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Entdecken Sie intelligentere Problemmanagementstrategien, um die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und industrielle Abläufe mit intelligenten, proaktiven Lösungen zu optimieren.

Problemmanagement in der Industrie ist der strukturierte Prozess der Identifizierung, Dokumentation und Lösung von Betriebsproblemen zur Gewährleistung von Effizienz, Sicherheit und Qualität. Vernetzte Mitarbeitertools spielen eine entscheidende Rolle, da sie es den Teams an der Front ermöglichen, Probleme in Echtzeit zu melden und zu beheben. Dies gewährleistet eine schnellere Lösung und kontinuierliche Verbesserung.

Issue Management und Asset Management im Industriebetrieb

Lesen Sie unseren folgenden Artikel, um mehr über das Problemmanagement in der Fertigung zu erfahren:

Was ist Issue Management im Industriebetrieb?

Problemmanagement in der Industrie ist der strukturierte Prozess der Identifizierung, Dokumentation und Lösung von Betriebsproblemen zur Gewährleistung von Effizienz, Sicherheit und Qualität. Vernetzte Mitarbeitertools spielen eine entscheidende Rolle, da sie es den Teams an der Front ermöglichen, Probleme in Echtzeit zu melden und zu beheben. Dies gewährleistet eine schnellere Lösung und kontinuierliche Verbesserung.

Unter Issue Management versteht man die Identifizierung, Verfolgung und Lösung von Problemen, die den täglichen Betrieb beeinträchtigen. Zu diesen Problemen können Gerätestörungen, Qualitätsabweichungen, Sicherheitsvorfälle, Prozessengpässe und Lieferkettenunterbrechungen gehören. In komplexen Industrieumgebungen – wie Produktionsanlagen, Energieanlagen und Logistikzentren – können selbst kleine Probleme den gesamten Betrieb beeinträchtigen und kostspielige Ausfallzeiten und Nacharbeiten verursachen.

Ein effektives Problemmanagement ist für die Aufrechterhaltung Betriebseffizienz, Konsistenz und Sicherheit. Es stellt sicher, dass Probleme nicht nur schnell behoben, sondern auch dokumentiert und analysiert werden, um sie in Zukunft zu verhindern.

Das Issue Management ist auch ein grundlegender Bestandteil von Schlanke Fertigung. Im Rahmen eines Lean-Ansatzes ist es entscheidend, Probleme schnell und direkt an der Quelle anzugehen, um Verschwendung zu minimieren (muda), Verbesserung des Prozessflusses und Ermöglichung kontinuierliche Verbesserung (Kaizen). Effektives Issue Management unterstützt Lean-Prinzipien, die ursprünglich von Taiichi Oohno, indem wir Standardisierung und visuelle Kontrolle fördern und den Mitarbeitern an der Front die Möglichkeit geben, zur Verbesserung von Qualität und Produktivität beizutragen.

Häufige Herausforderungen im Issue Management

Organisationen stehen bei der Bewältigung betrieblicher Probleme häufig vor mehreren Herausforderungen:

  • Manuelle Prozesse: Papierbasierte oder Tabellenkalkulationssysteme verlangsamen die Reaktionszeiten und erhöhen das Risiko menschlicher Fehler.
  • Mangelnde Sichtbarkeit: Getrennte Systeme behindern die Echtzeitverfolgung und erschweren so die Priorisierung und effektive Lösung von Problemen.
  • Schlechte Kommunikation: Gerade im 24/7-Betrieb gehen bei Schichtübergaben oder zwischen Abteilungen wichtige Details verloren.
  • Verzögerte Lösung: Ohne einen standardisierten, nachvollziehbaren Prozess beeinträchtigen wiederkehrende Probleme weiterhin die Leistung und die Moral.

Diese Herausforderungen führen zu längeren Ausfallzeiten, inkonsistenter Qualität und geringerem Vertrauen in Problemmeldesysteme.

Profi-Tipp

Der Einsatz von Lösungen für vernetzte Mitarbeiter kann dazu beitragen, das Problemmanagement durch verbesserte Sichtbarkeit und Berichterstattung, mobile Berichterstattung und Problemverfolgung, Workflow-Automatisierung und Tools für die Zusammenarbeit zu verbessern.

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Digitale Lösungen für das Problemmanagement

Moderne Industriebetriebe erfordern mehr als nur reaktive Problemlösung. Sie benötigen vernetzte, intelligente Echtzeit-Tools, die helfen, Probleme zu verhindern, bevor sie eskalieren. Herkömmliche Methoden können mit der Geschwindigkeit und Komplexität heutiger Abläufe einfach nicht Schritt halten. Probleme können sich schnell vervielfachen und Kosten, Qualität und Kundenzufriedenheit beeinträchtigen.

Eine digitale Lösung unterstützt Unternehmen dabei, von der reaktiven Problembehandlung zu einer prädiktiveren, proaktiveren und datenbasierten Strategie überzugehen. Diese Systeme optimieren nicht nur die Problemmeldung und -lösung, sondern ermöglichen auch mehr Transparenz und kontinuierliche Verbesserung.

Arten digitaler Lösungen für das Problemmanagement:

Connected Worker-Tools

Kombinieren Sie digitale Anleitung, Remote-Zusammenarbeit, Leistungsunterstützung und Echtzeit-Feedback auf einer Plattform. Diese Tools versorgen Mitarbeiter im Außendienst mit den richtigen Informationen zur richtigen Zeit, verbessern die Entscheidungsfindung und ermöglichen eine schnellere Problemlösung.

Mobile Berichtstools

Ermöglichen Sie Mitarbeitern im Außendienst, Probleme direkt von ihren Mobilgeräten aus mit Fotos, Sprachnotizen und strukturierten Formularen zu melden.
Kollaborative Plattformen: Ermöglichen Sie die Echtzeitkommunikation zwischen Teams, um schnelles Handeln und eine schnelle Abstimmung zu gewährleisten.

Workflow-Automatisierung

Weisen Sie Aufgaben automatisch zu, lösen Sie Warnungen aus und stellen Sie die Verantwortlichkeit aller Teams und Schichten sicher.

Integrierte Dashboards

Bieten Sie Einblick in Problemtrends, Lösungszeiten und Leistungskennzahlen.

KI- und Analysetools

Analysieren Sie Daten, um wiederkehrende Probleme zu identifizieren, Grundursachen aufzudecken und vorbeugende Maßnahmen zu empfehlen.

Schulungs- und Wissensmanagementsysteme

Verknüpfen Sie das Problemmanagement mit der Mitarbeiterschulung, damit die Mitarbeiter aus vergangenen Vorfällen lernen und die Wiederholung von Fehlern vermeiden können.

