Entdecken Sie, wie AI Factory Agents von Augmentir die Fertigung mit Echtzeit-Einblicken, Automatisierung und Personalaufstockung transformieren.
In der sich entwickelnden Landschaft von Industrie 4.0, popularisiert durch Klaus Schwabund nun auch Industrie 5.0 stehen Hersteller zunehmend unter Druck, agiler, widerstandsfähiger und effizienter zu werden. Angesichts von Arbeitskräftemangel, veränderten Kundenerwartungen und digitaler Disruption ist eines der transformativsten Werkzeuge, das sich entwickelt, Fabrikagenten: intelligente, kontextbewusste KI-Agenten, die in der Lage sind, Aufgaben autonom auszuführen, Erkenntnisse zu gewinnen und die menschliche Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Was sind Fabrikagenten?
Fabrikagenten sind weder physische Roboter noch bloße Softwareskripte. Sie sind intelligente, digitale Einheiten – angetrieben von KI –, die im Auftrag von Fertigungsteams Daten interpretieren, Aktionen automatisieren und Arbeitsabläufe optimieren. Sie fungieren als proaktive Copiloten in der Fertigung, sind in die Arbeitsumgebung integriert und lernen kontinuierlich aus menschlichen Aktivitäten und kontextbezogenen Fabrikdaten, um Echtzeit-Support und betriebliche Einblicke zu bieten.
Diese Agenten können bei Folgendem behilflich sein:
Empfehlung optimierter Arbeitsabläufe
Identifizierung von Qualifikationslücken oder Schulungsbedarf für Mitarbeiter im Außendienst
Überwachung der Prozessleistung und Kennzeichnung von Anomalien
Stammeswissen automatisch erfassen
Personalisierung der Arbeitsanweisungen basierend auf der Erfahrung und dem Zertifizierungsniveau des Mitarbeiters
Kurz gesagt: Fabrikagenten schließen die Lücke zwischen menschlicher Intelligenz und Maschineneffizienz in der Fertigung – und Augmentir ist dabei führend.
Augmentirs AI Agent Studio: Fertigungsintelligenz leicht gemacht
Während agentische KI, das Konzept der KI-Agenten, bereits in anderen Sektoren existiert, ist Augmentir das erste Unternehmen, das eine No-Code-Lösung anbietet. Industrial AI Agent Studio Speziell für die Fertigung entwickelt. Diese einzigartige Plattform ermöglicht es Betriebsleitern, Vorgesetzten und sogar nicht-technischen Benutzern, benutzerdefinierte KI-Agenten zu erstellen und einzusetzen, die auf spezifische Anforderungen zugeschnitten sind:
Einarbeitung und Schulung der Belegschaft
Wartungs- und Reparaturbetriebe (MRO)
Qualitätskontrolle
Sicherheitsverfahren
Leistungsüberwachung
Diese Agenten basieren auf proprietären Algorithmen und generativer KI, die kontinuierlich aus Ihren Personal- und Betriebsdaten lernen. Das bedeutet, dass die Agenten mit der Zeit intelligenter werden – sie geben immer präzisere Empfehlungen, automatisieren mehr Aufgaben und reduzieren die Variabilität in der Fertigung.
Das Ergebnis? Eine anpassungsfähige, intelligente Produktionslinie, die dynamisch auf Produktionsanforderungen, Arbeitskräfteschwankungen und Fachkräftemangel reagieren kann.
Lernen Sie Augie kennen: Das Gesicht der industriellen KI der nächsten Generation
Der Kern der KI-Fähigkeiten von Augmentir ist Augie – ein industrieller generativer KI-Assistent, der speziell für Produktionsumgebungen entwickelt wurde. Augie fungiert als Echtzeit-Leitfaden und operativer Partner für Produktionsmitarbeiter, Vorgesetzte und sogar Werksleiter.
Das ist der Unterschied zwischen Augie:
Kontextabhängige Unterstützung: Augie versteht den individuellen Kontext Ihres Betriebs – etwa ein bestimmtes Gerät, einen Schichtplan oder das Qualifikationsniveau eines Mitarbeiters –, um die Anleitung entsprechend anzupassen.
Konversationsschnittstelle: Mitarbeiter können auf natürliche Weise per Chat mit Augie interagieren, was Fragen und Antworten in Echtzeit, Problemlösungen oder Schritt-für-Schritt-Anleitungen ermöglicht.
Kontinuierliches Lernen: Durch die Interaktion der Mitarbeiter mit Augie lernt und verbessert sich das System, erfasst nicht dokumentiertes Wissen und institutionalisiert Best Practices im gesamten Unternehmen.
Anstatt Mitarbeiter zu ersetzen, erweitert Augie ihre Fähigkeiten und sorgt dafür, dass jeder in der Fertigung selbstbewusster, fähiger und produktiver wird.
Auswirkungen in der realen Welt: Augmentir in Aktion
Unternehmen, die Augmentir verwenden, berichten von messbaren Verbesserungen bei mehreren KPIs:
20–40% Reduzierung der Trainingszeit durch Personalisierung des Lernens auf individuelle Fähigkeitsstufen
30% Verbesserung der Erstqualität durch intelligentere digitale Arbeitsanweisungen
25% Steigerung der Mitarbeiterproduktivität durch Echtzeit-Anleitung und weniger Verzögerungen
Stärkere Mitarbeiterbindung durch optimierte Lern- und Wachstumspfade
In einer Zeit, in der Hersteller mit Qualifikationsdefiziten, Arbeitskräftemangel und einer erhöhten Nachfrage nach Flexibilität zu kämpfen haben, sind diese Ergebnisse bahnbrechend.
Warum Fabrikagenten die Zukunft der Industriearbeit bestimmen
Die traditionelle Fertigung war geprägt von starren Systemen und statischen Prozessen. Moderne Hersteller benötigen jedoch mehr Flexibilität – sie benötigen Systeme, die sich an wechselnde Nachfrage, dynamische Arbeitskräftepools und ständige Prozessänderungen anpassen.
KI-Fabrikagenten bieten diese Anpassungsfähigkeit und mit der industriellen KI-Plattform von Augmentir können Hersteller dieses Potenzial ohne massive Überholung oder technischen Aufwand freisetzen.
Fabrikagenten repräsentieren eine neue Klasse industrieller Werkzeuge – intelligent, autonom und menschenzentriert. Als erste Plattform, die diese Vision Wirklichkeit werden lässt, entwickelt Augmentir nicht nur Werkzeuge, sondern verändert auch die Arbeitsweise in der Fertigung.
Mit Augie und dem AI Agent Studio unterstützt Augmentir Hersteller dabei, in eine neue Ära der operativen Exzellenz einzutreten – in der die Frontlinie nicht nur automatisiert, sondern wirklich erweitert wird.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Augmentirs KI-Shopfloor-Agenten Ihre Betriebsabläufe modernisieren können – kontaktieren Sie uns noch heute für ein Live-Demo.
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https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2025/05/factory-agents-ai-in-manufacturing.webp6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2025-05-31 11:40:432025-06-10 16:00:11Fabrikagenten: Die nächste Evolutionsstufe in der Fertigung, unterstützt von Augmentir
Entdecken Sie die wichtigsten Anwendungsfälle für generative KI in der Fertigung, erfahren Sie, wie GenAI-Copiloten und digitale Assistenten funktionieren und welche Vorteile sie für Mitarbeiter im Außendienst bieten.
Generative KI in der Fertigung bezieht sich auf die Anwendung generativer Modelle und Techniken der künstlichen Intelligenz zur Optimierung und Verbesserung verschiedener Aspekte des Fertigungsprozesses.
