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IA generativa en la fabricación: beneficios, riesgos y principales casos de uso

Explore los principales casos de uso de la IA generativa en la fabricación, cómo funcionan los copilotos y asistentes digitales de GenAI y los beneficios para los trabajadores de primera línea.

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La IA generativa en la fabricación se refiere a la aplicación de modelos generativos y técnicas de inteligencia artificial para optimizar y mejorar varios aspectos del proceso de fabricación.

Mientras que la IA tradicional se centra en el análisis de datos, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones, la IA generativa crea nuevo contenido y datos sintéticos, lo que permite soluciones innovadoras. Esto implica el uso de algoritmos de IA para generar nuevos diseños de productos, optimizar los flujos de trabajo de producción, predecir las necesidades de mantenimiento y mejorar la eficiencia de la producción en las operaciones de primera línea.

IA generativa en la fabricación

De acuerdo a McKinseycasi 75% del valor principal de la IA generativa reside en casos de uso en cuatro áreas: fabricación, operaciones con clientes, marketing y ventas, y gestión de la cadena de suministro. Los fabricantes se encuentran en una posición privilegiada para beneficiarse de la IA generativa, que ya es una fuerza transformadora para algunos. La IA generativa impulsa la innovación y la eficiencia en todo el sector manufacturero, lo que permite soluciones digitales avanzadas y ventajas competitivas. Un estudio reciente... Deloitte Un estudio descubrió que el 79% de las organizaciones esperan que la IA generativa transforme sus operaciones dentro de tres años, y el 56% de ellas ya están utilizando soluciones de IA generativa para mejorar la eficiencia y la productividad.

La fabricación está evolucionando rápidamente y, al integrar tecnologías de vanguardia como la IA Generativa, los fabricantes pueden brindar un mejor soporte, aumentar y optimizar su personal de primera línea con una mejor toma de decisiones, colaboración y análisis de datos. La IA Generativa se está adoptando como una alternativa moderna a los métodos tradicionales, superando las inspecciones manuales y la automatización básica para ofrecer mayores mejoras operativas.

Únase a nosotros a continuación mientras nos sumergimos en la IA generativa en la fabricación, explorando cómo funciona, los beneficios y los riesgos, y algunos de los principales casos de uso que la IA generativa, específicamente los asistentes digitales de IA generativa, pueden proporcionar para las operaciones de fabricación:

¿Qué es la IA generativa en la fabricación?

La IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial diseñados para crear nuevo contenido, como texto, imágenes o música, mediante el aprendizaje de patrones a partir de datos existentes. En el ámbito de la fabricación, esto incluye la capacidad de generar nuevos diseños de productos y crear datos sintéticos, como imágenes, vídeos o textos realistas, para impulsar la innovación en la fabricación y el entrenamiento de la IA. El uso de Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM) y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) permite a estos sistemas analizar grandes cantidades de datos, aprovechando algoritmos avanzados y de aprendizaje automático para mejorar la precisión de las predicciones y la eficiencia operativa, simular diferentes escenarios y generar soluciones innovadoras que pueden influir en una amplia gama de procesos de fabricación.

IA generativa en la fabricación con LLM y PNL

Modelos de lenguaje grandes

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) son un tipo de modelo de inteligencia artificial generativa que se entrena con un gran volumen de datos textuales, a veces denominado corpus. Son capaces de comprender y generar textos de tipo humano y se han utilizado en una amplia gama de aplicaciones, como el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática y la generación de textos.

En el sector manufacturero, las soluciones de IA generativa deben aprovechar los LLM propietarios, específicos para cada propósito y preentrenados, junto con una seguridad y permisos robustos. Los LLM industriales utilizan datos operativos, de capacitación y gestión de personal, datos de ingeniería y trabajadores conectados, así como información de los sistemas empresariales. Los LLM también pueden optimizar la búsqueda de documentos al encontrar, extraer y resumir eficientemente información de manuales técnicos, informes y registros operativos.

Procesamiento del lenguaje natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre computadoras y humanos mediante el lenguaje natural. Implica el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras comprender, interpretar y responder al lenguaje humano de forma significativa y útil.

Para la IA generativa, la PNL es una tecnología clave que permite a los asistentes comprender y generar texto similar al humano, brindando experiencias de usuario conversacionales fluidas y asistencia valiosa a trabajadores de primera línea, ingenieros y gerentes en entornos industriales y de fabricación.

Los PLN permiten a la IA procesar e interpretar entradas de lenguaje natural, lo que le permite interactuar de forma similar a la humana, comprender las consultas de los usuarios y proporcionar respuestas relevantes y precisas. Esto es esencial para tareas comunes de fabricación, como la asistencia en tiempo real, la revisión de documentación, el mantenimiento predictivo y el control de calidad.

Al combinar modelos lingüísticos amplios con el procesamiento del lenguaje natural, la IA generativa puede producir texto coherente y contextualmente relevante para tareas como escritura, resumen, traducción y conversación, imitando la competencia lingüística humana. El PLN también facilita experiencias de aprendizaje interactivas, permitiendo a los empleados interactuar con el contenido de la capacitación, recibir retroalimentación inmediata y resolver dudas en tiempo real.

Beneficios de aprovechar la IA generativa en la industria manufacturera

La IA generativa y las soluciones que la aprovechan ofrecen varios beneficios para las operaciones de fabricación, entre ellos:

  • Optimización y previsión operativa/de producciónLa tecnología GenAI ofrece un impulso significativo a los procesos de fabricación mediante la monitorización y el análisis en tiempo real, la detección rápida de problemas y el suministro de información predictiva y asistencia personalizada para aumentar la eficiencia de los trabajadores de fabricación. Mediante la optimización de procesos y el aumento de la eficiencia con análisis de datos en tiempo real y automatización, los fabricantes pueden optimizar las operaciones, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la productividad. Además, los asistentes de IA permiten a los fabricantes explorar múltiples estrategias de control dentro de sus procesos, identificando posibles cuellos de botella y puntos de fallo.
  • Resolución proactiva de problemasLas herramientas basadas en IA generativa proporcionan monitorización en tiempo real y análisis de riesgos de las operaciones de fabricación, lo que permite la rápida identificación y resolución de problemas para optimizar la producción y la eficiencia. Pueden detectar eventos en el momento en que ocurren, proporcionando información valiosa y recomendaciones para ayudar a los operadores e ingenieros a identificar y resolver rápidamente los problemas antes de que se agraven. El análisis predictivo y un mejor control de calidad ayudan a reducir el desperdicio y a impulsar la mejora continua de los procesos de fabricación.
  • Reducir el tiempo de inactividad no planificadoLas soluciones de IA generativa pueden analizar grandes conjuntos de datos para predecir las necesidades de mantenimiento de los equipos antes de que surjan problemas, lo que permite a los fabricantes programar el mantenimiento de forma proactiva y minimizar las interrupciones imprevistas. La IA generativa también puede optimizar los programas de mantenimiento y entrega para reducir aún más el tiempo de inactividad y mejorar la fiabilidad de la cadena de suministro. Esto no solo reduce el tiempo de inactividad, sino que también contribuye a la resiliencia operativa general de los equipos críticos.
  • Apoyo personalizado y orientación en el trabajoLas herramientas de IA generativa se adaptan a diversos roles dentro de la planta de fabricación, ofreciendo asistencia personalizada a operadores, ingenieros y gerentes. Ofrecen asistencia personalizada basada en roles e información proactiva para comprender eventos pasados, estados actuales y posibles eventos futuros, lo que permite a los trabajadores realizar sus tareas con mayor eficacia y tomar decisiones más informadas. Las soluciones y aplicaciones GenAI que implementan IA generativa proporcionan parámetros optimizados para los operadores y ayudan a gestionar el inventario de forma más eficaz.