Mit einer modernen digitalen Lösung können Unternehmen:

  • Erfassen und kategorisieren Sie Probleme in Echtzeit von jedem Gerät aus
  • Weisen Sie Aufgaben mit klarer Verantwortlichkeit und Fristen zu
  • Verfolgen Sie den Lösungsfortschritt über Schichten und Teams hinweg
  • Trends aufdecken, die strategische Verbesserungen ermöglichen
  • Verbessern Sie die Zusammenarbeit und das funktionsübergreifende Lernen

Best Practices für das Problemmanagement in der Fertigung

Für ein effektives Problemmanagement sind mehr als nur Tools erforderlich – es erfordert einheitliche Best Practices, die eine Kultur der Verantwortlichkeit und Verbesserung fördern. Hier sind die wichtigsten Vorgehensweisen:

  • Standardisieren Sie die BerichterstattungStellen Sie sicher, dass alle Mitarbeiter bei der Problemmeldung denselben Prozess und dieselbe Sprache verwenden. Digitale Vorlagen und Formulare sorgen für Konsistenz.
  • Stärken Sie Ihre Mitarbeiter im Außendienst: Machen Sie es jedem auf der Etage leicht, ein Problem schnell und ohne bürokratische Hindernisse zu protokollieren.
  • Reagieren Sie in Echtzeit: Legen Sie klare Protokolle für die Priorisierung und Eskalation von Problemen basierend auf Schweregrad und Auswirkung fest.
  • Integration in bestehende Systeme: Synchronisieren Sie die Problemverfolgung mit Wartungs-, Qualitäts- und Schulungssystemen, um vollständige Transparenz und Kontext zu gewährleisten.
  • Trends verfolgen und analysieren: Verwenden Sie Dashboards und Analysen, um wiederkehrende Probleme und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
  • Den Kreis schließen: Stellen Sie sicher, dass jedes Problem zu einer dokumentierten Lösung führt, einschließlich Ursachenanalyse und vorbeugenden Maßnahmen.
  • Fördern Sie kontinuierliche Verbesserungen: Verwenden Sie Problemdaten, um Kaizen-Events, Lean-Manufacturing-Projekte oder Schulungsverbesserungen voranzutreiben.

Wie Augmentir das Problemmanagement verbessert

Die vernetzte Mitarbeiterplattform von Augmentir verändert die Art und Weise, wie Mitarbeiter an der Front Probleme erkennen und lösen. Durch die Integration von KI und Kollaborationstools in alltägliche Arbeitsabläufe stellt Augmentir sicher, dass kein Problem unbemerkt oder ungelöst bleibt.

Augmentir – Plattform für vernetzte Mitarbeiter

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

  • Digitale Problemerfassung: Mitarbeiter können Probleme mit vielen Details (Text, Fotos, Sprache) melden, was die Klarheit und Reaktion verbessert.
  • Echtzeitbenachrichtigungen: Warnungen und Eskalationen stellen sicher, dass die richtigen Personen sofort einbezogen werden.
  • KI-gestützte Ursachenanalyse: Augmentir lernt kontinuierlich aus Ihren Vorgängen, schlägt Grundursachen vor und erkennt Muster.
  • Vernetzte Workflows: Verknüpfen Sie Probleme nahtlos mit zugehörigen Arbeitsanweisungen, Sicherheitsprotokollen und Schulungsinhalten.
  • Betriebliche Erkenntnisse: Dashboards visualisieren Problemhäufigkeit, Auswirkung und Lösungseffizienz über Teams, Standorte oder Geschäftseinheiten hinweg.

Augmentir geht über digitale Formulare und einfaches Tracking hinaus – es bietet ein intelligentes, durchgängiges Problemmanagementsystem. Mit integrierter KI, Kollaborationstools und Analysefunktionen stattet Augmentir Ihre Mitarbeiter mit allem aus, was sie brauchen, um Betriebsprobleme an der Quelle zu erkennen, zu bewältigen und zu beseitigen.

Ganz gleich, ob Sie ein Fertigungsnetzwerk mit mehreren Standorten betreiben, ein anspruchsvolles Außendienstteam leiten oder die Logistik der Lieferkette verwalten – Augmentir bietet die Tools, die Sie für die Belastbarkeit und Reaktionsfähigkeit Ihres Betriebs benötigen.

Sind Sie bereit, Ihren Problemmanagementprozess zu aktualisieren?

 

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Entdecken Sie wichtige Strategien zur Steigerung der Produktionseffizienz in der Fertigung – maximieren Sie die Leistung, reduzieren Sie Abfall und verbessern Sie die Abläufe mit intelligenten, praktischen Lösungen.

In der heutigen wettbewerbsorientierten Industrielandschaft Produktionseffizienz in der Fertigung ist ein entscheidender Faktor, der sich direkt auf Rentabilität, Kundenzufriedenheit und langfristigen Geschäftserfolg auswirkt. Um eine effiziente Produktion zu erreichen, muss die tatsächliche Leistung der optimalen Standardleistung entsprechen. Dies beinhaltet die Minimierung von Abfall, die Reduzierung von Ausfallzeiten, die Optimierung des Arbeitsaufwands und die Gewährleistung gleichbleibender Qualität in jedem Schritt des Herstellungsprozesses.

Produktionseffizienz in der Fertigung

Einführung in die Produktionseffizienz

Produktionseffizienz beschreibt die Fähigkeit eines Fertigungsprozesses, mit den gegebenen Ressourcen maximale Leistung zu erzielen und gleichzeitig Abfall zu minimieren und Kosten zu senken. Sie ist ein Schlüsselkonzept der Wirtschaftswissenschaften und der Betriebsanalyse und für Unternehmen unerlässlich, um am Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Produktionseffizienz bedeutet, Prozesse zu optimieren, Abfall zu reduzieren und die Produktivität zu steigern, um Rentabilität und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Durch die Konzentration auf die Verbesserung der Produktionseffizienz können Hersteller ihre Produktionskapazität steigern, Kosten senken und die Produktqualität verbessern. Dies wiederum führt zu höherer Kundenzufriedenheit und -treue, da qualitativ hochwertige Produkte stets pünktlich geliefert werden.

Was ist Produktionseffizienz in der Fertigung?

Produktionseffizienz beschreibt die Fähigkeit eines Fertigungsbetriebs, Waren mit minimalem Ressourceneinsatz – Zeit, Material und Arbeitskraft – herzustellen, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen. Eine effiziente Produktionslinie läuft reibungslos, minimiert Engpässe und stellt sicher, dass Anlagen und Arbeitskräfte optimal ausgelastet sind. Zur Messung der Produktionseffizienz werden Kennzahlen wie Gesamtanlageneffektivität (OEE), Zykluszeit, Ausbeute und Arbeitsproduktivität herangezogen.

Profi-Tipp

Der Einsatz digitaler Tools, KI-gestützter Analysen und vernetzter Mitarbeiterplattformen revolutioniert den Fabrikbetrieb. Diese Technologien bieten Einblick in den Betrieb, decken versteckte Ineffizienzen auf und unterstützen agile Entscheidungen.

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Warum ist Produktionseffizienz wichtig?

In der Fertigung können selbst kleine Ineffizienzen zu erheblichen Kostenüberschreitungen, Terminüberschreitungen und Qualitätsproblemen führen. Die Verbesserung der Produktionseffizienz ist unerlässlich, um den Output zu maximieren und gleichzeitig den Input zu minimieren. So bleiben Hersteller in einem sich ständig weiterentwickelnden Markt wettbewerbsfähig, flexibel und profitabel. Fertigungseffizienz hingegen konzentriert sich speziell auf die Optimierung der Effektivität von Fertigungsprozessen, des Personaleinsatzes und der Gesamtproduktivität in der Fertigung. Effiziente Produktionsprozesse ermöglichen es Herstellern, mit weniger mehr zu erreichen, was nicht nur den Gewinn steigert, sondern auch das Kundenerlebnis verbessert.

