In Gesprächen mit unseren Kunden taucht bei der Erörterung ihrer Umstellung auf digitale Prozesse ein wiederkehrendes Thema auf: Die größten Kosten und Belastungen entstehen oft durch den Zeit- und Arbeitsaufwand, der für die Digitalisierung vorhandener papierbasierter Materialien erforderlich ist.

In unseren Gesprächen mit Fertigungsunternehmen taucht bei der Umstellung auf einen papierlosen Betrieb immer wieder ein Thema auf: Die größten Kosten und Belastungen entstehen oft durch den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Digitalisierung vorhandener Papiermaterialien..

Digitalisierung der Frontline-Arbeit mit der Augie Gen AI Suite

Standardarbeitsanweisungen (Standard Operating Procedures, SOPs), Arbeitsanweisungen und Checklisten werden in der Regel über Jahre hinweg erstellt und stellen einen wichtigen Fundus an organisatorischem Wissen dar. Diese in digitale Formate umzuwandeln und dabei Genauigkeit und Zugänglichkeit zu wahren, kann eine gewaltige Herausforderung sein.

Kunden äußern häufig Bedenken hinsichtlich des ressourcenintensiven Charakters dieser Transformation. Es geht nicht nur darum, Dokumente zu scannen; es geht darum, sie für digitale Arbeitsabläufe neu zu überdenken und zu strukturieren. Viele müssen viel Zeit aufwenden, um Inhalte zu überprüfen, zu aktualisieren und anzupassen, damit sie den aktuellen betrieblichen Gegebenheiten entsprechen und sich nahtlos in neue Plattformen integrieren lassen.

 

Diese Herausforderung ist für jedes Industrieunternehmen real, das sich im Wandel befindet, um Digitale Fertigung. Es stellt auch eine Chance dar … und Genau aus diesem Grund haben wir Augie entwickelt.

Die Leistungsfähigkeit von GenAI bei der Digitalisierung von Inhalten

Generative KI (GenAI) bietet transformatives Potenzial für die Digitalisierung von Inhalten, indem sie die Konvertierung papierbasierter Materialien in strukturierte, digitale Formate automatisiert. Sie kann Informationen aus Dokumenten wie SOPs, Arbeitsanweisungen oder Checklisten analysieren und extrahieren und diese schnell in bearbeitbare, standardisierte Vorlagen übersetzen. GenAI ermöglicht auch die Verbesserung von Inhalten, z. B. das Umschreiben zur Verdeutlichung, die Integration von Bildern, die Übersetzung von Sprachen oder die Anpassung von Inhalten an bestimmte Arbeitsabläufe. Indem GenAI den Digitalisierungsprozess beschleunigt und den manuellen Aufwand reduziert, ermöglicht es Unternehmen, effizienter und kostengünstiger auf digitale Systeme umzusteigen.

Augie, eine Suite industrieller generativer KI-Tools von Augmentir, revolutioniert die industrielle digitale Transformation, indem sie erweiterte KI-Funktionen mit praktischen, menschenzentrierten Anwendungen kombiniert. Augie nutzt generative KI und die Leistungsfähigkeit erweiterter Large Language Models (LLMs), um die Erstellung digitaler Inhalte zu transformieren, adaptive Workflows zu erstellen, Mitarbeiter in Echtzeit anzuleiten und Daten zu analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

 

Augie hat uns dabei geholfen, unsere bestehenden papierbasierten SOPs und Schulungsunterlagen schnell in interaktive digitale Arbeitsanweisungen und Lerntools umzuwandeln. Wir haben unseren Digitalisierungsaufwand von Monaten auf Tage reduziert. Dadurch haben wir unsere Prozesse optimiert, die Fehlerquote gesenkt und die Weiterbildung unserer Belegschaft beschleunigt.

Leiter Digitale Transformation
Fortune 100 Lebensmittel- und Getränkehersteller

 

Augie zur Verfahrenserstellung

Augie ist ein leistungsstarkes Tool zur Beschleunigung des Übergangs von papierbasierten zu digitalen Abläufen in der Fertigung und Industrie.

Generieren Sie schnell Standardarbeitsanweisungen aus Excel, Word, PDFs, Bildern oder Videos. Der Augie Content Assistant verwendet Ihre vorhandenen Inhalte und generiert digitale Smart-Formulare, Checklisten und digitale Arbeitsanweisungen. Augie kann den Austausch von Stammeswissen durch Zusammenarbeit und konvertieren Sie diese in skalierbare, kuratierte digitale Assets, die sofort in Ihrem Unternehmen geteilt werden können.

Augie Generative AI Industrial Copilot Inhaltskonvertierungsassistent

Augie für Schulungsinhalte

Augie, der GenAI-Assistent von Augmentir, erleichtert die Umwandlung papierbasierter Informationen in maßgeschneiderte Schulungsinhalte und Tests für die weniger erfahrenen Mitarbeiter im Außendienst. Augie analysiert automatisch SOPs, Arbeitsanweisungen und andere Dokumente, um klare, vereinfachte Schulungsmodule zu erstellen. Es generiert interaktive Tests zur Vertiefung wichtiger Konzepte und passt Lernmaterialien an individuelle Fähigkeitsstufen an, um sicherzustellen, dass sich die Mitarbeiter mit relevanten Inhalten beschäftigen.

Augie Industrial Copilot – generativer KI-Assistent für Schulungen und Quiz-Erstellung

Durch die Optimierung dieses Prozesses verringert Augie den Aufwand und die Zeit, die für die Erstellung effektiver, praxisorientierter Schulungstools zur Personalentwicklung erforderlich sind.

Augie für die Inhaltslokalisierung

Sprachübersetzung und -lokalisierung sind entscheidend, um sicherzustellen, dass Arbeitsanweisungen und Schulungsmaterialien für die Mitarbeiter im Produktionsbereich in der Fertigung und in anderen Industrieumgebungen effektiv und zugänglich sind. Die Bereitstellung von Materialien in der Muttersprache eines Mitarbeiters verbessert das Verständnis, reduziert Fehler und erhöht die Sicherheit.

Mit Augie ist die Inhaltslokalisierung ganz einfach. Augies Tools zur Inhaltslokalisierung machen Arbeitsanweisungen und Schulungsmaterialien verständlicher und umsetzbarer. Diese Investition fördert eine bessere Leistung der Belegschaft, Inklusivität und die Einhaltung globaler Standards.

Augie Gen AI Suite-Assistent zur Inhaltslokalisierung

Die nächste Phase der KI in der Fertigung ist da

Augie definiert die nächste Phase der KI in der Fertigung neu, indem generative KI nahtlos in die Produktionsabläufe integriert wird, um die Digitalisierung zu beschleunigen sowie die Produktivität und die Eigenverantwortung der Mitarbeiter zu verbessern. Augie umfasst eine komplette Suite KI-gestützter Assistenten und KI-Dienste, die dabei helfen, Qualifikationslücken zu schließen, die Einarbeitung zu beschleunigen und sicherzustellen, dass die Mitarbeiter an der Produktionslinie mit dem Wissen ausgestattet sind, das sie für ihren Erfolg benötigen.

Die Augie Industrial Gen AI Suite transformiert jede Phase der Connected Worker Journey.

 

Augie transformiert die Reise Ihres vernetzten Mitarbeiters

 

Augie transformiert jede Phase der vernetzten Mitarbeitererfahrung, indem es eine komplette Suite von KI-Tools bereitstellt, die sich zusammen mit den Anforderungen eines Unternehmens weiterentwickeln. Es beginnt mit der Digitalisierung von Prozessen und der Umwandlung statischer, papierbasierter Inhalte in dynamische, interaktive digitale Arbeitsabläufe, wodurch Abläufe für Mitarbeiter im Außendienst zugänglicher und effizienter werden. Wenn Abläufe vernetzt werden, nutzt Augie Echtzeitdaten, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, mit denen Unternehmen Ineffizienzen identifizieren, Arbeitsabläufe verbessern und kontinuierliche Verbesserungen vorantreiben können.

Über betriebliche Verbesserungen hinaus fördert Augie durch seine Erweiterbarkeit und nahtlose Integration mit anderen Unternehmensystemen kontinuierliche Innovation und schafft so ein einheitliches, skalierbares Ökosystem, das sich an neue Herausforderungen und Chancen anpasst. Indem Augie jede Phase der vernetzten Mitarbeiterreise berücksichtigt, ermöglicht es Unternehmen nicht nur, ihre Abläufe zu modernisieren, sondern auch eine Grundlage für langfristigen Erfolg und Innovation zu schaffen.

 

Jetzt ist es an der Zeit, die Zukunft der Fertigung zu nutzen – verpassen Sie nicht die Chance, Ihre Belegschaft zu stärken und Ihre Betriebsabläufe mit Augie zu verbessern. Machen Sie noch heute den ersten Schritt in Richtung einer intelligenteren, effizienteren Fertigungsumgebung.

 

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Erfahren Sie, wie Digital Standard Work die Fertigungsproduktion effektiv transformiert und betriebliche Spitzenleistung ermöglicht.

Fertigungsunternehmen spüren den Druck durch erhöhte Kundenanforderungen, Fachkräftemangel und starke Veränderungen in ihren Produktionsbelegschaften. Sie können diese Hindernisse jedoch effektiv überwinden mit digitale Standardarbeit ermöglicht durch Smart Connected Worker-Technologie. Digitale Standardarbeit fördert die betriebliche Exzellenz in der Fertigung durch erleichterten Wissensaustausch, verbesserte Prozessstandardisierung, gesteigertes Engagement der Mitarbeiter, verbesserte Flexibilität der Belegschaft und allgemeine Optimierung der Fähigkeiten der Belegschaft.

digitale Standardarbeit in der Fertigung

Standardisierte Arbeit in der Fertigung (Zentralausrichtung, Einrichtung/Wartung der Maschinen, Inspektionschecklisten, Schulung der Belegschaft, Schmierverfahren usw.) ist wirksam für die kontinuierliche Verbesserung der effizientesten und sichersten Methoden zur Durchführung von Arbeiten, um die Kundennachfrage zu erfüllen und gleichzeitig den Abfall zu minimieren. Digitales Standardwerk geht bei diesen Prozessen noch einen Schritt weiter und erweitert sie mithilfe digitaler Technologie, um eine echte Kultur der kontinuierlichen Verbesserung zu etablieren, in der Mitarbeiter im Außendienst und Prozesse in der Fertigung von digitalen Arbeitsabläufen, Zusammenarbeit, KI-gestützter Anleitung, generativen KI-Assistenten, Echtzeitzugriff auf zentrale Wissensdatenbanken und vielem mehr profitieren.

