Augmentir CEO Russ Fadel and Bio-Chem Operations Manager Conor Puckett recently sat down to discuss how technology, specifically Artificial Intelligence and Connected Worker technology, are transforming lean manufacturing.
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Augmentir CEO Russ Fadel and Bio-Chem Operations Manager Conor Puckett recently sat down to discuss how technology, specifically AI and Connected Worker technology, are transforming fabricación esbelta, driving continuous improvement and optimizing overall worker effectiveness in the manufacturing sector.
For quite some time, Overall Equipment Effectiveness (OEE) has been used in lean manufacturing to evaluate the effectiveness of factory equipment, yet still, many manufacturers ignore the human aspect of a lean strategy. Unfortunately, this leaves manufacturers with a missed opportunity. According to Deloitte, while measuring worker productivity and labor efficiency is not a new concept, the rise of digital technology is making it easier and more practical for the manufacturing workforce to connect with the support tools as well as the real-time data and insights needed to propel them to do their best work.
In this webinar, Conor shares how Bio-Chem is driving their lean initiatives forward using technology and data to gain insight into how their workforce is performing, why that is important to them as a business and how they are using that information to drive continuous improvement efforts across their operations.
Russ provides his insights into how AI is really becoming transformational in terms of understanding the manufacturing workforce, optimizing their performance, and being used to gain insight into improving performance, quality, and productivity.
Learn how to extend the principles of OEE to the manufacturing workforce
Discover proven approaches that leverage AI and connected worker technology to digitize manufacturing processes and uncover continuous improvement opportunities for improved worker efficiency and effectiveness
Uncover best practices for optimizing worker performance and enhancing workforce development program
Hear how Bio-Chem Fluidics uses AI and digital worker tools to improve quality and productivity within their lean manufacturing operations
Acerca de Augmentir
Augmentir es el único del mundo Suite para trabajadores inteligentes conectadosLas empresas de fabricación y servicios utilizan Augmentir para capacitar a sus trabajadores de primera línea para que rindan al máximo y logren mejoras constantes en seguridad, calidad y productividad, año tras año. Refinar los métodos de fabricación puede ser difícil sin la tecnología adecuada. La solución para trabajadores conectados basada en IA de Augmentir facilita más que nunca la optimización de sus procedimientos de producción y calidad.
Programar una demostración en vivo to learn why manufacturing leaders are choosing us to improve worker efficiency, enhance frontline productivity, apply real-time insights, and more.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/05/augmentir-lean-manufacturing-webinar.jpg00Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2021-05-17 13:23:532025-11-26 21:00:57How AI is Transforming Lean Manufacturing
According to JFF, these “Innovators to Watch” are a select group of visionary enterprises that are at the leading edge of market trends and they distinguish themselves from other forward-looking companies by their potential to create significant, business-aligned social impact. These companies offer a potentially transformative innovation and are led by inspiring founders and teams that we believe in.
In the informe, JFFLabs takes closer look at the evolving alternative education and training market, with a focus on solutions that have a “measurable impact on workers’ wage and employment prospects.” The program providers and platforms selected help employers develop, train, and retain workers and make up “an ecosystem of opportunity that workers can turn to throughout their careers as they navigate new pathways in an ever-evolving economy.”
According to the report, “Augmentir stands out because it develops solutions with frontline workers and industrial settings in mind. At a time of heightened concern about automation eliminating industrial jobs, Augmentir presents employers with an opportunity to use technology to help workers develop the skills they need to adapt to changes.
The company frames its work around the key idea of skills variability rather than skills gaps, using artificial intelligence (AI) and digital technology to holistically understand every worker’s competencies and offering employers tools that help workers acquire new or more advanced skills.
Aumentar de products give every worker direct access to knowledge and information in user-friendly digital formats. The company’s tools embed training into workers’ day-to-day routines, and employers can use the platform to continually update training content to support workers’ evolving learning needs. And Augmentir’s approach of collectively sourcing knowledge from individuals in the workforce makes learning a social experience and increases learner engagement by giving workers agency to shape training content.”
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/07/augmentir-innovator-to-watch-jff-marketscan-socialv4.jpg00Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2021-06-16 18:38:002025-11-26 21:00:48Augmentir Selected as "Innovators to Watch" by JFF
La tecnología impulsada por IA puede ser la pieza faltante del rompecabezas para la crisis laboral actual.
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La tecnología impulsada por IA puede ser la pieza faltante del rompecabezas para la actual crisis de fuerza laboral en el sector manufacturero.
¿Somos solo nosotros o reclutar, capacitar y retener a los mejores talentos hoy en día se parece mucho a buscarlos? uno ¿Una esquiva pieza del rompecabezas? El cambio radical en la fuerza laboral nos está obligando a ser creativos y adaptables como nunca antes. Es una nueva generación y, si queremos ser competitivos en la contratación en este entorno ultracompetitivo, necesitamos volver a analizar cómo capacitamos, desarrollamos y retenemos el talento, abrazar la naturaleza variable del mercado laboral y encontrarnos con los trabajadores donde estén.
Ya no podemos intentar imponer el antiguo modelo de dotación de personal y capacitación en un espacio que luce radicalmente diferente. No se trata solo de la escasez de mano de obra ni de los desafíos en la cadena de suministro creados por la pandemia. Los propios trabajadores están cambiando. Lo que esperan del trabajo y cómo quieren trabajar.
¿La solución a este enigma desconcertante? Basada en IA. tecnología. Instrucciones de trabajo digitales y formación individualizada y capacitación en el puesto de trabajo (Formación en el trabajo) puede mejorar la productividad, la fiabilidad, la independencia y la seguridad de cada trabajador. Ofrece flexibilidad de programación a los gerentes de operaciones y reduce el tiempo de inactividad. Todo esto contribuye a una operación más eficiente y rentable.
¿Suena demasiado bueno para ser verdad? Prepárense. No lo es. Aquí les presentamos tres maneras en que la tecnología impulsada por IA puede ayudar.
1. Acercar la incorporación y la capacitación al punto de trabajo
Imaginemos si pudiéramos capacitar y desarrollar a alguien en el contexto de su trabajo, lo que generaría un mayor compromiso y permitiría a las organizaciones retener a los mejores talentos. Además, podríamos observar un aumento en la productividad, ya que constantemente... evolucionar sus aprendizajes.