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

Niedrigere Betriebskosten

Durch die Reduzierung von Maschinenausfallzeiten, die Optimierung des Arbeitsaufwands und die Minimierung von Materialabfällen können Unternehmen ihre Prozesse optimieren und so die Gemeinkosten deutlich senken und ihre Rentabilität verbessern.

Weniger Abfall und Nacharbeit

Durch die Qualitätskontrolle wird sichergestellt, dass die Produkte gleich beim ersten Mal richtig hergestellt werden. Dadurch werden Ausschussraten gesenkt und kostspielige Nacharbeiten aufgrund von Mängeln oder menschlichen Fehlern minimiert.

Kürzere Vorlaufzeiten

Optimierte Arbeitsabläufe und weniger Produktionsverzögerungen, koordiniert durch effiziente Produktionspläne, bedeuten schnellere Durchlaufzeiten, sodass Hersteller Bestellungen schneller erfüllen und enge Lieferpläne einhalten können.

Bessere Ressourcennutzung

Ob Arbeitskräfte, Maschinen oder Rohstoffe: Eine effiziente Produktion stellt sicher, dass jede Ressource während des gesamten Produktionszyklus optimal genutzt wird – so wird der Wert maximiert und Leerlaufzeiten reduziert.

Höhere Kundenzufriedenheit

Die stets pünktliche Lieferung hochwertiger Produkte schafft Kundenvertrauen und stärkt die Kundenbeziehungen. Dies führt zu Folgeaufträgen und einem positiven Markenruf. Hersteller steigern ihre Effizienz durch den Einsatz moderner Technologien und Echtzeit-Datenanalysen. Dies trägt dazu bei, Prozesse zu optimieren, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Produktivität zu steigern.

Größere Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt

Hersteller, die ihre Effizienz steigern, können bessere Preise anbieten, schneller auf Marktveränderungen reagieren und Innovationen effektiver vorantreiben – und sich so einen klaren Vorsprung gegenüber weniger agilen Wettbewerbern verschaffen.

Letztendlich geht es bei der Produktionseffizienz nicht nur um interne Gewinne – es handelt sich um einen strategischen Vorteil, der Wachstum, Skalierbarkeit und langfristigen Erfolg fördert.

Schlüsselstrategien zur Verbesserung der Produktionseffizienz

Hier sind einige bewährte Strategien zur Verbesserung der Produktionseffizienz:

1. Implementierung von Lean-Manufacturing-Prinzipien zur Förderung kontinuierlicher Verbesserungen

Schlanke Fertigung Methoden konzentrieren sich auf die Verbesserung der Effizienz durch die Beseitigung von Verschwendung (oder „muda”) aus jedem Aspekt des Produktionsprozesses. Werkzeuge wie 5S-Audits, Kaizenund die Wertstromanalyse helfen dabei, Ineffizienzen und Bereiche mit kontinuierlicher Verbesserung zu identifizieren.

2. Investieren Sie in autonome Wartung und TPM

Ermutigung der Bediener, grundlegende Wartungsaufgaben zu übernehmen, wie zum Beispiel Reinigen, Prüfen, Schmieren (CIL) – als Teil einer Autonome Instandhaltung und die Total Productive Maintenance (TPM)-Strategie minimiert die Ausfallzeiten der Geräte, verbessert die Maschineneffizienz und stellt sicher, dass die Maschinen mit Höchstleistung laufen.

3. Nutzen Sie digitale Arbeitsanweisungen und vernetzte Mitarbeitertools

Moderne digitale Ansätze wie die Digitalisierung von Standardarbeitsanweisungen (Standard Operating Procedures, SOPs) und die Einführung vernetzter Mitarbeitertools tragen dazu bei, Konsistenz zu gewährleisten, Fehler zu reduzieren und die Schulung von Mitarbeitern durch die Bereitstellung genauer Daten zu erleichtern.

Verbessern Sie die Produktionseffizienz in der Fertigung mit Augmentir

In einer kürzlich durchgeführten Umfrage von LNS-ForschungMehr als 70 Prozent der profitabelsten Hersteller nutzen derzeit Initiativen zur Zukunft der industriellen Arbeit (FOIW) und Technologien für vernetzte Mitarbeiter. Die überwiegende Mehrheit von ihnen erzielt durch diese Personalinitiativen bedeutende Fortschritte und steigert den Unternehmenswert. Connected-Worker-Plattformen wie Augmentir ermöglichen es Herstellern, KI-gestützte Workflows zu erstellen, die ihre Mitarbeiter effizient und präzise durch jede Aufgabe führen.

3. Nutzen Sie Echtzeitdaten und Analysen zur Verfolgung wichtiger Leistungsindikatoren

Datenbasierte Entscheidungsfindung ist entscheidend für die Effizienz. Historische Daten geben Aufschluss über die maximale Leistung einer Anlage bei voller Auslastung und helfen so bei der präzisen Definition von Standardleistungen. Die Echtzeitüberwachung von Maschinenleistung, Bedienerproduktivität und Prozessqualität hilft, Probleme schnell zu erkennen und unterstützt Strategien zur vorausschauenden Wartung.

4. Optimieren Sie das Personalmanagement

Die Zuordnung der richtigen Aufgaben zu den richtigen Mitarbeitern basierend auf Fähigkeiten, Erfahrung und Verfügbarkeit reduziert Fehler und Leerlaufzeiten in jedem Fertigungsunternehmen. Intelligente Workforce-Tools erfassen Schulungen, Leistung und Zertifizierungen und gewährleisten so eine optimale Personalverteilung.

Kritische Komponenten der Produktionseffizienz

Geräteeffizienz

Die Anlageneffizienz ist ein entscheidender Faktor für die Produktionseffizienz, da sie sich direkt auf die Gesamtproduktivität und Effektivität des Fertigungsprozesses auswirkt. Sie beschreibt die Fähigkeit von Maschinen und Anlagen, optimal zu arbeiten und Ausfallzeiten und Wartungsaufwand zu minimieren. Um die Anlageneffizienz zu erreichen, können Hersteller regelmäßige Wartungspläne implementieren, in moderne und effiziente Anlagen investieren und Bediener schulen, um die korrekte Bedienung der Anlagen sicherzustellen. Durch die Verbesserung der Anlageneffizienz können Hersteller Abfall reduzieren, Ausfallzeiten minimieren und die Gesamtproduktionseffizienz steigern. Dies erhöht nicht nur die Zuverlässigkeit des Produktionsprozesses, sondern stellt auch sicher, dass die Maschinen mit Höchstleistung arbeiten, was zu höherem Output und besserer Produktqualität beiträgt.

Kapazitätsauslastung

Die Kapazitätsauslastung ist ein wichtiger Leistungsindikator (KPI), der misst, inwieweit eine Produktionsstätte ihre verfügbare Kapazität zur Produktion von Waren nutzt. Sie wird berechnet, indem die tatsächliche Leistung durch die maximal mögliche Leistung geteilt wird, und als Prozentsatz angegeben. Die Kapazitätsauslastung ist entscheidend für die Produktionseffizienz, da sie Herstellern hilft, Ineffizienzen zu identifizieren und ihre Produktionsprozesse zu optimieren. Durch eine verbesserte Kapazitätsauslastung können Hersteller ihre Produktionskapazität erhöhen, Kosten senken und die Produktqualität verbessern. Eine hohe Kapazitätsauslastung zeigt an, dass eine Produktionsstätte ihre Ressourcen effektiv nutzt, was zu effizienteren Abläufen und einer besseren Anpassung an die Marktnachfrage führt.