Durch die Neudefinition von Standardarbeit für das digitale Zeitalter können Hersteller durch mehr Effizienz, Qualität, Flexibilität und Innovation in ihren Produktionsmitarbeitern operative Spitzenleistungen erzielen. Lesen Sie mehr über digitale Standardarbeit und wie sie die Produktion in der Fertigung effektiv verändert und Erfolg ermöglicht:

Standardarbeit in der Fertigung digitalisieren

Entsprechend Forbes und McKinseyDurch digitale Tools können Hersteller Maschinenausfallzeiten um 301 bis 501 TP3T reduzieren und qualitätsbezogene Kosten um 101 bis 201 TP3T senken. Die effektive Digitalisierung der Standardarbeit in der Fertigung durch intelligente, KI-gesteuerte Connected Worker-Technologie umfasst:

  • Interaktive digitale Arbeitsanweisungen
    Ersetzen Sie papierbasierte Standardarbeitsanweisungen (SOPs) durch interaktive digitale Arbeitsanweisungen die Multimedia-Elemente wie Videos, Bilder und Animationen enthalten. Auf diese können Mitarbeiter auf Tablets, Wearables und anderen Mobilgeräten direkt in der Werkstatt zugreifen.
  • Datenerfassung und -integration
    Nutzen Sie intelligente Tools und Sensoren, um Daten aus dem Herstellungsprozess automatisch zu erfassen, z. B. Drehmomentwerte, Zykluszeiten und Qualitätsprüfungen. Diese Daten können in die digitalen Arbeitsanweisungen integriert werden, um Feedback in Echtzeit zu liefern und die Einhaltung von Standards sicherzustellen.
  • Workflow-Automatisierung
    Automatisieren Sie Aufgaben ohne Mehrwert wie Dateneingabe, Genehmigungen und Dokumentation über vernetzte Arbeitsplattformen. Dies optimiert Arbeitsabläufe, reduziert Fehler und gibt den Mitarbeitern die Möglichkeit, sich auf wertschöpfende Aktivitäten zu konzentrieren, die mit der Standardarbeit in Einklang stehen.
  • Wissensmanagement
    Digitalisieren und zentralisieren Stammeswissen und implizites Wissen, Best Practices und Prozessdokumentation in einer vernetzten Mitarbeiterplattform. Dies stellt sicher, dass standardisierte Methoden leicht zugänglich und aktualisierbar sind, um einen konsistenten Wissensaustausch innerhalb der Belegschaft zu gewährleisten.

Der Einsatz intelligenter, vernetzter Arbeitsplattformen zur Digitalisierung und Optimierung von Standardarbeiten in der Fertigung steigert die Produktivität, sorgt für eine bessere und konsistentere Produktqualität und fördert eine sicherere Arbeitsumgebung für einen verbesserten Betriebserfolg. Vernetzte Arbeitsplattformen, die Standardarbeiten digitalisieren, können auch zur Unterstützung des umfassenderen IWS eines Unternehmens eingesetzt werden (Integrierte Arbeitssysteme)-Strategie, die dazu beiträgt, die betriebliche Exzellenz in der Fertigung zu verbessern.

Profi-Tipp

Die Verwendung eines Low-Code-No-Code-Workflow-Builders vereinfacht die Erstellung komplexer digitaler Workflows für Frontline-Arbeitsprozesse. Darüber hinaus erleichtert die Integration von Remote-Collaboration-Tools die Echtzeit-Anleitung, den Wissensaustausch und die Möglichkeit, Standardarbeitsabläufe auf der Grundlage des erfassten Stammeswissens zu aktualisieren.

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Einbindung von Frontline-Mitarbeitern durch digitale Standardarbeit

Da sich die Belegschaften im verarbeitenden Gewerbe aufgrund von Pensionierungen verschieben und Stammeswissen Um Verluste zu vermeiden, ist eine effektive Mitarbeiterschulung für den anhaltenden Erfolg von entscheidender Bedeutung. Interaktive digitale Schnittstellen, erweiterte und verbesserte Funktionen und tragbare Technologien machen Standardarbeitspraktiken wie Mitarbeiterschulungen ansprechender und zugänglicher und verbessern so die Akzeptanz und Einhaltung durch die Belegschaft.

Digitale Tools erleichtern die Informationstransparenz und den Wissensaustausch zwischen den Mitarbeitern im Außendienst. So können sie voneinander lernen, bewährte Verfahren austauschen und zu einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung beitragen. Durch die Verfolgung und Analyse von Leistungsdaten aus digitalen Systemen können Hersteller Spitzenkräfte identifizieren, personalisiertes Feedback geben und Erfolge anerkennen, wodurch das Engagement und die Motivation der Mitarbeiter im Außendienst gefördert werden.

Digital Standard Work stärkt die Mitarbeiter im Außendienst, indem es sie in Prozessverbesserungen einbezieht, ihre Beiträge anerkennt und ihnen Möglichkeiten zum Lernen und Wachsen bietet, was zu mehr Arbeitszufriedenheit und Engagement führt. Durch den Einsatz digitaler Technologien und interaktiver Schnittstellen können Hersteller Standardarbeitsabläufe in ansprechende und stärkende Erfahrungen für ihre Mitarbeiter im Außendienst umwandeln und so Produktivität, Qualität und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung fördern.

Das Wichtigste dabei ist, dass es dem Produktions- und Fabrikpersonal die Werkzeuge an die Hand gibt, die es braucht, um erfolgreich zu sein. Auf diese Weise entsteht eine zufriedenstellendere Umgebung, in der die Mitarbeiter zur Arbeit kommen und mit dem, was sie tun und wie sie es tun, zufrieden sind.

Effektivere Zusammenarbeit fördern

Digitale Standardarbeit erleichtert auch die Zusammenarbeit zwischen Ihren Frontline-Teams. Effektive Kommunikation beginnt mit digitalen Tools, und durch die Implementierung digitaler Standardarbeit mit Connected Worker-Technologie können Hersteller Frontline-Teammitglieder über Schichten, Abteilungen, Standorte und Sprachen hinweg vernetzen und so die Transparenz bei Personalplanung, Schulung, Kompetenzverfolgung verbessern. tägliches Management, Fehlerbehebung und mehr.

Industrielle Zusammenarbeit mit Augmentir

Von Mitarbeitern an der Produktionslinie bis hin zu Führungskräften: Eine digitale Standardarbeitsstrategie, die die Technologie für vernetzte Mitarbeiter nutzt, ermöglicht es den Mitarbeitern, nahtlos zusammenzuarbeiten und einfach auf Informationen zuzugreifen. Lösungen für vernetzte Mitarbeiter, die Tools für die industrielle Zusammenarbeit umfassen, ermöglichen es den Mitarbeitern, sich virtuell mit Fachexperten zu verbinden, um Anleitung und Unterstützung aus der Ferne zu erhalten. Diese Softwaretools werden in der Fertigung und anderen industriellen Umgebungen immer üblicher, wo Unternehmen mit einer zunehmend verteilten und entfernten Belegschaft konfrontiert sind, aber dennoch Teamarbeit benötigen, um Fehler zu beheben und Probleme zu lösen. Kurz gesagt: Mitarbeiter können in kürzerer Zeit mehr und mit größerer Genauigkeit erledigen.

Möchten Sie mehr erfahren?

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Augmentir und unsere KI-gestützte Connected Worker-Lösung Standardarbeiten digitalisieren, Abläufe rationalisieren, die Kommunikation verbessern und Frontline-Mitarbeiter mit den Tools und Informationen ausstatten, die sie benötigen, Vereinbaren Sie eine Demo mit einem unserer Produktexperten.

 

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Die heutige dynamische und sich verändernde Belegschaft in der Fertigung benötigt kontinuierliche Lern- und Leistungsunterstützung, um eine effektive Leistung am Arbeitsplatz aufrechtzuerhalten und zu erbringen.

Jeden Tag hören wir von der wachsenden „Fertigkeitslücke“ in der Fertigung, die mit der industriellen Belegschaft an vorderster Front einhergeht. Die Geschichte besagt, dass 30% der Arbeitnehmer in naher Zukunft in den Ruhestand gehen und ihr über 30-jähriges Stammeswissen mitnehmen, sodass die Notwendigkeit entsteht, ihre jüngeren Nachfolger schnell weiterzubilden. Um die Wissenslücke zu schließen, machte sich eine ganze Generation von Unternehmen daran, „Connected Worker“-Softwareanwendungen zu entwickeln. Sie verließen sich jedoch alle auf die vorhandenen Schulungs-, Beratungs- und Supportprozesse – der einzig wahre Unterschied zu diesem Ansatz ist die Entwicklung einer Technologie, die Ihre Papierverfahren auf Glas überträgt.

Zusammen mit Stammeswissen und implizites Wissen Abgesehen davon ist die Belegschaft von heute auch dynamischer und vielfältiger als frühere Generationen. Die 30-jährigen engagierten Mitarbeiter sind nicht mehr die Regel. Die durchschnittliche Betriebszugehörigkeit von Arbeitern in der Fertigung ist in den letzten 5 Jahren um 171 TP2T zurückgegangen, und die vorübergehende Natur der Industriearbeiter beschleunigt sich schnell. Ein Auswuchs der COVID-Pandemie bringt die hervor Große Resignation, wo Arbeitnehmer in Rekordzahlen kündigen und das Engagement der Arbeitnehmer in den letzten 2 Jahren um fast 20% gesunken ist. 

Diese neuen Arbeitskräfte in der Fertigung verändern sich in Echtzeit – wer auftaucht, welche Fähigkeiten sie haben und welche Aufgaben sie erledigen müssen, ist ein ständig wechselndes Ziel. Der traditionelle „One-Size-Fits-All“-Ansatz für Schulung, Anleitung und Leistungsunterstützung ist grundsätzlich nicht in der Lage, es den Arbeitnehmern von heute zu ermöglichen, ihre individuellen Höchstleistungen in Bezug auf Sicherheit, Qualität und Produktivität zu erbringen. 

Die Digitalisierung von Arbeitsanweisungen ist ein guter Anfang, um die Qualifikationslücke in der Fertigung zu schließen, aber allein wird das Problem nicht vollständig gelöst. Wir müssen einen Schritt weiter gehen, um den Mangel an qualifizierten und qualifizierten Arbeitskräften in der Fertigung zu überwinden. 

Geben Sie die ein 2. Generation der Connected Worker-Software, einem Ansatz, der auf einem datengesteuerten, KI-gestützten Ansatz basiert, der dabei hilft, die dynamischen Arbeitskräfte von heute zu schulen, zu führen und zu unterstützen, indem er digitale Arbeitsanweisungen, Remote-Zusammenarbeit und fortschrittliche Schulungsmöglichkeiten am Arbeitsplatz kombiniert. 