La IA permite a las empresas comprender las habilidades de un trabajador y brinda la capacidad de personalizar instrucciones de trabajo digitales Para guiarlos en el contexto laboral mientras realizan su trabajo, ya sea un nuevo empleado o uno con décadas de experiencia. Con un enfoque de incorporación basado en IA, las organizaciones pueden contratar a una gama más amplia de personas con diferentes habilidades y lograr que sean productivas más rápidamente.
2. Brindar apoyo en el momento de necesidad
¿Te gusta observar a la gente? Nosotros sí. ¿Alguna vez te fijaste en quién está en la planta? La última vez que revisé, estaban los "novatos" y los "veteranos". La variabilidad de la fuerza laboral, tanto cualificada como joven, demuestra que no existe un enfoque único para la resolución de problemas y el apoyo al rendimiento.
Ingresar AI.
Ofrezca a sus trabajadores el apoyo y la orientación que necesitan, en el momento oportuno, ya sea con acceso inmediato a una guía digital de resolución de problemas o conectándose virtualmente con un experto en la materia. Ofrecer procedimientos de trabajo personalizados para cada trabajador facilita el aprendizaje y el crecimiento continuos.
3. Mejorar el compromiso y la retención
Los trabajadores conectados y empoderados con la tecnología digital pueden descubrir y desarrollar diversas habilidades basadas en sus competencias y experiencia únicas. Pueden adquirir mayor responsabilidad e independencia. Esto aumenta la confianza y la satisfacción laboral. Esto, a su vez, puede mejorar la retención de empleados y frenar el flujo constante de reclutamiento y capacitación.
¿Las secuelas?
Es probable que los trabajadores se queden y deseen progresar en la empresa cuando se sienten incluidos. En poco tiempo, comienzan a afrontar su siguiente tarea con aplomo y una actitud positiva.
¿Qué más es posible con la tecnología de trabajadores conectados impulsada por IA?
La tecnología basada en IA es ideal para capacitar a los trabajadores en este variable entorno. Los sistemas basados en IA individualizan la información sobre los trabajadores en función de la capacitación previa y los conocimientos de rendimiento basados en datos y aumenta sus capacidadesOfrece orientación paso a paso cuando se necesita mantenimiento programado regularmente, así como resolución de problemas. Ayuda a los gerentes a conocer las habilidades existentes de los trabajadores y a desarrollar una justificación para roles específicos, recursos y soporte de certificación, y luego a tomar decisiones. claro recomendaciones basadas en demandas.
La tecnología debería integrarse en tu negocio con la misma facilidad con la que encajas la última pieza del rompecabezas. Los trabajadores son el corazón de tu empresa, y debes adaptar la tecnología a tu negocio, no al revés.
La tecnología debería integrarse en tu negocio con la misma facilidad con la que encajas la última pieza del rompecabezas. Esto incluye la formación de tus trabajadores. Pero no hay dos trabajadores exactamente iguales. Cada uno aprende y aborda los problemas de forma diferente. Entonces, ¿por qué no aprovechar al máximo la tecnología que reconoce y se adapta a esas diferencias?
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2022/05/3-ways-manufacturers-train-retain-develop-talent.jpg6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2022-05-05 13:50:482025-11-25 12:37:27Tres formas en que los fabricantes utilizan la tecnología para capacitar, desarrollar y retener talento
Aprenda a realizar un seguimiento de las habilidades de los empleados en el sector manufacturero y descubra enfoques modernos para un seguimiento eficaz de las habilidades.
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In today’s manufacturing environment, it is daunting and time-consuming to keep track of employee skill levels across the many different job tasks. With the constantly accelerating rate of turnover in the workforce, Excel or paper-based skills tracking in manufacturing has become obsolete.
Leading manufacturers are now turning to smart digital technology to streamline skills tracking and connect it with frontline operations, giving them a competitive edge and boosting workplace safety productivity. Skills tracking software can be a great help to identify workers’ current skills and find any gaps. In a nutshell, such a tool helps automate, organize and simplify the process of evaluating employees’ skills and better understanding your workforce.
Learn more about how skills tracking is changing and the importance of integrating skills management into the flow of work by exploring the following topics:
Five approaches to effective skills tracking in manufacturing
Según un recent survey by McKinsey & Company, companies reported that tracking and validating skills and competencies was their top talent challenge.
Effective skills tracking can improve safety, productivity, and worker performance by helping match the right people with the right tasks. For any organization, there are multiple methods and tools that can be used to track the skills of your workforce:
1. Direct assessment
This approach focuses on one employee directly assessing another. This may be done as a form of peer review between employees or by a manager.
2. Self-assessment
This approach consists of employees conducting self-assessments of their skills and qualifications through surveys every few months.
3. Anonymous peer assessment
This approach involves coworkers anonymously assessing each other’s performance on projects or other tasks.
4. Skill assessment using HR or learning systems
This type of assessment can be done using an HR system (or a Learning Management System) to assess and update employee profiles based on training completed. For example, workers can report any courses finished, track their training data or report new certificates.
5. AI-based skills tracking software
Any of the above 4 methods are commonly used, however, the increasing workforce variability, absenteeism, and turnover is forcing new requirements. Increasingly, manufacturers are turning to AI-based software solutions to help digitally track and manage skills, and connect them with work execution.
HR/Learning systems or standalone skills tracking software solutions that attempt to automate skills tracking fall short of meeting the needs of today’s manufacturers because they do not connect the “skills that workers know” with the “work being done”. These standalone solutions may have been ideal for the stable, unchanging workforce of the past, but they are not suited for today’s era of high workforce variability.
An integrated, closed-loop skills management system is the solution for this era of high workforce turnover and absenteeism. Skills management solutions that combine skills tracking capabilities with AI-based connected worker technology and on-the-job training can deliver significant additional value. Data from actual work performance can inform workforce development investments allowing you to target you training, reskilling, and upskilling efforts where they have the largest impact.
Benefits of skills tracking in manufacturing
Tracking skills in manufacturing can help identify the skills your employees already hold and those they still need to learn to properly do their jobs. Furthermore, using AI-based soluciones para trabajadores conectados, organizations can digitize and easily manage skills tracking and training programs and connect them with frontline operations.
Some benefits of tracking your employees’ skills using this approach include:
1. Boosts productivity on the shop floor
An organization’s commitment to cultivating its team’s skills can influence their attitudes toward the job. A worker is likelier to perform better when valued and appreciated. Skills tracking also ensures that workers are qualified to perform their job.