Bestandsverwaltung

Bestandsmanagement ist ein entscheidender Faktor für die Produktionseffizienz, da es die Verfügbarkeit von Rohstoffen und Fertigwaren direkt beeinflusst. Effektives Bestandsmanagement umfasst die Steuerung des Warenflusses, der Dienstleistungen und der damit verbundenen Informationen vom Rohstoff bis zum Endkunden. Durch die Implementierung effizienter Bestandsmanagementsysteme können Hersteller Abfall reduzieren, Fehlbestände minimieren und die Gesamtproduktionseffizienz steigern. Bestandsmanagement umfasst die Überwachung von Lagerbeständen, die Steuerung von Lieferketten und die Optimierung des Lagerumschlags, um sicherzustellen, dass die richtigen Produkte zur richtigen Zeit verfügbar sind. Dies trägt nicht nur dazu bei, die Kundennachfrage zeitnah zu erfüllen, sondern reduziert auch die Kosten für Überbestände und Fehlbestände und trägt zu einem optimierten und effizienteren Produktionsprozess bei.

Workforce-Management

Workforce Management (WFM) ist ein entscheidender Faktor für die Produktionseffizienz, da es sich direkt auf die Abstimmung der Personalressourcen mit den Betriebszielen auswirkt. Hier sind die wichtigsten Gründe dafür:

  • Optimale Personalbesetzung: WFM stellt sicher, dass bei Bedarf die richtige Anzahl an Mitarbeitern mit den richtigen Fähigkeiten zur Verfügung steht, wodurch Überbesetzung (die die Kosten erhöht) und Unterbesetzung (die zu Verzögerungen oder Qualitätsproblemen führt) reduziert werden.
  • Produktivitätsüberwachung: Durch die Verfolgung von Anwesenheit, Pausen und Leistung hilft WFM dabei, Leistungslücken und Möglichkeiten zur Verbesserung des Arbeitsablaufs oder der Schulung zu erkennen.
  • Kostenkontrolle: Durch effiziente Arbeitsplanung und Zeitmanagement werden Überstunden, Leerlaufzeiten und ungeplante Arbeitskosten reduziert.
  • Compliance und Risikomanagement: Richtige WFM-Systeme helfen Unternehmen, Arbeitsgesetze, Gewerkschaftsregeln und Sicherheitsstandards einzuhalten und reduzieren so rechtliche und finanzielle Risiken.
  • Engagement der Mitarbeiter: Transparente Planung, faire Arbeitsverteilung und Karriereentwicklung durch Leistungsdaten können die Moral steigern und die Fluktuation reduzieren, was eine konstante Produktivität unterstützt.
  • Prognose und Planung: WFM-Tools verwenden historische Daten, um den zukünftigen Arbeitskräftebedarf auf der Grundlage der Nachfrage vorherzusagen und so einen reibungslosen Betriebsablauf in Spitzen- und Nebenzeiten zu gewährleisten.

Vernetzte Arbeitsplattformen sind eine wichtige Lösung für das Personalmanagement, da sie die Zusammenarbeit von Unternehmen mit ihren Mitarbeitern digitalisieren und optimieren. Sie ermöglichen Echtzeitkommunikation, Aufgabenkoordination und Datenerfassung. Diese Plattformen unterstützen Mitarbeiter durch sofortigen Zugriff auf Dienstpläne, Schulungen und Support-Tools und geben Managern Einblick in Leistung und Ressourcenbedarf. Durch die Erfassung von Betriebsdaten direkt an der Quelle ermöglichen sie bessere Prognosen, schnellere Entscheidungen und eine verbesserte Einhaltung von Sicherheits- und gesetzlichen Standards. Letztendlich erhöhen sie die Agilität, reduzieren Ineffizienzen und stellen sicher, dass die Belegschaft an die sich entwickelnden Produktionsanforderungen angepasst ist.

Verbesserung der Produktionseffizienz mit Augmentir

Die moderne Fertigung wird zunehmend durch die digitale Transformation vorangetrieben. Tools wie Industrial IoT (IIoT), KI-gestützte Analytik und vernetzte Worker-Plattformen revolutionieren den Fabrikbetrieb. Diese Technologien bieten Einblick in den Betrieb, decken versteckte Ineffizienzen auf und unterstützen agile Entscheidungsfindung.

Connected Worker Technology verändert die Produktionseffizienz in Herstellern, indem sie die Lücke zwischen Produktionsmitarbeitern und digitalen Abläufen schließt. Diese Plattformen ermöglichen Mitarbeitern Echtzeitzugriff auf Informationen, interaktive digitale Arbeitsanweisungen und Tools für die Zusammenarbeit – direkt am Arbeitsplatz. Durch die Digitalisierung von Aufgaben, die Erfassung von Live-Leistungsdaten und die Ermöglichung geführter Arbeitsabläufe sorgen Connected Worker-Lösungen dafür, dass jede Arbeit präzise, effizient und konsistent erledigt wird.

Augmentir – Plattform für vernetzte Mitarbeiter

Mit Funktionen wie KI-gestützten Erkenntnissen, Kompetenzverfolgung und Remote-Expertenunterstützung helfen Connected Worker-Plattformen Herstellern, Engpässe zu identifizieren, Fehler zu reduzieren und den Personaleinsatz zu optimieren. Tools wie Augmentir gehen noch einen Schritt weiter: Sie personalisieren die Anleitung basierend auf dem individuellen Qualifikationsniveau, schlagen automatisch Verbesserungen vor und helfen, Möglichkeiten für kontinuierliche Schulungen und Weiterbildung zu identifizieren. Letztendlich ermöglicht die Connected Worker-Technologie Teams, intelligenter zu arbeiten, sich schneller anzupassen und die Produktionseffizienz nachhaltig zu steigern.

Augmentir dient als digitales Frontline-Betriebssystem für Ihre Lean-Strategie und trägt zur Verbesserung der Produktionseffizienz bei. Mit Augmentir können Sie alle Aspekte Ihres Frontline-Betriebs digitalisieren, verwalten und optimieren:

  • Tägliche Richtungseinstellung (DDS)
  • Tägliches Managementsystem (DMS)
  • Mittellinienverwaltung
  • Reinigungs-, Inspektions- und Schmierprozesse
  • Fehlermanagement
  • Störungsbeseitigung
  • Umstellungsmanagement
  • Schichtübergabe
  • 5S und mehrschichtige Prozessaudits
  • Qualitätsmanagement in der Fertigung
  • Sicherheit

Augmentir Connected Worker Platform – digitales Frontline-Betriebssystem für IWS

 

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Erfahren Sie, wie die Technologie für vernetzte Mitarbeiter dabei hilft, Ausfälle in der Fertigung zu vermeiden und so die Betriebszeit, Effizienz und Betriebsstabilität zu steigern.

Ausfälle gehören zu den größten Störungen im Fertigungsbetrieb. Ob durch mechanisches Versagen, menschliches Versagen oder unzureichende Wartung verursacht, führen Anlagenausfälle zu ungeplanten Ausfallzeiten, Produktivitätsverlusten und erhöhten Betriebskosten. Für Hersteller, die Spitzenleistungen anstreben, Störungsbeseitigung (BDE) ist eine Grundsäule der zuverlässigkeitsorientierten Wartung und operativen Exzellenz.