Diese Connected-Worker-Lösungen der 2. Generation wurden entwickelt, um hochgradig granulares Daten-Streaming von Connected-Frontline-Workern zu erfassen. Diese Plattformen basieren von Grund auf auf der Grundlage künstlicher Intelligenz (KI). KI-Algorithmen sind ideal für die Analyse großer Datenmengen, die von einer vernetzten Belegschaft gesammelt wurden. KI kann Muster erkennen, Ausreißer finden, Daten bereinigen und Korrelationen und Muster finden, die zur Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten verwendet werden können, und schafft eine datengesteuerte Umgebung, die kontinuierliches Lernen und Leistungsunterstützung unterstützt.

Dieser Ansatz passt perfekt zu der dynamischen, sich verändernden Natur der heutigen Belegschaft und ist ideal geeignet, sie zu unterstützen 5 Momente der Not, ein Rahmenwerk, um eine effektive Leistung am Arbeitsplatz zu erzielen und aufrechtzuerhalten.

Beispielsweise nutzt die KI-gestützte Connected Worker-Plattform von Augmentir anonymisierte Daten aus Millionen von Jobausführungen, um ihre Fähigkeit zur automatischen Bereitstellung von In-App-KI-Erkenntnissen in den Bereichen Produktivität, Sicherheit und Personalentwicklung erheblich zu verbessern und zu erweitern. Diese Erkenntnisse sind von zentraler Bedeutung für das True Proficiency™-Scoring von Augmentir, das dabei hilft, jedes Ihrer Teammitglieder bei jeder Aufgabe objektiv hinsichtlich seines Kompetenzniveaus zu bewerten, damit Unternehmen Produktivität und Durchsatz optimieren, basierend auf Kenntnissen und Fähigkeiten intelligent planen und personalisieren können Maß an Beratung und Unterstützung, um den Bedürfnissen jedes einzelnen Mitarbeiters gerecht zu werden.

Dies bietet Augmentir-Kunden erhebliche Vorteile, die die KI von Augmentir in Verbindung mit den digitalen Workflow- und Remote-Collaboration-Funktionen der Plattform nutzen und so kontinuierliche Verbesserungsinitiativen mit Schwerpunkt auf der Personalentwicklung durchführen können. Diese Kunden sind in der Lage, die von der KI von Augmentir generierten Erkenntnisse zu nutzen, um objektive Leistungsbewertungen zu erstellen, automatisch zu erkennen, wo die Produktivität zurückbleibt (oder möglicherweise zurückbleibt), das Engagement der Mitarbeiter zu steigern und hochgradig personalisierte Arbeitsanweisungen basierend auf den Fähigkeiten der Mitarbeiter bereitzustellen.

Traditionell gab es eine klare Trennung zwischen Schulung und Arbeitsausführung, sodass die Onboarding-Schulung alles umfassen musste, was ein Mitarbeiter leisten konnte möglicherweise tun, was die Trainingszeit verlängert und zu Ineffizienzen führt. Heute mit der Fähigkeit, Schulungen durchzuführen im Moment der Not, kann sich das Onboarding auf alles konzentrieren, was ein Mitarbeiter benötigt wird wahrscheinlich reichen, Kompetenzlücken in Echtzeit erkennen und schließen Dadurch werden die Einarbeitungszeiten in der Fertigung erheblich verkürzt. In einem bestimmten Fall konnte Bio-Chem Fluidics die Einarbeitungszeit für neue Mitarbeiter um bis zu 801 TP3T verkürzen und gleichzeitig die Arbeitsproduktivität im gesamten Fertigungsbetrieb um 211 TP3T steigern.

Mit zunehmender Vernetzung der Mitarbeiter haben Unternehmen Zugriff auf eine neue reichhaltige Quelle für Aktivitäts-, Ausführungs- und Stammesdaten und können mit geeigneten KI-Tools Einblicke in Bereiche gewinnen, in denen die größten Verbesserungsmöglichkeiten bestehen. Künstliche Intelligenz legt eine datengesteuerte Grundlage für kontinuierliche Verbesserungen in den Bereichen Leistungsunterstützung, Training und Personalentwicklung, um die Voraussetzungen für die Anforderungen der sich ständig verändernden Belegschaft von heute zu schaffen.

Erfahren Sie, wie Hersteller mit einer Augmented Connected Workforce (ACWF) dem Fachkräftemangel in der Fertigung entgegenwirken und Qualifikationslücken schließen.

Generative KI in der Fertigung bezieht sich auf die Anwendung generativer Modelle und künstlicher Intelligenztechniken zur Optimierung und Verbesserung verschiedener Aspekte des Fertigungsprozesses. Dabei werden KI-Algorithmen verwendet, um neue Produktdesigns zu generieren, Produktionsabläufe zu optimieren, Wartungsbedarf vorherzusagen und die Produktionseffizienz im Frontline-Betrieb zu verbessern.

Generative KI in der Fertigung

Entsprechend McKinsey, liegt der größte Nutzen der generativen KI in Anwendungsfällen in vier Bereichen: Fertigung, Kundenbetrieb, Marketing und Vertrieb sowie Lieferkettenmanagement. Hersteller sind in einer einzigartigen Position, um von generativer KI zu profitieren, und für einige ist sie bereits eine transformative Kraft. Eine kürzlich veröffentlichte Deloitte Die Studie ergab, dass 791 Prozent der Unternehmen erwarten, dass generative KI ihre Betriebsabläufe innerhalb von drei Jahren verändern wird, und 561 Prozent von ihnen nutzen bereits generative KI-Lösungen, um Effizienz und Produktivität zu verbessern.

Die Fertigung entwickelt sich rasant weiter. Durch die Integration hochmoderner Technologien wie generativer KI können Hersteller ihre Produktionsmitarbeiter durch verbesserte Entscheidungsfindung, Zusammenarbeit und Dateneinblicke besser unterstützen, erweitern und stärken.

Tauchen Sie mit uns unten in die generative KI in der Fertigung ein und erkunden Sie deren Funktionsweise, Vorteile und Risiken sowie einige der wichtigsten Anwendungsfälle, die generative KI, insbesondere digitale Assistenten für generative KI, für Fertigungsvorgänge bieten kann:

Was ist generative KI in der Fertigung?

Generative KI bezieht sich auf künstliche Intelligenzsysteme, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik erstellen, indem sie Muster aus vorhandenen Daten lernen. In der Fertigung umfasst dies die Verwendung von Large Language Models (LLMs) und Natural Language Processing (NLP), um große Datenmengen zu analysieren, verschiedene Szenarien zu simulieren und innovative Lösungen zu generieren, die sich auf eine Vielzahl von Fertigungsprozessen auswirken können.

Große Sprachmodelle

Large Language Models (LLMs) sind eine Art generatives Modell der künstlichen Intelligenz, das anhand einer großen Menge – manchmal auch als Korpus bezeichnet – von Textdaten trainiert wurde. Sie sind in der Lage, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu generieren und werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelle Übersetzung und Textgenerierung.

In der Fertigung sollten generative KI-Lösungen proprietäre, zweckmäßige, vorab trainierte LLMs nutzen, gepaart mit robuster Sicherheit und Berechtigungen. Industrielle LLMs nutzen Betriebsdaten, Schulungs- und Personalmanagementdaten, Daten zu vernetzten Mitarbeitern und Technikern sowie Informationen aus Unternehmenssystemen.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Natural Language Processing (NLP) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen mithilfe natürlicher Sprache konzentriert. Dabei werden Algorithmen und Modelle entwickelt, die es Computern ermöglichen, menschliche Sprache auf sinnvolle und nützliche Weise zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren.

Für die generative KI ist NLP eine Schlüsseltechnologie, die es den Assistenten ermöglicht, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu generieren. Auf diese Weise werden nahtlose Konversationserlebnisse für den Benutzer sowie wertvolle Unterstützung für Mitarbeiter im Produktionsbereich, Ingenieure und Manager in Fertigungs- und Industrieumgebungen geboten.

NLPs ermöglichen es der KI, natürliche Spracheingaben zu verarbeiten und zu interpretieren, sodass sie menschenähnliche Interaktionen durchführen, Benutzeranfragen verstehen und relevante und genaue Antworten geben kann. Dies ist für gängige Fertigungsaufgaben wie Echtzeitunterstützung, Dokumentationsprüfung, vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle von entscheidender Bedeutung.

Generative KI in der Fertigung mit LLMs und NLP

Durch die Kombination großer Sprachmodelle und natürlicher Sprachverarbeitung kann generative KI zusammenhängende und kontextrelevante Texte für Aufgaben wie Schreiben, Zusammenfassen, Übersetzen und Konversation erstellen und dabei die menschliche Sprachkompetenz nachahmen.

Vorteile der Nutzung generativer KI in der Fertigungsindustrie

Generative KI und Lösungen, die sie nutzen, bieten mehrere Vorteile für Fertigungsvorgänge, darunter:

  • Betriebs-/Produktionsoptimierung und Prognose: Die GenAI-Technologie verbessert Fertigungsprozesse erheblich, indem sie in Echtzeit überwacht und analysiert, Probleme schnell erkennt und prädiktive Erkenntnisse und personalisierte Unterstützung bietet, um die Effizienz der Fertigungsmitarbeiter zu steigern. Darüber hinaus ermöglichen KI-Assistenten Herstellern, mehrere Kontrollstrategien innerhalb ihres Prozesses zu erkunden und potenzielle Engpässe und Fehlerstellen zu identifizieren.
  • Proaktive Problemlösung: Generative KI-gestützte Tools ermöglichen Echtzeitüberwachung und Risikoanalyse von Fertigungsabläufen und ermöglichen so die schnelle Identifizierung und Lösung von Problemen zur Optimierung von Produktion und Effizienz. Sie können Ereignisse erkennen, während sie auftreten, und liefern wertvolle Erkenntnisse und Empfehlungen, die Bedienern und Ingenieuren helfen, Probleme schnell zu identifizieren und zu lösen, bevor sie eskalieren.
  • Reduzieren Sie ungeplante Ausfallzeiten: Generative KI-Lösungen können große Datensätze analysieren, um den Wartungsbedarf von Geräten vorherzusagen, bevor Probleme auftreten. So können Hersteller die Wartung proaktiv planen und ungeplante Störungen minimieren. Dies verbessert nicht nur die Ausfallzeiten, sondern trägt auch zur allgemeinen Betriebsstabilität unternehmenskritischer Geräte bei.
  • Persönliche Unterstützung und Anleitung am Arbeitsplatz: Generative KI-Tools können auf verschiedene Rollen innerhalb der Produktionsanlage zugeschnitten werden und bieten Bedienern, Ingenieuren und Managern personalisierte Unterstützung. Sie können rollenbasierte, personalisierte Unterstützung und proaktive Einblicke bieten, um vergangene Ereignisse, aktuelle Status und mögliche zukünftige Ereignisse zu verstehen. So können die Mitarbeiter ihre Aufgaben effektiver erledigen und bessere, fundiertere Entscheidungen treffen.