Während sich traditionelle KI auf Datenanalyse, Mustererkennung und Entscheidungsfindung konzentriert, erstellt generative KI neue Inhalte und synthetische Daten und ermöglicht so innovative Lösungen. Dabei kommen KI-Algorithmen zum Einsatz, um neue Produktdesigns zu entwickeln, Produktionsabläufe zu optimieren, Wartungsbedarf vorherzusagen und die Produktionseffizienz im Produktionsablauf zu verbessern.
Entsprechend McKinseyFast 75 % des größten Nutzens generativer KI liegen in Anwendungsfällen in vier Bereichen: Fertigung, Kundenbetrieb, Marketing und Vertrieb sowie Lieferkettenmanagement. Hersteller profitieren in einzigartiger Weise von generativer KI, und für einige ist sie bereits eine transformative Kraft. Generative KI treibt Innovation und Effizienz im gesamten Fertigungssektor voran und ermöglicht fortschrittliche digitale Lösungen und Wettbewerbsvorteile. Eine kürzlich veröffentlichte Studie 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 modernster Technologien wie generativer KI können Hersteller ihre Mitarbeiter im Produktionsbereich durch verbesserte Entscheidungsfindung, Zusammenarbeit und Dateneinblicke besser unterstützen, erweitern und fördern. Generative KI wird als moderne Alternative zu traditionellen Methoden eingesetzt und übertrifft manuelle Inspektionen und grundlegende Automatisierung, um größere betriebliche Verbesserungen zu erzielen.
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:
Generative KI bezeichnet künstliche Intelligenzsysteme, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik erstellen, indem sie Muster aus vorhandenen Daten lernen. In der Fertigung umfasst dies die Fähigkeit, neue Produktdesigns zu entwickeln und synthetische Daten wie realistische Bilder, Videos oder Texte zu erstellen, um Fertigungsinnovationen und KI-Training zu unterstützen. Durch den Einsatz von Large Language Models (LLMs) und Natural Language Processing (NLP) können diese Systeme riesige Datenmengen analysieren und mithilfe fortschrittlicher Algorithmen und maschinellem Lernen die Vorhersagegenauigkeit und Betriebseffizienz verbessern, verschiedene Szenarien simulieren und innovative Lösungen 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, anwendungsspezifische und vortrainierte LLMs nutzen, gepaart mit robusten Sicherheits- und Berechtigungssystemen. Industrielle LLMs nutzen Betriebsdaten, Schulungs- und Personalmanagementdaten, vernetzte Mitarbeiter- und Engineering-Daten sowie Informationen aus Unternehmenssystemen. LLMs können zudem die Dokumentensuche verbessern, indem sie Informationen aus technischen Handbüchern, Berichten und Betriebsunterlagen effizient finden, extrahieren und zusammenfassen.
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.
Durch die Kombination umfangreicher Sprachmodelle und natürlicher Sprachverarbeitung kann generative KI zusammenhängende und kontextrelevante Texte für Aufgaben wie Schreiben, Zusammenfassen, Übersetzen und Konversation erstellen und dabei menschliche Sprachkenntnisse nachahmen. NLP ermöglicht zudem interaktive Lernerfahrungen, sodass Mitarbeiter sich mit Schulungsinhalten auseinandersetzen, sofortiges Feedback erhalten und Zweifel in Echtzeit klären können.
Vorteile der Nutzung generativer KI in der Fertigungsindustrie
Generative KI und Lösungen, die sie nutzen, bieten mehrere Vorteile für Fertigungsvorgänge, darunter:
Betriebs-/Produktionsoptimierung und PrognoseDie GenAI-Technologie verbessert Fertigungsprozesse deutlich, indem sie in Echtzeit überwacht und analysiert, Probleme schnell erkennt und prädiktive Erkenntnisse sowie personalisierte Unterstützung liefert, um die Effizienz der Produktionsmitarbeiter zu steigern. Durch Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung mittels Echtzeit-Datenanalyse und Automatisierung können Hersteller Abläufe rationalisieren, Ausfallzeiten reduzieren und die Produktivität steigern. Darüber hinaus ermöglichen KI-Assistenten es Herstellern, verschiedene Steuerungsstrategien innerhalb ihres Prozesses zu testen und so potenzielle Engpässe und Fehlerquellen zu identifizieren.
Proaktive ProblemlösungGenerative 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 erkennen Ereignisse, sobald sie auftreten, und liefern wertvolle Erkenntnisse und Empfehlungen, die Bedienern und Ingenieuren helfen, Probleme schnell zu erkennen und zu lösen, bevor sie eskalieren. Prädiktive Analysen und verbesserte Qualitätskontrolle tragen zur Abfallreduzierung bei und unterstützen die kontinuierliche Verbesserung von Fertigungsprozessen.
Reduzieren Sie ungeplante AusfallzeitenGenerative KI-Lösungen können umfangreiche Datensätze analysieren, um den Wartungsbedarf von Geräten vorherzusagen, bevor Probleme auftreten. So können Hersteller Wartungsarbeiten proaktiv planen und ungeplante Störungen minimieren. Generative KI kann zudem Wartungs- und Lieferpläne optimieren, um Ausfallzeiten weiter zu reduzieren und die Zuverlässigkeit der Lieferkette zu verbessern. Dies verkürzt nicht nur die Ausfallzeiten, sondern trägt auch zur allgemeinen Betriebssicherheit betriebskritischer Geräte bei.
Persönliche Unterstützung und Anleitung am ArbeitsplatzGenerative KI-Tools lassen sich auf verschiedene Rollen in der Produktionsanlage anpassen und bieten Bedienern, Ingenieuren und Managern personalisierte Unterstützung. Sie bieten rollenbasierte, personalisierte Unterstützung und proaktive Einblicke, um vergangene Ereignisse, aktuelle Zustände und mögliche zukünftige Ereignisse zu verstehen. So können Mitarbeiter ihre Aufgaben effektiver erledigen und bessere, fundiertere Entscheidungen treffen. GenAI-Lösungen und -Anwendungen, die generative KI implementieren, bieten optimierte Parameter für Bediener und helfen, den Bestand effektiver zu verwalten.
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.
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.
Der Einsatz jeglicher GenAI-Tools in der Fertigung erfordert eine sorgfältige Abwägung ethischer, datenschutzbezogener und sicherheitsbezogener Risiken sowie potenzieller Auswirkungen auf die Beschäftigung.
Top-Anwendungsfälle für generative KI-Fertigungsassistenten
Generative KI-Assistenten von Augmentir und sein Frontline-Copiloten sind KI-gestützte Tools, die wertvolle Unterstützung und Einblicke in der Industrie, insbesondere in der Fertigung, bieten. Diese Assistenten sind eine Art generativer KI und werden in der Fertigung eingesetzt, um die Mensch-Maschine-Zusammenarbeit zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren und proaktive Einblicke zur Optimierung von Leistung und Produktivität der Mitarbeiter im Produktionsbereich zu bieten. Der Fertigungssektor wird durch diese fortschrittlichen KI-Anwendungen transformiert, die branchenweit Effizienz, Innovation und bessere Entscheidungsfindung fördern.
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 Large Language Models (LLMs) und generativer KI und bieten kontextbezogene Intelligenz für optimierte Abläufe, Produktivität und Betriebszeit im industriellen Umfeld. Darüber hinaus nutzen sie typischerweise natürliche Sprachverarbeitung zum Verständnis der menschlichen Sprache, Mustererkennung zur Erkennung von Trends oder Verhaltensweisen sowie Entscheidungsalgorithmen für Echtzeitunterstützung. In Kombination mit maschinellem Lernen können sie Benutzereingaben verstehen, fundierte Vorschläge unterbreiten und Aufgaben automatisieren. KI und maschinelles Lernen werden in der Fertigung gemeinsam eingesetzt, um die Fehlererkennung zu automatisieren, Lieferketten zu optimieren und so die betriebliche Effizienz weiter zu steigern.
