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Gemessen an der Fülle von Bildern, die wir in den Medien von Personen sehen, die Augmented Reality (AR)-Sets in allen Aspekten ihres Arbeitslebens tragen, könnte man davon ausgehen, dass Enterprise AR in vielen Unternehmen weit verbreitet ist. Die Realität von Enterprise AR sieht jedoch so aus, dass die meisten Industrieunternehmen Schwierigkeiten hatten, nachhaltige Werte zu schaffen, als sie versuchten, die Technologie zu implementieren. Ein Grund dafür ist, dass sich die meisten frühen AR-Anbieter zu sehr auf die Bereitstellung von Informationen und digitalen Arbeitsanweisungen für Industriearbeiter über tragbare Geräte konzentrierten, was nicht die erwarteten Effizienzvorteile brachte.

Da viele der Early Adopters von AR-Lösungen Kosten und Komplexität im Vergleich zu den minimalen Effizienzgewinnen nicht rechtfertigen konnten, blieben sie im „Pilot-Fegefeuer“ stecken, wo sie nicht erfolgreich aus einer ersten Proof-of-Concept-Initiative hervorgehen konnten.

Die erste Welle von AR-Lösungen fand keine breite Akzeptanz

Aber warum hat eine Technologie, die Gesamterfolg und Einsparungen bei Ressourcen, Kosten und Zeit versprochen hat, nicht gehalten? Wenn wir einen Schritt zurücktreten und die erste Welle von Enterprise-AR untersuchen, können wir einige der Gründe aufzeigen, warum Enterprise-AR allein nicht in der Lage war, den Wert zu bieten, den Hersteller suchen, was zu einer mangelnden breiten Akzeptanz führt:

• Frühe AR-Lösungen zeichnen sich durch hohe Kosten und lange Implementierungszyklen aus, was sie nur für die größten Fertigungsunternehmen zugänglich machte, die über hohe Innovationsbudgets und erhebliche Ressourcen verfügen.
• Die Lösungen waren nicht auf kleine und mittelständische Fertigungsunternehmen zugeschnitten. 
• Schlecht implementierte Softwarelösungen und frühe Hardware, die nicht den Komfort, die Sicherheit und die Zuverlässigkeit bietet, die von den Benutzern erwartet werden
• Bestehende Lösungen liefern nur Informationen an Frontline-Mitarbeiter und konnten daher keinen Mehrwert bieten, der über den anfänglichen einmaligen Produktivitätsgewinn hinausgeht. 

Am wichtigsten war jedoch, dass nach der endgültigen Bereitstellung der Lösungen offensichtlich wurde, dass die Software keinen Wert über den anfänglichen einmaligen Produktivitätsgewinn hinaus bot, der häufig in Anwendungsfällen zu beobachten war, in denen der Freihandbetrieb die eigentliche Quelle der war Vorteile abgeleitet.

Erweiterung des Leistungsversprechens von Enterprise AR durch Fokussierung auf den Connected Worker

Aber nur weil die erste Welle von AR-Implementierungen größtenteils gescheitert ist, heißt das nicht, dass die Technologie nicht das Potenzial hat, große Effizienzgewinne für Industrieunternehmen zu generieren. Wir müssen einfach einen neuen Ansatz wählen. 

Was bisher übersehen wurde, ist das Potenzial, das sich aus der Sammlung von Daten über die Arbeit aus dieser neu gewonnenen Verbindung zum Arbeitnehmer ergibt Connected Worker-Lösungen. 

Wenn Sie sich Mitarbeiter als neue Informationsquelle zur Verbesserung Ihrer Prozesse vorstellen könnten und wenn Sie KI zur Analyse dieser Daten verwenden, um Einblicke in jeden Aspekt ihrer Produktivität und Schulung zu gewinnen, könnten Sie der gesamten Organisation zugute kommen.

Field Service News, eine führende Online-Zeitschrift für die Außendienstbranche, veröffentlichte kürzlich einen Artikel, in dem Augmentir als einer ihrer Artikel vorgestellt wird Top-3-Picks für die besten neuen Lösungsanbieter im Field Service-Sektor für Enterprise Augmented Reality (AR), unterstützt durch KI. Field Service News hat über einen Zeitraum von 12 Monaten mit Fachleuten für Außendienstmanagement und Anbietern von Außendienstlösungen auf der ganzen Welt gesprochen, um die drei besten Lösungen auszuwählen, die ihren Anforderungen gerecht werden.