Estos beneficios demuestran el impacto significativo de la IA generativa en las actividades de fabricación de primera línea, mejorando la eficiencia operativa general, ajustando los procesos donde sea necesario e impulsando la excelencia operativa.

Consejo profesional

Asistentes de IA generativos Puede llevar estos beneficios un paso más allá al incorporar datos de habilidades y capacitación para medir la efectividad de la capacitación, identificar brechas de habilidades y sugerir soluciones para prevenir problemas con la mano de obra calificada. Esto garantiza que los trabajadores de primera línea cuenten con las habilidades esenciales para realizar tareas de forma segura y eficiente, a la vez que establece trayectorias de desarrollo profesional personalizadas para los empleados de manufactura que mejoran continuamente sus conocimientos y habilidades.

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Riesgos de la IA generativa en la fabricación

La IA generativa en la fabricación presenta diversos riesgos, como la seguridad de los datos, las preocupaciones sobre la propiedad intelectual y posibles sesgos en los modelos de IA. La dependencia de grandes cantidades de datos aumenta el riesgo de filtraciones de datos y ciberataques, lo que podría exponer información confidencial. Pueden surgir problemas de propiedad intelectual si los diseños o procesos generados por IA infringen inadvertidamente patentes o tecnologías propietarias existentes. Además, los sesgos en los datos de entrenamiento pueden generar resultados subóptimos o injustos, lo que afecta la calidad y la equidad de las decisiones basadas en IA. También existe el riesgo de una dependencia excesiva de la IA, que puede reducir la supervisión humana y provocar errores si los modelos de IA realizan predicciones incorrectas o generan diseños defectuosos. Garantizar una validación, transparencia e intervención humana adecuadas es crucial para mitigar estos riesgos.

El uso de cualquier herramienta genAI en la fabricación requiere una cuidadosa consideración de los riesgos éticos, de privacidad y seguridad de los datos, así como de los posibles impactos en el empleo.

Principales casos de uso de asistentes de fabricación con IA generativa

Asistentes de IA generativos y copilotos de primera línea Son herramientas impulsadas por IA diseñadas para brindar asistencia y conocimiento valiosos en entornos industriales, especialmente en la manufactura. Estos asistentes son un tipo de IA generativa que se utiliza en las operaciones de manufactura para mejorar la colaboración hombre-máquina, optimizar los flujos de trabajo y ofrecer información proactiva para optimizar el rendimiento y la productividad de los trabajadores de primera línea. El sector manufacturero se está transformando gracias a estas aplicaciones avanzadas de IA, que impulsan la eficiencia, la innovación y una mejor toma de decisiones en toda la industria.

Lo que hace que los asistentes de IA de primera línea sean únicos entre otros copilotos de IA generativa es la interacción mejorada similar a la humana más allá del análisis y la analítica de datos estándar para comprender el contexto en torno a un proceso o problema, incluido lo que sucedió y por qué, así como anticipar eventos futuros.

Los asistentes de IA generativa funcionan mediante modelos de lenguaje grande (LLM) especializados e IA generativa, proporcionando inteligencia contextual para optimizar las operaciones, la productividad y el tiempo de actividad en entornos industriales. Además, suelen incluir procesamiento del lenguaje natural para comprender el lenguaje humano, reconocimiento de patrones para identificar tendencias o comportamientos, y algoritmos de toma de decisiones para ofrecer asistencia en tiempo real. Esto, combinado con técnicas de aprendizaje automático, les permite comprender las entradas del usuario, ofrecer sugerencias fundamentadas y automatizar tareas. La IA y el aprendizaje automático se utilizan conjuntamente en la fabricación para automatizar la detección de defectos y optimizar las cadenas de suministro, mejorando aún más la eficiencia operativa.

A continuación se presentan 6 de los principales casos de uso de la IA generativa en la fabricación:

1. Solución de problemas

La resolución de problemas es un caso de uso crucial en la fabricación. Con la escasez actual de mano de obra cualificada, los trabajadores de primera línea a menudo se encuentran en situaciones en las que carecen de las décadas de conocimiento local necesarias para resolver problemas rápidamente en el taller. Los asistentes de IA pueden ayudar a estos trabajadores a tomar decisiones más rápidamente y reducir el tiempo de inactividad de la producción al proporcionar acceso instantáneo a información resumida relevante para un trabajo o tarea, que puede provenir de procedimientos, guías de resolución de problemas, conocimiento local recopilado o manuales de fabricantes de equipos originales (OEM).

Caso de uso de IA generativa en fabricación: resolución de problemas

2. Formación y apoyo personalizados

Con los asistentes GenAI, los fabricantes pueden cubrir al instante las carencias de habilidades y experiencia con información personalizada y contextualizada para cada trabajador. Esto podría incluir: materiales de capacitación en el trabajo, lecciones de un solo punto (OPL) o contenido generado por compañeros/usuarios, como comentarios y conversaciones.

Caso de uso de IA generativa en fabricación: capacitación y asistente de trabajo

3. Trabajo estándar del líder

Con los asistentes de IA generativa, los líderes de operaciones pueden evaluar y comprender la eficacia del trabajo estándar dentro de su entorno de fabricación e identificar dónde hay áreas de riesgo u oportunidades de mejora.

4. Convertir el conocimiento tribal

Una de las prioridades más urgentes que enfrentan muchos fabricantes es la tarea de capturar y convertir conocimiento tribal en activos corporativos digitales que pueden compartirse en toda la organización. Con la tecnología de trabajadores conectados que utiliza IA Generativa, las empresas manufactureras ahora pueden resumir el intercambio de conocimiento tribal mediante la colaboración y convertirlo en activos digitales escalables y seleccionados que pueden compartirse instantáneamente en toda la organización.

Caso de uso de IA generativa en la fabricación: convertir el conocimiento tribal

5. Mejora continua

Los asistentes de IA y GenAI pueden ayudarnos a identificar áreas para mejorar el contenido, realizar esas mejoras, medir la efectividad de la capacitación y optimizar la efectividad de la fuerza laboral.

Caso de uso de IA generativa en fabricación: mejora continua

6. Análisis operativo

Los asistentes de IA generativa también pueden aportar valor en materia de mejoras operativas. Los asistentes de IA generativa pueden utilizar los datos de asistencia de los empleados para ayudar a los jefes de turno o a los líderes de línea a determinar dónde están los riesgos y, potencialmente, a solucionar cualquier problema de recursos antes de que se convierta en un problema real. La matriz de habilidades, los datos de presencia y los cronogramas de producción de una organización pueden integrarse en un LLM preentrenado y específico, lo que proporciona la información que los líderes de fabricación necesitan para mantener sus operaciones en marcha.

