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Generative KI in der Fertigung: Vorteile, Risiken und wichtigste Anwendungsfälle

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.

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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.

Generative KI in der Fertigung

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:

Was ist generative KI in der Fertigung?

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.

Generative KI in der Fertigung mit LLMs und NLP

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.

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Risiken der generativen KI in der Fertigung

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

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.

Anwendungsfall generative KI in der Fertigung – Fehlerbehebung

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.

Anwendungsfall Generative KI in der Fertigung – Schulung und Arbeitsassistent

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.

Generative KI im Fertigungsanwendungsfall – Stammeswissen umwandeln

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.

Anwendungsfall generative KI in der Fertigung – kontinuierliche Verbesserung

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.

Anwendungsfall generative KI in der Fertigung – Betriebsanalyse

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.

Papierlose Fertigung mit Augie Industrial Generative AI Suite

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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Wie digitale Standardarbeit die operative Exzellenz in der Fertigung fördert

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

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

digitale Standardarbeit in der Fertigung

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

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

Standardarbeit in der Fertigung digitalisieren

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

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

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

Profi-Tipp

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

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Einbindung von Frontline-Mitarbeitern durch digitale Standardarbeit

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

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

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

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

Effektivere Zusammenarbeit fördern

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

Industrielle Zusammenarbeit mit Augmentir

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

Möchten Sie mehr erfahren?

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

 

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Modernisierung der Fertigungsschulung durch kontinuierliches und Workflow-Lernen

Erfahren Sie, wie kontinuierliches Lernen und Workflow-Lernen dazu beitragen können, die Mitarbeiterschulung in der Fertigungsindustrie zu modernisieren.

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Um auf dem heutigen Fertigungsmarkt immer einen Schritt voraus zu sein, müssen Unternehmen innovativ sein und sich anpassen. Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen über qualifizierte Arbeitskräfte sowie fortlaufende Schulungs- und Personalmanagementprozesse verfügen, um kontinuierliches Lernen und Weiterentwicklung zu unterstützen.

Durch die Modernisierung der Schulung werden die Fähigkeiten der Mitarbeiter durch die Umsetzung gefördert Kontinuierliches Lernen im Arbeitsfluss.

Modernisieren Sie die Fertigungsausbildung durch kontinuierliches Lernen

Fortlaufendes Lernen ist der Prozess des ständigen Erwerbs neuer Fähigkeiten. Workflow-Lernen Es geht darum, sich am Arbeitsplatz mithilfe von Ressourcen und selbstgesteuerten Lernmaterialien weiterzubilden. Zusammengenommen kann dieser moderne Schulungsansatz zur Optimierung der Produktivität beitragen.

Wenn Sie erfahren möchten, wie Sie die Fertigungsschulung durch kontinuierliches Lernen und Workflow-Lernen verbessern können, lesen Sie diesen Artikel, der die folgenden Fragen beantwortet:

Was ist kontinuierliches Lernen?

Kontinuierliches Lernen in der Fertigung bedeutet, den Arbeitnehmern zu ermöglichen, regelmäßig neue Fähigkeiten zu erlernen. Es ist eine großartige Möglichkeit, die Leistung und Innovation der Mitarbeiter zu verbessern. Entsprechend ForbesDie Einführung einer Kultur des kontinuierlichen Lernens kann Unternehmen dabei helfen, sich an Marktanforderungen anzupassen, Innovationen zu fördern sowie Top-Talente anzuziehen und zu halten.

Lernen kann in verschiedenen Formen erfolgen, von der formellen Kursausbildung bis hin zur praktischen Erfahrung. Mitarbeiter werden dazu ermutigt, selbstständig zu sein und ihre Fähigkeiten kontinuierlich weiterzuentwickeln. Ein gutes Beispiel für ein kontinuierliches Lernmodell ist Everboarding; Everboarding ist ein moderner Ansatz für das Onboarding und die Schulung von Mitarbeitern, der sich vom traditionellen „One-and-Done“-Onboarding-Modell löst und Lernen als einen fortlaufenden Prozess anerkennt.