Hier sind 6 der wichtigsten Anwendungsfälle für generative KI in der Fertigung:
1. Fehlerbehebung
Die Fehlerbehebung ist ein kritischer Anwendungsfall in der Fertigung. Angesichts des Fachkräftemangels verfügen Mitarbeiter im Produktionsbereich oft nicht über das jahrzehntelange Fachwissen, das für eine schnelle Fehlersuche und -behebung in der Fertigung erforderlich ist. KI-Assistenten können diesen Mitarbeitern helfen, schneller Entscheidungen zu treffen und Produktionsausfälle zu reduzieren, indem sie sofortigen Zugriff auf zusammengefasste, für einen Auftrag oder eine Aufgabe relevante Fakten bieten. Diese können aus Verfahren, Anleitungen zur Fehlerbehebung, erfasstem Fachwissen oder OEM-Handbüchern stammen.
2. Personalisiertes Training und Support
Mit GenAI-Assistenten können Hersteller Kompetenz- und Erfahrungslücken sofort schließen – mit personalisierten, kontextbezogenen Informationen für den einzelnen Mitarbeiter. Dies kann Folgendes umfassen: Schulungsmaterialien am Arbeitsplatz, One-Point-Lessons (OPLs) oder von Kollegen/Benutzern erstellte Inhalte wie Kommentare und Konversationen.
3. Standardarbeit für Führungskräfte
Mithilfe von Assistenten auf Basis generativer KI können Betriebsleiter die Effektivität von Standardarbeiten in ihrer Fertigungsumgebung beurteilen und verstehen sowie Risikobereiche oder Verbesserungsmöglichkeiten ermitteln.
4. Umwandlung von Stammeswissen
Eine der dringendsten Prioritäten für viele 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. Kontinuierliche Verbesserung
KI- und GenAI-Assistenten können uns dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen 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 hilfreich sein. Mithilfe von Mitarbeiteranwesenheitsdaten können GenAI-Assistenten Schichtleitern oder Linienleitern helfen, Risiken zu erkennen und Ressourcenengpässe zu vermeiden, bevor sie zu echten Problemen werden. Die Kompetenzmatrix, Anwesenheitsdaten und Produktionspläne eines Unternehmens können in ein bedarfsgerechtes, vortrainiertes LLM einfließen und liefern Ihnen die Informationen, die Produktionsleiter benötigen, um ihren Betrieb am Laufen zu halten.
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.
Zukunftssichere Fertigungsabläufe mit Augie™
Augie™, Augmentirs generativer KI-Assistent Augie, das für die Produktion an vorderster Front entwickelt wurde, repräsentiert die nächste Generation generativer KI-Lösungen, die speziell dafür entwickelt wurden, Fertigungsunternehmen dabei zu helfen, ihre Abläufe zukunftssicher zu gestalten. Durch die Nutzung künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens ermöglicht Augie Herstellern, Produktionsprozesse zu optimieren, die Qualitätskontrolle zu verbessern und Wartungskosten zu senken – und das alles bei gleichzeitiger Anpassung an die sich schnell ändernden Marktanforderungen.
Mit Augie können Hersteller riesige Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen, darunter Maschinendaten, Sensordaten und historische Daten, analysieren, um Muster zu erkennen und prädiktive, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Diese fortschrittliche Plattform liefert Echtzeit-Einblicke in Produktionsprozesse und ermöglicht es Herstellern, schnell auf Nachfrageschwankungen, Lieferkettenunterbrechungen oder Betriebsanomalien zu reagieren. Augie bietet zudem ausgefeilte Algorithmen für Bedarfsprognosen, Bestandsmanagement und Lieferkettenoptimierung und hilft Unternehmen, die Umweltbelastung zu minimieren und die Betriebseffizienz zu maximieren.
Augie berücksichtigt neben MES- und ERP-Daten auch Kompetenzen, Informationen zur Personalentwicklung und Schulungsdaten. Es bietet kontextbezogene, proaktive Einblicke und automatisierte Workflows zur Optimierung der Produktion und Vermeidung von Engpässen. Dies trägt zu Produktionseffizienz, Verfügbarkeit, Qualität und Entscheidungsfindung bei.
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.
Durch die Integration von Augie in ihre Betriebsabläufe können Hersteller ihre Produktivität steigern, ungeplante Ausfallzeiten reduzieren und erhebliche Kosteneinsparungen erzielen. Die KI-gesteuerte Qualitätskontrolle der Plattform sorgt für eine verbesserte Produktqualität, während die Automatisierung des Kundenservices die Reaktionsfähigkeit und Kundenzufriedenheit verbessert. Augie ermöglicht es Fertigungsunternehmen, der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein, sich an Branchentrends anzupassen und sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil auf dem globalen Markt zu sichern.
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.
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https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2024/06/generative-ai-in-manufacturing.webp6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2024-06-17 18:43:542025-06-09 15:26:36Generative KI in der Fertigung: Vorteile, Risiken und wichtigste Anwendungsfälle
Erfahren Sie in diesem Leitfaden zur papierlosen Fertigung von Augmentir, wie Sie Ihre Abläufe digitalisieren und eine papierlose Fabrik aufbauen können.
Die manuelle Verwaltung und Nachverfolgung der Produktion in der Fertigung gehört der Vergangenheit an. Denn Hersteller verfolgen einen neuen digitalen Ansatz: die papierlose Fertigung.
Die papierlose Fertigung nutzt Software, um die Ausführung in der Werkstatt zu verwalten, Arbeitsanweisungen zu digitalisieren, Arbeitsabläufe auszuführen, die Aufzeichnung und Planung zu automatisieren und mit den Mitarbeitern in der Werkstatt zu kommunizieren. In jüngerer Zeit digitalisiert dieser Ansatz auch die Kompetenzverfolgung und Leistungsbeurteilung von Fertigungsmitarbeitern, um die Einarbeitung, Schulung und laufende Verwaltung der Belegschaft zu optimieren. Diese Technologie besteht aus cloudbasierter Software, mobiler und tragbarer Technologie, künstlicher Intelligenz, Algorithmen für maschinelles Lernen und fortschrittlicher Analyse.
In jüngster Zeit wird Ihr Weg zur papierlosen Fertigung beschleunigt durch die Verfügbarkeit von Generative KI-Assistenten und unterstützende Importtools, die die Konvertierung vorhandener Inhalte in interaktive, mobilfähige Inhalte für Ihre Frontline-Teams optimieren können.
Software für die papierlose Fertigung nutzt interaktive Bildschirme, Dashboards, Datenerfassung, Sensoren und Berichtsfilter, um Echtzeit-Einblicke in Ihre Fabrikabläufe zu liefern. Wenn Sie mehr über papierlose Fertigungsprozesse erfahren möchten, lesen Sie diesen Leitfaden, um Folgendes zu erfahren:
Eine papierlose Fabrik nutzt KI-gestützte Software, um die Produktion zu verwalten, Aufzeichnungen zu verfolgen und die Ausführung von Aufträgen in der Werkstatt zu optimieren. Die papierlose Fertigung soll die schriftliche Dokumentation sowie papierbasierte Arbeitsanweisungen, Checklisten und SOPs ersetzen und den Überblick über die Aufzeichnungen digital behalten.
