのボード選別率はほぼ100％で、精度率はトップレベルにあります。業界で最も優れた品質を実現し、製造選別工程でのロスを抑制します。
すべてのカテゴリとプロセス全体を統合することで、ブランド所有者はフロントエンドの設計スキームとバックエンドの自動化された生産データを迅速に照合することができ、手動分解による非効率性やエラーの問題を回避し、注文をより迅速に生産プロセスに投入できるようになります。全体的な生産効率が向上します。
一部の業界アナリストは、家庭用製品における AI の活用が進むにつれて、フロントエンドのスキーム設計とバックエンドの生産が深化し続けており、大手家庭用家具企業は資本と技術の優位性に依存して AI における自社の優位性をさらに拡大することが期待されていると考えています。時代を超え、オリジナルを打ち破る 人員制約による成長のボトルネックにより、シェアは増加を続けた。