Kürzlich hat Augmentir ein strenges Qualifizierungsaudit als Teil der Good Manufacturing Practice (GMP) eines Tier-1-Pharmaherstellungsunternehmens abgeschlossen, und wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass unser Produkt das Audit erfolgreich bestanden hat.
EIN kürzlich erschienener Artikel der Washington Post zeigt einige schockierende Zahlen über die Anzahl der Amerikaner, die im vergangenen Jahr ihre Jobs aufgegeben haben. Es ist keine Überraschung, dass Hotel- und Restaurantangestellte aufgrund der Pandemie in großer Zahl kündigen, aber überraschend ist die Tatsache, dass die Fertigungsindustrie mit „einem Anstieg um fast 60 Prozent“ im Vergleich zu den Zahlen vor der Pandemie am härtesten getroffen wurde. Dieser „große Rücktritt in der Fertigung“ ist der größte aller Branchen, einschließlich des Gastgewerbes, des Einzelhandels und der Restaurants, die einen 30%-Anstieg der Kündigungen erlebt haben.
Wenn Sie jedoch tiefer graben, ist dieser Trend nicht neu. Diese jüngste Zunahme der Kündigungen von Arbeitsplätzen im verarbeitenden Gewerbe hat ein Problem, das sich bereits seit Jahren zusammengebraut hatte, sogar vor Beginn der Pandemie, nur noch verstärkt. Tatsächlich war in den vier Jahren vor der Pandemie (2015-2019) die durchschnittliche Betriebszugehörigkeitsrate im verarbeitenden Gewerbe um 20% (US Bureau of Labor Statistics) zurückgegangen.
Diese sich beschleunigende Personalkrise übt erhöhten Druck auf die Hersteller aus und verursacht erhebliche betriebliche Probleme. Der Sektor, der bereits mit einem angespannten Arbeitsmarkt, einer schnell in Rente gehenden Baby-Boomer-Generation und der wachsenden Qualifikationslücke gestresst war, sieht sich nun einer zunehmend unberechenbaren und vielfältigen Belegschaft gegenüber. Die Variabilität in der Belegschaft macht es schwierig, wenn nicht sogar unmöglich, Sicherheits- und Qualitätsstandards oder Produktivitätsziele zu erreichen.
Die neue Normalität von Führungskräften in der Fertigungsindustrie besteht aus kürzeren Amtszeiten, einer unvorhersehbaren Belegschaft und dem Kampf, eine beispiellose Anzahl von Stellen zu besetzen. Diese Führungskräfte im Fertigungssektor sehen sich dieser Realität gegenüber und suchen nach Möglichkeiten, sich an ihre neue Normalität anzupassen, eine flexible, sichere und attraktive Belegschaft aufzubauen. Infolgedessen sind Manager gezwungen, traditionelle Einarbeitungs- und Schulungsprozesse zu überdenken. Tatsächlich muss der gesamte „Hire to Retire“-Prozess neu gedacht werden. Es ist nicht die gleiche Belegschaft, die unser Großvater erlebt hat, und es ist Zeit für eine Veränderung.
Die Augmented, Flexible Workforce der Zukunft
Die Realität ist, dass dieses Problem nicht verschwindet. Die große Resignation in der Fertigung hat zu einer dauerhaften Verschiebung geführt, und die Hersteller müssen anfangen, über die Anpassung ihrer Einstellungs-, Einarbeitungs- und Schulungsprozesse nachzudenken, um die zukünftigen Arbeitskräfte in der Fertigung zu unterstützen – an Erweiterte, flexible Belegschaft.
Was bedeutet das?
Es bedeutet, neue Softwaretools einzuführen, um einen effizienteren „Hire-to-Release“-Prozess zu unterstützen, damit Unternehmen flexibler und widerstandsfähiger arbeiten können.
Es bedeutet, Ihre Belegschaft auf individueller Ebene zu verstehen und Daten zu nutzen, um Qualifikationslücken im Moment des Bedarfs intelligent zu schließen und autonomes Arbeiten zu ermöglichen.
Und es bedeutet, Daten zu nutzen. Genauer gesagt, Mitarbeiterintelligenz in Echtzeit, die Einblicke in Schulungs-, Beratungs- und Supportbedarf geben kann.