Wie kann kontinuierliches Lernen in der Fertigung eingesetzt werden?

Wenn Unternehmen kontinuierliches Lernen nicht unterstützen, stagnieren Fertigungsprozesse. Dies trägt zu einem Mangel an Innovation bei und beeinträchtigt die potenziellen Erfolgschancen eines Unternehmens.

Kurz gesagt: Je mehr Mitarbeiter wissen und je mehr sie erreichen können, desto mehr können sie zum Unternehmenswachstum beitragen. Dies kann darin bestehen, dass Mitarbeiter einen Online-Kurs belegen oder eine neue Technik praktisch erlernen, unabhängig davon, in welcher Abteilung sie tätig sind.

Beispielsweise können Fließbandarbeiter neue Fertigungsprozesse erlernen, um sicherzustellen, dass alles ordnungsgemäß funktioniert. In der Zwischenzeit können Bediener die neuesten Maschinen studieren, um neue Tricks des Handwerks zu erlernen.

Was ist Workflow-Lernen?

Beim Workflow-Training in der Fertigung wird gelernt, während man es tut. Das bedeutet, dass Arbeitnehmer während der Arbeit durch praktische Erfahrungen neue Fähigkeiten erwerben.

Der Schlüssel zum Workflow-Lernen liegt darin, dass es geschieht, während die Mitarbeiter ihre alltäglichen Aufgaben erledigen.

Viele Arbeitnehmer in der Fertigungsindustrie arbeiten im Schichtbetrieb, was es für sie schwierig macht, an herkömmlichen Schulungen im Klassenzimmer teilzunehmen. Mit Workflow-Lernen können Unternehmen mehr Lernprozesse in den Arbeitsalltag der Mitarbeiter an vorderster Front integrieren und so die Lücke zwischen Wissen und Handeln schließen. Dieses „aktive Lernen“ steht im Einklang mit dem visuellen Modell der Lernpyramide, das die verschiedenen Phasen des Lernens und ihre relative Wirksamkeit veranschaulicht.

Pyramide des Lernens

Aktives Lernen beinhaltet, dass sich der Lernende aktiv mit dem Material auseinandersetzt, oft durch Problemlösung, Diskussion oder Anwendung des Wissens, während er am Arbeitsplatz ist.

Im Allgemeinen gilt aktives Lernen als effektiver als passives Lernen, um ein tiefes Verständnis und das Behalten von Informationen zu fördern. Daher streben Lernleiter oft danach, Lernerfahrungen zu gestalten, die aktives Lernen auf höheren Ebenen beinhalten, über die unteren Ebenen der Pyramide hinausgehen und kritisches Denken, Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten fördern.

Wie kann Workflow-Learning in der Fertigung eingesetzt werden?

Workflow-Lernen besteht darin, die verfügbaren Ressourcen zur Erledigung von Aufgaben zu nutzen. Diese Strategie wird manchmal als Leistungsunterstützung.

Mitarbeiter können beispielsweise während der Ausführung ihrer Arbeit nach Antworten auf Fragen, Schritte eines Prozesses oder neue Dienstleistungen suchen, anstatt ihren Arbeitsablauf zu unterbrechen, um an einem Kurs oder einer Schulungssitzung teilzunehmen.

Profi-Tipp

Aktives Lernen oder Workflow-Lernen kann mit mobilen Lernlösungen implementiert werden, die vernetzte Mitarbeitertechnologie und KI nutzen, um Mitarbeitern mundgerechte On-Demand-Schulungsmodule bereitzustellen, auf die sie über Smartphones oder Tablets zugreifen können. Diese Module können mit maßgeschneiderten Lernpfaden entwickelt werden, die sich auf die Art der Aufgaben und Arbeiten konzentrieren, die Mitarbeiter in der Fabrikhalle ausführen.