2. Ensure safety
Solutions that close the loop between training/skills and the work being done allow organizations to validate at the time of work assignment who has the skill level to safely perform a specific task. This helps to mitigate risk and ensure safety.
3. Intelligently assigning work
Ensure the right person is assigned to the right job. Manage work assignments based on skill level, endorsements, and actual job performance.
4. Closes the skills gap
Tracking skills is a great way to identify gaps between the skills employees already have and the skills they need. With this information, the company can arrange for additional training or other ways to invest in their employees. Keep in mind that as your manufacturing organization evolves and grows, so should your employee skillset.
5. Boosts internal communications
Employers who actively develop their employees’ skill levels are likelier to retain them. Tracking skills can also motivate and spur connections with team members.
6. Identify upskilling or reskilling opportunities
Use data from actual work performance, combined with an employee’s current skills and endorsements to inform your reskilling and upskilling decisions.
7. Enhances competitive edge
Although the purpose of effective skills tracking is to aid in worker growth and development, a byproduct is a stronger, more competitive organization as a whole. Knowing where improvements need to be made can close any learning gaps and boost the overall success of a company. Optimizing your workforce can help improve productivity in every department, giving your company a competitive edge in today’s market.
Features to look for in skills tracking software
Having the right features for skills tracking in manufacturing can help a company be more productive and efficient. This type of software should help manufacturing facilities no only identify, assess, track and cultivate employee skills, but also improve operational safety and performance.
It’s important to look for the following features when deciding which software is right for you:
Training management This feature helps businesses see how their teams are progressing and evaluate whether training opportunities are making an impact. It helps store employee training records for real-time access and evaluation, and measure training effectiveness based on actual job performance.
Certifications management This feature helps employers manage employee certifications. If a worker’s certification is expiring, the software’s tracking functions should easily notify the parties involved.
Skills tracking integrated into the flow of work Skill levels and current endorsements ensure that workers can perform tasks safely and correctly and, therefore need to be considered at the moment of work assignment and again at the moment of work execution.
Live dashboard Skills tracking software with customizable dashboards offer a real-time view of employee skills, qualifications, and any skill gaps that may exist. Managers will have a better idea of where to allocate resources to train employees and who is a better fit for a role.
Learn how Smart Skills Management software is helping manufacturers bridge the gap between training, skills, and work to build a more resilient and agile workforce.
Download our latest eBook – The Future of Work: Connecting Skills Management with Standard Work.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2022/12/how-to-track-employee-skills-manufacturing.png6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2022-12-06 17:26:122025-11-25 12:36:06Cómo realizar un seguimiento de las habilidades de los empleados en la industria manufacturera
Explore los fundamentos de la mejora continua, los desafíos de los métodos tradicionales de CI y cómo tecnologías como Augmentir están transformando la mejora continua en la fabricación moderna.
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En el competitivo mercado global actual, los fabricantes se ven sometidos a una presión constante para producir con mayor eficiencia, reducir costos y entregar productos de mayor calidad, con mayor rapidez que nunca. Para mantenerse a la vanguardia, la mejora continua ya no es opcional; es esencial. Esta metodología, basada en principios como Manufactura esbelta, Seis Sigma, y KaizenSe centra en mejoras graduales y continuas de procesos, productividad y calidad. Pero lo que distingue a los líderes en la era moderna es cómo aprovechan la tecnología para impulsar y mantener estas mejoras a gran escala.
En este artículo, exploramos los fundamentos de la mejora continua, examinamos los desafíos de los métodos tradicionales de CI y destacamos cómo tecnologías como Augmentir están transformando la mejora continua en la fabricación moderna.
El núcleo de la mejora continua
La mejora continua (MC) en la fabricación implica la identificación, el análisis y la mejora sistemática de los procesos de producción. No se trata solo de grandes innovaciones; a menudo, los ajustes más pequeños —reducir el tiempo de inactividad, mejorar la fiabilidad de las máquinas o agilizar la comunicación— pueden generar un retorno de la inversión significativo.
Los principios clave incluyen:
Participación de los empleadosLos trabajadores de planta suelen tener la percepción más directa de las ineficiencias y pueden ser poderosos agentes de cambio.
Decisiones basadas en datosLas mejoras deben estar impulsadas por indicadores de desempeño mensurables.
Estandarización y bucles de retroalimentaciónUna vez que se descubren métodos mejores, es necesario adoptarlos, documentarlos y reevaluarlos continuamente.
Si bien la filosofía es sólida, muchos fabricantes tienen dificultades para implementarla. Y ahí es donde empiezan los problemas.
Los problemas con los programas de CI tradicionales
A pesar de décadas de enfoque en Lean y Six Sigma, muchas iniciativas de mejora continua (CI) fracasan. ¿Por qué? Porque los programas tradicionales de CI suelen verse obstaculizados por prácticas obsoletas, falta de compromiso y poca visibilidad de los datos. Estos son algunos de los problemas más comunes:
1. Procesos manuales y aislados
En muchas plantas, los esfuerzos de mejora se registran manualmente: en papel, hojas de cálculo o sistemas desconectados. Estos datos aislados generan ciclos de retroalimentación lentos y una ejecución inconsistente en los distintos turnos o instalaciones.
2. Enfoques universales
Los programas tradicionales de CI suelen basarse en procedimientos estandarizados que presuponen que todos los trabajadores tienen las mismas habilidades y experiencia. Esto ignora la amplia variación en la competencia de los trabajadores de primera línea y limita la personalización en la capacitación o la orientación de tareas.
3. Falta de datos en tiempo real
Muchas organizaciones toman decisiones basándose en indicadores desfasados, como informes de desperdicios de fin de mes o auditorías. Sin información en tiempo real sobre lo que sucede en planta, es imposible reaccionar con rapidez o identificar la causa raíz de los problemas a medida que surgen.
4. Baja participación de primera línea
La mejora continua a menudo se convierte en una iniciativa verticalista impulsada por gerentes e ingenieros, en lugar de los trabajadores de primera línea. Cuando los operadores no están capacitados ni incentivados para contribuir, se pierde información crucial sobre el terreno.
5. Desafíos de la sostenibilidad
Incluso cuando se implementan mejoras iniciales, las organizaciones suelen tener dificultades para mantener los logros. Sin sistemas integrados de refuerzo, capacitación y medición, las mejoras se desvanecen y los viejos hábitos resurgen.
Estos problemas no significan que la CI esté rota, sino que resaltan la necesidad de modernizarla. Ahí es donde entran en juego las tecnologías conectadas y la IA.