Diese Vorteile verdeutlichen die erheblichen Auswirkungen der generativen KI auf die Fertigungsaktivitäten an vorderster Front: Sie verbessert die allgemeine Betriebseffizienz, passt Prozesse bei Bedarf an und fördert betriebliche Spitzenleistungen.

Profi-Tipp

Generative KI-Assistenten kann diese Vorteile noch weiter ausbauen, indem Fähigkeiten und Schulungsdaten einbezogen werden, um die Effektivität der Schulung zu messen, Qualifikationslücken zu identifizieren und Lösungen vorzuschlagen, um Fachkräftemangel vorzubeugen. Dies garantiert, dass die Mitarbeiter an der Front über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um Aufgaben sicher und effizient auszuführen, und ermöglicht gleichzeitig die Einrichtung personalisierter Karriereentwicklungspfade für Produktionsmitarbeiter, die ihr Wissen und ihre Fähigkeiten kontinuierlich verbessern.

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Risiken der generativen KI in der Fertigung

Generative KI in der Fertigung birgt mehrere Risiken, darunter Datensicherheit, Bedenken hinsichtlich des geistigen Eigentums und potenzielle Verzerrungen in KI-Modellen. Die Abhängigkeit von riesigen Datenmengen erhöht das Risiko von Datenverletzungen und Cyberangriffen, wodurch vertrauliche Informationen offengelegt werden können. Probleme mit dem geistigen Eigentum können auftreten, wenn KI-generierte Designs oder Prozesse versehentlich bestehende Patente oder proprietäre Technologien verletzen. Darüber hinaus können Verzerrungen in Trainingsdaten zu suboptimalen oder unfairen Ergebnissen führen, was die Qualität und Gerechtigkeit von KI-gesteuerten Entscheidungen beeinträchtigt. Es besteht auch das Risiko einer übermäßigen Abhängigkeit von KI, die die menschliche Aufsicht verringern und zu Fehlern führen kann, wenn die KI-Modelle falsche Vorhersagen treffen oder fehlerhafte Designs generieren. Die Gewährleistung einer ordnungsgemäßen Validierung, Transparenz und menschlichen Eingriffs ist entscheidend, um diese Risiken zu mindern.

Top-Anwendungsfälle für generative KI-Fertigungsassistenten

Generative KI-Assistenten und Frontline-Copiloten sind KI-gestützte Tools, die wertvolle Unterstützung und Einblicke in industriellen Umgebungen, insbesondere in der Fertigung, bieten sollen. Diese Assistenten sind eine Art generativer KI, die in Fertigungsabläufen eingesetzt werden, um die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren und proaktive Einblicke zu bieten, um die Leistung und Produktivität der Mitarbeiter an der Front zu optimieren.

Was KI-Assistenten an vorderster Front unter anderen Copiloten der generativen KI einzigartig macht, ist die verbesserte, menschenähnliche Interaktion, die über die Standarddatenanalytik und -analyse hinausgeht, um den Kontext eines Prozesses oder Problems zu verstehen; einschließlich dessen, was passiert ist und warum, sowie um zukünftige Ereignisse vorherzusehen.

Generative KI-Assistenten arbeiten mit spezialisierten großen Sprachmodellen (LLMs) und generativer KI und bieten kontextbezogene Intelligenz für überlegene Abläufe, Produktivität und Betriebszeit in industriellen Umgebungen. Darüber hinaus beinhalten sie in der Regel natürliche Sprachverarbeitung zum Verständnis der menschlichen Sprache, Mustererkennung zum Identifizieren von Trends oder Verhaltensweisen und Entscheidungsalgorithmen, um Unterstützung in Echtzeit zu bieten. In Kombination mit Techniken des maschinellen Lernens ermöglicht ihnen dies, Benutzereingaben zu verstehen, fundierte Vorschläge zu machen und Aufgaben zu automatisieren.

  1. Fehlerbehebung:Die Fehlerbehebung ist ein so wichtiger Anwendungsfall in der Fertigung. Angesichts des heutigen Fachkräftemangels befinden sich die Mitarbeiter an der Produktionslinie oft in Situationen, in denen sie nicht über das jahrzehntelange Fachwissen verfügen, das für eine schnelle Fehlersuche und Problemlösung in der Fertigung erforderlich ist. KI-Assistenten können diesen Mitarbeitern helfen, Entscheidungen schneller zu treffen und Produktionsausfallzeiten zu reduzieren, indem sie sofortigen Zugriff auf zusammengefasste Fakten bieten, die für einen Job oder eine Aufgabe relevant sind. Dies kann aus Verfahren, Anleitungen zur Fehlerbehebung, erfasstem Fachwissen oder OEM-Handbüchern stammen.
  2. Individuelle Schulung und Unterstützung: Mit GenAI-Assistenten können Hersteller Wissens- und Erfahrungslücken sofort schließen, indem sie Informationen bereitstellen, die auf den jeweiligen Mitarbeiter zugeschnitten und kontextbezogen sind. Dazu können gehören: Schulungsmaterialien für den Arbeitsplatz, One-Point-Lessons (OPLs) oder von Kollegen/Benutzern erstellte Inhalte wie Kommentare und Unterhaltungen.
  3. Leiter Standardwerk: Mit generativen KI-Assistenten können Betriebsleiter die Wirksamkeit von Standardarbeiten in ihrer Fertigungsumgebung bewerten und verstehen sowie Risikobereiche oder Verbesserungsmöglichkeiten erkennen.
  4. Umwandlung von Stammeswissen: Eine der dringlichsten Aufgaben vieler Hersteller ist die Erfassung und Konvertierung Stammeswissen in digitale Unternehmensressourcen, die unternehmensweit gemeinsam genutzt werden können. Mit der Connected Worker-Technologie, die generative KI nutzt, können Fertigungsunternehmen jetzt den Austausch von Stammeswissen durch Zusammenarbeit zusammenfassen und in skalierbare, kuratierte digitale Ressourcen umwandeln, die sofort unternehmensweit gemeinsam genutzt werden können.
  5. Ständige Verbesserung: KI- und GenAI-Assistenten können uns dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen die Inhalte verbessert werden können, und diese Verbesserungen umzusetzen, die Effektivität von Schulungen zu messen sowie die Effektivität der Belegschaft zu messen und zu verbessern.
  6. Betriebsanalyse: Generative KI-Assistenten können auch bei betrieblichen Verbesserungen einen Mehrwert bieten. GenAI-Assistenten können anhand der Anwesenheitsdaten der Mitarbeiter Schichtleitern oder Linienleitern dabei helfen, Risiken zu ermitteln und Ressourcenprobleme möglicherweise auszugleichen, bevor sie wirklich problematisch werden. Die Kompetenzmatrix, Anwesenheitsdaten und Produktionspläne eines Unternehmens können alle in ein zweckmäßiges, vorab trainiertes LLM einfließen – und Ihnen Informationen liefern, die Produktionsleiter benötigen, um ihren Betrieb am Laufen zu halten.

Zukunftssichere Fertigungsabläufe mit Augie™

Generative KI und andere KI-gestützte Lösungen verbessern die Fertigungsabläufe, indem sie Daten analysieren, um den Wartungsbedarf von Geräten vorherzusagen, bevor Probleme auftreten, eine proaktive Wartungsplanung ermöglichen und ungeplante Störungen minimieren. Mit diesen Tools können Hersteller die Zusammenarbeit von Frontline-Mitarbeitern verbessern und Echtzeitunterstützung mit kontextbezogenen Informationen bieten, um relevante und zeitnahe Unterstützung bei kritischen Entscheidungsprozessen sicherzustellen.

Insgesamt verändert die generative KI ein breites Spektrum an Fertigungs- und Industrieaktivitäten, vernetzt Mitarbeiter auf eine Art und Weise, die bislang für unmöglich gehalten wurde, und macht die Aufgaben und Prozesse im Produktionsprozess für Arbeitnehmer überall sicherer und effizienter.

Augie, Augmentirs neuer generativer KI-Assistent für die Frontline-Arbeit werden neben MES- und ERP-Daten auch Fähigkeiten, Informationen zur Personalentwicklung und Schulungsdaten berücksichtigt. Es bietet kontextbezogene, proaktive Einblicke und automatisierte Arbeitsabläufe, um die Produktion zu optimieren und Engpässe zu vermeiden, was zu Produktionseffizienz, Betriebszeit, Qualität und Entscheidungsfindung beiträgt.

Augie Gen AI Industrieassistent schließt Qualifikationslücken

Darüber hinaus verknüpft Augie Betriebsdaten, Schulungs- und Personalverwaltungsdaten, technische Daten sowie Wissen/Informationen aus verschiedenen Unternehmenssystemen, um den Mitarbeitern im Produktionsbereich mehr Handlungsfreiheit zu lassen, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Fertigungsleistung zu steigern.

Augmentir wird von führenden Herstellern als Partner für die digitale Transformation geschätzt, der messbare Ergebnisse für alle Betriebsabläufe liefert. Planen Sie einen Live-Demo heute, um mehr zu erfahren.

 

Siehe Augmentir in Aktion
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Vernetzte Frontline-Betriebsplattformen helfen Herstellern, Ausfallzeiten zu reduzieren und bieten eine Grundlage für eine ganzheitliche vorbeugende Wartungsstrategie.

Centerlining in der Fertigung ist eine Methodik, die standardisierte Prozesseinstellungen verwendet, um sicherzustellen, dass alle Produktionsabläufe konsistent ausgeführt werden.

In der Fertigung beispielsweise bestimmt es, welche Maschineneinstellungen erforderlich sind, um einen bestimmten Prozess auszuführen, und stellt sicher, dass die Bediener diese Einstellungen implementieren, um Fehler in der Fertigung zu vermeiden. Dies dient dazu, Produkt- und Verfahrensabweichungen zu verringern, indem die Maschineneffizienz verbessert wird.

Mittellinie in der Fertigung

Die Art der Maschinenkonfigurationen, die zentriert werden können, um Qualitätsprodukte herzustellen, die den Kundenerwartungen entsprechen, reichen von Temperatur-, Geschwindigkeits- und Druckeinstellungen bis hin zur richtigen Ausrichtung von Leitplanken. Auf ein Verfahren angewendet, kann Centerlining die Anzahl der verkaufbaren Artikel erheblich erhöhen, eine einheitliche Produktqualität sicherstellen und die Produktionskosten senken.

Kurz gesagt, der Einsatz eines erfolgreichen Centerlining-Prozesses kann dazu beitragen, den Anlagenbetrieb zu optimieren und Fehler bei der Produktentwicklung zu reduzieren.

Erfahren Sie in den folgenden Abschnitten mehr darüber, wie die Zentrierung den täglichen Betrieb verbessern kann und wie Sie einen Fertigungsprozess zentrieren, um die beste Leistung zu erzielen:

Centerlining-Methodik

Mittellinie funktioniert, indem spezifische Maschineneinstellungen pro Produkt (Druck, Geschwindigkeit, Temperatur usw.) verwendet werden, um sicherzustellen, dass die Prozesse während jedes Fließbandlaufs auf die gleiche Weise durchgeführt werden.