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Wie kann Technologie die Ausbildung in der Fertigung verbessern?

Die Art der Fertigungsausbildung verändert sich im Zeitalter der künstlichen Intelligenz. Heutzutage können viele Schulungsprozesse mithilfe digitaler und intelligenter, vernetzter Arbeitnehmertechnologien rationalisiert und optimiert werden.

Beispielsweise können Daten, die aus alltäglichen Herstellungsprozessen gesammelt werden, Schulungsprogramme online verbessern. Erfahrene Mitarbeiter können Best Practices auf benutzerdefinierten Dashboards teilen, damit andere Mitarbeiter darauf zugreifen können. Diese können in Echtzeit aktualisiert werden und zeigen hervorgehobene Änderungen an, um Fertigungsprozesse besser zu optimieren.

Digitale Schulungstools können auch dazu beitragen, die Lerngeschwindigkeit und das Gedächtnis zu verbessern. Beispielsweise können Mitarbeiter, die visuelle Darstellungen oder Szenarien aus der realen Welt benötigen, diese mit KI-gestützter Software bewerten, um ihre Schulung zu optimieren.

 

Augmentir ist das weltweit führende KI-gestützte Unternehmen Connected Worker-Lösung Das hilft Industrieunternehmen dabei, die Sicherheit, Qualität und Produktivität der industriellen Arbeitskräfte an vorderster Front zu optimieren. Kontaktieren Sie uns für eine Live-DemoErfahren Sie, warum führende Hersteller uns wählen, um ihre Fertigungsabläufe auf die nächste Stufe zu heben.

 

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Leistungsunterstützung: Unterstützen Sie Ihre Mitarbeiter mit Echtzeit-Anleitung

Unterstützen Sie Ihre Mitarbeiter mit Echtzeit-Leistungsunterstützung direkt am Arbeitsplatz. Erfahren Sie, wie Augmentir KI-gestützte Tools bereitstellt, um die Produktivität zu steigern, Fehler zu reduzieren und die Schulungseffizienz zu verbessern.

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Was ist Leistungsunterstützung?

Performance Support umfasst Tools und Systeme, die Mitarbeitern Echtzeit-Anleitungen direkt am Arbeitsplatz bieten und ihnen helfen, Aufgaben effizienter und präziser zu erledigen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Schulungen, bei denen Mitarbeiter Informationen für die spätere Verwendung speichern müssen, liefert Performance Support zeitnahes Wissen, genau dann und dort, wo es benötigt wird.

Leistungsunterstützung für Mitarbeiter im Produktionsbereich

Dieser Ansatz befasst sich mit einer kritischen Herausforderung: der Informationsspeicherung. Laut einer aktuellen Studie der LerngildeMitarbeiter vergessen durchschnittlich 50% des im Unterricht vermittelten Materials innerhalb einer Stunde. Innerhalb von 24 Stunden steigt diese Zahl auf 70% und bereits nach einer Woche gehen bis zu 90% des Inhalts verloren.

Im Gegensatz dazu können Unternehmen durch die Bereitstellung von Hilfe und Unterstützung im Bedarfsfall mehr Lernprozesse in den Arbeitsalltag ihrer Mitarbeiter integrieren und so die Lücke zwischen Wissen und Handeln schließen. Dieses „aktive Lernen“ entspricht dem visuellen Modell der Lernpyramide, das die verschiedenen Lernphasen und ihre relative Effektivität veranschaulicht.

Pyramide des Lernens

Durch die Bereitstellung rechtzeitiger Unterstützung im Bedarfsfall schließt die Leistungsunterstützung die Lücke zwischen Lernen und Handeln – steigert die Produktivität, reduziert Fehler und stärkt das Vertrauen der Mitarbeiter.