Störungsbeseitigung in der Fertigung

In diesem Artikel untersuchen wir, was die Beseitigung von Ausfällen beinhaltet, wie die Connected Worker-Technologie den Ansatz zur Bewältigung von Ausfällen verändert und wie innovative Plattformen wie Augmentir Befähigen Sie Frontline-Teams, nachhaltige Verbesserungen voranzutreiben.

Was ist Störungsbeseitigung?

Breakdown Elimination ist ein proaktiver Ansatz, der sich auf die Identifizierung, Analyse und dauerhafte Beseitigung der Ursachen von Geräteausfällen konzentriert. Es ist ein Eckpfeiler von Total Productive Maintenance (TPM) und Schlanke Fertigung, mit dem Ziel, die Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Effectiveness, OEE) durch systematische Problemlösung und Prozessverbesserung zu verbessern.

Die Pannenbeseitigung befasst sich direkt mit ungeplanten Stopps – einer der Sechs große Verluste in der Fertigung – durch die Reduzierung von Geräteausfällen und die Erhöhung der Betriebszeit. Der japanische Unternehmer Seiichi Nakajima entwickelte sowohl TPM als auch die sechs großen Verluste als Rahmenwerk zur Abfallreduzierung und zur Steigerung des Kundennutzens. Die Vermeidung von Ausfällen verbessert die Verfügbarkeit und hilft, andere Leistungs- und Qualitätsverluste zu reduzieren. Damit ist sie ein wichtiger Treiber der Gesamteffizienz.

Im Gegensatz zur reaktiven Wartung, bei der der Schwerpunkt auf der Reparatur von Maschinen nach einem Ausfall liegt, legt BDE Wert auf:

  • Ursachenanalyse (RCA) zum Verständnis der zugrunde liegenden Probleme
  • Beteiligung an der Frontlinie bei der Identifizierung und Lösung von Problemen
  • Kontinuierliche Verbesserungszyklen zur Vermeidung von Wiederholungen
  • Standardisierte Arbeit zur Erhaltung der Erfolge

Ziel ist nicht nur die Wiederherstellung der Funktionalität, sondern auch die Umsetzung von Korrektur- und Präventivmaßnahmen, um ein erneutes Auftreten des Problems zu verhindern. Erfolgreiche BDE-Programme erfordern häufig die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Bedienern, Wartungsteams, Ingenieuren und Management.

Profi-Tipp

Der Einsatz digitaler Tools und vernetzter Mitarbeitertechnologie kann die Störungsbeseitigung in jeder Phase unterstützen – von der Erkennung über die Lösung bis hin zur langfristigen Prävention.

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Die Auswirkungen der Störungsbeseitigung

Die Störungsbeseitigung schafft einen erheblichen Mehrwert für alle Fertigungsabläufe, darunter:

  • Reduzierte Ausfallzeiten: Das Erkennen und Beheben systemischer Fehlerursachen erhöht die Anlagenverfügbarkeit
  • Erhöhte Produktivität: Mit zuverlässigeren Anlagen steigt die Produktionsleistung ohne zusätzliche Kosten.
  • Geringere Wartungskosten: Durch die Vermeidung von Ausfällen werden Notreparaturen, der Ersatzteilverbrauch und Überstunden reduziert.
  • Verbesserte Sicherheit: Durch die Vermeidung häufiger Geräteausfälle wird das Risiko von Unfällen und Verletzungen verringert.
  • Besseres Engagement der Belegschaft: Wenn Mitarbeiter an der Front zur Problemlösung befähigt werden, fördert dies Eigenverantwortung und Moral.

Trotz seiner Vorteile kann die Implementierung von BDE ohne die richtigen Tools eine Herausforderung darstellen. Herkömmliche papierbasierte Systeme verlangsamen häufig die Datenerfassung, verdecken die Transparenz wiederkehrender Probleme und behindern die Zusammenarbeit in Echtzeit.

Connected Worker-Technologie und Störungsbeseitigung

Hier kommt die Connected-Worker-Technologie ins Spiel – digitale Plattformen, die Mitarbeitern im Außendienst Echtzeitzugriff auf Informationen, Anleitungen und Tools zur Zusammenarbeit ermöglichen. Connected-Worker-Lösungen tragen maßgeblich zur Störungsbeseitigung bei, indem sie mehrere wichtige Anforderungen im Prozess erfüllen:

1. Echtzeit-Datenerfassung

Connected Worker-Plattformen ermöglichen es Bedienern und Technikern, Störungen digital zu protokollieren, sobald sie auftreten. Diese unmittelbare Erfassung gewährleistet, dass die Daten präzise, mit Zeitstempeln versehen und mit Kontextdetails (wie Fotos, Sensordaten oder Videoclips) angereichert sind, die für eine effektive Ursachenanalyse entscheidend sind.

2. Geführte Arbeitsabläufe und Standardisierung

Digitale Arbeitsanweisungen und Standardarbeitsanweisungen (SOPs) helfen bei der Standardisierung von Reaktionen auf Störungen. Bei wiederkehrenden Problemen kann ein Bediener einer optimierten Anleitung zur Fehlerbehebung folgen, wodurch Variabilität und Rätselraten reduziert werden.

3. Verbesserte Kommunikation und Zusammenarbeit

Connected Worker-Tools unterstützen die Echtzeitkommunikation zwischen Abteilungen und Schichten. Wartungsteams können sofort benachrichtigt werden, Ingenieure können Ausfalltrends aus der Ferne überprüfen und Best Practices standortübergreifend austauschen.

4. Analyse und kontinuierliche Verbesserung

Dank integrierter Analysefunktionen ermöglichen Connected Worker-Plattformen Herstellern, Muster in Störungsdaten zu erkennen. Heatmaps, Pareto-Diagramme und KPI-Dashboards heben systemische Probleme hervor und helfen, wichtige Verbesserungen zu priorisieren.

5. Stärkung der Frontline

Bediener melden Probleme nicht mehr passiv, sondern beteiligen sich aktiv an der Problemlösung. Durch digitale Formulare, Eskalationstools und Feedbackschleifen tragen sie dazu bei, Störungsursachen dauerhaft zu beseitigen.

Wie Augmentir die Störungsbeseitigung unterstützt

Augmentir, eine führende Connected Worker-Plattform auf Basis künstlicher Intelligenz (KI), bietet eine umfassende Suite von Tools, die die Störungsbeseitigung in jeder Phase unterstützen – von der Erkennung über die Lösung bis hin zur langfristigen Prävention.

Augmentir dient als digitales Frontline-Betriebssystem für Ihre TPM-Strategie. Mit Augmentir können Sie alle Aspekte Ihres Frontline-Betriebs digitalisieren, verwalten und optimieren:

  • Tägliche Richtungseinstellung (DDS)
  • Tägliches Managementsystem (DMS)
  • Mittellinienverwaltung
  • Reinigungs-, Inspektions- und Schmierprozesse
  • Fehlermanagement
  • Störungsbeseitigung
  • Umstellungsmanagement
  • Schichtübergabe
  • 5S und mehrschichtige Prozessaudits
  • Qualitätsmanagement in der Fertigung
  • Sicherheit

Augmentir Connected Worker Platform – digitales Frontline-Betriebssystem für IWS

So hilft Augmentir Herstellern, Ausfälle zu vermeiden:

1. KI-gesteuerte Arbeitsanweisungen und -anleitungen

Die digitalen Workflows von Augmentir führen Mitarbeiter Schritt für Schritt durch Inspektion, Fehlerbehebung und Wartung. Durch die Digitalisierung von Standardarbeitsanweisungen und die Aktivierung intelligenter Verzweigungslogik stellt Augmentir sicher, dass stets die richtige Maßnahme zum richtigen Zeitpunkt ergriffen wird.