Caso de uso de IA generativa en la fabricación: análisis operativo

La IA generativa y otras soluciones basadas en IA están optimizando las operaciones de fabricación, analizando datos para predecir las necesidades de mantenimiento de los equipos antes de que surjan problemas, lo que permite una programación proactiva del mantenimiento y minimiza las interrupciones imprevistas. Con estas herramientas, los fabricantes pueden empoderar a los trabajadores de primera línea mediante una mejor colaboración y brindar asistencia en tiempo real con información contextual, garantizando un apoyo relevante y oportuno durante los procesos críticos de toma de decisiones.

En general, la IA generativa está transformando una amplia gama de actividades industriales y de fabricación, conectando a los trabajadores de maneras que antes se creían imposibles y haciendo que las tareas y los procesos de primera línea sean más seguros y eficientes para los trabajadores de todo el mundo.

Operaciones de fabricación preparadas para el futuro con Augie™

Augie™, Augmentir's asistente de IA generativa Para el trabajo de primera línea, Augie representa la próxima generación de soluciones de IA generativa, diseñadas específicamente para ayudar a las empresas manufactureras a preparar sus operaciones para el futuro. Al aprovechar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, Augie permite a los fabricantes optimizar los procesos de producción, mejorar el control de calidad y reducir los costos de mantenimiento, todo ello adaptándose a las cambiantes demandas del mercado.

Planta de producción sin papel con la suite de inteligencia artificial generativa industrial de Augie

Con Augie, los fabricantes pueden analizar grandes cantidades de datos de diversas fuentes, incluyendo datos de máquinas, sensores e históricos, para identificar patrones y tomar decisiones predictivas basadas en datos. Esta plataforma avanzada proporciona información en tiempo real sobre los procesos de producción, lo que permite a los fabricantes responder rápidamente a cambios en la demanda, interrupciones en la cadena de suministro o anomalías operativas. Augie también cuenta con sofisticados algoritmos para la previsión de la demanda, la gestión de inventarios y la optimización de la cadena de suministro, lo que ayuda a las empresas a minimizar el impacto ambiental y maximizar la eficiencia operativa.

Augie integra capacidades de habilidades, información sobre el desarrollo de la fuerza laboral y datos de capacitación, además de datos de MES y ERP. Ofrece información contextual y proactiva, así como flujos de trabajo automatizados para optimizar la producción y evitar cuellos de botella, lo que contribuye a la eficiencia de la fabricación, el tiempo de actividad, la calidad y la toma de decisiones.

Además, Augie combina datos operativos, datos de capacitación y gestión de la fuerza laboral, datos de ingeniería y conocimiento/información de varios sistemas empresariales dispares para empoderar a los trabajadores de primera línea, optimizar los flujos de trabajo y aumentar el rendimiento de fabricación.

Al integrar Augie en sus operaciones, los fabricantes pueden aumentar la productividad, reducir los tiempos de inactividad no planificados y lograr ahorros significativos. El control de calidad basado en IA de la plataforma garantiza una mejor calidad del producto, mientras que sus capacidades de automatización del servicio al cliente mejoran la capacidad de respuesta y la satisfacción. En definitiva, Augie permite a las empresas manufactureras mantenerse a la vanguardia de la competencia, adaptarse a las tendencias cambiantes del sector y asegurar una ventaja competitiva sostenible en el mercado global.

Los líderes de la industria confían en Augmentir como socio de transformación digital que ofrece resultados medibles en todas sus operaciones. Programe una cita. demostración en vivo Hoy para aprender más.

 

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Cómo el trabajo estándar digital promueve la excelencia operativa en la fabricación

Descubra cómo el trabajo estándar digital transforma eficazmente la producción manufacturera y permite la excelencia operativa.

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Las organizaciones manufactureras están sintiendo la presión de las mayores demandas de los clientes, la escasez de mano de obra calificada y los intensos cambios en sus fuerzas de trabajo de primera línea, sin embargo, pueden superar eficazmente estos obstáculos con Trabajo estándar digital habilitado por tecnología de trabajadores inteligentes conectadosEl trabajo estándar digital promueve la excelencia operativa en la fabricación a través de un intercambio de conocimientos facilitado, una mejor estandarización de procesos, un mayor compromiso de los empleados, una mayor agilidad de la fuerza laboral y una optimización general de las capacidades de la fuerza laboral.

trabajo estándar digital en la fabricación

Trabajo estandarizado En la fabricación (centrado, configuración y mantenimiento de máquinas, listas de verificación de inspección, capacitación de la fuerza laboral, procedimientos de lubricación, etc.) es eficaz para mejorar continuamente los métodos más eficientes y seguros para realizar el trabajo para satisfacer la demanda del cliente y minimizar el desperdicio. Trabajo estándar digital lleva estos procesos un paso más allá, mejorándolos con tecnología digital para establecer una verdadera cultura de mejora continua donde los trabajadores de primera línea y los procesos de planta se benefician. flujos de trabajo digitales, colaboración, orientación impulsada por IA, asistentes de IA generativos, acceso en tiempo real a bases de conocimiento centralizadas y más.

Al redefinir el trabajo estándar para la era digital, los fabricantes pueden lograr la excelencia operativa mediante una mayor eficiencia, calidad, flexibilidad e innovación en su equipo de primera línea. Lea más sobre el Trabajo Estándar Digital y cómo transforma eficazmente la producción manufacturera y facilita el éxito:

Digitalización del trabajo estándar en la fabricación

De acuerdo a Forbes y McKinseyMediante herramientas digitales, los fabricantes pueden reducir el tiempo de inactividad de las máquinas entre 30% y 50%, y los costos relacionados con la calidad entre 10% y 20%. La digitalización eficaz del trabajo estándar de fabricación mediante tecnología de trabajadores conectados e inteligentes, impulsada por IA, implica:

  • Instrucciones de trabajo digitales interactivas
    Reemplace los procedimientos operativos estándar (SOP) basados en papel con procedimientos interactivos instrucciones de trabajo digitales que incluyen elementos multimedia como videos, imágenes y animaciones. Los trabajadores pueden acceder a ellos desde tabletas, wearables y otros dispositivos móviles directamente en la planta.
  • Captura e integración de datos
    Aproveche las herramientas y sensores inteligentes para gestionar automáticamente capturar datos del taller Del proceso de fabricación, como valores de par, tiempos de ciclo y controles de calidad. Estos datos pueden integrarse en las instrucciones de trabajo digitales para proporcionar retroalimentación en tiempo real y garantizar el cumplimiento de los estándares.
  • Automatización del flujo de trabajo
    Automatice tareas sin valor añadido, como la entrada de datos, las aprobaciones y la documentación, mediante plataformas de trabajo conectadas. Esto optimiza los flujos de trabajo, reduce los errores y permite a los trabajadores centrarse en actividades que aportan valor, alineadas con el trabajo habitual.
  • Gestión del Conocimiento
    Digitalizar y centralizar conocimiento tribal y conocimiento tácito, mejores prácticas y documentación de procesos en una plataforma de trabajo conectada. Esto garantiza que los métodos estandarizados sean fácilmente accesibles y actualizables para un intercambio de conocimientos consistente entre todos los empleados.