Warum Performance-Support wichtig ist

In der heutigen schnelllebigen Welt können sich Unternehmen keine Ausfallzeiten oder Fehler aufgrund vergessener Verfahren oder unklarer Prozesse leisten. Hier kommt Performance Support ins Spiel:

  • Reduziert die Trainingszeit durch die Ermöglichung von Lernen im Arbeitsfluss
  • Minimiert menschliche Fehler mit geführten Workflows und Checklisten
  • Verbessert die Produktivität mit sofortigem Zugriff auf Anleitungen, Diagramme oder Expertenhilfe
  • Stärkt das Vertrauen der Mitarbeiter und Bindung durch Beseitigung der Angst vor Fehlern
  • Passt sich an veränderte Prozesse an ohne Umschulung ganzer Teams

Arten von Performance-Support-Tools

Moderne Performance-Support-Systeme gibt es in verschiedenen Formen:

1. Digitale Arbeitsanweisungen

Digitale Arbeitsanweisungen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen auf Tablets, Smartphones oder AR-fähigen Wearables, die sicherstellen, dass die Mitarbeiter die Best Practices befolgen.

Einsatz von KI zur Verbesserung der Fertigungsschulung

2. Intelligente Formulare und Checklisten

Interaktive intelligente Formulare und Checklisten, die sich je nach Kontext, Rolle oder Ausrüstung anpassen und so das Risiko übersprungener Schritte oder Sicherheitsverstöße verringern.

3. Wissensdatenbanken und Mikrolernen

Durchsuchbare Bibliotheken mit kurzen Anleitungsvideos, Arbeitshilfen und FAQs, auf die bei Bedarf jederzeit zugegriffen werden kann.

4. KI-basierte Anleitung

Kontextbezogene Vorschläge auf Basis künstlicher Intelligenz, die den nächsten Schritt des Benutzers vorhersehen und proaktive Unterstützung bieten.

Vorteile eines Performance-Support-Systems

Die Implementierung einer Performance-Support-Plattform führt zu messbaren Verbesserungen:

  • Schnelleres Onboarding: Neue Mitarbeiter werden innerhalb von Tagen, nicht Wochen, produktiv. Ein Beispiel hierfür ist ein globales Verpackungsunternehmen. reduzierte Onboardingzeit um 72% mithilfe der Connected Worker-Technologie
  • Verbesserte Betriebseffizienz: Echtzeit-Support beseitigt Engpässe
  • Fehlerreduzierung: Geführte Ausführung gewährleistet Compliance und Sicherheit
  • Kontinuierliche Verbesserung: Erkenntnisse aus Nutzungsdaten helfen bei der Verfeinerung von SOPs und Schulungen

Performance-Support mit Augmentir

Augmentir ist das einzige KI-gestützte vernetzte Worker-Plattform das personalisierten Leistungssupport in Echtzeit im großen Maßstab bietet.
Augmentir – Plattform für vernetzte Mitarbeiter

Wie Augmentir den Performance-Support verbessert

  • Intelligente digitale Workflows: Augmentir ermöglicht Ihnen die Erstellung und Bereitstellung intelligenter digitale Arbeitsanweisungen die sich an die Fähigkeiten des Mitarbeiters, den Kontext und die Komplexität der Aufgabe anpassen.
  • KI-basierte Empfehlungen: Im Gegensatz zu statischen Systemen nutzt Augmentir künstliche Intelligenz, um das Erlebnis jedes einzelnen Benutzers zu optimieren – indem es dynamische Anleitungen liefert und erkennt, wo zusätzliche Unterstützung benötigt wird.
  • Integrierte Zusammenarbeit: Augmentirs eingebaute Software zur Zusammenarbeit in der Fertigung Tools verbinden Mitarbeiter an der Front sofort mit Fachexperten und stellen so sicher, dass Probleme in Echtzeit gelöst werden.
  • Personalisiertes Lernen im Arbeitsfluss: Augmentir liefert mithilfe von Personaldaten Workflow-Lernen– gezielte Mikrolern- und Weiterbildungsmöglichkeiten während der Aufgabenausführung – beschleunigen das Wachstum und minimieren Störungen.
  • Vernetzte Erkenntnisse für kontinuierliche Verbesserung: Während der Aufgabenausführung erfasste Daten fließen in Dashboards und Analysen ein und helfen Ihnen, Leistungslücken zu erkennen, SOPs zu verbessern und die betriebliche Exzellenz voranzutreiben.