Investieren in KI-gestützte Connected-Worker-Technologie ist eine Möglichkeit, diese betriebliche Ausfallsicherheit zu steigern. Viele Fertigungsunternehmen nutzen digitale Connected Worker-Technologie und KI, um die Art und Weise zu verändern, wie sie einstellen, einarbeiten, schulen und Anleitung und Unterstützung am Arbeitsplatz bereitstellen. KI-basierte Connected-Worker-Software bietet einen datengesteuerten Ansatz, der dabei hilft, die dynamischen Arbeitskräfte von heute zu schulen, zu führen und zu unterstützen, indem sie digitale Arbeitsanweisungen, Remote-Zusammenarbeit und erweiterte Schulungsmöglichkeiten am Arbeitsplatz kombiniert.
Mit zunehmender Vernetzung der Mitarbeiter haben Hersteller 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, Schulung und Personalentwicklung und schafft die Voraussetzungen, um den Anforderungen der sich ständig verändernden Belegschaft von heute gerecht zu werden. Die Arbeitnehmer von heute begrüßen den Wandel und erwarten Technologie, Unterstützung und moderne Tools, die ihnen bei ihrer Arbeit helfen.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2022/02/great-resignation-in-manufacturing.jpg6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2022-02-17 02:31:322025-07-04 11:22:47Die große Resignation in der Fertigung
Nach mehr als einem Jahr virtueller Konferenzen konnten wir Anfang November endlich persönlich an der KI-Fertigungskonferenz in Dallas teilnehmen und diskutieren, wie KI die Zukunft der Fertigungsmitarbeiter gestaltet.
Nach mehr als einem Jahr virtueller Konferenzen konnten wir endlich persönlich an der teilnehmen KI-Fertigungskonferenz in Dallas Anfang November. Die diesjährige Veranstaltung war hybrid, persönlich am 3. und 4. November und virtuell am 5. November. Es war zwar erfrischend, sich von Angesicht zu Angesicht mit Führungskräften der Fertigungsindustrie zu vernetzen, aber es war auch großartig, am 5. November die Gelegenheit zu haben, sich virtuell zu vernetzen. Wenn Sie mit der AI Manufacturing Conference nicht vertraut sind, diese Konferenz ist die führende Veranstaltung für künstliche Intelligenz für die Fertigungsindustrie. Schwerpunkte der diesjährigen Veranstaltung waren:
Der Einsatz von KI zur Verbesserung der Qualität, Reduzierung von Fehlern und Steigerung des Gewinns
Entwicklung eines digitalen Zwillings zur Optimierung des Anlagenbetriebs
Verwenden von Bausteinen zur Modernisierung von Fertigungsaktivitäten und Förderung des Wachstums
Entwicklung von Produkten, die durch additive und hybride Fertigungstechniken ermöglicht werden
Erforschung des Einsatzes von KI bei industriellen Angriffen und Verteidigung
Einsatz von KI zur Erschließung des wahren Potenzials der modernen, vernetzten Belegschaft von heute
Dave Landreth, Head of Customer Strategy bei Augmentir, hatte die Gelegenheit, einen Vortrag zu halten „Mit KI das wahre Potenzial der vernetzten Belegschaft von heute ausschöpfen“. In dieser Sitzung diskutierte er die Variabilität der Belegschaft mit Generationen, wie sie unterschiedlich geschult werden müssen und wie KI die Kompetenz der Arbeitnehmer unterstützen kann. Dave sprach auch über Bob Moshers 5 Moments of Need und wie KI zum Zeitpunkt des Lernens angewendet werden kann.
Die missverstandene Angst vor KI
Unsere Gründer sahen, dass der humanistische Ansatz bei traditionellen Plattformen für vernetzte Arbeitnehmer fehlte, und erkannten, dass KI der Schlüssel zur Rettung der Fertigungswelt und zur Erschließung des Potenzials der Arbeitnehmer war. Unternehmen zögern jedoch, KI einzuführen, da sie befürchten, dass die Automatisierung übernehmen und schließlich menschliche Arbeiter in der Fertigung ersetzen wird. Andere befürchten, dass KI negativ genutzt werden könnte, um Arbeiter im Sinne eines „großen Bruders“ zu verfolgen.
Wie wir bei unseren Kunden gesehen haben, könnte dies nicht weiter von der Wahrheit entfernt sein. Wenn KI ethisch unter Berücksichtigung der Belegschaft eingesetzt wird, kann sie dazu beitragen, das Talent Ihrer Mitarbeiter zu verbessern und letztendlich zu fördern. Die Beurteilung der Leistung von Arbeitnehmern erfolgt seit Jahren durch subjektive Leistungsbeurteilungen. Der Einsatz von KI ermöglicht es, dass die Bewertungen auf Daten basieren, und kann einen Weg nach vorne für die Verbesserung der Mitarbeiter und kontinuierliches Wachstum bieten.