Beispielsweise wird in den meisten Fertigungsbetrieben regelmäßig alles von Qualitätskontrollen über Bedienerrundgänge bis hin zu geplanten und autonomen Wartungsarbeiten durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Fabrikausrüstung ordnungsgemäß funktioniert und Qualitäts- und Sicherheitsstandards eingehalten werden. In den meisten Produktionsbetrieben werden diese Aktivitäten manuell mit papierbasierten Anweisungen, Checklisten oder Formularen durchgeführt.
Bediener und Werkstattarbeiter in papierlosen Fabriken verwenden Software, um Arbeitsabläufe auszuführen und Produktionsaufgaben in geordneten Abfolgen zu sehen, was ihnen ermöglicht, Aufgaben entsprechend umzusetzen. Arbeiter können Betriebsabläufe einsehen bzw digitale Arbeitsanweisungen, mit mobilen Geräten (Wearables, Tablets etc.) in Echtzeit.
Darüber hinaus umfasst die papierlose Fertigung die Digitalisierung von Schulungen in der Werkstatt, Kompetenzverfolgung, Zertifizierungen und Bewertungen. Dieser digitale Ansatz nutzt Skills-Management-Software hilft bei der Optimierung HR-basierter Prozesse, die zuvor über Papier oder Tabellenkalkulationen verwaltet wurden, und bietet die Möglichkeit:
Erstellen, verfolgen und verwalten Sie Mitarbeiterkompetenzen
Visualisieren Sie sofort die Qualifikationslücken in Ihrem Team
Planen oder weisen Sie Jobs basierend auf dem Qualifikationsniveau und den Kenntnissen der Mitarbeiter zu
Schließen Sie Wissenslücken durch kontinuierliches Lernen
Treffen Sie datengesteuerte Entscheidungen zum Laufwerksbetrieb
Welche Vorteile bietet die papierlose Produktion?
Es gibt eine Reihe von Gründen dafür, dass Fabriken papierlos arbeiten, von der Kosteneffizienz bis hin zu höherer Produktivität und Nachhaltigkeit. Ein papierloses System kann Produktionsprozesse, Personalmanagement und Geschäftsabläufe revolutionieren.
Hier sind die wichtigsten Vorteile des papierlosen Arbeitens:
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.
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.
Steigern Sie die Datengenauigkeit: Menschen neigen dazu, Fehler zu machen, aber Erfassung von Fertigungsdaten und die Validierung kann dazu beitragen, menschliche Fehler auszugleichen und die Genauigkeit zu verbessern.
Verbessertes Personalmanagement: Digitale Kompetenzverfolgung und KI-basierte Personalanalysen können dazu beitragen, Produktionsabläufe zu optimieren und die Arbeitsleistung zu maximieren.
Verwalten Sie Echtzeitvorgänge: Mensch-Maschine-Schnittstellensysteme machen Papier, Akten und Jobtickets überflüssig. Dies bedeutet, dass Mitarbeiter Lagerbestände und andere Daten in Echtzeit analysieren können.
Geld sparen: Auch wenn die Papierlosigkeit bedeutet, dass die Papierkosten entfallen, gehen die Einsparungen noch darüber hinaus. Mit höherer Produktivität, Abläufen in Echtzeit und verbesserter Produktionsoptimierung können Kosten in vielen Bereichen gesenkt werden.
Wie gelingt eine papierlose Fertigung?
Die Umstellung auf Papierlosigkeit beginnt mit der Digitalisierung von Aktivitäten in der gesamten Fabrikhalle, um die Produktivität zu steigern und diesen Wert durch eine digitale Verbindung zwischen der Werkstatt und den Fertigungssystemen des Unternehmens zu steigern. Im Folgenden erläutern wir die vier grundlegenden Schritte für eine papierlose Fertigung:
Schritt 1: Digitalisieren Sie Ihre vorhandenen Inhalte mit Gen AI- und Connected Worker-Technologie.
Die papierlose Fertigung beginnt mit dem Einsatz moderner, digitaler Tools, mit denen Sie Ihre vorhandenen papierbasierten Inhalte schnell und einfach digitalisieren und konvertieren können. Tools wie Augie™ von Augmentir, eine generative KI-Technologiesuite, helfen Ihnen beim Importieren und Konvertieren vorhandener Inhalte unabhängig vom Format. Nach der Konvertierung können Connected Worker-Lösungen, die erweiterte mobile Funktionen beinhalten und Schulungen und Kompetenzverfolgung mit Connected Worker-Technologie und digitaler Anleitung am Arbeitsplatz kombinieren, einen erheblichen Mehrwert bieten. Eine wichtige Voraussetzung für den Anfang ist die Identifizierung hochwertiger Anwendungsfälle, die von der Digitalisierung profitieren können, wie z. B. Qualitätskontroll- oder Inspektionsverfahren. Lockout-Tagout-Verfahren, Sicherheitsberichterstattung, mehrschichtige Prozessaudits, oder autonome Instandhaltung Verfahren.
Profi-Tipp
Sie können jetzt vorhandene PDF-, Word- oder Excel-Dokumente (wie das PDF oben) direkt in Augmentir importieren, um digitale, interaktive Arbeitsabläufe und Checklisten mit Augie™ zu erstellen, einem generativen KI-Tool zur Inhaltserstellung von Augmentir. Erfahren Sie mehr über Augie – Ihr industrielles Generativer KI-Assistent.
Schritt 2: Erweitern Sie Ihre Mitarbeiter mit KI und Connected Worker-Technologie.
KI-basierte Lösungen für vernetzte Arbeitnehmer können sowohl dabei helfen, Arbeitsanweisungen zu digitalisieren als auch diese Anleitung auf eine Weise bereitzustellen, die auf den einzelnen Arbeitnehmer und seine Leistung zugeschnitten ist. KI-Bots, die generative KI und GPT-ähnliche KI-Modelle nutzen, können Arbeitnehmer mit Sprachübersetzungen, Feedback, On-Demand-Antworten und Zugriff auf Wissen über natürliche Sprache unterstützen und ein umfassendes Tool zur digitalen Leistungsunterstützung bereitstellen.
Mit der zunehmenden Vernetzung der Arbeitnehmer haben Unternehmen Zugriff auf eine reichhaltige Quelle von Arbeitsaktivitäts-, Ausführungs- und Stammdaten und können mit geeigneten KI-Tools Einblicke in Bereiche gewinnen, in denen die größten Verbesserungsmöglichkeiten bestehen.
Schritt 3: Richten Sie IoT-Sensoren für die Überwachung des Maschinenzustands ein.
Das industrielle Internet der Dinge (IoT) nutzt Sensoren, um Fertigungsprozesse voranzutreiben. IoT-Sensoren werden über das Internet über drahtlose oder 4G/5G-Netzwerke verbunden, um Daten direkt aus der Werkstatt zu übertragen. Der Einsatz von Tools zur Überwachung des Maschinenzustands zusammen mit vernetzter Arbeitertechnologie kann eine umfassende Werkstattlösung bieten.
Schritt 4: Verbinden Sie Ihre Frontline mit Ihrem Unternehmen.
Digital vernetzte Frontline-Operations-Lösungen ermöglichen es Industrieunternehmen nicht nur, Arbeitsanweisungen, Checklisten und SOPs zu digitalisieren, sondern auch, digitale Workflows und Integrationen, die die Mitarbeiter an der Front vollständig in den digitalen Thread ihres Unternehmens einbinden.