Augmentir in Aktion

Hersteller und Industrieunternehmen auf der ganzen Welt vertrauen auf Augmentir:

  • Reduzieren Sie die Trainingszeit um bis zu 60%
  • Reduzieren Sie Fehler und Nacharbeit durch 40%
  • Steigern Sie Qualität und Durchsatz beim ersten Mal
  • Fördern Sie kontinuierliche Verbesserungen Ihrer Belegschaft mit KI-gestützten Erkenntnissen

Bei der Implementierung eines robusten Performance-Support-Systems geht es nicht nur um Effizienz – es geht auch um die Schaffung einer Kultur der Eigenverantwortung und Agilität. Mitarbeiter fühlen sich unterstützt, Vorgesetzte gewinnen Transparenz und Unternehmen bleiben wettbewerbsfähig.

Planen Sie eine Demo um zu erfahren, wie Augmentir Ihre Performance-Support-Strategie verbessern kann.

 

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Plattform zum Wissensaustausch für Frontline-Operationen in der Fertigung

Entdecken Sie, wie eine digitale Wissensaustauschplattform Fertigungsteams hilft, Fehler zu reduzieren, Stammwissen zu bewahren und die Produktivität zu steigern. Erfahren Sie, wie Augmentir dabei vorangeht.

Letzte Aktualisierung:  

In der heutigen schnelllebigen Fertigungsumgebung kann der Zugriff auf Echtzeitwissen den Unterschied zwischen Ausfallzeiten und Lieferung ausmachen. Eine spezielle Wissensaustauschplattform für den operativen Betrieb stellt sicher, dass Ihre Teams stets informiert, aufeinander abgestimmt und für die effiziente Problemlösung gerüstet sind.

Wissensaustauschplattform für die Fertigung

Lesen Sie diesen Artikel, um mehr über den Wissensaustausch in der Fertigung zu erfahren:

Was ist eine Wissensaustauschplattform?

Eine Wissensaustauschplattform in der Fertigung ist ein digitales System zur Erfassung, Verwaltung und Verteilung von Betriebswissen an die Frontline-Teams, um Konsistenz, Produktivität und kontinuierliche Verbesserung zu gewährleisten. Diese Plattformen bieten eine zentrale Anlaufstelle für wichtige Informationen wie Arbeitsanweisungen, Standardarbeitsanweisungen (SOPs)und Anleitungen zur Fehlerbehebung, die eine konsistente Ausführung über Schichten, Teams und Standorte hinweg ermöglichen.

Warum Wissensaustausch in der Fertigung wichtig ist

Mitarbeiter an der Front bilden das Rückgrat der Produktion. Dennoch verlassen sich viele Fertigungsunternehmen immer noch auf veraltete Methoden – Papierhandbücher, isoliertes Wissen und isoliertes Fachwissen –, was zu Folgendem führt:

  • Inkonsistente Arbeitsausführung
  • Längere Trainingszeiten
  • Erhöhte Fehler und Nacharbeit
  • Verlust kritischer Fachkenntnisse durch Pensionierungen oder Fluktuation

Laut einer Studie der FertigungsinstitutEin Viertel der Beschäftigten im verarbeitenden Gewerbe ist über 55 Jahre alt, und 97% der Befragten gaben an, dass sie Angst haben, Stammeswissen wenn diese Mitarbeiter in den Ruhestand gehen. Mit einer digitalen Wissensplattform können Sie das volle Potenzial Ihrer Belegschaft freisetzen und wichtiges betriebliches Know-how bewahren.