Tecnologías que impulsan la mejora continua moderna
Para acelerar la mejora continua, los fabricantes modernos están adoptando cada vez más Industria 4.0 tecnologías—un enfoque popularizado por el ingeniero y economista alemán Klaus Schwab En su libro de 2016, La Cuarta Revolución Industrial, este movimiento está transformando la manufactura mediante la integración de tecnologías inteligentes que optimizan los procesos de producción y mejoran la toma de decisiones. Entre los avances más impactantes se encuentran Plataformas de trabajadores conectados y la Inteligencia Artificial (IA), las cuales están transformando la forma en que se ejecuta y mejora el trabajo en el taller.
Plataformas de trabajadores conectados
Las plataformas de trabajadores conectados proporcionan visibilidad y datos en tiempo real desde la planta. Estas plataformas conectan a los trabajadores de primera línea con herramientas digitales que optimizan la comunicación, guían las tareas y recopilan datos de rendimiento. Sus principales ventajas incluyen:
Enfoques de Formación Digital que potencian las metodologías de formación corporativa, como Formación en la industria (TWI)
Datos de rendimiento para mejoras específicas
Inteligencia artificial (IA)
La IA lleva la CI al siguiente nivel al analizar cantidades masivas de datos operativos, detectando tendencias, prediciendo resultados y recomendando optimizaciones. Sus beneficios incluyen:
Análisis de causa raíz
Mantenimiento predictivo y pronóstico
Orientación inteligente para tareas y formación
Juntas, estas tecnologías permiten un proceso de CI dinámico y receptivo que se adapta a las condiciones del mundo real y a la variabilidad humana.
Augmentir: Impulsando la mejora continua con el trabajo conectado impulsado por IA
En el panorama manufacturero moderno, las herramientas que mejoran la productividad de los trabajadores, la toma de decisiones y la visibilidad operativa son esenciales. Ahí es donde Aumentar Se destaca. Como plataforma inteligente de última generación para trabajadores conectados, Augmentir está diseñada exclusivamente para empoderar a los trabajadores de primera línea y permitir la mejora continua a gran escala, utilizando el poder de la inteligencia artificial.
A diferencia de las soluciones tradicionales para trabajadores conectados, que simplemente digitalizan los procesos en papel, Augmentir va más allá. No solo captura datos de primera línea, sino que los convierte en inteligentes, procesables y personalizados. Con capacidades de IA integradas, Augmentir ayuda a los fabricantes a conectar a las personas, los procesos y la mejora del rendimiento.
¿Qué hace que Augmentir sea diferente?
En esencia, Augmentir ofrece un conjunto de herramientas que digitalizan, guían y optimizan el trabajo de primera línea:
Instrucciones de trabajo digitales personalizadas
Augmentir permite la creación e implementación de instrucciones de trabajo dinámicas y con gran contenido multimedia. Estas instrucciones se personalizan según la competencia del trabajador, lo que reduce errores y mejora la calidad.
Gestión inteligente de la fuerza laboral
Con seguimiento de habilidades en tiempo real y análisis de rendimiento, Augmentir garantiza que la tarea correcta se asigne al trabajador correcto, mejorando la eficiencia y la seguridad.
Colaboración industrial
Con software de colaboración en la fabricación Desde Augmentir, los equipos de primera línea pueden colaborar y compartir información de manera eficaz entre turnos, plantas e idiomas.
Visibilidad operativa
Cada interacción en el taller se captura y analiza para identificar tendencias, cuellos de botella y áreas de mejora. A diferencia de las auditorías tradicionales o los informes pasivos, Augmentir ofrece información continua y en tiempo real.
Asistente de IA generativa
Augie, de Augmentir asistente de IA generativa, acelera la mejora continua al brindar información en tiempo real, generando procedimientos operativos estándar digitalesy ofrece recomendaciones inteligentes basadas en datos de primera línea. Al transformar la actividad operativa en orientación práctica, Augie permite a los equipos identificar ineficiencias, reducir errores e implementar mejoras más rápidas y efectivas.
La mejora continua es el motor de la excelencia en la fabricación moderna. Sin embargo, en el entorno actual, los métodos tradicionales por sí solos no son suficientes. El camino a seguir reside en combinar filosofías de mejora continua probadas con la innovación digital.
Con plataformas como Aumentar, y herramientas como AugieLos fabricantes pueden pasar de la resolución reactiva de problemas a la mejora proactiva del rendimiento, empoderando a los trabajadores, acelerando el aprendizaje y garantizando resultados sostenibles.
El futuro de la fabricación está conectado, es inteligente y mejora continuamente.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2025/07/continuous-improvement-in-manufacturing.webp6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2025-07-01 11:18:342025-08-13 11:27:52Mejora continua en la fabricación: adopción de la innovación para la excelencia operativa
Resumen de la sesión de Chris Kuntz en MD&M East 2025 sobre cómo los copilotos y agentes de IA están transformando la fabricación, desde la mejora de las capacidades de la fuerza laboral hasta la habilitación de operaciones autónomas.
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En este año MD&M Este, anteriormente IME East 2025, Augmentir tomó el centro del escenario cuando Chris Kuntz, vicepresidente de operaciones estratégicas, realizó una poderosa presentación sobre el papel transformador de los copilotos y agentes de IA en la fabricación.
Lea a continuación un breve resumen de la presentación, así como una grabación de vídeo de la presentación.
Abordar la crisis de la fuerza laboral con IA
Chris comenzó con una realidad que da mucho que pensar: incluso si todos los trabajadores cualificados de EE. UU. tuvieran empleo, 35% más de empleos en el sector manufacturero quedarían vacantes. Citando un coste de oportunidad anual de $1 billón para 2030 (Deloitte), Chris enfatizó que las estrategias tradicionales de gestión de la fuerza laboral no son suficientes, y que ahora es el momento de la automatización inteligente y la ampliación de la fuerza laboral.
Aspectos destacados de la presentación
El auge de los copilotos y agentes de IA
Chris presentó los Copilotos de IA como herramientas conversacionales impulsadas por LLM, que brindan soporte contextual y en tiempo real a los trabajadores. Los Agentes de IA, por otro lado, son sistemas autónomos que ejecutan tareas complejas de forma independiente, lo que reduce la fricción, el tiempo de inactividad y la ineficiencia manual.
Orientación y soporte impulsados por IA para ayudar a los trabajadores de primera línea a realizar tareas de manera más eficiente, segura y precisa.