Die Verwendung der richtigen Mittellinieneinstellungen hat auch einen Nebeneffekt: Bediener können Probleme erkennen, sobald sie auftreten. Wenn die Mitarbeiter wissen, welche Prozessvariablen Produktionsverzögerungen auslösen, können sie diese besser kontrollieren, um die Produktqualität zu steigern.

Dies kann erreicht werden, indem ein statistisches Prozesskontrolldiagramm erstellt wird, um zu sehen, welche Variablen Unterbrechungen der Montagelinie verursachen, und um alle erforderlichen Änderungen am Prozess vorzunehmen. Das Erstellen eines Diagramms kann den Mitarbeitern auch dabei helfen, Verfahren zu identifizieren, die sich auf die Entwicklung von Waren auswirken, um eine kontinuierliche Verbesserung sicherzustellen.

Centerlining geht Hand in Hand mit Total produktive Wartung (TPM), eine Methode, die Geräte, Maschinenbediener und unterstützende Prozesse nutzt, um die Qualität und Sicherheit von Produktionsprotokollen zu verbessern.

Wie die Fertigungseffizienz durch Centerlining verbessert werden kann

Durch die Standardisierung entsprechender Maschineneinstellungen kann der Arbeitsalltag reibungsloser ablaufen. Beispielsweise kann die Zentrierung der Anforderungen für jedes Produkt die Umstellungen rationalisieren, sodass die Mitarbeiter ihre Ausrüstung schnell zurücksetzen können und keine Zeit verlieren, wenn sie zu einem neuen Produktlauf wechseln. Dadurch können kostspielige Fehler vermieden und Ausschuss in der gesamten Fertigung reduziert werden.

Es garantiert auch, dass alle Prozesse auf die gleiche Weise abgeschlossen werden. Konsistenz trägt zur Qualitätssicherung bei, insbesondere wenn Bediener Geräte für einen Produktionslauf einrichten. Werden die richtigen Einstellungen nicht konfiguriert, kann dies die Zeit für Produktwechsel verlängern und Produktmängel verursachen.

Wie man einen Herstellungsprozess zentriert

Centerlining in der Fertigung ist eine großartige Möglichkeit, Produkt- und Verfahrensabweichungen zu beheben, Vorgänge zu überwachen und statistische Analysen durchzuführen, um die Qualitätssicherung und -kontrolle zu verbessern.

Erfahren Sie, wie Sie einen Prozess zentrieren, indem Sie die folgenden vier Schritte ausführen.

Schritt 1: Bestimmen Sie die wichtigsten Prozessvariablen

Es ist entscheidend, Prozessvariablen zu erkennen, die den größten Einfluss auf die Produktqualität haben, um Fehler zu minimieren. Mögliche Variablen können Druck, Temperatur, Dichte, Masse und mehr umfassen.

Schritt 2: Identifizieren Sie die Maschineneinstellungen für jede Variable

Sehen Sie sich dann an, welche Mittellinieneinstellungen auf jeden Prozess angewendet werden können, um die Erstellung von Qualitätswaren sicherzustellen. Auch hier sollten Sie feststellen, was in der Vergangenheit gut funktioniert hat, und ein statistisches Prozessregeldiagramm verwenden, um variable Grenzwerte festzulegen.

Wichtige Dinge, die zu berücksichtigen sind, sind: wann der Prozess funktioniert hat, welche Einstellung für diesen Vorgang am besten geeignet war und wie die beiden zusammengearbeitet haben.

Schritt 3: Bewerten Sie die Auswirkungen der Variablen auf den Produktionsprozess und das Produkt

Nachdem Sie die geeigneten Maschineneinstellungen identifiziert haben, ist es an der Zeit zu überwachen, wie sich jede Variable auf den Produktionsprozess und die Endprodukterstellung auswirkt. Beginnen Sie mit der Analyse, welche Fließbandläufe die höchste Produktionsrate erzielten, und berücksichtigen Sie dabei Dinge wie Gerätestillstände, Ausschussteile, Nacharbeiten usw., um zu beurteilen, was funktioniert und was verbessert werden muss.

Es ist wichtig, dass Sie genaue, klare Daten zur Analyse haben. Wir empfehlen, Ihren Centerlining-Prozess und Ihre Ergebnisse zu digitalisieren, um die Leistung jeder Variablen korrekt zu quantifizieren.

Schritt 4: Stellen Sie sicher, dass die Mittellinieneinstellungen immer angewendet werden

Stellen Sie schließlich sicher, dass alle Bediener wissen und geschult sind, wie sie einen Mittellinienprozess am besten implementieren, damit jedes Mal die richtigen Einstellungen angewendet werden. Andernfalls kann es später zu Fehlern und Produktmängeln kommen. Es ist am besten, alle erforderlichen Ressourcen, Schritte und Schulungen von Anfang an bereitzustellen, um kostspielige Fehler zu vermeiden. Digitale Arbeitsanweisungen und vernetzte Arbeiterwerkzeuge sind eine großartige Möglichkeit, um sicherzustellen, dass die Bediener für die Durchführung von Mittellinienverfahren richtig ausgerüstet sind.

Centerlining mit Augmentir

In dieser Phase sollte Ihr Fertigungsunternehmen über die richtigen Berichtstechniken verfügen, um die Produktqualität anhand von Mittellinienverfahren zu bewerten.

Möchten Sie mehr erfahren?

Augmentir ist eine Connected-Worker-Lösung, die es Industrieunternehmen ermöglicht, alle Frontline-Prozesse zu digitalisieren und zu optimieren, die Teil ihrer TPM-Strategie sind. Die komplette Suite von Tools baut auf den patentierten von Augmentir auf Intelligente KI Grundlage, die dabei hilft, Muster und Bereiche für kontinuierliche Verbesserungen zu identifizieren.

Augmentir – Plattform für vernetzte Mitarbeiter

 

In Gesprächen mit unseren Kunden taucht bei der Erörterung ihrer Umstellung auf digitale Prozesse ein wiederkehrendes Thema auf: Die größten Kosten und Belastungen entstehen oft durch den Zeit- und Arbeitsaufwand, der für die Digitalisierung vorhandener papierbasierter Materialien erforderlich ist.

Hängt Ihr Fertigungsbetrieb noch immer an veralteten papierbasierten Prozessen fest? Es ist Zeit, den Tatsachen ins Auge zu blicken: Papier hält Sie zurück. Der Aufwand für die Verwaltung von Papierspuren, veralteten Standardarbeitsanweisungen (SOPs) und inkonsistenten Schulungsmaterialien ist nicht nur unbequem, sondern belastet auch Ihre Produktivität, Effizienz und Ihr Endergebnis direkt.

Papierlose Fertigung mit Augie Industrial Generative AI Suite

Generative KI (GenAI) bietet eine transformative Möglichkeit, Inhalte zu digitalisieren, indem sie die Konvertierung papierbasierter Materialien wie SOPs, Arbeitsanweisungen und Checklisten in strukturierte, bearbeitbare digitale Formate automatisiert. Sie kann Inhalte verbessern, indem sie die Klarheit verbessert, visuelle Elemente integriert, Sprachen übersetzt und Arbeitsabläufe anpasst. Dadurch wird der manuelle Aufwand erheblich reduziert und der Übergang zu kostengünstigen digitalen Systemen beschleunigt.

Lesen Sie weiter, um mehr über die Herausforderungen der Inhaltsdigitalisierung, die potenziellen Vorteile des papierlosen Arbeitens und wie zu erfahren Augie, eine generative KI-Lösung von Augmentir, ermöglicht Fertigungsunternehmen, ihre digitale Transformation zu beschleunigen.

Die Vorteile einer papierlosen Fertigung

Eine papierlose Fertigung bietet in der Fertigung zahlreiche Vorteile, darunter eine höhere Effizienz durch den Wegfall zeitaufwändiger manueller Schreibarbeit und die Reduzierung von Fehlern. Sie bietet Echtzeitzugriff auf digitale Arbeitsanweisungen und verbessert so die Genauigkeit und Produktivität der Mitarbeiter an der Produktionslinie. Die Digitalisierung unterstützt eine bessere Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards und ermöglicht gleichzeitig schnellere Aktualisierungen der Arbeitsabläufe.

Darüber hinaus verringert der Verzicht auf Papier die Umweltbelastung durch Abfallminimierung, steht im Einklang mit Nachhaltigkeitszielen und fördert eine vernetzte, datengesteuerte Umgebung, in der Erkenntnisse aus Echtzeitdaten zu kontinuierlicher Verbesserung und Innovation führen können.

Hier sind die wichtigsten Vorteile des papierlosen Arbeitens:

  1. Beschleunigen Sie das Onboarding Ihrer Mitarbeiter: Durch die Digitalisierung des Onboardings und die Integration von Schulungen in den Arbeitsablauf können Hersteller die Onboarding-Zeit neuer Mitarbeiter um 821 TP3T verkürzen.
  2. Produktivität erhöhen: Die Digitalisierung von Fertigungsabläufen bedeutet, dass keine manuelle, papierbasierte Datenerfassung oder Aufzeichnung mehr erforderlich ist. Die Arbeiter haben mehr Zeit, ihre Geräte zu bedienen, Aufgaben in der Werkstatt auszuführen und Lösungen für Probleme zu finden.
  3. Steigern Sie die Datengenauigkeit: Menschen machen häufig Fehler, aber die digitale Datenerfassung und -validierung kann helfen, menschliches Versagen auszugleichen und die Genauigkeit zu verbessern.
  4. Verbessertes Personalmanagement: Digitale Kompetenzverfolgung und KI-basierte Personalanalysen können dazu beitragen, Produktionsabläufe zu optimieren und die Arbeitsleistung zu maximieren.
  5. Verwalten Sie Echtzeitvorgänge: Mensch-Maschine-Schnittstellensysteme machen Papier, Akten und Jobtickets überflüssig. Dies bedeutet, dass Mitarbeiter Lagerbestände und andere Daten in Echtzeit analysieren können.
  6. Sparen Sie Geld, minimieren Sie Abfall: Obwohl der Verzicht auf Papier die Papierkosten eliminiert, gehen die Einsparungen darüber hinaus. Mit höherer Produktivität, Echtzeit-Abläufen und verbesserter Produktionsoptimierung können Kosten und Abfall in vielen Bereichen reduziert werden, was den Nachhaltigkeitszielen des Unternehmens entspricht.

Herausforderungen

Die Umstellung auf papierlose Fertigung bringt einige Herausforderungen mit sich und wenn Sie diese ignorieren, kann dies Ihren Fortschritt bremsen.