El uso de plataformas de trabajo inteligentes y conectadas para digitalizar y optimizar el trabajo estándar en la fabricación impulsa una mayor productividad, garantiza una calidad del producto más consistente y fomenta un entorno de trabajo más seguro para un mayor éxito operativo. Las plataformas de trabajo conectadas que digitalizan el trabajo estándar también pueden utilizarse para respaldar el sistema de trabajo integrado (IWS) más amplio de una empresa.sistemas de trabajo integrados) estrategia, que ayuda a mejorar la excelencia operativa en la fabricación.

Consejo profesional

El uso de un generador de flujos de trabajo low-code y sin código simplifica la creación de flujos de trabajo digitales complejos para los procesos de primera línea. Además, la integración de herramientas de colaboración remota facilita la orientación en tiempo real, el intercambio de conocimientos y la capacidad de actualizar los procedimientos de trabajo estándar basándose en el conocimiento tribal recopilado.

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Involucrar a los trabajadores de primera línea con el trabajo estándar digital

A medida que las fuerzas laborales de fabricación cambian debido a la jubilación y conocimiento tribal La capacitación eficaz de los empleados se ha vuelto crucial para el éxito continuo. Las interfaces digitales interactivas, las capacidades aumentadas y mejoradas, y las tecnologías portátiles hacen que las prácticas laborales estándar, como la capacitación de los empleados, sean más atractivas y accesibles, lo que mejora la adopción y la adherencia de los empleados.

Las herramientas digitales facilitan la visibilidad de la información y el intercambio de conocimientos entre los trabajadores de primera línea, permitiéndoles aprender unos de otros, compartir las mejores prácticas y contribuir a una cultura de mejora continua. Al rastrear y analizar los datos de rendimiento de los sistemas digitales, los fabricantes pueden identificar a los empleados con mejor desempeño, ofrecer retroalimentación personalizada y reconocer los logros, fomentando así el compromiso y la motivación entre los trabajadores de primera línea.

El Trabajo Estándar Digital empodera a los trabajadores de primera línea al involucrarlos en las mejoras de procesos, reconocer sus contribuciones y brindarles oportunidades de aprendizaje y crecimiento, lo que se traduce en una mayor satisfacción y compromiso laboral. Al aprovechar las tecnologías digitales y las interfaces interactivas, los fabricantes pueden transformar los procedimientos de Trabajo Estándar en experiencias atractivas y motivadoras para su personal de primera línea, impulsando la productividad, la calidad y una cultura de mejora continua.

Lo más importante es que brinda al personal de primera línea y de fábrica las herramientas que necesitan para tener éxito y así crear un entorno más satisfactorio donde los empleados vienen a trabajar y se sienten bien con lo que hacen y cómo lo hacen.

Impulsando una colaboración más eficaz

El trabajo digital estandarizado también facilita una mejor colaboración entre los equipos de primera línea. Una comunicación eficaz comienza con herramientas digitales, y al implementar el trabajo digital estandarizado con tecnología para trabajadores conectados, los fabricantes pueden conectar a los miembros del equipo de primera línea en distintos turnos, departamentos, ubicaciones e idiomas, mejorando la visibilidad de la planificación, la capacitación y el seguimiento de habilidades de la fuerza laboral. gestión diaria, resolución de problemas y mucho más.

colaboración industrial con augmentir

Desde los trabajadores de primera línea hasta los ejecutivos, una estrategia de trabajo digital estandarizada que aprovecha la tecnología del trabajador conectado permite a los empleados colaborar fluidamente y acceder fácilmente a la información. Las soluciones para trabajadores conectados, que incluyen herramientas de colaboración industrial, permiten a los trabajadores conectarse virtualmente con expertos en la materia para obtener orientación y asistencia remotas. Estas herramientas de software se están volviendo comunes en la manufactura y otros entornos industriales, donde las empresas se enfrentan a una fuerza laboral cada vez más distribuida y remota, pero aún requieren la colaboración en equipo para ayudar a resolver problemas. En resumen, los trabajadores pueden lograr más con mayor precisión en menos tiempo.

¿Interesado en aprender más?

Si desea obtener más información sobre cómo Augmentir y nuestra solución de trabajadores conectados impulsada por IA digitalizan el trabajo estándar, agilizan las operaciones, mejoran la comunicación y brindan a los trabajadores de primera línea las herramientas y la información que necesitan, programar una demostración con uno de nuestros expertos en productos.

 

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Modernización de la capacitación en fabricación con aprendizaje continuo y de flujo de trabajo

Descubra cómo el aprendizaje continuo y el flujo de trabajo pueden ayudar a modernizar la capacitación de los empleados en la industria manufacturera.

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Mantenerse a la vanguardia en el mercado manufacturero actual implica que las empresas necesitan innovar y adaptarse. Para lograrlo, las organizaciones deben contar con una fuerza laboral cualificada, capacitación continua y procesos de gestión de personal que fomenten el aprendizaje y el desarrollo continuos.

La modernización de la capacitación cultiva las habilidades de los empleados mediante la implementación aprendizaje continuo en el flujo de trabajo.

Modernizar la formación en fabricación con aprendizaje continuo

Aprendizaje continuo Es el proceso de adquirir nuevas habilidades de forma constante. Aprendizaje del flujo de trabajo Implica capacitarse en el trabajo mediante recursos y materiales de aprendizaje autodirigidos. En conjunto, este moderno enfoque de capacitación puede ayudar a optimizar la productividad.

Si desea aprender cómo mejorar la capacitación en fabricación con aprendizaje continuo y aprendizaje del flujo de trabajo, explore este artículo que responde a lo siguiente:

¿Qué es el aprendizaje continuo?

El aprendizaje continuo en la industria manufacturera implica capacitar a los trabajadores para que adquieran nuevas habilidades con regularidad. Es una excelente manera de mejorar el rendimiento y la innovación de los empleados. Según ForbesAdoptar una cultura de aprendizaje continuo puede ayudar a las organizaciones a adaptarse a las demandas del mercado, fomentar la innovación y atraer y retener a los mejores talentos.

El aprendizaje puede adoptar diferentes formas, desde cursos formales hasta experiencia práctica. Se anima a los empleados a ser emprendedores y a desarrollar sus habilidades continuamente. Un buen ejemplo de un modelo de aprendizaje continuo es la integración continua. everboarding es un enfoque moderno hacia la incorporación y capacitación de empleados que se aleja del modelo de incorporación tradicional de “una sola vez” y reconoce el aprendizaje como un proceso continuo.

¿Cómo se puede utilizar el aprendizaje continuo en la fabricación?

Cuando las empresas no promueven el aprendizaje continuo, los procesos de fabricación se estancan. Esto contribuye a la falta de innovación y obstaculiza las posibles oportunidades de éxito que una empresa podría experimentar.

En resumen, cuanto más sepan los trabajadores y más puedan lograr, más podrán contribuir al crecimiento empresarial. Esto puede consistir en que los empleados tomen un curso en línea o aprendan una nueva técnica de forma práctica, independientemente del departamento al que pertenezcan.