Verständnis der heutigen Kämpfe in der Fertigung
Die Kämpfe, mit denen Hersteller heute konfrontiert sind sind nicht die gleichen Kämpfe wie vor 40 Jahren. Eines der größten Probleme in der Fertigung ist die Einstellung. Heutzutage glauben die meisten Hersteller, dass die Einstellung ein Risiko darstellt, da es nur wenige Kandidaten gibt. Sie kämpfen mit Mitarbeitern, die nicht über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, und fragen sich, wie sie sie schulen und ihre Leistung bewerten können.
Auch produzierende Unternehmen kämpfen damit, Mitarbeiter zu halten. Wir sind uns derzeit alle der Probleme bei der Mitarbeiterbindung bewusst. Die Mitarbeiter haben das Gefühl, nicht gehört zu werden und nichts zum Unternehmen beitragen zu können, was dazu führt, dass sie sich nach einer neuen Karriere umsehen. Es gibt auch den Kampf um eine durchdachte Weiterbildung, was bedeutet, dass formale Schulungsprogramme nur eine Art von Arbeitnehmern anerkennen. In einer durchschnittlichen Produktionsstätte arbeiten 4 Generationen von Arbeitern, von denen, die frisch von der High School kommen, bis zu denen, die seit mehr als 40 Jahren in einer Fabrikhalle arbeiten. Unterschiedliche Generationen lernen unterschiedlich und benötigen unterschiedliche Unterstützung. Es gibt keinen einheitlichen Ansatz für das Unterrichten verschiedener Generationen.
Eine weitere Herausforderung bei der Belegschaft, die nicht so offensichtlich ist, sind Fusionen und Übernahmen. Eine Akquisition bedeutet, dass Unternehmen jetzt aus zwei Belegschaften bestehen, die Dinge anders machen und verstehen müssen, welcher Teil der Verfahren des neu erworbenen Unternehmens es wert ist, in die bestehenden Verfahren integriert zu werden.
Nutzung von KI zum Aufbau und Wachstum einer leistungsstarken Belegschaft
KI ist einzigartig geeignet, um diese Herausforderungen zu lösen, und das haben wir bei Augmentir schon früh erkannt. Wir fingen an zu schauen wie KI beim Aufbau und Wachstum einer leistungsstarken Belegschaft helfen kann. Eine Möglichkeit, wie KI helfen kann, ist die Fähigkeit, nach Potenzial einzustellen, indem die Einstellung von Kandidaten auf weniger qualifizierte Kandidaten erhöht wird. KI ermöglicht es Unternehmen, die Fähigkeiten eines Mitarbeiters zu verstehen, und bietet die Möglichkeit für personalisierte Workflows, um ihn im Arbeitskontext zu führen, während er seine Arbeit erledigt, unabhängig davon, ob es sich um einen neuen Mitarbeiter oder einen mit Dutzenden von Jahren Erfahrung handelt. KI kann auch beim „Richtige Person – Richtiger Job – Richtige Zeit“-Ansatz helfen – immer sicherzustellen, dass die richtige Person die Aufgabe zum effizientesten Zeitpunkt erledigt.
Der Einsatz von KI ermöglicht es allen Mitarbeitern, durch Inline-Feedback zur Optimierung der Arbeitsabläufe beizutragen. Darüber hinaus kann KI verwendet werden, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter aufgrund personalisierter beruflicher Kompetenz eingestellt werden können, auch wenn sie nicht über die optimalen Fähigkeiten und Erfahrungen verfügen. Durch die Messung der Fähigkeiten eines Mitarbeiters beim Abschluss der Arbeit kann sich der Mitarbeiter auf jeden einzelnen Schritt konzentrieren und ihn zum Zeitpunkt der Notwendigkeit anleiten, anstatt während der Schulung im Klassenzimmer. KI stellt Mitarbeitern vorausschauende und stabile Daten zur Verfügung, damit sie in ihren Rollen wachsen können. Eine datengesteuerte Methode zur Messung des Erfolgs und zur Bereitstellung von Aufstiegsmöglichkeiten hilft dabei, Karrierepfade und Wachstumsmöglichkeiten zu finden.