Plattform zum Wissensaustausch für Mitarbeiter im Außendienst

Im Gegensatz zu herkömmlichen Unternehmensplattformen ist eine moderne Plattform für den Wissensaustausch an vorderster Front:

  • Mobile-First: Zugriff auf Tablets, Smartphones und tragbaren Geräten in der Fabrikhalle
  • Benutzerfreundlich: Entwickelt für Mitarbeiter ohne Schreibtisch mit intuitiver Navigation und Sprach-/Bilderfassung
  • Verbunden: Integriert in Ihre vorhandenen MES-, ERP- und Qualitätssysteme
  • Echtzeit: Bereitstellung von Updates, Warnmeldungen und Best Practices, wo und wann immer sie benötigt werden

Industrielle Zusammenarbeit mit Augmentir zur Unterstützung der Störungsbeseitigung in der Fertigung

Hauptmerkmale einer Frontline-Wissensaustauschplattform

Standard-Arbeitsanweisungen

Digitalisieren und verwalten standardisierte Arbeitsabläufe an allen Standorten. Mitarbeiter im Außendienst können über mobile oder tragbare Geräte auf Schritt-für-Schritt-Anleitungen mit Bildern, Videos und interaktiver Anleitung zugreifen.

  • Sicherstellen einer konsistenten Ausführung
  • Reduzieren Sie Abweichungen zwischen Schichten und Teams
  • Unterstützen Sie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch versionskontrollierte Dokumentation

Erfassung von Stammeswissen

Ermöglichen Sie erfahrenen Mitarbeitern, ihr Fachwissen direkt vor Ort mit Sprachnachrichten, Bildern und kurzen Videoclips zu teilen. Alle Beiträge werden auf der Plattform gespeichert und sind durchsuchbar.

  • Bewahren Sie das betriebliche Know-how von Mitarbeitern, die in den Ruhestand gehen
  • Fördern Sie Peer-to-Peer-Lernen
  • Bauen Sie eine wachsende, lebendige Wissensbasis auf

Kontinuierliche Rückkopplungsschleife

Mitarbeiter können Verfahren kommentieren, Verbesserungen vorschlagen und Probleme in Echtzeit kennzeichnen, wodurch ein wechselseitiger Informationsfluss zwischen der Produktionshalle und dem Management entsteht.

  • Prozessverbesserungen beschleunigen
  • Steigern Sie das Engagement und die Eigenverantwortung Ihrer Mitarbeiter
  • Halten Sie die Dokumentation korrekt und aktuell

Schulung und Onboarding-Unterstützung

Integrieren Sie Microlearning und aufgabenbasiertes Training direkt in Arbeitsabläufe, sodass neue Mitarbeiter mit kontextbezogener Anleitung am Arbeitsplatz lernen können.

  • Verkürzen Sie die Zeit bis zur Kompetenz
  • Reduzieren Sie die Abhängigkeit von persönlichen Trainern
  • Verbessern Sie die Merkfähigkeit durch praktisches Lernen

Einblicke und Analysen

Verfolgen Sie, wie Wissen erstellt, abgerufen und angewendet wird. Verstehen Sie, welche Verfahren am häufigsten genutzt werden, wo Engpässe auftreten und wie die Leistung der Mitarbeiter in verschiedenen Rollen und an verschiedenen Standorten ist.

  • Identifizieren Sie Schulungslücken und leistungsstarke Teams
  • Abläufe anhand von Nutzungsdaten optimieren
  • Unterstützen Sie die datengesteuerte Personalentwicklung

Barrierefreiheit auf mehreren Geräten

Die Plattform sollte eine Reihe von Geräten unterstützen – Smartphones, Tablets, AR-Brillen oder robuste Terminals – und so sicherstellen, dass das Wissen immer dort verfügbar ist, wo es benötigt wird.