Por ejemplo, los trabajadores de las líneas de montaje pueden aprender nuevos procesos de fabricación para garantizar el correcto funcionamiento de todo. Mientras tanto, los operarios pueden estudiar la maquinaria más moderna para aprender nuevos trucos del oficio.

¿Qué es el aprendizaje mediante flujo de trabajo?

La capacitación en flujo de trabajo en manufactura implica aprender mientras se hace. Esto significa que los trabajadores adquieren nuevas habilidades mientras trabajan mediante la experiencia práctica.

La clave del aprendizaje en el flujo de trabajo es que ocurre mientras los empleados realizan sus tareas diarias.

Muchos trabajadores de la industria manufacturera trabajan en entornos de turnos, lo que les dificulta asistir a las sesiones de capacitación presenciales tradicionales. Con el aprendizaje basado en flujos de trabajo, las organizaciones pueden incorporar más procesos de aprendizaje en la jornada laboral diaria de los trabajadores de primera línea, reduciendo así la brecha entre el conocimiento y la práctica. Este "aprendizaje activo" se alinea con el modelo visual de la Pirámide del Aprendizaje, que ilustra las diferentes etapas del aprendizaje y su eficacia relativa.

pirámide del aprendizaje

El aprendizaje activo implica que el alumno participe activamente con el material, a menudo a través de la resolución de problemas, el debate o la aplicación del conocimiento mientras está en el trabajo.

En general, el aprendizaje activo se considera más eficaz que el pasivo para promover una comprensión profunda y la retención de información. Por lo tanto, los líderes de aprendizaje suelen esforzarse por diseñar experiencias de aprendizaje que impliquen niveles más altos de aprendizaje activo, superando los niveles inferiores de la pirámide y promoviendo el pensamiento crítico, la creatividad y la resolución de problemas.

¿Cómo se puede utilizar el aprendizaje del flujo de trabajo en la fabricación?

El aprendizaje del flujo de trabajo consiste en utilizar los recursos disponibles para completar tareas. Esta estrategia a veces se denomina soporte de rendimiento.

Por ejemplo, los trabajadores pueden buscar respuestas a preguntas, pasos de un proceso o nuevos servicios mientras realizan su trabajo en lugar de interrumpir su flujo de trabajo para ir a una clase o sesión de capacitación.

Consejo profesional

El aprendizaje activo, o aprendizaje basado en flujos de trabajo, se puede implementar con soluciones de aprendizaje móvil que aprovechan la tecnología de los trabajadores conectados y la IA para ofrecerles módulos de capacitación breves y a la carta, accesibles desde teléfonos inteligentes o tabletas. Estos módulos se pueden desarrollar con rutas de aprendizaje personalizadas, centradas en el tipo de tareas y trabajo que realizan los empleados en la planta de producción.

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¿Cómo puede la tecnología mejorar la capacitación en fabricación?

La naturaleza de la capacitación en manufactura está cambiando en la era de la inteligencia artificial. Hoy en día, muchos procesos de capacitación pueden optimizarse mediante tecnologías digitales, inteligentes y conectadas para los trabajadores.

Por ejemplo, los datos recopilados de los procesos de fabricación diarios pueden optimizar los programas de capacitación en línea. Los trabajadores con experiencia pueden compartir las mejores prácticas en paneles personalizados para que otros empleados puedan acceder a ellos. Estos paneles se actualizan en tiempo real y muestran los cambios destacados para optimizar los procesos de fabricación.

Las herramientas de capacitación digital también pueden ayudar a mejorar la velocidad y la retención del aprendizaje. Por ejemplo, los trabajadores que necesitan recursos visuales o situaciones reales pueden evaluarlos mediante software con IA para optimizar su capacitación.

 

Augmentir es la plataforma líder mundial impulsada por IA. solución de trabajador conectado que ayuda a las empresas industriales a optimizar la seguridad, la calidad y la productividad de su fuerza laboral de primera línea. Contáctenos para una consulta. demostración en vivo, y descubra por qué los principales fabricantes nos eligen para llevar sus operaciones de fabricación al siguiente nivel.

 

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Soporte de rendimiento: capacite a su fuerza laboral con orientación en tiempo real

Capacite a su personal con apoyo al rendimiento laboral en tiempo real. Descubra cómo Augmentir ofrece herramientas basadas en IA para impulsar la productividad, reducir errores y mejorar la eficiencia de la capacitación.

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¿Qué es el soporte de rendimiento?

El soporte de rendimiento se refiere a herramientas y sistemas que ofrecen orientación en tiempo real en el trabajo, lo que ayuda a los trabajadores a completar las tareas con mayor eficiencia y precisión. A diferencia de la capacitación tradicional, que depende de que los empleados retengan información para uso futuro, el soporte de rendimiento proporciona conocimiento oportuno, justo cuando y donde se necesita.

Apoyo al rendimiento de los trabajadores de primera línea en la fabricación

Este enfoque aborda un desafío crítico: la retención de información. Según un estudio reciente de la Gremio de aprendizajeLos empleados olvidan un promedio de 50% de capacitación presencial en una hora. Esta cifra aumenta a 70% en 24 horas, y se pierden hasta 90% del contenido en tan solo una semana.

Por el contrario, al brindar asistencia y apoyo en el momento de necesidad, las organizaciones pueden incorporar más procesos de aprendizaje en la jornada laboral diaria de los trabajadores de primera línea, reduciendo así la brecha entre el conocimiento y la acción. Este "aprendizaje activo" se alinea con el modelo visual de la Pirámide del Aprendizaje, que ilustra las diferentes etapas del aprendizaje y su eficacia relativa.

pirámide del aprendizaje

Al brindar asistencia oportuna en el momento de necesidad, el apoyo al desempeño cierra la brecha entre el aprendizaje y la acción, lo que aumenta la productividad, reduce los errores y aumenta la confianza de los empleados.

Por qué es importante el apoyo al rendimiento

En el mundo acelerado de hoy, las empresas no pueden permitirse tiempos de inactividad ni errores debido a procedimientos olvidados o procesos poco claros. Ahí es donde el soporte de rendimiento brilla:

  • Reduce el tiempo de entrenamiento al permitir el aprendizaje en el flujo de trabajo
  • Minimiza el error humano con flujos de trabajo guiados y listas de verificación
  • Mejora la productividad con acceso instantáneo a instrucciones, diagramas o asistencia de expertos
  • Aumenta la confianza de los empleados y retención eliminando el miedo a cometer errores
  • Se adapta a los procesos cambiantes Sin volver a capacitar a equipos enteros

Tipos de herramientas de apoyo al rendimiento

Los sistemas modernos de apoyo al rendimiento vienen en una variedad de formas:

1. Instrucciones de trabajo digitales

Instrucciones de trabajo digitales y guías paso a paso entregadas en tabletas, teléfonos inteligentes o dispositivos portátiles habilitados para AR que garantizan que los trabajadores sigan las mejores prácticas.

Uso de IA para mejorar la capacitación en fabricación

2. Formularios inteligentes y listas de verificación

Formularios inteligentes interactivos y listas de verificación que se adaptan según el contexto, el rol o el equipo, lo que reduce el riesgo de omitir pasos o infracciones de seguridad.