Bei einem Geräteausfall können Bediener schnell auf kontextbezogene Arbeitsanweisungen basierend auf dem spezifischen Fehlermodus zugreifen. Dies verkürzt die Diagnosezeit und verbessert die Reparaturgenauigkeit.

Darüber hinaus können Bediener mit Tools wie Augie von Augmentir – einem generativen KI-Assistenten für den Frontline-Betrieb – auf Ressourcen zur Fehlerbehebung in Echtzeit und digitale Anleitungen zugreifen.

Generative KI als Copilot an vorderster Front zur Fehlerbehebung

2. Intelligente Datenerfassung

Augmentir ermöglicht eine nahtlose Datenerfassung am Arbeitsplatz. Bediener protokollieren Ausfallereignisse, Ursachen und Korrekturmaßnahmen über Mobilgeräte, Tablets oder Smart Glasses. Diese Daten werden ohne manuelle Eingabe oder Verzögerungen direkt in Analyse-Dashboards eingespeist.

Durch die Aufnahme von Fotos und Videos wird der Datensatz zusätzlich angereichert, da sie visuelle Beweise liefert, die bei der Ursachenanalyse und Schulung hilfreich sind.

3. Kontinuierliches Lernen mit KI-Erkenntnissen

Die KI-Engine in Augmentir analysiert Leistungsdaten von Mitarbeitern, Maschinen und Prozessen, um Qualifikationslücken, Prozessineffizienzen und häufige Fehlermuster zu identifizieren. Diese Erkenntnisse helfen, BDE-Maßnahmen zu priorisieren und gezielte Interventionen zu steuern.
Wenn es beispielsweise bei einer bestimmten Anlage aufgrund von Bedienfehlern häufig zu kleineren Ausfällen kommt, kann Augmentir eine individuelle Schulung empfehlen oder Verfahrensanpassungen vorschlagen.

4. Funktionsübergreifende Zusammenarbeit

Die Störungsbeseitigung erfordert oft die Zusammenarbeit mehrerer Abteilungen. Augmentir fördert die Zusammenarbeit durch Echtzeitkommunikation und Aufgabendelegation innerhalb einer einzigen Plattform. Probleme können gemeinsam eskaliert, verfolgt und gelöst werden, wodurch die mittlere Reparaturzeit (MTTR) verkürzt wird.

Industrielle Zusammenarbeit mit Augmentir zur Unterstützung der Störungsbeseitigung in der Fertigung

5. Wissenserhalt und -transfer

Die Beseitigung von Störungen erfordert die Erfassung und Weitergabe von gewonnenen Erkenntnissen. Augmentir erstellt eine lebendige Wissensdatenbank, in der Best Practices, erfolgreiche Lösungen und RCA-Ergebnisse gespeichert und bei Bedarf abgerufen werden können. Neue Mitarbeiter profitieren vom sofortigen Zugriff auf fundiertes Wissen, was die Einarbeitungszeit verkürzt und wiederholte Fehler reduziert.

 

 

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Optimieren Sie Ihre Clean Inspect Lubricate (CIL)-Prozesse mit modernen digitalen Tools, um die Effizienz zu steigern, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und Ausfallzeiten der Geräte zu reduzieren.

In der Fertigung sind es oft die einfachsten Routinen, die die größte Wirkung erzielen. Nehmen wir CIL –Reinigen, Prüfen, Schmieren, ein wichtiger Teil von Autonome InstandhaltungCIL ist eine der ersten Wartungstätigkeiten, die Bediener erlernen, und eine der am häufigsten durchgeführten. Doch genau das ist der Punkt: Richtig eingesetzt kann CIL die Zuverlässigkeit der Anlage, die Effizienz und die Eigenverantwortung der Mitarbeiter entscheidend steigern.

Reinigen, Prüfen, Schmieren, Cil mit digitalen Tools von Augmentir

Leider ist CIL in zu vielen Fabriken noch in der Vergangenheit stecken geblieben – Checklisten auf Papier, inkonsistente Ausführung und wenig Transparenz darüber, ob es überhaupt durchgeführt wird. Es verkommt zu einer Abhakübung statt zu einem wertschöpfenden Prozess.

Bei Augmentir ändern wir das.

CIL geht über die Maschinenwartung hinaus

Bei CIL geht es nicht nur um die Instandhaltung von Maschinen – es geht darum, das volle Potenzial Ihrer Produktionsteams freizusetzen. Obwohl CIL oft als grundlegende Aufgabe angesehen wird, Maschinen am Laufen zu halten, spielen wir in der Fertigung eine weitaus strategischere Rolle. Es ist eine der wenigen beständigen, praktischen Möglichkeiten für Bediener, sich mit ihren Geräten auseinanderzusetzen und zu deren Zustand, Leistung und Langlebigkeit beizutragen. Richtig eingesetzt, steigert CIL die Zuverlässigkeit der Geräte, minimiert ungeplante Ausfallzeiten und bildet die Grundlage für Total Productive Maintenance (TPM) und Schlanke Fertigung—Kernprinzipien der Toyota Produktionssystem.

Der traditionelle CIL-Ansatz – Checklisten auf Papier, manuelle Protokolle und inkonsistente Schulungen – schränkt jedoch dessen Potenzial ein. Ohne Echtzeittransparenz oder Standardisierung werden diese Aufgaben leicht überstürzt oder übersehen, wodurch CIL zu einem reaktiven oder sogar vergessenen Prozess wird. Deshalb betrachten wir CIL als einen digital vernetzten, mitarbeiterorientierten Prozess. Eingebettet in tägliche Arbeitsabläufe, unterstützt durch intuitive Anleitung und verknüpft mit datenbasierten Erkenntnissen, wird CIL weit mehr als nur Routine – es fördert Zuverlässigkeit, Mitarbeiterengagement und kontinuierliche Verbesserung. Kurz gesagt: Wir sehen CIL als Ausgangspunkt für intelligentere Abläufe und als wertvolle Chance, die Rolle der Mitarbeiter im Außendienst aufzuwerten.

reinigen prüfen schmieren autonome Wartung CIL-Checkliste

Es geht darum, eine intelligentere, proaktivere und stärker vernetzte Fertigungsumgebung aufzubauen – eine Umgebung, die Problemen vorbeugt, anstatt auf sie zu reagieren.

Modernisierung von CIL für die heutige Belegschaft mit Augmentir

Wir bei Augmentir glauben, dass CIL nicht nur eine Aufgabe ist – es ist ein entscheidender Moment. Ein Moment, in dem die Bediener innehalten, um sich um die Geräte zu kümmern, die Ihren Betrieb antreiben. Obwohl einfach, hat dieser Akt das Potenzial, Menschen, Prozesse und Maschinen so zu verbinden, dass langfristige Zuverlässigkeit und Leistung gewährleistet sind.