Was hat Augmentir auf dieser bemerkenswerten Liste gelandet?

1.) Starkes Führungsteam
Der erste Grund ist das starke Führungsteam mit Gründungsbemühungen bei Wonderware, Lighthammer und ThingWorx. Das Augmentir-Team hat a nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung branchenführender Lösungen in den Bereichen Industrie und verarbeitendes Gewerbe.

2.) KI-gestützter Ansatz
Darüber hinaus lobt Field Service Now Augmentir dafür, dass es sich von den vielen Enterprise Augmented Reality-Anbietern unterscheidet, die plötzlich das Potenzial in der Außendienstbranche erkannt haben, und sagt: „Das wirklich Interessante an Augmentir ist, dass sie weit über das Ursprüngliche hinausgegangen sind.“ Ansatz, den viele ihrer Kollegen in Bezug auf Augmented Reality (AR) anbieten, und sind direkt in einen Ansatz mit künstlicher Intelligenz (KI) eingestiegen. Nach ihren eigenen Worten positionieren sie sich als die erste auf künstlicher Intelligenz basierende Softwareplattform in der Welt des Augmented oder Connected Worker.“

3.) Leistungsstarke Plattform mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche
Schließlich ist es wichtig, einen KI-Ansatz zu verfolgen, wenn es um den Einsatz von AR im Außendienst geht, denn wenn AR zusammen mit KI eingesetzt wird, wird AR viel nützlicher und leistungsfähiger. Augmentir ist ein 100% AI-First-Unternehmen und versteht, dass AR die Schnittstelle ist, die für moderne Außendienstoperationen am sinnvollsten ist.

Über Augmentir

Augmentir ist das weltweit einzige Smart Connected Worker Suite. Augmentir wird von Fertigungs- und Dienstleistungsunternehmen eingesetzt, um ihre Mitarbeiter an vorderster Front in die Lage zu versetzen, Höchstleistungen zu erbringen und Jahr für Jahr kontinuierlich Verbesserungen bei Sicherheit, Qualität und Produktivität zu erzielen.

Anfrage a Live-Demo Erfahren Sie noch heute mehr darüber, warum führende Hersteller unsere Lösungen zur Verbesserung ihrer Fertigungsprozesse wählen.

Dieser Beitrag von Augmentir CEO Russ Fadel wurde ursprünglich am veröffentlicht Mittel.

Ich bin seit den Netscape-Tagen ein Fan von Marc Andreessen – er hat die makroökonomischen Veränderungen in zahlreichen Marktlandschaften konsequent vorhergesagt, vor praktisch jedem anderen. Kürzlich habe ich Marc auf Youtube gesehen.“Warum Sie optimistisch in die Zukunft blicken sollten“ und fand seine Diskussion über Künstliche Intelligenz (KI) besonders aufschlussreich und in völliger Übereinstimmung mit Augmentirs Reise. Das gesamte Video ist sehenswert, aber die Diskussion über KI dauert zwischen 7:00 und 9:00 Minuten.

Einige der aufschlussreichsten (paraphrasierten) Zitate sind:

• „Es gibt eine grundlegendere Frage: Ist künstliche Intelligenz ein Feature oder eine Architektur?“
• „A16z sieht dies jetzt bei den meisten Start-up-Pitches – ‚Hier sind die 5 Dinge, die mein Produkt tut … und oh ja, KI ist immer Aufzählungspunkt Nummer 6.' Nummer 6, weil es die Kugel war, die sie hinzugefügt haben, nachdem sie das Deck erstellt haben.
• „Wenn KI ein Feature ist, dann ist das richtig, wo jedes Produkt mit KI bestreut wird.“
• „Wir (a16z) glauben, dass KI eine Architektur ist, und wenn dies der Fall ist, muss alles darüber neu geschrieben werden.“
• „Letztendlich ist es das Ziel von KI, Fragen zu beantworten, noch bevor sie gestellt wurden.“