Captura de datos y conocimientos en tiempo real que impulsan la mejora continua en las operaciones, la capacitación y el desempeño de la fuerza laboral.
Una plataforma digital unificada que conecta personas, procesos y sistemas para permitir la transformación escalable de la fuerza laboral en la fabricación.
6 casos de uso que cambian el juego
Chris guió a los asistentes a través de seis casos de uso del mundo real, mostrando cómo Augmentir y Augie están ofreciendo resultados mensurables para los fabricantes:
Asistente de contenido – 76% digitalización más rápida de procedimientos operativos estándar y documentos de capacitación
Asistente de trabajo y formación – 82% redujo el tiempo de incorporación
Comparación de imágenes – Mayor precisión de inspección, menor repetición del trabajo
Agente de IA de habilidades y entrenamiento – Aprendizaje y certificación a demanda
Agente de operaciones – Soporte para resolución de problemas en tiempo real
Gráficos de conocimiento corporativo – Acceso más inteligente al conocimiento institucional
Los estudios de casos de empresas líderes en envases y bebidas agregaron credibilidad en el mundo real y demostraron cómo las organizaciones están escalando más rápido y al mismo tiempo minimizando el tiempo de inactividad y los incidentes de seguridad.
Grabación de vídeo
Transcripción completa
Me llamo Chris Kuntz. Trabajo en una empresa de inteligencia artificial llamada Augmentir y ofrecemos software para trabajadores conectados en la primera línea del sector manufacturero. Hoy hablaré sobre la inteligencia artificial, que en muchos sentidos ha conquistado los medios y se ha convertido en una parte fundamental de nuestras vidas. Sin embargo, quiero abordarla en el contexto de la fabricación, y en concreto, sobre los asistentes y agentes de IA generativos que pueden utilizarse en la fabricación para guiar y apoyar a los trabajadores de primera línea de hoy.
Así que solo unos 30 segundos rápidos sobre Augmentir y quiénes somos como empresa. Somos una empresa relativamente joven, fundada en 2018, pero tenemos una larga trayectoria en software innovador y fabricación, que se remonta a finales de la década de 1980. Los fundadores de Augmentir fueron los mismos innovadores de la industria que fundaron Wonderware en 1987, que revolucionó el software HMI en las fábricas. Wonderware salió a bolsa y ahora forma parte de AVEVA/Schneider Electric. Fuimos los fundadores de Lighthammer, que ahora forma parte de la oferta MII de SAP. Y fuimos los fundadores de ThingWorx, que ahora forma parte de PTC y revolucionó el espacio del Internet Industrial de las Cosas. Y cuando dejamos PTC, el equipo se reunió de nuevo y quisimos centrarnos en abordar lo que considerábamos el próximo gran problema en la fabricación en ese momento: el trabajador humano.
Si pensamos en la IA y su evolución, la automatización y cómo la IA ha optimizado las líneas de producción, la clave para impulsar la eficiencia en la fabricación reside en el trabajador humano. Y, aún más evidente en los últimos cinco años desde la pandemia, la escasez de mano de obra cualificada ha tenido un impacto drástico en la calidad y la eficiencia de los productos, así como en el rendimiento general de la fabricación. Por eso, nuestro objetivo en Augmentir era abordar este problema.
Comencemos esta conversación hablando de la IA y su historia en la manufactura. Esta se remonta a la década de 1960. La IA se ha utilizado en la automatización de la manufactura durante décadas. Se ha utilizado para impulsar niveles increíbles de eficiencia. Se ha utilizado en sistemas de visión artificial para mejoras de calidad. Y, como pueden ver en ferias de manufactura como esta, se ha utilizado en la automatización de almacenes y, más recientemente, en el internet industrial de las cosas (IoT), conectando digitalmente equipos y utilizando la IA para analizar los datos que emiten para impulsar una mayor eficiencia en la producción. Pero un tema común en todo esto es que, hasta ahora, la IA se ha utilizado para reemplazar al trabajador humano o para optimizar el trabajo manual que antes realizaban los humanos en las fábricas. La IA tiene una oportunidad única, específicamente en torno a los copilotos de IA generativa, como ChatGPT o los agentes de IA, para complementar al trabajador humano, no para reemplazarlo.
Así que la pregunta que nos hicimos en Augmentir, al empezar, fue: ¿puede la IA hacer lo mismo por los humanos? ¿Puede la IA impulsar la eficiencia de los humanos que aún trabajan en el taller en funciones de fabricación, calidad, ingeniería y mantenimiento, así como en la operación de equipos? Y lo que es más importante, en mantenimiento, ¿puede la IA utilizarse para optimizar el trabajo que realizan? ¿Y por qué ahora? Aquí hay algunas estadísticas de un informe que LNS Research, una firma de análisis con sede en Boston, elaboró el año pasado sobre el futuro del trabajo industrial. Estadísticas bastante fascinantes. Al analizar la tasa promedio de permanencia en la industria manufacturera en 2019 en comparación con finales del año pasado, se observa que, de 20 años a tres años, el tiempo y el puesto promedio se redujeron de siete años a nueve meses, y la tasa promedio de retención de tres meses (la tasa a la que las personas permanecen después de los primeros tres meses) pasó de 90% a 50%. El problema actual en la manufactura es la escasez de mano de obra y la dificultad para encontrar mano de obra cualificada. Sin embargo, como se requiere personal humano en la manufactura, las organizaciones contratan trabajadores menos cualificados. Y ahora existe un doble problema en el taller: trabajadores con menos experiencia, o trabajadores menos cualificados, también con menos experiencia. Esto genera problemas de seguridad, problemas de calidad, retiradas de productos, tiempos de inactividad y todo lo imaginable relacionado con errores humanos en la planta de producción.
En esta encuesta de LNS, el 921% de los encuestados afirmó considerar la tecnología como una forma de compensar la escasez de mano de obra cualificada. Ahora bien, no es la única solución; sin duda existen mejores estrategias de contratación y capacitación, pero sin duda la tecnología es un factor clave para compensar la crisis laboral. Otra estadística de un estudio de Deloitte: incluso si cada trabajador cualificado (y esto solo en Estados Unidos) estuviera empleado, seguiría habiendo una brecha de 351% en vacantes sin cubrir en el sector manufacturero. Así de grave es la situación. Deloitte predice que para 2030, el problema será de 1 billón de dólares solo en Estados Unidos. Y creo que pronosticaron 1 billón de dólares a nivel mundial, un problema que existe para la producción y la manufactura.