Der digitale Faden stellt einen verbundenen Datenfluss in einem Fertigungsunternehmen dar – einschließlich Menschen, Systemen und Maschinen. Durch die Einbeziehung der Aktivitäten und Daten dieser zuvor getrennten Mitarbeiter werden Geschäftsprozesse beschleunigt, und diese neue Datenquelle bietet neu entdeckte Möglichkeiten für Innovation und Verbesserung.
Augmentir bietet eine einzigartige Connected Worker-Lösung, die Fertigungsunternehmen mithilfe von KI dabei unterstützt, Mitarbeiter an vorderster Front intelligent einzubinden, zu schulen, anzuleiten und zu unterstützen, sodass jeder Mitarbeiter seinen individuellen Beitrag leisten kann und dazu beiträgt, Produktionsziele in der heutigen Zeit der Arbeitsunterbrechungen zu erreichen.
Unsere Lösung ist eine SaaS-basierte Suite von Softwaretools, die Kunden dabei unterstützt, alle Prozesse an vorderster Front zu digitalisieren und zu optimieren, einschließlich autonomer und vorbeugender Wartung, Qualität, Sicherheit und Montage.
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https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2023/09/paperless-manufacturing-augmentir.webp6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2023-09-20 14:12:392025-06-04 13:02:43Papierlose Fertigung: Ihr Leitfaden für den Übergang zu einer papierlosen Fabrik
KI- und Connected-Worker-Technologie hilft Managern an vorderster Front, das Burnout von Mitarbeitern zu bekämpfen und das Engagement und die Mitarbeiterbindung zu verbessern.
Industriearbeit ist mit enormem Stress verbunden. Wenn dem Arbeitnehmer nicht das richtige Maß an Unterstützung geboten wird, kann dieser Stress zu vermehrten Fehlern, schlechter Arbeitsleistung und schließlich zum Burnout des Arbeitnehmers führen. Kürzlich, Gallup gemeldet dass 76% der Mitarbeiter irgendeine Form von Burnout am Arbeitsplatz erleben. Dies wirkt sich nicht nur auf Leistung und Produktivität aus, sondern auf viel mehr, einschließlich Engagement und Mitarbeiterbindung.
Um Mitarbeiter-Burnout auszugleichen, sollten Manager Folgendes anstreben:
Reduzieren Sie den Stress Ihrer Mitarbeiter
Beseitigen Sie Hindernisse, um sicherzustellen, dass ihre Mitarbeiter über die richtigen Werkzeuge verfügen, um ihre Aufgaben zu erledigen
Stellen Sie sicher, dass die Mitarbeiter in Bezug auf ihre Fähigkeiten für die Arbeit, die sie verrichten, gut geeignet sind
Geben Sie den Arbeitnehmern ein Mitspracherecht bei der Fertigstellung der Arbeit
Befähigen Sie die Mitarbeiter zu glauben, dass die Arbeit, die sie leisten, geschätzt und wichtig ist
In einem Gallup von 2022 Umfrage, 79% der Mitarbeiter gaben an, bei der Arbeit nicht engagiert zu sein, ergab dieselbe Umfrage, dass die meisten Mitarbeiter ihre Arbeit nicht sinnvoll finden und keine Hoffnung auf ihre Karriere haben.
Bei der Unterstützung von Mitarbeitern und der Bekämpfung von Burnout am Arbeitsplatz gibt es keine allgemeingültige Lösung. Viele Unternehmen erkennen, dass der gleiche Ansatz für „Schreibtischarbeiter“ den vielfältigen und unterschiedlichen Bedürfnissen von Mitarbeitern an der Front oder ohne Schreibtisch nicht gerecht wird. Manager müssen diese Bedürfnisse bei der Bekämpfung und Erkennung von Burnout und der Förderung berücksichtigen. Mitarbeiterengagement in der Fertigung.
Künstliche Intelligenz (KI) und auf maschinellem Lernen basierende Technologie in Kombination mit einem mitarbeiterzentrierten Ansatz können in dieser Hinsicht enorm helfen, indem sie das menschliche Element in industriellen Abläufen berücksichtigen und gleichzeitig Innovationen nutzen.
Einsatz von KI zur Verbesserung der Arbeitserfahrung und zur Reduzierung von Burnout
Durch die Nutzung der Möglichkeiten von vernetzte Worker-Plattformen und KI können Unternehmen einen proaktiven Ansatz verfolgen, um Stress abzubauen und Mitarbeiter-Burnout vorzubeugen.
Der kometenhafte Aufstieg von KI-Tools wie ChatGPT und der Verarbeitung natürlicher Sprache hat zu einem Anstieg des Interesses an allen Dingen rund um KI geführt, und obwohl dies kein Allheilmittel ist, hat KI das Potenzial, Arbeitnehmern dabei zu helfen, Zugang zu den Informationen zu erhalten und sie zu unterstützen Bedarf während der Arbeit sowie Vorhersage, Erkennung und Reduzierung von Burnout am Arbeitsplatz. Indem hochgradig granulare Daten von vernetzten Arbeitern verwendet werden und KI zum Herausfiltern der unnötigen Teile verwendet wird, können Industriebetriebe nicht nur Aufgaben und Produktivität verbessern, sondern auch Mitarbeiter an vorderster Front besser unterstützen und befähigen. Organisationen können verwenden KI zum Mitmachen Mitarbeiter von:
Kommunikations-Touchpoints schaffen und Kommunikation optimieren
Paarung von Arbeitern und Aufgaben basierend auf dem Qualifikationsniveau
Schulungs- und Zertifizierungsmöglichkeiten für die Weiterqualifizierung von Arbeitnehmern vorschlagen
Erstellen Sie Feedbackpfade, damit Mitarbeiter mitbestimmen können, wie Aufgaben erledigt werden
Als Ergänzung zu KI- und Softwareplattformen können Organisationen andere Tools wie tragbare Geräte, Anwendungen für die psychische Gesundheit und mehr implementieren, um die Engagement-Bemühungen zu unterstützen. Das richtige Gleichgewicht und die richtige Kombination zu finden, ist der Schlüssel für Wissensaustausch und Konversation – um die Mitarbeiter im Team stärker zu engagieren.
Das menschliche Element
Es ist wichtig, neue Technologien zu nutzen und bei Bedarf zu implementieren, aber Technologie allein ist nicht die Antwort. Es ist entscheidend, ein Gleichgewicht zwischen Technologieintegration und einem mitarbeiterorientierten Ansatz zu finden, und es ist von größter Bedeutung, dass die wahren Bedürfnisse der Belegschaft nicht vergessen werden. Obwohl KI- und auf maschinellem Lernen basierende Technologie enorm dazu beitragen können, Burnout bei Mitarbeitern zu erkennen und zu reduzieren, hat sie ihre Grenzen und kann nur so viel bewirken. Technologie kann nicht ersetzen, wie sich Mitarbeiter fühlen und wie sie täglich mit dem Management interagieren. Und am Ende des Tages kann KI die Mitarbeiter nur unterstützen und sollte verwendet werden, um sie zu stärken, niemals, um sie zu ersetzen.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2023/03/human-side-of-ai.jpg6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2023-03-14 03:05:062025-05-27 16:10:51Die menschliche Seite der KI: Unterstützung von Arbeitnehmern bei der Reduzierung von Mitarbeiter-Burnout
Erfahren Sie, wie Hersteller mit einer Augmented Connected Workforce (ACWF) dem Fachkräftemangel in der Fertigung entgegenwirken und Qualifikationslücken schließen.