Bei Augmentir mussten wir zum Zeitpunkt der Unternehmensgründung (Ende 2017) eine strategische Entscheidung treffen, ob künstliche Intelligenz ein Merkmal unserer Connected-Worker-Plattform sein sollte oder ob es sich um die Architektur unserer Connected-Worker-Plattform handeln sollte Funktionalität lief weiter. Wir haben die Entscheidung nicht so elegant formuliert wie Marc, aber wir haben trotzdem gefragt: „Wird KI ein Merkmal unseres Produkts sein oder wird sie allgegenwärtig sein?“

Obwohl niemand in unserem Bereich diesen Weg gewählt hatte, entschieden wir, dass KI allgegenwärtig sein würde. Wir postulierten, dass der Zweck einer Connected-Worker-Plattform nicht darin bestand, Anweisungen und Remote-Support für einen Frontline-Mitarbeiter bereitzustellen, sondern vielmehr die Leistung des Connected-Worker-Ökosystems zu optimieren. Wir wussten, dass KI in einzigartiger Weise in der Lage war, die grundlegenden Makrotrends wachsender Qualifikationslücken und des Verlusts von Stammeswissen anzugehen. Mit einem Ökosystem aus Inhaltsautoren, Frontline-Mitarbeitern, Fachexperten, Betriebsleitern, Ingenieuren für kontinuierliche Verbesserung und Qualitätsspezialisten haben wir vorausgesagt, dass es Dutzende von Möglichkeiten zur Leistungssteigerung gibt.

Durch den Bau unseres vernetzte Worker-Plattform Auf einer KI-Architektur werden alle Daten automatisch gepipelinet, gekennzeichnet und bereinigt und sind sofort verfügbar, um mit der Generierung von Erkenntnissen und Empfehlungen zu beginnen. Auf dieser Reise hat uns der Umfang dessen, wofür wir KI einsetzen können, sogar überrascht. Unsere anfänglichen Gedanken galten der Personalisierung von Anweisungen und Inhalten, damit jeder Frontline-Mitarbeiter diese aktuelle Aufgabe sicher und so schnell wie möglich unter Berücksichtigung seiner aktuellen Fähigkeiten ausführen kann. Dies wurde sofort zu einem verallgemeinerten True Opportunity™-System erweitert, das KI verwendet, um den Rang zu stapeln, in dem eine Organisation die größten erfassbaren Chancen für alle Beteiligten hat. Die Bandbreite ist erstaunlich: Welche Jobs haben die größten monatlichen Chancen, welche Mitarbeiter können von gezielten Schulungen profitieren, was ist der optimale Zeitpunkt, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen, welches Inline-Schulungsmaterial kann von einer Aktualisierung profitieren, welche Inhalte/Verfahren würden davon profitieren das Beste aus einem Update usw.

Die Zukunft sieht noch fantastischer aus – KI-Bots bieten eine realistische Möglichkeit, Stammeswissen zu erfassen und in ein skalierbares Unternehmensgut umzuwandeln, und KI-Diagnose-Bots, um jeden sofort zu einem Experten zu machen.

Dies ist nur möglich, wenn Sie KI als Architektur und nicht als Feature betrachten.

In den letzten Jahrzehnten gab es unzählige technologische Veränderungen: maschinelles Lernen, Cloud Computing, Internet der Dinge, künstliche Intelligenz und Augmented Reality (um nur einige zu nennen). Aber angesichts all dieser Fortschritte in der Technologie müssen die 350 Millionen Arbeiter im verarbeitenden Gewerbe immer komplexere Arbeiten mit einer Technologie ausführen, die seit 20 Jahren relativ unverändert geblieben ist DeloitteIm verarbeitenden Gewerbe rechnet man bereits mit einem potenziellen Fachkräftemangel von 2,4 Millionen im nächsten Jahrzehnt. Ob dies daran liegt, dass Unternehmenssoftwarelösungen teuer, technisch komplex oder schwierig zu implementieren sind oder keine Möglichkeiten zur kontinuierlichen Verbesserung bieten: Diese Benutzer und Prozesse sind unterversorgt und erfordern eine gut geplante Strategie für die digitale Transformation, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Obwohl es in letzter Zeit einen Trend zu einer digitalen Transformation gibt, bei der es darum geht, neue Technologien zur Verbesserung betrieblicher Prozesse einzusetzen, werden die Arbeitnehmer, die diese Prozesse tatsächlich ausführen, nicht berücksichtigt. Aus diesem Grund ist der Mitarbeiter an vorderster Front weitgehend vom digitalen Thread des Unternehmens abgekoppelt und die Produktivitätssteigerung scheint zu stagnieren.