Esto nos lleva al tema que hoy tratamos: agentes y copilotos de IA. Todos aquí han usado ChatGPT, Gemini, Perplexity o cualquier otro chatbot que deseen usar hoy en día. Se han obtenido resultados y oportunidades fantásticos en la IA de consumo. Pero lo que quiero abordar es el contexto de la asistencia con IA, así como de los agentes, donde la línea es un poco difusa, pero hablaremos de ello y de su aplicabilidad en operaciones industriales y de por qué es bastante diferente de la IA de consumo.
¿Qué es un copiloto de IA? El mejor ejemplo es ChatGPT, ¿verdad? Todos lo hemos usado. Una interfaz de lenguaje natural, la capacidad de usar lo que llaman un modelo de lenguaje grande (LLM), para quienes no tengan conocimientos técnicos, que permite a ese agente o asistente comprender grandes cantidades de datos y brindar asistencia contextual a los usuarios. Por otro lado, ¿qué es un agente? Un agente es un bot de IA que actúa de forma más autónoma. Puede operar según una indicación, como con ChatGPT, pero no está obligado a hacerlo. De hecho, puede actuar de forma autónoma según las instrucciones que le des. Ahora bien, si lo piensas, voy a usar ChatGPT como ejemplo hoy porque creo que probablemente todos lo hayamos usado o algo similar. Están empezando a desdibujar un poco los límites con su, creo que lo llaman operador ChatGPT, lo que está empezando a desdibujar los límites entre la IA autónoma y la IA estrictamente basada en indicaciones. Pero la idea es la misma en el contexto actual, de lo que hablamos en términos de un copiloto de IA o un asistente que es un bot basado en indicaciones que un usuario podría usar. Y desde la perspectiva del agente, es algo que puede actuar de forma más autónoma. Y un prerrequisito para todo esto, cuando pensamos en la fabricación y en los trabajadores de primera línea, ya sea que trabajen en seguridad, calidad, mantenimiento y reparación de equipos y máquinas, o en la operación de equipos, es la capacidad de tener un trabajador conectado.
En Augmentir, nos referimos al trabajador conectado como aquel que no solo está conectado con una herramienta digital o móvil, como un teléfono, una tableta, una tecnología wearable o un dispositivo portátil de realidad aumentada, sino que también está conectado digitalmente con la empresa. Así, al usar esa interfaz no solo los conectamos físicamente con un dispositivo, sino también con los sistemas de RR. HH., gestión del aprendizaje, ERP, calidad y seguridad, sistemas que utilizan a diario. Ahora que están conectados, pueden convertirse en sensores humanos en la planta. Existe una gran cantidad de datos que podemos aprovechar, y la IA puede actuar en consecuencia.
Ahora quiero hablar sobre la IA de consumo, como ejemplo de ChatGPT en comparación con la IA industrial. Hoy daré ejemplos de empresas manufactureras que utilizan esta tecnología. Sin embargo, al pensar en operaciones industriales, debemos pensar de forma bastante diferente a cómo usamos Gemini o ChatGPT hoy en día. Voy a mostrar un ejemplo. Tenemos un trabajador de primera línea, un operador en una planta de fabricación, cuyo trabajo diario consiste en operar la mezcladora. ¿De acuerdo? Parte de su trabajo también consiste en limpiar, inspeccionar y lubricar periódicamente el equipo para que no se estropee o para evitar fallos. Eso es una CIL. Volvamos al contexto con el que inicié esta conversación. Supongamos que tenemos un trabajador con menos experiencia, quizás un novato.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2025/08/mdm-east-2025-chris-kuntz-speaker.webp6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2025-06-11 10:50:362025-08-11 10:50:59Copilotos y agentes de IA en la fabricación: Chris Kuntz en MD&M East 2025
Learn how shop floor data capture improves manufacturing efficiency, quality, and agility. Discover how Augmentir’s AI-powered connected worker platform transforms real-time data collection on the shop floor.
Última actualización:
Shop floor data capture is the process of collecting real-time information from manufacturing operations—including machine performance, labor activity, and production status—to improve visibility and decision-making. Plataformas de trabajadores conectados streamline and enhance this process by embedding data capture into digital workflows, enabling accurate, real-time input directly from frontline workers.
Read this article to learn more about shop floor data capture in manufacturing:
Shop Floor Data Capture (SFDC) is the process of collecting real-time operational data from the manufacturing floor. This includes tracking machine status, work order progress, labor inputs, quality checks, safety reports, material usage, and unplanned downtime—essentially, any data that reflects how work is being done in real-time.
Modern SFDC systems gather this information digitally using a combination of mobile devices, connected worker technology, sensors, connected machines (Industrial IoT), and software platforms, replacing traditional paper forms, spreadsheets, and delayed manual entry.
Why Shop Floor Data Capture Matters in Manufacturing Today
For manufacturers, every second on the shop floor counts. Without accurate, real-time insight into what’s happening, teams are forced to rely on outdated reports, gut feelings, or conocimiento tribal to make decisions. This leads to:
Production delays
Low first-pass yield
Excessive downtime
Underutilized labor
Missed improvement opportunities
Shop floor data capture bridges the gap between what’s planned and what’s actually happening. When data is captured as work occurs, manufacturers gain the visibility needed to:
Identify inefficiencies immediately
Pinpoint training gaps or human error, which according to OSHA makes up 80-90 percent of serious injuries in the workplace.
Improve scheduling and resource allocation
Make data-driven decisions for continuous improvement
Who Benefits from Shop Floor Data Capture?
Shop floor data capture benefits multiple roles across manufacturing operations:
Operations Managers
Gain real-time visibility into production
Identify areas for process improvement
Supervisors & Line Leaders
Track shift performance and labor productivity
Ensure compliance with standard work
Continuous Improvement Teams
Analyze trends and root causes using accurate, structured data
Measure impact of Kaizen events or Lean initiatives
Quality Assurance
Detect deviations and non-conformances quickly
Link quality issues to specific operators, machines, or conditions
Executives
Align factory performance with strategic KPIs
Justify investments in digital transformation with hard data
Common Use Cases for Shop Floor Data Collection
1. Production Tracking
Capture cycle times, completion rates, and progress toward production targets.
2. Labor Time Reporting
Track how operators spend time on tasks, setups, changeovers, and idle periods.