Eine Augmented Connected Workforce (ACWF) bietet Fertigungs- und anderen Industrieunternehmen eine leistungsstarke Lösung zur Bekämpfung des immer schlimmer werdenden Fachkräftemangels und der Qualifikationslücke. Laut einer Prüfbericht Deloitte und das Manufacturing Institute gehen davon aus, dass bis 2030 schätzungsweise 2,1 Millionen Arbeitsplätze im verarbeitenden Gewerbe unbesetzt bleiben könnten und die Kosten dieser fehlenden Arbeitsplätze allein im Jahr 2030 möglicherweise insgesamt $1 Billionen betragen könnten.
Durch die Integration fortschrittlicher Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), vernetzte Arbeitsplattformen und andere neue Lösungen können Hersteller die Fähigkeiten ihrer bestehenden Belegschaft verbessern und Qualifikationslücken schließen. Connected Worker-Tools ermöglichen die Echtzeitüberwachung Ihrer Frontline-Belegschaft und sorgen so für einen reibungslosen Betrieb. Darüber hinaus ermöglicht die Konnektivität die Remote-Zusammenarbeit, sodass Experten Frontline-Mitarbeiter von überall auf der Welt unterstützen können. Dieses vernetzte Ökosystem gibt den Mitarbeitern die Tools an die Hand, die sie für ihren Erfolg benötigen, und zieht neue Talente an, indem es sein Engagement für Innovation und technologiegetriebenes Wachstum zeigt.
Durch eine ACWF können Hersteller den Fachkräftemangel in der Fertigung wirksam bekämpfen und die Qualifikationslücke schließen, während sie gleichzeitig die Produktivität und Innovation steigern und wettbewerbsfähig bleiben. Lesen Sie unten mehr über ACWF in der Fertigung:
Ein kritisches Element des Übergangs von einer traditionellen Belegschaft zu einer Erweiterte vernetzte Belegschaft (ACWF) implementiert und übernimmt neue Technologien und Prozesse. Hier sind einige Schritte, die bei der Einführung von ACWF-Technologien und reibungslosen Übergängen in industriellen Umgebungen helfen können:
Schritt 1: Aktuelle Prozesse bewerten – Organisationen müssen bestehende Arbeitsabläufe verstehen und Bereiche identifizieren, in denen KI, vernetzte Arbeitsplattformen und andere ACWF-Technologien papierbasierte und manuelle Prozesse ersetzen können, um die Effizienz und Produktivität zu steigern.
Schritt 2: In Technologie investieren – Beschaffen Sie KI-gesteuerte Analyseplattformen, Mobiltechnologie und tragbare Technologie, um die Echtzeit-Datenerfassung und Remote-Zusammenarbeit zu ermöglichen.
Schritt 3: Schulung und Onboarding – Bieten Sie umfassende Schulungsprogramme an, um die Mitarbeiter mit neuen Technologien und Arbeitsabläufen vertraut zu machen. Betonen Sie die Bedeutung von Sicherheitsprotokollen und Datenschutz.
Schritt 4: Pilotprogramme – Beginnen Sie mit kleinen Pilotprogrammen, um die Wirksamkeit der implementierten Technologien in realen Fertigungsumgebungen zu testen. Konzentrieren Sie sich auf hochwertige Anwendungsfälle, die von einer Umstellung von Papier auf Digital profitieren können.
Schritt 5: Kontinuierliche Verbesserung – Sammeln Sie während Pilotprogrammen Feedback von Mitarbeitern und Vorgesetzten und passen Sie die Implementierungsinitiativen auf der Grundlage ihrer Eingaben an. Optimieren Sie Prozesse und Technologien kontinuierlich für maximale Effektivität.
Durch das Befolgen dieser Schritte können Hersteller den Übergang von einer herkömmlichen Fertigungsbelegschaft zu einer ACWF erleichtern und ihren Mitarbeitern an der Produktionslinie bessere Fähigkeiten und Fertigkeiten vermitteln und ihnen insgesamt eine hervorragende Betriebsführung ermöglichen.
Unterstützen Sie das Lernen im Arbeitsablauf
Augmented Connected Workforce (ACWF)-Technologien ermöglichen eine verbesserte Unterstützung an der Front und neue Prozesse rund um Lernen und Training, um die Fähigkeiten und Umschulungen strategisch zu verbessern, die Zeit bis zur Kompetenzerlangung für neue Mitarbeiter zu verkürzen und dem Fachkräftemangel in der Fertigung entgegenzuwirken und vieles mehr. Vernetzte Arbeitsgeräte wie tragbare Geräte und IoT-Sensoren ermöglichen eine Echtzeitüberwachung der Arbeitsleistung und der Umgebungsbedingungen und sorgen so für Sicherheit und Effizienz in der Fabrikhalle.
Ein ACWF ermöglicht außerdem verbesserte Lernfunktionen für den Arbeitsablauf und gibt den Mitarbeitern im Außendienst unabhängig vom Standort des Mitarbeiters Zugriff auf fachkundige Anleitung, Fernunterstützung und -zusammenarbeit, Mikrolernen und andere Lernoptionen im Arbeitsablauf.
ACWF-Tools verbessern die Aktivitäten an vorderster Front zusätzlich durch:
Digitale Arbeitsanweisungen und Leitfäden: Intelligente, vernetzte Arbeitsplattformen bieten digitale Arbeitsanweisungen, Verfahren und visuelle Anleitungen, auf die Mitarbeiter auf Mobilgeräten leicht zugreifen können.
Digitale Mentoren und Trainings: Einige ACWFs integrieren „digitale Mentoren“ – GenAI-gestützte Industrieassistenten das den Mitarbeitern, insbesondere neuen Mitarbeitern, eine Schritt-für-Schritt-Anleitung bieten kann.
Wissenserfassung und -austausch: Vernetzte Anwendungen für Mitarbeiter im Außendienst dienen als Plattformen zum Wissensaustausch, Erfassung von Daten und Erkenntnissen von Mitarbeitern an der Front, die dann von KI-Software analysiert und zur Verbesserung von Prozessen, Aktualisierung von Arbeitsanweisungen und zum Wissensaustausch im gesamten Unternehmen verwendet werden können
Leistungsüberwachung und Feedback: ACWF-Lösungen bieten Einblick in die Leistung der Mitarbeiter und ermöglichen es Managern, Bereiche zu identifizieren, in denen zusätzliche Schulungen oder Unterstützung erforderlich sind.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ACWF-Initiativen den Frontline-Mitarbeitern die digitalen Tools, das Wissen und die Unterstützung geben, die sie benötigen, um ihre Fähigkeiten direkt in ihren täglichen Arbeitsabläufen zu erlernen und zu verbessern, anstatt sich ausschließlich auf formelle Schulungsprogramme zu verlassen. Dies hilft, Qualifikationslücken zu schließen und kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben.
Zukunftssichere Fertigungsabläufe mit einem ACWF
Durch die Einführung eines Augmented Connected Workforce (ACWF)-Ansatzes, bei dem die Mitarbeiter im Außendienst durch mobile Technologie, umfassende Schulungen, kollaborative Entscheidungsfindung und kontinuierliche Verbesserung unterstützt werden, können Hersteller ihre Abläufe zukunftssicher machen und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil erzielen. Dieses Konzept stattet Mitarbeiter mit leistungsstarken Tools aus, die ihre Fähigkeiten, Produktivität und gesamten Geschäftsprozesse erweitern und verbessern, indem sie auf wichtige Informationen zugreifen und die Zusammenarbeit fördern.
KI-gestützte Software kann riesige Datenmengen analysieren, um Produktionsprozesse zu optimieren und den Personalentwicklungsbedarf vorherzusagen. Gleichzeitig ermöglichen vernetzte Lösungen für Mitarbeiter im Außendienst die Integration mobiler und tragbarer Technologien und liefern Dateneinblicke in Echtzeit, die dabei helfen, den Fabrikbetrieb zu optimieren und sich an sich entwickelnde Branchentrends anzupassen.