Standardarbeitsanweisungen (Standard Operating Procedures, SOPs), Arbeitsanweisungen und Checklisten werden in der Regel über Jahre hinweg erstellt und stellen einen bedeutenden Fundus an organisatorischem Wissen dar. Diese in digitale Formate umzuwandeln und dabei Genauigkeit und Zugänglichkeit zu wahren, kann eine gewaltige Herausforderung sein. Die Digitalisierung jahrelanger SOPs, Arbeitsanweisungen und Checklisten kann überwältigend sein, aber in veralteten Systemen festzustecken, kostet auf lange Sicht mehr. Der Widerstand von Mitarbeitern, die mit papierbasierten Prozessen vertraut sind, kann die Einführung verlangsamen, und wenn Ihre digitalen Tools nicht intuitiv sind, riskieren Sie, Ihr Team zu vergraulen. Die Integration in vorhandene Systeme ist keine leichte Aufgabe, und wenn Sie der Datensicherheit keine Priorität einräumen, machen Sie Ihren Betrieb angreifbar. Das Überwinden dieser Hürden ist entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Hier können Generative AI und Augie einen transformativen Mehrwert bieten.

Generative KI bietet transformatives Potenzial für die Digitalisierung von Inhalten, indem sie die Konvertierung papierbasierter Materialien in strukturierte, digitale Formate automatisiert. Sie kann Informationen aus Dokumenten wie SOPs, Arbeitsanweisungen oder Checklisten analysieren und extrahieren und diese schnell in bearbeitbare, standardisierte Vorlagen übersetzen. GenAI ermöglicht auch die Verbesserung von Inhalten, z. B. das Umschreiben zur Verbesserung der Übersichtlichkeit, das Integrieren von Bildern, die Übersetzung von Sprachen oder die Anpassung von Inhalten an bestimmte Arbeitsabläufe. Indem GenAI den Digitalisierungsprozess beschleunigt und den manuellen Aufwand reduziert, ermöglicht es Unternehmen, effizienter und kostengünstiger auf digitale Systeme umzusteigen.

Ihre papierlose Fertigung mit Augie

Augie, eine Suite industrieller generativer KI-Tools von Augmentir, revolutioniert die industrielle digitale Transformation, indem es fortschrittliche KI-Funktionen mit praktischen, menschenzentrierten Anwendungen kombiniert. Augie nutzt generative KI und die Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Large Language Models (LLMs), um die Erstellung digitaler Inhalte zu transformieren, adaptive Workflows zu erstellen, Mitarbeiter in Echtzeit anzuleiten und Daten zu analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

Augie Convert Content Papierlose Werkstatt

 

Augie ist ein leistungsstarkes Tool zur Beschleunigung des Übergangs von papierbasierten zu digitalen Abläufen in der Fertigung und Industrie. Erstellen Sie schnell Standardarbeitsanweisungen aus Excel, Word, PDFs, Bildern oder Videos. Der Augie Content Assistant verwendet Ihre vorhandenen Inhalte und generiert digitale Smart-Formulare, Checklisten und digitale Arbeitsanweisungen. Augie analysiert automatisch SOPs, Arbeitsanweisungen und andere Dokumente, um klare, vereinfachte Schulungsmodule zu erstellen. Es generiert interaktive Tests zur Vertiefung wichtiger Konzepte und passt Lernmaterialien an individuelle Fähigkeitsstufen an, um sicherzustellen, dass sich die Mitarbeiter mit relevanten Inhalten beschäftigen.

Mit Augie können Sie die Ineffizienzen papierbasierter Frontline-Arbeit hinter sich lassen. Augie verwandelt Ihre papierbasierten Arbeitsabläufe in nur wenigen Tagen in dynamische digitale Tools, rationalisiert Prozesse, reduziert Fehler und gibt Ihrer Belegschaft die Mittel, um in der heutigen schnelllebigen Umgebung Spitzenleistungen zu erbringen.

 

Augie hat uns dabei geholfen, unsere bestehenden papierbasierten SOPs und Schulungsunterlagen schnell in interaktive digitale Arbeitsanweisungen und Lerntools umzuwandeln. Wir haben unseren Digitalisierungsaufwand von Monaten auf Tage reduziert. Dadurch haben wir unsere Prozesse optimiert, die Fehlerquote gesenkt und die Weiterbildung unserer Belegschaft beschleunigt.

Leiter Digitale Transformation
Fortune 100 Lebensmittel- und Getränkehersteller

 

Die Digitalisierung ist nicht nur ein Upgrade – sie ist ein Schritt hin zu intelligenteren, wettbewerbsfähigeren Abläufen. Augie optimiert Inhalte für Mitarbeiter im Außendienst, bietet Feedback in Echtzeit und beseitigt Barrieren wie Sprachbarrieren oder Compliance-Probleme. Papier kann mit den umsetzbaren Erkenntnissen und der Anpassungsfähigkeit, die Augie bietet, einfach nicht mithalten.

Steigern Sie die Fertigungseffizienz mit einer papierlosen Fertigung

Augie revolutioniert die Arbeit der vernetzten Mitarbeiter, indem es eine robuste Suite von KI-Tools anbietet, die mit den Anforderungen der Organisation mitwachsen. Zunächst werden statische, papierbasierte Prozesse in dynamische, interaktive Arbeitsabläufe umgewandelt, wodurch die Zugänglichkeit und Effizienz für die Mitarbeiter im Außendienst verbessert wird. Während die Betriebsabläufe digital vernetzt werden, nutzt Augie Echtzeitdaten, um Ineffizienzen zu identifizieren, Arbeitsabläufe zu optimieren und kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben.

Die Augie Industrial Gen AI Suite transformiert jede Phase der Connected Worker Journey.

 

Augie transformiert die Reise Ihres vernetzten Mitarbeiters

Mit seinen nahtlosen Integrationsfunktionen schafft Augie ein skalierbares Ökosystem, das Innovation und Anpassungsfähigkeit ermöglicht. Dieser umfassende Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Abläufe zu modernisieren und eine Grundlage für nachhaltigen Erfolg und Wachstum zu schaffen.

 

 

Bereit, mehr zu erfahren?

Wenn Sie bereit sind, Ihre Betriebsabläufe zu modernisieren und zukunftssicher zu machen, hilft Ihnen Augie dabei, den Sprung in eine wirklich papierlose Fertigung zu wagen. Wenn Sie es ernst meinen mit dem Aufbau eines widerstandsfähigen, effizienten Betriebs, ist es an der Zeit, keine Ausreden mehr zu suchen, sondern Maßnahmen zu ergreifen. Augie ist nicht nur ein Werkzeug – es ist die Zukunft der Fertigung. Betreten Sie eine papierlose Fertigung und überzeugen Sie sich selbst vom Unterschied.

 

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Erfahren Sie, wie Sie die Schichtübergabe in der Fertigung mit unserer herunterladbaren Vorlage und der KI-gestützten Lösung für vernetzte Mitarbeiter verbessern können.

Die Fertigungswelt steht an einem spannenden und zugleich herausfordernden Scheideweg. Deloittes Ausblick für die Fertigungsindustrie 2025 zeichnet ein anschauliches Bild des vor uns liegenden Weges – ein Weg voller Hürden wie Arbeitskräftemangel und steigender Inputkosten, aber auch voller Chancen, die durch digitale Transformation und Innovation entstehen. Bei Augmentir erleben wir diesen Weg jeden Tag durch unsere Arbeit mit Branchenführern und freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, wie unsere KI-Plattform Herstellern hilft, diese Herausforderungen mit Zuversicht und Kreativität zu meistern.

Ausblick für die Fertigungsindustrie 2025

Deloittes Bericht prognostiziert nicht nur Trends; es unterstreicht die entscheidende Rolle, die Technologie bei der Gestaltung der Zukunft spielt. Für uns bei Augmentir ist dies mehr als nur eine Bestätigung unserer Arbeit. Es ist ein Aufruf zum Handeln – eine Bestätigung, dass wir auf dem richtigen Weg sind, Hersteller mit KI zu befähigen, intelligentere und widerstandsfähigere Abläufe aufzubauen. Lassen Sie uns tiefer eintauchen in die Art und Weise, wie Augmentirs KI-Plattform und insbesondere Augie, unser Industrielle generative KI-Suite, steht im Einklang mit der Vision von Deloitte und der Art und Weise, wie wir unseren Partnern ermöglichen, die künftigen Chancen zu nutzen.

Arbeitskräftemangel und Störungen in der Wertschöpfungskette bekämpfen

Arbeitskräftemangel ist kein hypothetisches Szenario oder statistisches Warnsignal mehr – er ist für Hersteller die tägliche Realität. Der Bericht von Deloitte unterstreicht die Dringlichkeit, diese Herausforderungen im Personalbereich anzugehen, und wir von Augmentir sind bereit, dabei zu helfen.

Unser industrieller Gen-AI-Assistent Augie geht über bloße Zahlen hinaus. Ja, er prognostiziert den Personalbedarf und optimiert den Personalbestand, um sicherzustellen, dass Ressourcen genau dort eingesetzt werden, wo sie benötigt werden. Aber er tut noch etwas Tiefgreifenderes: Er priorisiert die Menschen. Indem Augie das Talentmanagement optimiert und umsetzbare Einblicke in die Personalplanung bietet, hilft er Herstellern, ein Umfeld zu schaffen, in dem sich die Mitarbeiter wertgeschätzt und befähigt fühlen. Eine zufriedene und engagierte Belegschaft ist das Rückgrat jedes erfolgreichen Betriebs, und deshalb sind unsere Lösungen darauf ausgelegt, neben der Produktivität auch die Zufriedenheit und Bindung der Mitarbeiter zu steigern.

Augie Generativer KI-Assistent für die Fertigung von Standardarbeiten

Störungen in der Lieferkette, ein weiteres Problem für die Branche, sind für Augies analytische Fähigkeiten kein Problem. Augmentir liefert Echtzeiteinblicke und umsetzbare Empfehlungen und hilft Herstellern, potenzielle Engpässe proaktiv anzugehen und die Betriebsstabilität sicherzustellen. Mit Augie verwandeln sich Herausforderungen in Bezug auf Arbeitskräfte und Wertschöpfungsketten von überwältigenden Hindernissen in bewältigbare Chancen.

Steigende Inputkosten bewältigen und Effizienz steigern

Der Druck steigender Kosten – ob bei Rohstoffen oder Löhnen – ist für Hersteller ein ständiger Kampf. Jeder gesparte Dollar kann einen enormen Unterschied machen, aber Einsparungen zu erzielen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen, ist ein heikles Gleichgewicht. Und genau darin zeichnet sich Augie aus.

Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen persönlichen Berater, der immer nach Möglichkeiten zur Optimierung Ihrer Betriebsabläufe sucht. Das ist Augie. Durch die Analyse von Markttrends und Produktionsdaten bietet Augie Einblicke in Kosteneinsparungsmöglichkeiten und Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung. Dies sind keine generischen Einheitslösungen, sondern maßgeschneiderte Empfehlungen, die auf Ihre spezifischen Ziele abgestimmt sind.