3. Bases de conocimiento y microaprendizaje

Bibliotecas con capacidad de búsqueda, videos instructivos breves, ayudas de trabajo y preguntas frecuentes, accesibles en cualquier momento de necesidad.

4. Orientación basada en IA

Sugerencias adaptadas al contexto impulsadas por IA que anticipan el próximo movimiento del usuario y ofrecen apoyo proactivo.

Beneficios de un sistema de apoyo al rendimiento

La implementación de una plataforma de soporte de rendimiento conduce a mejoras mensurables:

  • Incorporación más rápidaLos nuevos empleados se vuelven productivos en cuestión de días, no de semanas. Por ejemplo, una empresa global de embalaje... tiempo de incorporación reducido en 72% utilizando tecnología de trabajadores conectados
  • Eficiencia operativa mejorada:El soporte en tiempo real elimina los cuellos de botella
  • Reducción de errores:La ejecución guiada garantiza el cumplimiento y la seguridad
  • Mejora continua:Los conocimientos adquiridos a partir de los datos de uso ayudan a perfeccionar los procedimientos operativos estándar (SOP) y la capacitación.

Soporte de rendimiento con Augmentir

Augmentir es el único sistema impulsado por IA plataforma de trabajadores conectados que ofrece soporte de rendimiento personalizado y en tiempo real a gran escala.
Plataforma de trabajadores conectados Augmentir

Cómo Augmentir mejora el soporte de rendimiento

  • Flujos de trabajo digitales inteligentes:Augmentir te permite crear e implementar inteligencia artificial instrucciones de trabajo digitales que se adaptan en función de la competencia del trabajador, el contexto y la complejidad de la tarea.
  • Recomendaciones basadas en IAA diferencia de los sistemas estáticos, Augmentir utiliza inteligencia artificial para optimizar la experiencia de cada usuario, brindando orientación dinámica e identificando dónde se necesita apoyo adicional.
  • Colaboración integrada:Incorporado en Augmentir software de colaboración en la fabricación Las herramientas conectan a los trabajadores de primera línea con expertos en la materia al instante, lo que garantiza que los problemas se resuelvan en tiempo real.
  • Aprendizaje personalizado en el flujo de trabajo:Utilizando datos de la fuerza laboral, Augmentir ofrece aprendizaje del flujo de trabajo—microaprendizaje específico y oportunidades de mejora de habilidades durante la ejecución de tareas, acelerando el crecimiento y minimizando las interrupciones.
  • Perspectivas conectadas para la mejora continuaLos datos capturados durante la ejecución de tareas se incorporan a los paneles y análisis, lo que le ayuda a identificar brechas de rendimiento, mejorar los procedimientos operativos estándar e impulsar la excelencia operativa.

Augmentir en acción

Fabricantes y empresas industriales de todo el mundo confían en Augmentir para:

  • Reducir el tiempo de formación hasta en un 60%
  • Reducir errores y reelaboraciones mediante 40%
  • Aumente la calidad y el rendimiento desde el primer intento
  • Impulse la mejora continua de la fuerza laboral con información basada en IA

Implementar un sistema sólido de apoyo al rendimiento no se trata solo de eficiencia, sino de crear una cultura de empoderamiento y agilidad. Los trabajadores se sienten apoyados, los supervisores ganan visibilidad y las empresas se mantienen competitivas.

Programe una demostración hoy para aprender cómo Augmentir puede mejorar su estrategia de soporte de rendimiento.

 

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Plataforma de intercambio de conocimientos para operaciones de primera línea en la fabricación

Descubra cómo una plataforma digital de intercambio de conocimiento ayuda a los equipos de fabricación de primera línea a reducir errores, preservar el conocimiento ancestral y mejorar la productividad. Descubra cómo Augmentir marca la pauta.

Última actualización:  

En el acelerado entorno de fabricación actual, el acceso al conocimiento en tiempo real puede marcar la diferencia entre el tiempo de inactividad y la entrega. Una plataforma dedicada al intercambio de conocimiento, diseñada para operaciones de primera línea, garantiza que sus equipos estén siempre informados, alineados y preparados para resolver problemas de forma eficiente.

Plataforma de intercambio de conocimientos para la fabricación

Lea este artículo para obtener más información sobre el intercambio de conocimientos en la fabricación:

¿Qué es una plataforma de intercambio de conocimientos?

Una Plataforma de Intercambio de Conocimiento en Manufactura es un sistema digital diseñado para capturar, gestionar y distribuir el conocimiento operativo entre los equipos de primera línea para garantizar la consistencia, la productividad y la mejora continua. Estas plataformas proporcionan un centro centralizado para información esencial, como instrucciones de trabajo, procedimientos operativos estándar (SOP)y guías de resolución de problemas, lo que permite una ejecución consistente en todos los turnos, equipos y ubicaciones.

Por qué es importante compartir conocimientos en la fabricación

Los trabajadores de primera línea son la columna vertebral de la producción. Sin embargo, muchas organizaciones manufactureras aún recurren a métodos obsoletos (manuales impresos, conocimientos tradicionales y experiencia aislada) que conducen a:

  • Ejecución inconsistente del trabajo
  • Tiempos de entrenamiento más largos
  • Aumento de errores y reelaboraciones
  • Pérdida de experiencia crítica debido a jubilaciones o rotación

Según un estudio de la Instituto de Manufactura, una cuarta parte de la fuerza laboral manufacturera tiene más de 55 años y el 97% de los encuestados informaron que temen perder conocimiento tribal Cuando estos trabajadores se jubilen. Con una plataforma digital de intercambio de conocimiento, usted libera todo el potencial de su fuerza laboral y preserva el conocimiento operativo esencial.

Plataforma de intercambio de conocimientos diseñada para trabajadores de primera línea

A diferencia de las plataformas empresariales tradicionales, una plataforma moderna de intercambio de conocimientos de primera línea es:

  • Primero los dispositivos móviles:Accesible en tabletas, teléfonos y dispositivos portátiles en la planta de producción.
  • Fácil de usar:Diseñado para trabajadores que no trabajan en oficinas, con navegación intuitiva y captura de voz/imágenes.
  • Conectado: Integrado con sus sistemas MES, ERP y de calidad existentes
  • Tiempo real:Entregamos actualizaciones, alertas y mejores prácticas donde y cuando se necesitan

Colaboración industrial utilizando Augmentir para apoyar la eliminación de averías en la fabricación

Características clave de una plataforma de intercambio de conocimientos de primera línea

Instrucciones de trabajo estándar

Digitalizar y gestionar procedimientos de trabajo estandarizados En todos los sitios. Los trabajadores de primera línea pueden acceder a instrucciones paso a paso con elementos visuales, videos y guía interactiva a través de dispositivos móviles o wearables.

  • Garantizar una ejecución consistente
  • Reducir la variación entre turnos y equipos
  • Apoye el cumplimiento normativo con documentación controlada por versiones

Captura de conocimiento tribal

Permita que los trabajadores experimentados compartan su experiencia directamente desde la planta mediante notas de voz, imágenes y videoclips cortos. Todas las contribuciones se almacenan y se pueden buscar dentro de la plataforma.