Für eine Augmented Connected Workforce ist die Integration von KI und Connected Worker-Technologien eine wichtige Strategie für Hersteller, die den Fachkräftemangel bewältigen müssen. Augmentir ermutigt Unternehmen, ACWF-Transformationen anzunehmen und beschleunigt die Einführung durch eine umfassende vernetzte Worker-Plattform Nutzen Sie die kombinierten Vorteile der Vernetzung von Mitarbeitern und KI-Technologien.
Mit Augmentir können Mitarbeiter im Außendienst während des gesamten Arbeitsablaufs auf wichtige Informationen, Echtzeitdaten und Erkenntnisse sowie Expertenratschläge und -anleitungen zugreifen. So wird Zeitverlust vermieden und sowohl die Effizienz als auch die Produktivität verbessert. Planen Sie eine Live-Demo um mehr darüber zu erfahren, wie eine Augmented Connected Workforce Fertigungsabläufe zukunftssicher macht und Aktivitäten an der Produktionslinie verbessert.
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https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2024/06/augmented-connected-workforce-acwf-manufacturing.webp6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2024-04-03 16:14:362025-05-22 11:56:03So können Sie den Fachkräftemangel in der Fertigung mithilfe einer erweiterten vernetzten Belegschaft (ACWF) bekämpfen
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 von Augmentir und sein 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.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/10/this-is-not-your-grandfathers-workforce.jpg6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2021-10-14 16:29:462025-02-07 02:47:12Das ist nicht die Arbeitskraft deines Großvaters
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.
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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https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2024/04/packaging-industry-connected-workforce.webp6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2024-04-07 18:34:312025-01-29 12:32:24Wie KI und die erweiterte, vernetzte Belegschaft die Verpackungsindustrie revolutionieren
Die Entwicklung der KI in der Fertigung hat in den letzten Jahrzehnten ein enormes Wachstum erlebt, ist mittlerweile anpassungsfähiger und kollaborativer geworden und wird zur Verstärkung und direkten Unterstützung der Mitarbeiter an vorderster Front eingesetzt.
Die Entwicklung künstlicher Intelligenz und maschineller Lerntechnologien in der Fertigung hat in den letzten Jahrzehnten ein enormes Wachstum erlebt, mit erstaunlichen Technologiesprüngen und branchenweiten Transformationen.
Bereits in den 1960er Jahren begannen Hersteller damit, KI in der Robotik und Grundautomatisierung einzusetzen. Diese frühe Nutzung konzentrierte sich auf die Automatisierung manueller, sich stark wiederholender menschlicher Aufgaben wie Montage, Teilehandhabung und Sortierung, um ein höheres Maß an Produktion und Effizienz zu ermöglichen.
Im Laufe der Zeit entwickelte sich dies zu KI-gestützten Bildverarbeitungssystemen, die zur Automatisierung visueller Inspektionen eingesetzt wurden und so eine bessere Qualitätskontrolle und Präzision während der Produktionszyklen ermöglichten. In jüngerer Zeit steht KI im Mittelpunkt der Lagerautomatisierung sowie des industriellen Internets der Dinge (IIoT), bei dem physische Maschinen und Geräte mit Sensoren und anderen Technologien ausgestattet sind, um Daten zu verbinden und auszutauschen, die in verwendet werden Prädiktive Analysen zur Überwachung des Maschinenzustands. Hersteller können nun aus den im Laufe der Zeit gesammelten Daten wertvolle Erkenntnisse über die Optimierung ihrer Abläufe für maximale Effizienz ohne Qualitätseinbußen gewinnen.
Trotz der vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von KI im industriellen Umfeld gibt es bei allen oben genannten Beispielen einen gemeinsamen Nenner: KI wird größtenteils zur Automatisierung stark repetitiver oder manueller Aufgaben oder zur Ausführung von Funktionen eingesetzt, die den menschlichen Arbeiter ersetzen sollen.
Diese Beispiele legten jedoch den Grundstein für die Einführung von KI in der Fertigung und für den Einsatz von KI-Technologien, die heute Mitarbeiter an vorderster Front unterstützen und direkt unterstützen.
Lesen Sie weiter unten, um weitere Informationen darüber zu erhalten, wie sich der Einsatz von KI und GenAI in der Fertigung weiterentwickelt und zur Verbesserung der menschlichen Arbeitskraft eingesetzt wird, wodurch Produktivität und Effizienz in einer Zeit verändert werden, in der die Optimierung der Arbeitskräfte am dringendsten erforderlich ist.
Einsatz von KI zur Verstärkung, nicht zum Ersatz der Arbeiter in unseren Fabriken
Heutzutage haben sich KI-Technologien in der Fertigung weiterentwickelt und umfassen ein vielfältiges Anwendungsspektrum. Entsprechend Deloitte86% der befragten Führungskräfte in der Fertigung glauben, dass KI-basierte Fabriklösungen in den nächsten fünf Jahren der Haupttreiber der Wettbewerbsfähigkeit sein werden. Robotik und Automatisierung sind anpassungsfähiger und kollaborativer geworden und arbeiten mit menschlichen Arbeitskräften zusammen und unterstützen sie, um Produktionsprozesse zu rationalisieren und die Effizienz zu steigern – anstatt sie einfach zu ersetzen.
Mit der Verbesserung der Rechenleistung und der algorithmischen Fähigkeiten ist die KI in der Fertigung immer fortschrittlicher und verbreiteter geworden. Das Aufkommen von Industrie 4.0, das durch die Konvergenz digitaler Technologien gekennzeichnet ist, hat die Rolle der KI in der Fertigung weiter beschleunigt. Durch den Einsatz von Tools wie Connected-Worker-Lösungen zur Erfassung von Frontline-Daten können Fertigungsunternehmen nun die außergewöhnliche Rechenleistung von KI nutzen, um diese Daten zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse, verbesserte Prozesse und mehr abzuleiten.
So wie die Branche gelernt hat, Geräte anhand der 1,7 Petabytes an Daten vernetzter Maschinen zu optimieren, die jedes Jahr erfasst werden, sind wir nun in der Lage, Arbeitsprozesse an vorderster Front und Mitarbeiter mithilfe hochgranularer Daten vernetzter Mitarbeiter zu optimieren – mit einer großen Einschränkung: Um diese zu nutzen Angesichts dieser unglaublich verrauschten Daten muss ein System mit einer AI-First-Strategie entwickelt werden, bei der das Streamen und Verarbeiten dieser Daten plattformintern ist und nicht nachträglich hinzugefügt wird.
Das Potenzial der KI, den menschlichen Arbeiter zu verbessern, ist vorhanden, aber warum jetzt?
Denn für die Hersteller von heute ist die Zeit nicht auf Ihrer Seite.
Die Personalkrise in der Fertigung schreitet immer weiter voran und rückt in den Fokus der Köpfe von Betriebs- und HR-Führungskräften. Die Zahl der Kündigungen nimmt zu, die Beschäftigungsquote ist gesunken und Hersteller kämpfen täglich darum, die qualifizierten Mitarbeiter zu finden, die sie zum Erreichen ihrer Produktions- und Qualitätsziele benötigen. Die Bedrohung ist enorm – mit erheblichen Auswirkungen auf Sicherheit, Qualität und Produktivität.