Von der Optimierung der Lieferketten bis zur Feinabstimmung der Produktionsprozesse ermöglicht Augie Herstellern, die Komplexität steigender Kosten zu bewältigen und gleichzeitig wettbewerbsfähig zu bleiben. Das Ergebnis? Höhere Betriebseffizienz, bessere Ressourcenzuweisung und ein klarer Weg zur langfristigen Nachhaltigkeit. Auf dem heutigen schnelllebigen Markt sind dies nicht nur Vorteile, sondern Notwendigkeiten.

Einführung intelligenter Betriebsabläufe durch digitale Transformation

Die Zukunft der Fertigung ist unbestreitbar digital, und der Bericht von Deloitte betont das transformative Potenzial von Technologien wie KI und Cloud Computing. Bei Augmentir sind wir nicht nur Befürworter der digitalen Transformation – wir sind Wegbereiter.

Augie lässt sich nahtlos in modernste Technologien integrieren und ermöglicht es Herstellern, das volle Potenzial intelligenter Betriebsabläufe auszuschöpfen. Durch den Einsatz von Tools wie generativer KI und IoT können Hersteller ihre Effizienz verbessern, Innovationen fördern und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Bei der digitalen Transformation geht es jedoch nicht nur um die Einführung neuer Tools; es geht darum, Prozesse und Strategien zu überdenken, um sinnvolle Veränderungen voranzutreiben. Hier glänzt Augie – es schließt die Lücke zwischen traditioneller Fertigung und den intelligenten Fabriken von morgen.

Wenn Hersteller eine digitale Denkweise übernehmen, investieren sie nicht nur in Technologie – sie investieren in Wachstum, Belastbarkeit und Innovation. Und mit Augie an ihrer Seite wird diese Transformation nicht nur erreichbar, sondern unvermeidlich.

Förderung strategischer Innovationen und Investitionen

Innovation ist das Lebenselixier der Fertigung, doch angesichts der unzähligen Technologien, die um Aufmerksamkeit buhlen, kann die Auswahl der richtigen Investitionen überwältigend sein. Augie vereinfacht diesen Prozess, indem es datengesteuerte Einblicke in die Bereiche mit der höchsten potenziellen Rendite bietet.

Ob fortschrittliche KI, erweiterte Realität oder hochmoderne Simulationstools – Augie hilft Herstellern, fundierte Entscheidungen zu treffen, die mit ihren strategischen Zielen übereinstimmen. Von der Optimierung von Produktionslinien bis zur Verbesserung der Mitarbeiterschulung sorgt Augie dafür, dass Technologieinvestitionen greifbare, aussagekräftige Ergebnisse liefern.

Augie Data Assistant - kontinuierliche Verbesserung

Dabei geht es nicht nur darum, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein – es geht darum, Innovationen voranzutreiben, die die Kundenanforderungen erfüllen, die Nachhaltigkeit unterstützen und dauerhaften Wert schaffen. Mit Augie haben Hersteller die Klarheit und das Vertrauen, die sie brauchen, um sinnvolle Investitionen zu tätigen.

Vorausschauen

Deloittes Manufacturing Industry Outlook 2025 bietet eine Vision voller Herausforderungen und Chancen, und wir bei Augmentir sind gespannt auf die Zukunft. Die Zukunft der Fertigung ist geprägt von Widerstandsfähigkeit, Effizienz und Innovation – und KI ist der Schlüssel, um diese zu erschließen.

Mit Augie können Hersteller ihre größten Herausforderungen bewältigen und sie in Wachstumschancen verwandeln. Von Arbeitskräftemangel bis zu steigenden Kosten, von digitaler Transformation bis zu strategischer Innovation ist Augie mehr als nur ein Werkzeug – es ist ein zuverlässiger Partner bei der Bewältigung der Komplexität der modernen Fertigungslandschaft.

Sind Sie bereit, Ihre Betriebsabläufe umzugestalten und die Zukunft der Fertigung zu gestalten? Lassen Sie uns in Kontakt treten. Gemeinsam können wir eine intelligentere, stärkere und nachhaltigere Branche aufbauen, die trotz des Wandels erfolgreich ist.

 

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Nehmen Sie an einem Interview mit Chris Kuntz von Packaging Insights teil und erfahren Sie, wie KI und die Technologie zur Vernetzung der Mitarbeiter der Verpackungsbranche helfen können, den Fachkräftemangel zu überwinden.

Die Verpackungsindustrie leidet unter der geringen Verfügbarkeit von Fachkräften, aber für Chris Kuntz, VP of Strategic Operations bei Augmentir, bieten KI-Systeme die Lösung. In diesem Interview mit Joshua Poole von Packaging Insights erkundet Chris, wie KI und die Augmented Connected Workforce könnten die Verpackungsindustrie revolutionieren und wie Augmentirs KI-gestützte Lösung für vernetzte Mitarbeiter optimale Effizienz in der Fertigung unterstützt. Er erörtert außerdem die Bedeutung wirksamer regulatorischer Rahmenbedingungen für KI.

Dieses Transkript wurde aus Gründen der Klarheit und Länge bearbeitet. Sehen Sie sich das Original-Videointerview auf der Packaging Insights-Website an Hier.

Verpackungsindustrie – vernetzte Belegschaft

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Joshua Poole: Hallo zusammen. Mein Name ist Joshua Poole und ich bin Leiter des Redaktionsteams bei CNS Media, dem Herausgeber von Packaging Insights. Ich freue mich sehr, heute Chris Kuntz, den Vice President of Strategy bei Augmentir, bei mir zu haben, der hier ist, um über die Vorteile von KI in Bezug auf die Verpackungsbranche zu sprechen.

Also herzlich willkommen, Chris.

Chris Kuntz: Vielen Dank und danke, dass ich hier sein durfte, Joshua.

Joshua Poole: Also, Chris, von KI-Systemen wird erwartet, dass sie die Gesellschaft als Ganzes wirklich verändern werden. Aber inwieweit könnten sie im Hinblick auf die Verpackungsindustrie die dortigen Abläufe revolutionieren?

Chris Kuntz: Die Realität ist, dass dies in großem Maße der Fall ist. Die Auswirkungen konzentrieren sich auf die Fertigungsbelegschaft – die Menschen, die Teil der Fertigung sind. Historisch gesehen konzentrierte sich die Anwendung von KI, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, zumindest in der Fertigung, auf die Automatisierung sich wiederholender Prozesse auf niedrigerer Ebene, die Menschen in der Fabrik ersetzen. Heute müssen wir darüber nachdenken und worauf wir uns hier bei Augmentir konzentrieren, wie wir KI nutzen können, um die menschliche Belegschaft zu ergänzen. Und so hat KI, die wiederum in der gesamten Branche eingesetzt wird, großartige Anwendungsmöglichkeiten in Bezug auf vorausschauende Wartung, Maschinenausfälle, Energieeffizienz – Dinge wie Ressourcennutzung und sogar Lieferkettentransparenz und Qualitätskontrolle – geboten.

Und diese KI-Anwendungen in der Fertigung werden weiterhin einen Mehrwert bieten. Aber die Realität ist, dass in Papierfabriken, in der Fabrikhalle, in den Bereichen Sicherheit, Qualität und Wartung immer noch Menschen benötigt werden. Es gibt Jobs, die einfach menschliche Anwesenheit erfordern. Und das wird nicht so schnell verschwinden. Aber wir stehen vor diesen Herausforderungen für die Belegschaft, denn die Belegschaft altert und geht in den Ruhestand. Sie verlassen die Fabrik mit einer enormen Menge an Wissen, das für den Betrieb von Fabriken und Anlagen unerlässlich ist. Vor der Pandemie hatten wir eine aufstrebende Belegschaft, die vielleicht nicht über die erforderlichen Fähigkeiten verfügte, aber heute, in der Zeit nach der Pandemie, herrscht ein massiver Mangel an Arbeitsplätzen. Es kommen keine Arbeitskräfte nach, und so sind die Hersteller gezwungen, sich einen Pool weniger qualifizierter Arbeitskräfte anzusehen, um Aufgaben zu erledigen, für die sie möglicherweise ursprünglich nicht qualifiziert sind.

Es geht also nicht nur darum, dass die Fachkräfte fehlen, sondern es fehlt einfach an Fachkräften, die nachrücken. Jeder Hersteller ist also mit einem massiven Arbeitskräftemangel konfrontiert und infolgedessen mit einem massiven Mangel an den Fähigkeiten, die erforderlich sind, um jeden Tag erfolgreich in der Fertigung zu arbeiten. Und hier wird unserer Meinung nach aus KI-Sicht der Wert liegen, und wenn man sich die Anwendung von KI in der Fertigung historisch ansieht, ist dies eine Art Transformation.

Joshua Poole: Sie haben erwähnt, dass die Branche große Schwierigkeiten hat, den Mangel an qualifizierten Arbeitskräften zu überwinden. Wie kann KI dieses Problem branchenweit lösen?

Chris Kuntz: Eines der großartigen Dinge an künstlicher Intelligenz und unserer Unternehmensgeschichte sowie eines unserer früheren Unternehmen konzentrierten sich auf das Sammeln von Daten von vernetzten Maschinen und die anschließende Nutzung und Analyse dieser Daten mithilfe von KI, um herauszufinden, wie man die Funktionsweise dieser Maschinen verbessern und verbessern kann.

Aus menschlicher Sicht sind die Menschen in der Fertigung relativ abgekoppelt. Sie verwenden Checklisten, SOPs und Arbeitsabläufe auf Papier, also dieselbe Art von Technologie, die sie schon vor 20, 30 Jahren verwendeten. Sie sind also relativ abgekoppelt, und wir wissen wenig darüber, wie sie arbeiten, wie sie sich verhalten und wo sie Hilfe und Unterstützung benötigen.

Wenn wir diese Mitarbeiter vernetzen können – und ich spreche hier von einer Vernetzung über Telefone, Tablets und tragbare Geräte –, wenn wir diese Mitarbeiter vernetzen können, verfügen wir über ein digitales Portal, das ihre Leistung anzeigt. Mithilfe von künstlicher Intelligenz können wir ihre Leistung analysieren und ihnen dann Anleitung in Echtzeit bieten, fast so, als ob ihnen ein künstlicher Assistent zur Seite stünde und ihnen hilft, wenn sie Probleme haben, wenn sie Hilfe, Anleitung oder Unterstützung benötigen oder wenn es ein potenzielles Sicherheitsproblem gibt.

So wie KI in der Vergangenheit eingesetzt wurde, um auf Basis von Maschinendaten deren Effizienz und Leistung zu verbessern, können wir denselben Ansatz auch für die Menschen in der Fabrik nutzen.