Dennoch wird CIL in vielen Fertigungsumgebungen immer noch unterschätzt. Doch wir wissen es besser. Diese alltäglichen Tätigkeiten – Teile reinigen, Verschleiß prüfen, Schmiermittel auftragen – sind der Ausgangspunkt für operative Exzellenz. Sie sind die erste Verteidigungslinie gegen Geräteausfälle, Qualitätsprobleme und Produktivitätsverluste. Und noch wichtiger: Sie sind einer der wenigen täglichen Berührungspunkte, an denen Mitarbeiter die Leistung direkt beeinflussen können.

So modernisiert Augmentir CIL, damit jeder Moment zählt:

1. Digitale CIL-Workflows, die leiten und befähigen

Mitarbeiter im Außendienst können auf jedem Mobilgerät oder Tablet auf Schritt-für-Schritt-Anleitungen zugreifen. Dank klarer Darstellungen, Sicherheitshinweisen und maschinenspezifischer Anleitungen wird jede Aufgabe jederzeit korrekt ausgeführt. Schluss mit Rätselraten und Papierordnern.

2. Intelligente Erkenntnisse, die zum Handeln anregen

Unsere KI-gestützte Plattform erfasst und analysiert jede CIL-Aktivität und hilft Ihnen, Ineffizienzen, verpasste Schritte und wiederkehrende Probleme zu erkennen. Routinemäßige Wartung wird zu einem leistungsstarken Motor für kontinuierliche Verbesserungen.

3. Echtzeit-Sichtbarkeit und Verantwortlichkeit

Vorgesetzte und Wartungsteams erhalten sofortige Transparenz über alle Linien und Schichten hinweg. Sehen Sie, welche Geräte gewartet wurden, wer die Arbeiten abgeschlossen hat und welche Probleme gemeldet wurden – ohne Checklisten oder Ihr Gedächtnis.

4. Eingebettete Wissens- und Kompetenzentwicklung

CIL bietet auch die Möglichkeit zur Weiterbildung. Augmentir integriert Stammeswissen in Arbeitsabläufe, sodass Bediener im Job lernen und wertvolles Feedback geben können, das das gesamte System stärkt.

Mithilfe von Echtzeitdaten und KI wird CIL von einer einfachen Aufgabe zu einem strategischen Vorteil. Es verbessert die Entscheidungsfindung, deckt versteckte Probleme auf, unterstützt die autonome Wartung und stärkt Ihre Mitarbeiter. Das Ergebnis? Mehr Betriebszeit. Mehr Konsistenz. Engagiertere Frontline-Teams – und weniger Verschwendung.

Bei Augmentir setzen wir uns dafür ein, diese alltäglichen Momente in messbare Wirkung umzuwandeln. Mit den richtigen Tools können selbst Routineaufgaben Innovation und Resilienz fördern.

Sind Sie bereit, Ihr CIL-Programm in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln?

 

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

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

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

Verpackungsindustrie – vernetzte Belegschaft

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

Also herzlich willkommen, Chris.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Chris Kuntz: Gute Frage.

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

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

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

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

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

 

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LNS Research hat Dutzende von Connected Frontline Worker (CFW)-Anbietern überprüft und Augmentir als führenden CFW-Lösungsinnovator eingestuft.

Bemühungen, die Industriearbeitskräfte an vorderster Front durch vernetzte Arbeitskräfte und andere digitale Technologien zu unterstützen, sind in den letzten Jahren immer häufiger geworden. LNS Research hat kürzlich herausgefunden, dass mehr als die Hälfte der Industrieunternehmen weltweit Connected Frontline Workforce (CFW)-Initiativen durchgeführt haben. CFW ist zu einem strategischen Bestandteil von Initiativen zur industriellen Transformation (IX) geworden, da Hersteller versuchen, kritischen Arbeitskräftemangel, Qualifikationsdefizite und Bindungsprobleme an vorderster Front zu lösen.

CFW-fähige Technologien versprechen, Unternehmen bei der Bewältigung ihrer Herausforderungen an vorderster Front der Belegschaft zu unterstützen und gleichzeitig die Betriebsleistung in den Bereichen Sicherheit, Qualität und Produktivität zu optimieren. Industrieunternehmen und Technologieführer müssen sich jedoch durch die unsicheren Gewässer des relativ unausgereiften und stark fragmentierten Marktes für CFW-Anwendungen navigieren, um die Chancen voll auszuschöpfen.

LNS Research Connected Worker-Lösungsauswahlmatrix

Aus ihrer umfangreichen Analyse hat LNS Research das erstellt CFW Applications Solution Selection Matrix™ (SSM) – ein umfassender Leitfaden, der Herstellern dabei helfen soll, Anbieter von Connected Frontline Worker-Technologie besser zu verstehen, zu bewerten und sogar aus einer engeren Auswahlliste auszuwählen.

LNS Research hat Dutzende Anbieter im CFW-Ökosystem überprüft und sie anhand verschiedener Schlüsselkriterien kategorisiert, darunter Produktfähigkeiten, Marktpotenzial und Unternehmenspräsenz.  Augmentir wurde von LNS Research in seinem SSM als führender CFW-Lösungsinnovator benannt.

Augmentir positioniert sich als führender Spitzenreiter und Innovator

Laut LNS Research ist Augmentir für zukünftiges Wachstum gut aufgestellt, mit einer Entwicklung, die ihm das Potenzial gibt, zu einer kleinen Gruppe wahrscheinlicher Marktführer im Bereich Connected Frontline Worker (CFW)-Anwendungen zu gehören. Diese Bewertung basiert teilweise auf der Stärke der differenzierten Fähigkeiten seiner KI-gestützten Lösungssuite, die eine proaktive, datengesteuerte Leistungsverbesserung, eine Personalisierung der Arbeitsausführungsunterstützung und -schulung sowie die Integration individueller und Teamfähigkeiten und -qualifikationen ermöglicht, um die Personalentwicklung zu steuern und schichtspezifischer Arbeitsauftrag.

Weitere Schlüsselfaktoren, die sich auf das Potenzial von Augmentir auswirken, sind die Stärke und nachgewiesene Erfahrung der Führungs- und Managementteams, die starke Marktdynamik, eine Erfolgsbilanz bei Produktinnovationen, Ökosystempartnerschaften und wahrscheinlich auch der anhaltende Zugang zu angemessenen Finanzmitteln und Ressourcen zur Unterstützung der Expansion von go -to-Market-Initiativen. Die Erfolgsbilanz von Augmentir weist auf eine hohe Wahrscheinlichkeit eines weiteren Wachstums und das Potenzial hin, im Laufe der Zeit zu einer ausgewählten Gruppe von Marktführern im Bereich CFW-Anwendungen zu gehören.

Lesen Sie hier den vollständigen Bericht.

Augmentirs Ergebnisse aus der Praxis

Hersteller nutzen Lösungen für vernetzte Mitarbeiter im Außendienst als Grundlage für ihre Industrieller Wandel Strategie, um ihre Mitarbeiter mit umsetzbaren Echtzeitdaten auszustatten, bessere Entscheidungen zu treffen und Sicherheit, Schulung und mehr zu verbessern.