3. Quality Checks
Real-time data collection with digital checklists and issue reporting—detect deviations and non-conformances quickly and link quality issues to specific operators, machines, or conditions.
Quality use case for shop floor data collection using the Augmentir Connected Worker Platform
Use modern software tools to support Statistical Process Control (SPC) data collection via mobile devices, allowing operators to input measurements directly from the shop floor. Visual dashboards and interactive Gráficos SPC help teams quickly identify and respond to process variations.
6. Digital Work Instructions with Feedback
Capture data as operators follow instrucciones de trabajo digitales—ensuring standard work is followed and insights are logged automatically.
7. Training and Skill Tracking
Use skills management tools to monitor how skill levels and training impact performance, and identify upskilling opportunities.
Shop Floor Data Capture is the First Step Toward Industry 4.0
Capturing accurate shop floor data is not just an operational improvement—it’s a foundational step in the journey toward smart manufacturing. By digitizing and automating data collection, manufacturers can:
Enable predictive maintenance
Support AI-driven decision-making
Improve workforce development strategies
Achieve greater agility in response to market changes
How Technology is Transforming Shop Floor Data Capture
Technology is revolutionizing how manufacturers collect and use data on the shop floor. Traditional manual methods—like paper checklists, spreadsheets, and standalone terminals—are being replaced by digital, connected solutions that enable real-time visibility, reduce errors, and unlock continuous improvement.
One of the most impactful advancements is the rise of Plataformas de trabajadores conectados. These platforms equip frontline workers with mobile devices, wearables, or voice-enabled tools that guide them through tasks while automatically capturing data in the flow of work. This eliminates the need for redundant data entry and ensures that information is accurate, consistent, and immediately available for analysis.
Adding to this transformation is the emergence of AI-powered digital assistants, such as Augie, Augmentir’s GenAI Assistant for Manufacturing. These AI tools analyze the data captured from the shop floor and deliver proactive insights, recommendations, and real-time support to workers and supervisors. Whether it’s identifying patterns in downtime, highlighting skill gaps, or surfacing quality issues, AI Agents enable a more intelligent, adaptive approach to managing operations.
Key Technology Advancements Driving Change:
GenAI Assistants like Augie: Transform raw data into intelligent, actionable insights that drive continuous improvement and smarter decision-making.
Plataformas de trabajadores conectados: Digitize frontline work and embed data capture into standard processes.
Mobile and Wearable Devices: Allow workers to input data quickly and hands-free, improving efficiency and safety.
IoT Sensors and Smart Machines: Enable automatic capture of machine data without human input.
Cloud and Edge Computing: Ensure real-time access to data across facilities and roles.
By integrating these technologies, manufacturers are not only improving data collection but also building a foundation for a more agile, efficient, and intelligent factory floor.
How Augmentir Elevates Shop Floor Data Capture
Augmentir goes beyond basic data collection by embedding data capture directly into the flow of work through AI-powered connected worker tools. Rather than asking operators to fill out separate forms or spreadsheets, data is automatically gathered as workers execute tasks using digital work instructions, smart checklists, or mobile guidance.The
Augmentir platform is a suite of connected worker software tools that helps customers digitize and optimize all frontline processes including autonomous and preventive maintenance, quality, safety, asset management, and workforce training and development. The solution combines skills management, digital workflow, collaboration, and knowledge sharing to deliver continuous value in a wide range of verticals.
At the core of this system is Augie, Augmentir’s Suite of GenAI tools. Augie continuously monitors captured data to deliver intelligent, context-aware insights to workers and supervisors—helping identify inefficiencies, recommend improvements, and provide real-time support when it’s needed most.
Key Capabilities:
Embedded Data Capture: Workers enter data naturally during task execution—no extra steps required.
Automated Time and Activity Tracking: AI accurately logs who did what, when, and how long it took.
AI-Driven Insights: Augie analyzes workforce and operational data to uncover skill gaps, detect process variation, and suggest workflow optimizations.
Closed-Loop Feedback: Capture feedback from the frontline to continuously improve instructions and processes.
Seamless Integrations: Sync with ERP, MES, or CMMS systems to create a unified data environment.
Real-Time Assistance with Augie: Augie acts as a digital assistant on the shop floor, guiding workers, surfacing knowledge, and enabling just-in-time learning and decision support.
With Augmentir, manufacturers move from reactive firefighting to proactive optimization—unlocking measurable gains in productivity, quality, and agility, all powered by real-time data and intelligent AI support.
Ready to Modernize Your Shop Floor?
With Augmentir, you can start capturing high-quality shop floor data in days—not months. Empower your teams with tools that make work easier while giving you the insight to continuously improve operations.
Solicitar una demostración o Contact us to see how Augmentir can help.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2025/05/shop-floor-data-capture-and-collection.webp12602400Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2025-05-22 11:54:322025-08-10 11:16:15Captura de datos en planta: un paso fundamental hacia la fabricación inteligente
Aprenda a estandarizar los procedimientos de garantía de calidad en la fabricación para mejorar la calidad general y reducir los errores.
Última actualización:
Basta con implementar un solo procedimiento incorrecto para que un producto termine defectuoso y lejos de estar listo para la entrega al cliente. Por eso es importante estandarizar los procedimientos de control de calidad (QA) para garantizar la conformidad en el taller y prevenir fallos de funcionamiento.
Pero, ¿qué es el aseguramiento de la calidad? Según Objetivo tecnológicoEs un proceso que se utiliza para determinar si un producto o servicio cumple con los requisitos necesarios; en la fabricación, específicamente, estos son los estándares requeridos para la distribución. En resumen, los procedimientos de control de calidad garantizan que los clientes reciban productos de calidad sin defectos.
Aprenda a estandarizar los procedimientos de garantía de calidad en la fabricación explorando el siguiente contenido:
¿Qué son los procedimientos de garantía de calidad?
Los procedimientos de control de calidad son un proceso sistemático que establece y mantiene requisitos definidos para la fabricación de productos y servicios fiables. Estos procedimientos deben estandarizarse mediante la implementación de un sistema de control de calidad al que los trabajadores puedan acceder. Allí, podrán ver cómo completar ciertas tareas para evitar errores en la planta de producción.
Los métodos de garantía de calidad se pueden clasificar en tres tipos, que explicamos en la siguiente tabla.
Tipo de método de control de calidad
Descripción
Ejemplo
Prueba de fallos
Este es el proceso de probar un producto para comprobar su resistencia al estrés. El objetivo es identificar cualquier deficiencia.