  • Preservar el conocimiento operativo de los trabajadores jubilados
  • Promover el aprendizaje entre pares
  • Construir una base de conocimientos viva y en crecimiento

Bucle de retroalimentación continua

Los trabajadores pueden anotar procedimientos, sugerir mejoras y señalar problemas en tiempo real, creando un flujo bidireccional de información entre el piso y la gerencia.

  • Acelerar las mejoras de procesos
  • Aumentar la participación y el sentido de propiedad de los trabajadores
  • Mantenga la documentación precisa y actualizada

Capacitación y soporte de incorporación

Integre microaprendizaje y capacitación basada en tareas directamente en los flujos de trabajo, lo que permite que los nuevos empleados aprendan en el trabajo con orientación contextual.

  • Acortar el tiempo para alcanzar la competencia
  • Reducir la dependencia de los formadores presenciales
  • Mejorar la retención a través del aprendizaje práctico

Perspectivas y análisis

Monitoree cómo se crea, se accede y se aplica el conocimiento. Comprenda qué procedimientos se utilizan con más frecuencia, dónde se producen cuellos de botella y cómo se desempeñan los trabajadores en diferentes roles y ubicaciones.

  • Identificar brechas de capacitación y equipos de alto rendimiento
  • Optimizar procedimientos basados en datos de uso
  • Apoyar el desarrollo de la fuerza laboral basada en datos

Accesibilidad multidispositivo

La plataforma debe ser compatible con una variedad de dispositivos (teléfonos inteligentes, tabletas, gafas AR o terminales reforzadas) para garantizar que el conocimiento esté siempre disponible en el momento en que se lo necesita.

  • Conozca a los trabajadores donde estén
  • Permitir flexibilidad en todos los roles y entornos
  • Admite el uso de manos libres en situaciones peligrosas o de intervención manual.

Seguro, escalable y basado en la nube

Creado con seguridad de nivel empresarial, control de acceso basado en roles y escalabilidad para operaciones globales.

  • Proteja los datos operativos confidenciales
  • Controlar quién puede ver, editar y compartir contenido
  • Escalabilidad en distintas instalaciones e idiomas

Plataforma de conocimiento conectado de Augmentir para operaciones de primera línea

Augmentir ofrece una plataforma de intercambio de conocimientos especialmente diseñada para fabricantes, que combina información impulsada por inteligencia artificial con una experiencia de trabajo moderna y conectada.

Plataforma de trabajadores conectados Augmentir

Así es como Augmentir transforma el conocimiento para los equipos de primera línea:

Curación de conocimiento impulsada por IA

Augmentir muestra automáticamente el contenido más relevante y las mejores prácticas según el uso y el rendimiento en el mundo real, lo que garantiza que los trabajadores siempre tengan acceso al conocimiento correcto en el momento correcto.

Experiencia del trabajador conectado

Ya sea acceder a una instrucción de trabajo digital, contribuir con un video tutorial o señalar un problema, Augmentir hace que compartir conocimiento de primera línea sea fluido en todos los dispositivos y turnos.

Aprendizaje y orientación integrados

Capacite a los trabajadores en el flujo de trabajo con microaprendizaje integrado, instrucciones justo a tiempo y flujos de trabajo guiados paso a paso, lo que reduce el tiempo de capacitación y mejora la retención.

Inteligencia operacional

Obtenga visibilidad en tiempo real sobre cómo se utiliza el conocimiento, dónde existen deficiencias y qué áreas necesitan mejoras. Los análisis de Augmentir ayudan a impulsar la mejora continua y el desarrollo del personal.

Capturar y conservar el conocimiento tribal

Convierta a sus empleados más experimentados en aportadores de conocimiento. Augmentir permite a los empleados de primera línea crear y compartir información desde la planta, preservando el conocimiento crítico antes de que se pierda.

Una plataforma de intercambio de conocimiento conecta a su personal, procesos y datos en tiempo real, sin interrumpir sus operaciones actuales. Empodere a su equipo de primera línea con una plataforma diseñada para su forma de trabajar.

Programe una demostración en vivo o Contáctanos para aprender cómo la plataforma de intercambio de conocimientos impulsada por IA de Augmentir puede mejorar sus operaciones de fabricación.

 

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Eficiencia de la producción en la manufactura: Estrategias para maximizar la producción y reducir el desperdicio

Descubra estrategias clave para aumentar la eficiencia de la producción en la industria manufacturera: maximice la producción, reduzca el desperdicio y mejore las operaciones con soluciones inteligentes y prácticas.

Última actualización:  

En el competitivo panorama industrial actual, eficiencia de producción en la manufactura Es un factor crítico que impacta directamente la rentabilidad, la satisfacción del cliente y el éxito empresarial a largo plazo. Para lograr la eficiencia de la producción, la producción real debe coincidir con la producción estándar óptima, lo que implica minimizar el desperdicio, reducir el tiempo de inactividad, optimizar la mano de obra y garantizar una calidad constante en cada paso del proceso de fabricación.

eficiencia de producción en la manufactura

Introducción a la eficiencia de producción

La eficiencia de producción se refiere a la capacidad de un proceso de fabricación para obtener el máximo rendimiento con los recursos disponibles, minimizando los desperdicios y reduciendo los costos. Es un concepto clave en economía y análisis operativo, esencial para que las empresas mantengan su competitividad en el mercado. Lograr la eficiencia de producción implica optimizar los procesos, reducir los desperdicios y mejorar la productividad para lograr una mayor rentabilidad y competitividad. Al centrarse en mejorar la eficiencia de producción, los fabricantes pueden aumentar su capacidad de producción, reducir costos y mejorar la calidad del producto. Esto, a su vez, se traduce en una mayor satisfacción y fidelización del cliente, ya que se entregan productos de alta calidad de forma constante y puntual.

¿Qué es la eficiencia de producción en la manufactura?

La eficiencia de producción se refiere a la capacidad de una operación de fabricación para producir bienes utilizando la menor cantidad de recursos (tiempo, materiales y mano de obra) sin comprometer la calidad. Una línea de producción eficiente funciona sin problemas, minimiza los cuellos de botella y garantiza el máximo aprovechamiento de los equipos y la mano de obra. Para medir la eficiencia de producción, se utilizan métricas como la Eficacia General del Equipo (OEE), el tiempo de ciclo, los índices de rendimiento y la productividad laboral.

Consejo profesional

El uso de herramientas digitales, análisis basados en IA y plataformas de trabajadores conectados está revolucionando el funcionamiento de las fábricas. Estas tecnologías proporcionan visibilidad de las operaciones, detectan ineficiencias ocultas y facilitan la toma de decisiones ágil.

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¿Por qué es importante la eficiencia de producción?

En la fabricación, incluso pequeñas ineficiencias pueden generar sobrecostos significativos, incumplimientos de plazos y problemas de calidad. Mejorar la eficiencia de la producción es esencial para maximizar la producción y minimizar los insumos, lo que ayuda a los fabricantes a mantenerse competitivos, ágiles y rentables en un mercado en constante evolución. La eficiencia de fabricación, por otro lado, se centra específicamente en optimizar la eficacia de los procesos de fabricación, la distribución del personal y la productividad general en el taller. Los procesos de producción eficientes permiten a los fabricantes hacer más con menos, lo que no solo mejora los resultados finales, sino que también mejora la experiencia general del cliente.