Die wichtigsten Herausforderungen, denen sich Hersteller heute stellen müssen

Wie bei jeder transformativen Veränderung ist die Einführung einer digitalen Transformationsstrategie kein leichtes Unterfangen. Wir sehen derzeit 4 zentrale Herausforderungen für Industrieunternehmen bei der Einführung einer Strategie für die digitale Transformation:

1.) Stammeswissen und die „Skills Gap“
Leitende Produktionsmitarbeiter und Fachexperten haben wertvolle Erfahrungen und Kenntnisse gesammelt, die normalerweise schwer zu erfassen und in einen Vermögenswert umzuwandeln sind, der leicht von anderen geteilt und verwendet werden kann. Die jüngeren Arbeitskräfte, die in den Fertigungssektor eintreten, haben nicht das Wissen ihrer älteren Kollegen, aber es wird erwartet, dass sie die gleichen Aufgaben mit dem gleichen Produktivitäts- und Qualitätsniveau ausführen.

2.) Mangelnde Einsicht
Mangelnde Einsicht in die tägliche Arbeit der Arbeitnehmer ist ebenfalls ein Problem. Es gibt keine detaillierten Angaben zur Aktivität der Mitarbeiter – wie verhalten sich die Mitarbeiter im Vergleich zu Benchmarks, haben sie Probleme bei bestimmten Schritten, was machen sie gut, haben sie Feedback zu Betriebsabläufen, die dem Rest der Belegschaft helfen könnten? Dieser Mangel an Daten und Einblicken hat es extrem schwierig gemacht, die Leistung von Mitarbeitern an vorderster Front zu verbessern. Infolgedessen gibt es wenig oder gar keine Entscheidungsgrundlage für Verbesserungen im gesamten Unternehmen.

3.) Fehlende Anleitung und genaue Informationen
Organisationen kämpfen mit der Qualität menschenzentrierter Prozesse, da sie häufig unter ungenauen, veralteten papierbasierten Arbeitsanweisungen leiden. In vielen Fällen ist auch die Produktivität ein Problem, weil die Arbeitnehmer nicht mit den richtigen Werkzeugen ausgestattet sind oder nicht mit der angemessenen Anleitung ausgestattet sind, die ihnen helfen würde, ihre Arbeit mit maximaler Produktivität auszuführen.

4.) Arbeiter sind getrennt
Und schließlich sind Frontline-Mitarbeiter nicht in ihre Arbeitsumgebung integriert. Die auf den Menschen ausgerichteten und berufsspezifischen Arbeitsabläufe sind nicht digital in die gesamte Geschäftsumgebung und die geschäftskritischen Unternehmenssysteme (ERP, CRM) integriert. Die Realität der heutigen Mitarbeiter an vorderster Front in der Fertigung ist, dass die Arbeiter nicht mit der digitalen Struktur des Unternehmens verbunden sind.

Überbrückung der Digital-Reality-Lücke

Die gute Nachricht ist, dass Fertigungsunternehmen eine Reihe neuer Strategien und Technologien einsetzen, um diese Probleme zu lösen. Insbesondere der Aufstieg von Enterprise Augmented Reality hat zu einer großen Veränderung bei der Verbesserung der Produktivität der Mitarbeiter an vorderster Front von Fertigungsunternehmen geführt.

Obwohl dies ein großartiger erster Schritt ist, reicht Enterprise Augmented Reality allein nicht aus, um einen nachhaltigen Mehrwert in der Fertigung zu erzielen. Um echte Transformationsergebnisse zu sehen, ist es wichtig, eine Kombination der folgenden zu haben:

• Unternehmens-AR: Liefert erste Produktivitäts- und Qualitätsverbesserungen für die Mitarbeiter an vorderster Front.
• Konsumerisierung von Software: Ermöglicht Benutzerfreundlichkeit und Allgegenwärtigkeit in der gesamten Fertigungslandschaft.
• Künstliche Intelligenz: Fördert die kontinuierliche Verbesserung in der gesamten Organisation.

Nur wenn diese drei Elemente kombiniert werden, werden Sie kontinuierliche Verbesserungen in der Produktivität Ihrer Frontline-Mitarbeiter feststellen.

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