KI-basierte Lösungen für vernetzte Arbeitnehmer ermöglichen es Industrieunternehmen, Prozesse zu digitalisieren und zu optimieren, die Mitarbeiter an vorderster Front von der „Einstellung bis zur Pensionierung“ unterstützen. Diese Lösungen nutzen Daten Ihrer vernetzten Belegschaft, um Schulungsinvestitionen zu optimieren und Mitarbeiter proaktiv bei der Arbeit in einer Reihe von Anwendungsfällen in der Fertigung zu unterstützen.
Darüber hinaus können Lösungen, die generative KI und proprietäre, zweckdienliche, vorab trainierte Large Language Models (LLMs) nutzen, die betriebliche Effizienz, Problemlösung und Entscheidungsfindung für die weniger erfahrenen Industriearbeiter an vorderster Front von heute verbessern. Generative KI-Assistenten können unternehmensweite Daten nutzen, bieten sofortigen Zugriff auf relevante Informationen, schließen Kompetenzlücken mit personalisierter Unterstützung, bieten Einblicke in Standardarbeit und Kompetenzbestand und identifizieren Möglichkeiten für kontinuierliche Verbesserungen.
Augmentirs AI-First-Reise
Bei Augmentir haben wir von Anfang an einen KI-orientierten Ansatz für die Fertigung und die vernetzte Unterstützung der Mitarbeiter an vorderster Front vorangetrieben.
Viele Fertigungslösungen integrierten KI-Technologie als Zusatz oder nachträglich, als die Technologie fortschrittlichere Fähigkeiten und Popularität erlangte. Wir jedoch haben uns für eine Reihe von Lösungen eingesetzt und diese auf der Grundlage von KI entwickelt. Unsere Plattform wurde von Grund auf mit Blick auf KI-Funktionen entwickelt, was uns zu einem Anführer im vernetzten Frontline-Arbeiter Feld.
2019 – Augmentir hat die weltweit erste KI-basierte vernetzte Plattform für Fertigungsarbeiten auf den Markt gebracht, die es Mitarbeitern an vorderster Front ermöglicht, ihre Aufgaben mit höherer Qualität und höherer Produktivität auszuführen und gleichzeitig kontinuierliche Verbesserungen im gesamten Unternehmen voranzutreiben. Dies war der Beginn unserer AI-first-Reise, die Industrieunternehmen die Möglichkeit gibt, menschenzentrierte Arbeitsprozesse in vollständig erweiterte Verfahren zu digitalisieren und interaktive Anleitung, On-Demand-Schulungen und Remote-Expertenunterstützung bereitzustellen, um Produktivität und Qualität zu verbessern.
2020 – Augmentir stellte True Opportunity™ vor, die erste KI-basierte Belegschaftsmetrik, die durch unsere proprietären Algorithmen für maschinelles Lernen dazu beitragen soll, die Betriebsergebnisse und die Produktivität der Mitarbeiter an vorderster Front zu verbessern. Diese Algorithmen erfassen Daten von Mitarbeitern an vorderster Front und kombinieren sie dann mit anderen Augmentir- und Unternehmensdaten, um die größten erfassbaren Chancen aufzudecken und einzustufen und dann den für ihre Erfassung erforderlichen Aufwand vorherzusagen.
2021 – Aufbauend auf Benutzerfeedback und Felddaten enthüllt Augmentir True Opportunity 2.0™ mit verbesserten und erweiterten Funktionen rund um die Personalentwicklung, Quantifizierung von Arbeitsprozessen, Benchmarking und Kompetenz. Durch die Nutzung anonymisierter Daten aus Millionen von Auftragsausführungen, um die Leistungsfähigkeit der Plattform erheblich zu verbessern und zu erweitern und automatisch In-App-KI-Erkenntnisse bereitzustellen, konnten wir den Nutzen und die Erträge für Augmentir-Kunden steigern.
2022 – Augmentir kündigt die Veröffentlichung von True Productivity™ und True Performance™ an. True Productivity ermöglicht es Industrieunternehmen, ihre größten Produktivitätschancen über alle Arbeitsprozesse hinweg zu bewerten, um kontinuierliche Verbesserungsteams auf den höchsten ROI zu konzentrieren. True Performance ermittelt die Kompetenz jedes Mitarbeiters bei jeder Aufgabe oder Fertigkeit und ermöglicht so wirklich personalisierte Investitionen in die Personalentwicklung.
2023 – Augmentir bringt Augie™ auf den Markt – den GenAI-gestützten Assistenten für industrielle Arbeiten. Durch die Integration der grundlegenden Technologie, die generativen KI-Tools wie ChatGPT zugrunde liegt, haben wir unser bereits umfangreiches Angebot an KI-Einblicken und -Analysen erweitert. Augie trägt dazu bei, indem es die betriebliche Effizienz verbessert und die weniger erfahrenen Mitarbeiter an vorderster Front von heute durch schnellere Problemlösungen, proaktive Erkenntnisse und verbesserte Entscheidungsfindung unterstützt.
2024 – Im Laufe dieses Jahres haben wir unsere AI-First-Lösungen bereits weiter verfeinert und Benutzerfeedback und zusätzliche Funktionen genutzt, um industrielle Aktivitäten und Arbeitnehmer an vorderster Front bestmöglich zu unterstützen.
2025 und darüber hinaus – True Engagement™, für die Zukunft gehen wir davon aus, dass die Entwicklung der KI in Fertigungsaktivitäten weiter voranschreiten wird, bis wir Signale genau messen können, um das tatsächliche Engagement von Industriearbeitern zu erkennen und nützliche Informationen und Erkenntnisse abzuleiten, um sowohl HR- als auch Fertigungsprozesse weiter zu verbessern.
Wir beschäftigen uns intensiv mit der Anwendung von KI und neuen Technologien auf Fertigungsaktivitäten, um die Mitarbeiter an vorderster Front zu verstärken, nicht um sie zu ersetzen. Bereitstellung verbesserter Unterstützung, Zugriff auf wichtiges Wissen (wann und wo es am meisten nützt) und Verbesserung der allgemeinen betrieblichen Effizienz und Produktivität.
Die Zukunft der KI in der Fertigung – Die Reise nach vorne
Auf unserem Weg in die Zukunft sind wir bei Augmentir entschlossen, uns für den Einsatz von KI und intelligenter Fertigung einzusetzen, um Mitarbeiter an vorderster Front und industrielle Prozesse zu fördern und zu verbessern. Wir werden unsere Anwendung von KI und ihre Anwendungsfälle in der Fertigung weiterentwickeln, um Teams und Arbeitskräfte an vorderster Front zu unterstützen und so unsere KI-First-Tradition zu stärken.
Die Hinzufügung von Augie zu unserem bestehenden KI-gestützten System Connected Worker-Lösung ist ein wichtiger Schritt nach vorn. Augie ist ein Generativer KI-Assistent Das Unternehmen nutzt unternehmensweite Daten, bietet sofortigen Zugriff auf relevante Informationen, schließt Kompetenzlücken durch personalisierten Support, bietet Einblicke in Standardarbeit und Kompetenzbestand und identifiziert Möglichkeiten für kontinuierliche Verbesserungen. Augie ist das Ergebnis unseres Engagements, Mitarbeiter an vorderster Front zu befähigen, KI zur Unterstützung von Fertigungsabläufen zu nutzen und Fertigungsarbeitern bessere Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, mit denen sie ihre Arbeit sicher und effizienter erledigen können.
Mit patentierten KI-gesteuerten Erkenntnissen, die Fertigungsabläufe, Schulung und Entwicklung, Personaleinsatzplanung und operative Exzellenz digitalisieren und optimieren, wird Augmentir von Fertigungsleitern als Industrieller Wandel Partner, 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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