Joshua Poole: Hmm, können Sie Beispiele dafür nennen, wie Ihre Plattform Augmentir Unternehmen geholfen hat, die KI zur Verbesserung ihrer Betriebsabläufe einsetzen möchten?

Chris Kuntz: Ja, es gibt verschiedene Möglichkeiten. Vor Kurzem haben wir unseren generativen KI-Assistenten namens Augie™ auf den Markt gebracht. Damit können Mitarbeiter oder Betriebsleiter mithilfe natürlicher Sprache Probleme schneller lösen, bei der Fehlerbehebung helfen und bei Bedarf Anleitung geben.

Einer der ersten Anwendungsfälle ist die Fehlerbehebung. Das passiert in einem Werk, in einer Papierfabrik, jeden Tag – es gibt ein Problem mit einer Maschine, wir müssen sie wieder zum Laufen bringen. Andernfalls kommt es zu Ausfallzeiten, die zu Produktions-/Umsatzverlusten führen. Und es ist kein Standardverfahren, die Maschine zu reparieren. Also muss eine Fehlerbehebung durchgeführt werden. Dieser Prozess ist sehr kollaborativ. Aber auch aus Sicht der Mitarbeiter müssen sie normalerweise 5, 6, 10 verschiedene Systeme aufrufen, um Informationen zu finden oder mit verschiedenen Leuten zu sprechen.

Und ein generativer KI-Assistent kann als digitales Frontend für diese Fülle an Informationen fungieren und Informationen zurückgeben wie: „Hey, hier ist die Lösung für dieses Problem. Es wurde schon einmal gelöst, es steht in diesem veröffentlichten Leitfaden, hier ist er.“ Oder: „Vielleicht möchten Sie sich diese Arbeitsprozedur ansehen. Dies ist etwas, ein Leitfaden zur Fehlerbehebung, der Ihnen bei der Lösung des Problems helfen könnte.“ Oder: „Hier ist ein Fachexperte, der existiert“, und Sie können sich per Fernzugriff mit dieser Person verbinden, die sich mit diesem bestimmten Gerätetyp auskennt.

Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dieser Person im Bedarfsfall Echtzeitzugriff gewähren zu können. Und ich denke, der andere große Bereich ist, zumindest hier am Anfang, die Ausbildung.

Wenn man also an die Fachkräfte, den Arbeitskräftemangel und die Betriebszugehörigkeit im verarbeitenden Gewerbe denkt, werden die Leute schneller kündigen. Sie bleiben nicht 15 Jahre, sondern vielleicht drei Jahre, höchstens. Personalleiter müssen sich daher Gedanken darüber machen, wie sie die Einarbeitungspraktiken ändern können, wenn es um Schulung, Weiterbildung und Entwicklung geht. Es ist nämlich nicht mehr praktikabel, jemanden für sechs Monate einzuarbeiten, wenn er nur neun Monate bleibt.

Das Ziel vieler Organisationen, mit denen wir sprechen, ist es, Schulungen neu zu konzipieren und zu überdenken und sie von der Phase „vor der Produktivität“ im Klassenzimmer weg in die Praxis zu verlagern. Sie nennen das „in den Arbeitsablauf verlagern“. Was wir mit KI also erreichen können, ist, dass wir den Arbeiter oder sein Qualifikations- oder Kompetenzniveau nicht kennen. Und wenn das digital verfolgt wird, können wir KI nutzen, um diese Arbeitsanweisungen und Arbeitsabläufe zu erweitern und zu sagen: „Hey, Sie sind ein Anfänger. Das ist Ihr erster Monat im Job. Sie müssen sich dieses Sicherheitsvideo ansehen, bevor Sie diese Routine durchführen.“ Und wenn Sie ein erfahrener Arbeiter sind, müssen Sie das vielleicht nicht tun. Oder wenn Sie geschult wurden, Ihre Leistung aber hinter dem Benchmark zurückbleibt, können wir – die Anweisungen können dynamisch angepasst werden, um zu sagen: „Hey, hier sind einige zusätzliche Hinweise, die Ihnen bei diesem Verfahren und dieser Routine helfen.“

Es verschafft also Transparenz und Einblick in bestimmte Bereiche. Wenn Sie beispielsweise drei Leute in der Fertigung hätten, wüssten Sie wahrscheinlich genau, was sie tun. Aber bei größeren Organisationen mit Dutzenden oder Hunderten von Mitarbeitern wird es viel, viel schwieriger zu erkennen, wo Verbesserungsmöglichkeiten bestehen. Und KI ist dazu in der Lage, zumindest im Schulungsbereich.

Joshua Poole: Hmm, das ist sehr interessant. Und natürlich ist KI weltweit weitgehend unreguliert, was zu Problemen wie KI-Wäsche und verantwortungslosem Einsatz führen kann. Aber was ist Ihrer Ansicht nach die größte Sorge bei der Verbreitung von KI-Systemen in der Verpackungsindustrie?

Chris Kuntz: In dieser Hinsicht gibt es sicherlich viele Bedenken, und bei Augmentir besteht unser Ansatz darin, dass wir – zumindest aus Sicht der generativen KI – ein proprietäres, zweckmäßiges, vorab trainiertes Großsprachenmodell nutzen, das hinter unserer generativen KI-Lösung steht. Und wenn Sie das mit robuster Sicherheit und Berechtigungen kombinieren, die Fabrikleitern, Bedienern und sogar Ingenieuren oder Frontline-Mitarbeitern helfen können, nur auf die Informationen zuzugreifen, die sie benötigen, und dennoch die Vorteile einer schnelleren Problemlösung und einer verbesserten Zusammenarbeit nutzen.

Ein weiteres, meiner Meinung nach sehr wichtiges Thema ist das Konzept des „verifizierten Inhalts“ – wir haben also alle schon ChatGPT verwendet, oder? Und ich glaube, am Anfang gab es diesen Haftungsausschluss, ChatGPT ist 90% korrekt, es könnte also falsche Daten zurückgeben. Das ist in einem industriellen Umfeld nicht akzeptabel. Man kann nicht sagen: „Hier ist eine Routine, um ein Centerlining an einem Gerät durchzuführen“, und dann steckt jemand seine Hand in eine Stelle und sie wird abgehackt. Man kann nicht 90% sein, man muss 100% sein.

Wir haben also ein Konzept für unser Generative-AI-System, die Fähigkeit, verifizierte und nicht verifizierte Daten zurückzugeben, und dann kann die Organisation entscheiden, was sie damit machen will. Wenn es sich also um einen Frontline-Mitarbeiter handelt, werden die nicht verifizierten Daten gekennzeichnet, und Sie brauchen einen Vorgesetzten, der vorbeikommen muss, wenn Sie diese Routine durchführen wollen. Und dann die Fähigkeit, die zurückgegebenen Informationen zu nehmen und sie in verifizierte und nicht verifizierte Daten zu kategorisieren und dann kontrollieren zu können, wie Sie diese verwenden. Es ist also nicht der wilde Westen, sondern eine sehr kontrollierte Umgebung. Der Umfang, wenn Sie an unsere, in unserer Welt denken, wenn wir ein Fertigungsunternehmen bedienen – und Augmentir wird verwendet für Digitale Fertigung in Papier- und Verpackungsunternehmen wie Graphic Packaging und WestRock, und die Informationen, die in unserem Kontext Unternehmensdokumentation, technische Dokumentation, Betriebsdaten, Auftragsdaten, Personaldaten sind – könnten ihre Kompetenzmatrix und ihr Ausbildungsverlauf und ähnliches sein, aber das alles ist in ihrem Unternehmen enthalten. Wir schauen nicht darüber hinaus, es ist wirklich ein eingeschränkter Datensatz. Und das ist es, was unser großes Sprachmodell speist.

Das erleichtert die Anwendung erheblich. Es gibt Leute, die den Einsatz offenerer KI- und GPT-Modelle zu diesem Zweck untersuchen. Aber dann stößt man auf die von Ihnen angesprochenen Probleme, da es viele Informationen gibt, die man in die KI einspeist, was ein Sicherheitsrisiko darstellen könnte, und die Informationen, die man zurückerhält, ebenfalls ein Sicherheitsrisiko darstellen könnten.

Joshua Poole: Okay, und als letzte Frage. Welchen Rat würden Sie Politikern geben, die daran arbeiten, diese regulatorischen Rahmenbedingungen für KI-Systeme zu schaffen?

Chris Kuntz: Gute Frage.

Unserer Meinung nach ist Präsident Bidens im Oktober erlassene Verordnung zur Regulierung der KI in den USA an mehreren Fronten dringend erforderlich. Natürlich gibt sich heute jedes Unternehmen als KI-Unternehmen aus und versucht, KI in alles, was es tut, einfließen zu lassen. Und manches davon kann ein wenig problematisch sein.

Aber zumindest in den USA wurde in Bidens Executive Order zur KI-Regulierung viel über Arbeitsplatzunterbrechungen gesprochen und der Fokus auf die arbeits- und gewerkschaftspolitischen Bedenken im Zusammenhang mit der KI-Politik gelegt. Ich denke, das bestärkt uns darin, KI als Mittel zur Unterstützung der Arbeitnehmer einzusetzen. Wir wollen keine Arbeitnehmer ersetzen, und wir lösen damit ein riesiges Problem. Ich denke, das Arbeitsministerium gibt Arbeitgebern Richtlinien in Bezug auf KI heraus, dass sie diese nicht zur Überwachung von Arbeitnehmern verwenden dürfen und dass sie sie nicht verwenden dürfen, um – Sie wissen, dass es Arbeitnehmerrechte auf der Welt gibt –, und ich denke, das führt uns zurück zu diesen KI-Copiloten oder generativen KI-Assistenten, die den Arbeitnehmern helfen können, ihre Arbeit sicher und richtig auszuführen und so ihr Potenzial zu maximieren. Hier kommt wirklich das Lernen am Arbeitsplatz ins Spiel. Das sind Dinge, die früher außerhalb der Fabrikhalle passierten. Jetzt ist es durchaus geeignet, einige der großen Probleme mit der Belegschaft in der Fertigungsindustrie anzugehen, die heute bestehen. In dieser Executive Order gibt es also viele Formulierungen dazu, sicherzustellen, dass KI nicht nur verantwortungsvoll, sondern auch für Zwecke eingesetzt wird, die die Branche voranbringen. Und genau hier stehen wir im Hinblick auf die Personalentwicklung und den Einsatz zur Behebung des Arbeitskräftemangels aus der Perspektive der Schulung und Unterstützung.

Aber insgesamt denke ich, dass wir die Regulierungs- und Kontrollaspekte – die Regulierung generativer KI – unbedingt annehmen sollten, denn wenn man das nicht tut, könnte es mit Sicherheit problematisch werden.

Joshua Poole: Mm-Hmm, das ist sehr interessant. Chris, danke für deine Zeit heute.

Chris Kuntz: Ja, vielen Dank. Danke, dass ich hier sein durfte.

 

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