Führende Hersteller, die die KI-gesteuerte, intelligente und vernetzte Arbeiterlösung von Augmentir eingesetzt haben, haben beeindruckende Ergebnisse erzielt, wie zum Beispiel:

  • 75% Reduzierung der Schulungs-/Einarbeitungszeit für neue Mitarbeiter
  • 27% Reduzierung der Maschinenstillstandszeiten durch autonome Wartung
  • 32% Verbesserung der Arbeitsproduktivität

Zusätzlich zu den oben genannten Ergebnissen konnten unsere Kunden in allen Betrieben Qualitäts-, Sicherheits- und Produktivitätssteigerungen sowie eine Steigerung der Mitarbeiterbindung und eine Senkung der Betriebskosten im Zusammenhang mit der Mitarbeiterabwanderung feststellen.

 

Wenn Sie erfahren möchten, warum LNS Research Augmentir als führende Lösung für vernetzte Mitarbeiter auf dem Markt eingestuft hat, wenden Sie sich an uns und fordern Sie eine an Live-Demo.

 

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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.

Entwicklung der KI in der Fertigung

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.

 

Papierlose Fabrik

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. 

augmentir's Ai-First-Reise

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.

 

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KI spielt eine Schlüsselrolle bei der Veränderung der Fertigungslandschaft, indem sie die Arbeitskraft stärkt und sie mit verbesserten, optimierten Prozessen, besseren Daten und personalisierten Anweisungen unterstützt.

Deloitte hat kürzlich eine veröffentlicht Artikel Das Wall Street Journal berichtet darüber, wie KI die Arbeitsweise von Menschen revolutioniert und welche transformativen Auswirkungen sie hat. Sie betonten, dass KI nicht nur eine Ressource oder ein Werkzeug ist, sondern dass sie fast wie ein Mitarbeiter dient und Arbeitsprozesse und Effizienz verbessert. In diesem Artikel wurde erläutert, wie die sich entwickelnde Form der Intelligenz das menschliche Denken erweitert und dies als Katalysator für beschleunigte Innovation hervorgehoben.

Die Fertigung ist in der einzigartigen Lage, von KI zu profitieren, um Abläufe zu verbessern und ihre Mitarbeiter an vorderster Front zu stärken. Der Fachkräftemangel hat ein kritisches Ausmaß erreicht und der Markt steht unter enormem Druck, mit der wachsenden Verbrauchernachfrage Schritt zu halten und gleichzeitig Qualitäts- und Sicherheitsstandards einzuhalten. Fertigungsmitarbeiter sind für den Erfolg des Betriebs von entscheidender Bedeutung – Wartung, Qualitätskontrolle und -sicherung und mehr – Hersteller verlassen sich auf ihre Arbeitskräfte, um sicherzustellen, dass die Produktion reibungslos und erfolgreich verläuft.

KI spielt eine Schlüsselrolle bei der Veränderung der Fertigungslandschaft, indem sie die Mitarbeiter stärkt und ihnen verbesserte, optimierte Prozesse, bessere Daten für fundierte Entscheidungen, Fehlerbehebung, personalisierte Anweisungen und Schulungen sowie eine verbesserte Qualitätssicherung und -kontrolle zur Verfügung stellt. Entsprechend der WeltwirtschaftsforumSchätzungsweise 87% der produzierenden Unternehmen haben im vergangenen Jahr ihre Digitalisierung beschleunigt IDC gibt an, dass 40% der digitalen Transformationen durch KI unterstützt werden, und eine aktuelle Studie von LNS-Forschung fanden heraus, dass 52% von Industrieller Wandel (IX) Führungskräfte setzen Connected Worker-Anwendungen ein, um ihre Mitarbeiter an der Front zu unterstützen. Darüber hinaus wird erwartet, dass die KI-Technologie fast 12 Millionen weitere Arbeitsplätze in der produzierenden Industrie.

Die Integration von KI in die Fertigung steigert nicht nur die Produktivität, sondern öffnet auch die Tür zu neuen Möglichkeiten für Arbeitssicherheit, Schulung und innovative neue Fertigungspraktiken. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI Fertigungsabläufe verändert:

  • KI-basierte Workforce Analytics: Sammeln, Analysieren und Verwenden von Daten von Mitarbeitern an vorderster Front, um die Leistung von Einzelpersonen und Teams zu bewerten, Weiterbildungs- und Umschulungsmöglichkeiten zu optimieren, das Engagement zu steigern, Burnout zu reduzieren und die Produktivität zu steigern.
  • Personalisiertes Training im Arbeitsfluss: Mit KI und Lösungen für vernetzte Mitarbeiter können Hersteller Schulungen zum richtigen Zeitpunkt identifizieren und anbieten, die auf jeden Einzelnen und die jeweilige Aufgabe zugeschnitten sind.
  • Personalisierte Arbeitsanweisungen: KI ermöglicht es Herstellern, maßgeschneiderte Angebote anzubieten digitale Arbeitsanweisungen werden auf ihre Fähigkeitsniveaus abgebildet und weisen die Arbeit auf der Grundlage der Fähigkeiten jedes Einzelnen intelligent zu.
  • Leitfaden zur digitalen Leistungsunterstützung und Fehlerbehebung: Generative KI-Assistenten und botbasierte virtuelle KI-Assistenten bieten Fertigungsbetreibern Unterstützung und Anleitung und ermöglichen den Zugriff auf kollaborative Technologien und Wissensdatenbanken, um sicherzustellen, dass die richtigen Maßnahmen und Prozesse ergriffen werden.
  • Optimieren Sie Wartungsprogramme: KI-Algorithmen analysieren Daten von Sensoren an Maschinen und anderen vernetzten Lösungen, um vorherzusagen, wann Geräte wahrscheinlich ausfallen. Dies ermöglicht eine proaktive Wartung, minimiert Ausfallzeiten und senkt die Wartungskosten. Darüber hinaus können Hersteller mit KI-Technologien diese umsetzen autonome Instandhaltung Prozesse durch eine Kombination aus digitalen Arbeitsanweisungen und Echtzeit-Collaboration-Tools. Dies ermöglicht es dem Bediener, Wartungsaufgaben selbstständig und mit Höchstleistung durchzuführen.
  • Verbessern Sie die Qualitätskontrolle: KI-gestützte Lösungen können die Prüfgenauigkeit verbessern und Qualitätskontroll- und -sicherungsprozesse optimieren, um Fehler schneller zu erkennen. Mit Lösungen für vernetzte Mitarbeiter können Hersteller ihre Mitarbeiter an vorderster Front effektiv in menschliche Sensoren verwandeln, die hochwertige Daten liefern und Sicherungsprozesse verbessern.
  • Sorgen Sie für die Sicherheit der Arbeitnehmer: KI-gesteuerte Sicherheitssysteme in Verbindung mit vernetzten Arbeitstechnologien überwachen die Arbeitsumgebung, liefern Echtzeitdaten und identifizieren potenzielle Gefahren, um einen sichereren Arbeitsplatz für die Mitarbeiter zu gewährleisten.

vernetztes Unternehmen

Da die KI weiter voranschreitet, steht die Fertigungsindustrie vor einem noch größeren Wandel, der sowohl die Qualität der Produkte als auch die Arbeitsbedingungen für die Mitarbeiter verbessern wird. KI revolutioniert die Art und Weise, wie Menschen arbeiten und wie die Fertigungsindustrie nahezu jeden Prozess im gesamten Betrieb angeht, indem sie Arbeitsinteraktionen, Produktivität, Effizienz steigert und Innovationen fördert.