  • Treffen Sie die Mitarbeiter dort, wo sie sind
  • Ermöglichen Sie Flexibilität über Rollen und Umgebungen hinweg
  • Unterstützt die freihändige Nutzung in gefährlichen oder praktischen Szenarien

Sicher, skalierbar und Cloud-basiert

Entwickelt mit unternehmensweiter Sicherheit, rollenbasierter Zugriffskontrolle und Skalierbarkeit für globale Vorgänge.

  • Schützen Sie vertrauliche Betriebsdaten
  • Kontrollieren Sie, wer Inhalte anzeigen, bearbeiten und freigeben kann
  • Skalieren Sie über verschiedene Einrichtungen und Sprachen hinweg

Augmentirs vernetzte Wissensplattform für den Frontline-Betrieb

Augmentir bietet eine speziell entwickelte Plattform zum Wissensaustausch für Hersteller, die KI-gestützte Erkenntnisse mit einer modernen, vernetzten Mitarbeitererfahrung kombiniert.

Augmentir – Plattform für vernetzte Mitarbeiter

So transformiert Augmentir das Wissen für Frontline-Teams:

KI-gesteuerte Wissenskuratierung

Augmentir zeigt automatisch die relevantesten Inhalte und Best Practices auf Grundlage der tatsächlichen Nutzung und Leistung an und stellt so sicher, dass die Mitarbeiter immer zur richtigen Zeit auf das richtige Wissen zugreifen können.

Vernetzte Mitarbeitererfahrung

Ob Sie auf eine digitale Arbeitsanweisung zugreifen, ein Video-Tutorial beitragen oder ein Problem melden möchten – Augmentir ermöglicht einen nahtlosen Wissensaustausch an vorderster Front über alle Geräte und Schichten hinweg.

Integriertes Lernen und Beratung

Schulen Sie Mitarbeiter im Arbeitsablauf mit integriertem Mikrolernen, Just-in-Time-Anweisungen und schrittweise geführten Arbeitsabläufen. So verkürzen Sie die Schulungszeit und verbessern die Merkfähigkeit.

Operative Intelligenz

Erhalten Sie Echtzeit-Einblicke in die Wissensnutzung, wo Wissenslücken bestehen und welche Bereiche Verbesserungsbedarf haben. Augmentirs Analysen unterstützen die kontinuierliche Verbesserung und Personalentwicklung.

Stammeswissen erfassen und bewahren

Machen Sie Ihre erfahrensten Mitarbeiter zu Wissensträgern. Augmentir ermöglicht es Mitarbeitern im Außendienst, Erkenntnisse aus der Praxis zu gewinnen und zu teilen – und so kritisches Know-how zu bewahren, bevor es verloren geht.

Eine Wissensaustauschplattform vernetzt Ihre Mitarbeiter, Prozesse und Daten in Echtzeit – ohne den laufenden Betrieb zu stören. Unterstützen Sie Ihre Mitarbeiter mit einer Plattform, die auf ihre Arbeitsweise zugeschnitten ist.

Planen Sie eine Live-Demo oder Kontaktieren Sie uns um zu erfahren, wie Augmentirs KI-gestützte Wissensaustauschplattform Ihre Fertigungsabläufe verbessern kann.

 

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Produktionseffizienz in der Fertigung: Strategien zur Maximierung der Produktion und Reduzierung von Abfall

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.

Letzte Aktualisierung:  

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
  • Arbeitssicherheit

Augmentir Connected Worker Platform – digitales Frontline-Betriebssystem für IWS

 

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Wie KI und die erweiterte, vernetzte Belegschaft die Verpackungsindustrie revolutionieren

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.

Letzte Aktualisierung:  

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.

Video-Interview ansehen

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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Neuer LNS-Forschungsbericht hebt Augmentir als führende vernetzte Frontline-Workforce-Lösung hervor

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

Letzte Aktualisierung:  

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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