Los fabricantes pueden someter un producto a calor, presión o vibración para probar los resultados.
Control estadístico de procesos (CEP)
El Control Estadístico de Procesos (SPC) es una práctica estándar en la industria para medir y controlar la calidad del producto durante el proceso de producción. Los datos se recopilan midiendo las entradas del proceso (variables dependientes) en tiempo real. Estos datos se visualizan posteriormente en Gráficos SPC con límites de control predeterminados basados en cómo se espera que funcione un tipo de producto.
Una línea de fabricación aplicaría herramientas estadísticas y analíticas para monitorear las variables de entrada y buscar excesos o desperdicios.
Gestión de calidad total (TQM)
TQM es la idea de que cada empleado, desde los trabajadores de la línea de montaje hasta los líderes, está comprometido a mejorar los procesos, productos y servicios.
Se puede implementar TQM para aumentar la productividad general y hacer que un fabricante sea más competitivo.
Cómo estandarizar los procedimientos de garantía de calidad
Los procedimientos de control de calidad ayudan a los fabricantes a desarrollar productos y servicios que satisfagan las necesidades y expectativas de los clientes. Si se implementan correctamente, el control de calidad puede detectar cualquier defecto antes de que surja y mejorar sustancialmente la calidad del producto.
También es vital implementar un sistema de control de calidad para mejorar la eficiencia. Desarrollar un sistema unificado facilita la mejora gradual de los procesos de producción y es esencial para estandarizar los procedimientos de control de calidad.
Continúe leyendo sobre los siete pasos para una implementación exitosa del control de calidad:
Paso 1: Definir los objetivos organizacionales
Un control de calidad exitoso en la manufactura comienza identificando cómo se vinculan las tareas de los trabajadores con los objetivos de la organización. Es crucial que los trabajadores conozcan la misión de su empresa y cómo se integran en ella. Cuando los empleados comprenden cómo se relacionan sus objetivos individuales con los de la organización, se puede aumentar la confianza de los trabajadores y, a su vez, la eficiencia de la producción.
Paso 2: Identificar los factores de éxito necesarios
Es importante enumerar los factores que contribuyen al éxito de su proceso de control de calidad. Por ejemplo, estos factores pueden incluir los procesos de producción, la atención técnica o al cliente, y otros aspectos que contribuyen a la excelencia de su organización. Crear una lista de los principales factores que contribuyen a los logros de la empresa facilitará su actualización y gestión posterior.
Paso 3: Identifique su base de clientes
Es fundamental definir el caso de tu cliente. Si lo conoces, tendrás más probabilidades de crear productos y servicios que valore.
Paso 4: Recopilar comentarios de los clientes
Una vez que haya establecido su base de clientes, es fundamental incorporar su opinión sobre sus productos y servicios. Recibir comentarios frecuentes de los clientes puede mantener su control de calidad en marcha, ya que le ayuda a identificar y resolver problemas con los productos antes de que se conviertan en problemas críticos. Los informes se pueden recopilar mediante encuestas, correo electrónico, teléfono, grupos focales u otros métodos. El objetivo es obtener comentarios continuos, independientemente del método que elija.
Paso 5: Esforzarse por la mejora continua
El control de calidad va de la mano con la mejora continua. La información recopilada mediante encuestas a clientes u otros métodos ahora puede utilizarse para implementar los cambios necesarios en su proceso de control de calidad.
La mejora continua también puede adoptar la forma de capacitación en servicio al cliente, cambios en los procesos de producción, mejoras en los productos o servicios, o cualquier cosa que agregue valor a su organización.
Hagas lo que hagas, es fundamental estudiar los comentarios de los clientes y utilizarlos para mejorar los procedimientos operativos para garantizar que ofreces productos que aportan valor y se venden.
Paso 6: Encuentra un software de gestión de control de calidad
Una vez establecidos los pasos anteriores, es hora de empezar a pensar en qué software o sistema de control de calidad le ayudará a implementar mejor los procedimientos de control de calidad. Elegir el software adecuado le ayudará a mantener y mejorar los procesos de producción.
Paso 7: Evaluar los resultados
Por último, es importante medir los resultados. Su objetivo principal es garantizar que su negocio satisfaga las necesidades de cada cliente. Establezca objetivos mensurables para los empleados, de modo que todos sepan qué se debe lograr a tiempo. Si no se cumplen los objetivos, asegúrese de que los trabajadores tengan claro qué medidas deben tomar para lograr la satisfacción del cliente.
Tome nota: Si su empresa manufacturera no alcanza sus objetivos, es difícil mostrar un retorno de la inversión positivo a las partes interesadas. Por eso, tomar medidas correctivas para cumplir los objetivos de la empresa es más imperativo que nunca.
Beneficios de implementar procedimientos de control de calidad en la fabricación
La garantía de calidad en la fabricación puede ofrecer una amplia variedad de beneficios si la dirección la convierte en una prioridad.
Algunos beneficios de estandarizar los procedimientos de control de calidad incluyen:
RentabilidadSi se realiza correctamente, el control de calidad puede prevenir problemas de calidad en los productos antes de su comercialización. Por ejemplo, los fabricantes no tendrán que preocuparse por piezas desechadas, devoluciones de productos ni otros gastos derivados de productos de mala calidad.
Mayor eficiencia en el lugar de trabajoLos fabricantes podrán optimizar la asignación de recursos, como tiempo, dinero y espacio de almacenamiento, si se reducen las deficiencias en los productos. En resumen: se requieren menos recursos para desarrollar productos de calidad si se implementan procesos que respalden la eficacia de los procedimientos de control de calidad.
Mayor satisfacción del clienteEs casi seguro que los clientes recibirán productos de calidad a tiempo si los trabajadores emplean técnicas de control de calidad. Si se reducen las fallas en los productos, es más probable que los clientes vuelvan a comprar. En definitiva, es una situación beneficiosa tanto para las empresas como para los clientes.
Las empresas industriales utilizan el innovador sistema de Augmentir para estandarizar y optimizar los procedimientos de control de calidad en la fabricación. Con Augmentir, experimentará menos errores y reducirá las tasas de defectos de producto gracias a nuestra solución para trabajadores conectados. Obtenga más información sobre nuestra... casos de uso de calidad.
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https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2022/10/quality-assurance-procedures-manufacturing.png6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2022-10-20 02:31:522025-08-10 11:04:57Cómo estandarizar los procedimientos de garantía de calidad en la fabricación