Mit einem KI-basierten Onboarding-Ansatz können Unternehmen ein breiteres Spektrum an Personen mit unterschiedlichen Fähigkeiten einstellen. Wenn wir jemanden im Rahmen seiner Arbeit unterrichten können, verkürzt sich die Einarbeitungszeit, da wir ihn in diesem Bereich schulen können. Wir sehen auch eine Steigerung der Produktivität und entwickeln ihre Erkenntnisse ständig weiter. Wenn sich die Mitarbeiter integriert und zuversichtlich für ihre Karriere fühlen, möchten sie auch eher im Unternehmen bleiben und mit ihm wachsen. Die Fähigkeit, Arbeiter vor Ort zu schulen, während sie ihre Arbeit mit KI-Personalisierung erledigen, ermöglicht es Ihnen, klar und schnell zu beurteilen, wie es einem Arbeiter geht, worauf Sie die Hilfe für ihn konzentrieren, und diese 1:1-Arbeitsverfahren zu steuern, ist ein Wendepunkt.
KI in der Fertigung wird viele der Herausforderungen lösen, die wir sehen.
Lernen & Entwicklung und die 5 Momente der Not
Die Fünf Momente der Not Methodik wurde von Bob Mosher entwickelt, einem Vordenker im Bereich Lernen und Entwicklung mit über 30 Jahren Erfahrung. Er erkannte, dass Präsenzunterricht nach 20 Jahren der falsche Ansatz war, da man dort selten Dinge lernt, die man in seinem Job in der Werkstatt macht. Das Lernen im Klassenzimmer ermöglicht es einer Person, ein gewisses Maß an Selbstvertrauen zu gewinnen, das jedoch schnell nachlässt, wenn es an der Zeit ist, es im Kontext eines bestimmten Arbeitsablaufs anzuwenden.
Nach Bobs Methodik bestehen die 5 Momente, in denen unsere Belegschaft Wissen und Informationen benötigt, aus:
Wenn Menschen zum ersten Mal lernen, wie man etwas macht (Neu).
Wenn Menschen die Breite und Tiefe ihres Gelernten erweitern (Mehr).
Wenn sie auf das Gelernte reagieren müssen, z. B. planen, was sie tun werden, sich daran erinnern, was sie möglicherweise vergessen haben, oder ihre Leistung an eine einzigartige Situation anpassen (Anwenden).
Wenn Probleme auftreten, Dinge kaputt gehen oder nicht so funktionieren, wie sie beabsichtigt waren (Solve).
Wenn Menschen eine neue Art und Weise lernen müssen, etwas zu tun, was von ihnen verlangt, Fähigkeiten zu ändern, die tief in ihren Leistungspraktiken verwurzelt sind (Change).
Der Ansatz, den Bob und sein Team in den letzten 10 Jahren verfolgt haben, besteht darin, mehr darüber nachzudenken Leistungsunterstützung. Die Variabilität der Belegschaft, sowohl qualifizierte als auch junge, beweist, dass es keinen einheitlichen Ansatz gibt. Hier kommt KI ins Spiel: in der Lage zu sein, jedem Mitarbeiter personalisierte Arbeitsabläufe bereitzustellen, die kontinuierliches Lernen und Wachstum ermöglichen. Je nach Kompetenz kann es erforderlich sein, eine Reihe von Arbeitsanweisungen, eine Sitzung mit einem Remote-Experten oder die Genehmigung eines Vorgesetzten zu führen, um die Arbeit qualitativ und termingerecht abzuschließen. KI kann auch verwendet werden, um kontinuierlich zu messen und zu bewerten, wie es den Arbeitern geht. Hier können Unternehmen anfangen, Wachstum innerhalb ihrer Belegschaft zu sehen.
Vorausschauen
Wir hatten eine tolle Zeit auf der diesjährigen AI Manufacturing Konferenz und freuen uns schon jetzt auf eine weitere erfolgreiche Veranstaltung im nächsten Jahr! Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, warum KI ein wesentliches Werkzeug für die digitale Transformation ist, von der Reduzierung von Kosten und Ausfallzeiten bis hin zur Verbesserung von Qualität und Produktivität, empfehlen wir Ihnen dringend, die Teilnahme im nächsten Jahr in Betracht zu ziehen. Wenn Sie in der Zwischenzeit nach Informationen zu KI, digitaler Transformation und dem Aufbau einer vernetzten Belegschaft suchen, Schauen Sie sich unser eBook an: „Building a Modern, Connected Workforce with AI“.
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.
Siehe Augmentir in Aktion
Kontaktieren Sie uns für eine personalisierte Demo
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.
Verändern Sie die Art und Weise, wie Ihr Unternehmen seine Frontline-Operationen abwickelt. Fordern Sie eine an Heute Live-Demo!
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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