Estos son algunos de los beneficios clave:

Costos operativos más bajos

Al reducir el tiempo de inactividad de las máquinas, optimizar la mano de obra y minimizar el desperdicio de material, las empresas pueden optimizar los procesos para reducir significativamente los costos generales y mejorar la rentabilidad.

Reducción de desperdicios y reelaboraciones

El control de calidad garantiza que los productos se fabriquen correctamente la primera vez, lo que reduce las tasas de desperdicio y minimiza los costosos trabajos de repetición causados por defectos o errores humanos.

Plazos de entrega más cortos

Los flujos de trabajo optimizados y menos demoras en la producción, coordinados a través de cronogramas de producción eficientes, significan tiempos de respuesta más rápidos, lo que permite a los fabricantes cumplir con los pedidos más rápidamente y cumplir con los ajustados cronogramas de entrega.

Mejor utilización de los recursos

Ya sea mano de obra, maquinaria o materias primas, la producción eficiente garantiza que cada recurso se utilice en todo su potencial durante todo el ciclo de producción, maximizando el valor y reduciendo el tiempo de inactividad.

Mayor satisfacción del cliente

La entrega constante y puntual de productos de alta calidad genera confianza en los clientes y fortalece las relaciones, lo que se traduce en la fidelización de clientes y una reputación positiva de la marca. Los fabricantes mejoran la eficiencia aprovechando las tecnologías modernas y el análisis de datos en tiempo real, lo que ayuda a optimizar los procesos, reducir el tiempo de inactividad y aumentar la productividad.

Mayor competitividad en el mercado

Los fabricantes que mejoran la eficiencia pueden ofrecer mejores precios, responder más rápido a los cambios del mercado e innovar de manera más efectiva, obteniendo una clara ventaja sobre sus competidores menos ágiles.

En última instancia, la eficiencia productiva no se trata sólo de ganancias internas: es una ventaja estratégica que impulsa el crecimiento, la escalabilidad y el éxito a largo plazo.

Estrategias clave para mejorar la eficiencia de la producción

A continuación se presentan algunas estrategias probadas para mejorar la eficiencia de la producción:

1. Implementar los principios de manufactura esbelta para impulsar la mejora continua

Fabricación esbelta Las metodologías se centran en mejorar la eficiencia eliminando el desperdicio (o “muda”) de todos los aspectos del proceso de producción. Herramientas como Auditorías 5S, Kaizeny el mapeo del flujo de valor ayudan a identificar ineficiencias y áreas de mejora continua.

2. Invertir en Mantenimiento Autónomo y TPM

Alentar a los operadores a realizar tareas básicas de mantenimiento, como Limpiar, inspeccionar, lubricar (CIL)—como parte de un Mantenimiento Autónomo y la estrategia de Mantenimiento Productivo Total (TPM) minimiza el tiempo de inactividad del equipo, mejora la eficiencia de la máquina y garantiza que las máquinas funcionen al máximo rendimiento.

3. Aproveche las instrucciones de trabajo digitales y las herramientas para trabajadores conectados

Los enfoques digitales modernos, como la digitalización de los procedimientos operativos estándar (SOP) y la adopción de herramientas para trabajadores conectados, ayudan a garantizar la coherencia, reducir errores y facilitar la capacitación de los trabajadores al proporcionar datos precisos.

Mejorar la eficiencia de la producción en la fabricación con augmentir

En una encuesta reciente realizada por Investigación de LNS ResearchMás de 70% de los fabricantes más rentables utilizan actualmente iniciativas del Futuro del Trabajo Industrial (FOIW) y tecnología para trabajadores conectados. La gran mayoría de ellos observa avances significativos y aporta valor corporativo gracias a estas iniciativas para la fuerza laboral. Las plataformas para trabajadores conectados como Augmentir permiten a los fabricantes crear flujos de trabajo basados en IA que guían a los trabajadores de primera línea en cada tarea de forma eficiente y precisa.

3. Utilice datos y análisis en tiempo real para realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento

La toma de decisiones basada en datos es fundamental para la eficiencia. Los datos históricos pueden proporcionar información sobre la producción máxima alcanzada por una instalación a plena capacidad, lo que ayuda a definir con precisión los resultados estándar. La monitorización en tiempo real del rendimiento de la maquinaria, la productividad del operador y la calidad del proceso ayuda a identificar problemas rápidamente y respalda las estrategias de mantenimiento predictivo.

4. Optimizar la gestión de la fuerza laboral

Asignar las tareas correctas a los trabajadores adecuados, según sus habilidades, experiencia y disponibilidad, reduce los errores y el tiempo de inactividad en cualquier empresa manufacturera. Las herramientas inteligentes para la gestión de la fuerza laboral permiten realizar un seguimiento de la capacitación, el rendimiento y la certificación para garantizar una asignación óptima del personal.

Componentes críticos de la eficiencia de la producción

Eficiencia del equipo

La eficiencia de los equipos es un componente fundamental de la eficiencia de la producción, ya que influye directamente en la productividad y la eficacia general del proceso de fabricación. La eficiencia de los equipos se refiere a la capacidad de la maquinaria y los equipos para funcionar a niveles óptimos, con un tiempo de inactividad y un mantenimiento mínimos. Para lograr la eficiencia de los equipos, los fabricantes pueden implementar programas de mantenimiento periódicos, invertir en equipos modernos y eficientes, y capacitar a los operadores para garantizar su correcto uso. Al mejorar la eficiencia de los equipos, los fabricantes pueden reducir el desperdicio, minimizar el tiempo de inactividad y aumentar la eficiencia general de la producción. Esto no solo mejora la fiabilidad del proceso de producción, sino que también garantiza que la maquinaria funcione al máximo rendimiento, lo que contribuye a una mayor producción y una mejor calidad del producto.

Utilización de la capacidad

La utilización de la capacidad es un indicador clave de rendimiento (KPI) que mide el grado en que una planta de fabricación utiliza su capacidad disponible para producir bienes. Se calcula dividiendo la producción real entre la producción potencial máxima y se expresa como un porcentaje. La utilización de la capacidad es esencial para la eficiencia de la producción, ya que ayuda a los fabricantes a identificar áreas de ineficiencia y optimizar sus procesos de producción. Al mejorar la utilización de la capacidad, los fabricantes pueden aumentar su capacidad de producción, reducir costos y mejorar la calidad del producto. Una alta utilización de la capacidad indica que una planta de fabricación está utilizando eficazmente sus recursos, lo que se traduce en operaciones más eficientes y una mejor alineación con la demanda del mercado.

Gestión de inventario

La gestión de inventario es un componente fundamental para la eficiencia productiva, ya que influye directamente en la disponibilidad de materias primas y productos terminados. Una gestión eficaz de inventario implica gestionar el flujo de bienes, servicios e información relacionada, desde las materias primas hasta los clientes finales. Mediante la implementación de sistemas eficientes de gestión de inventario, los fabricantes pueden reducir el desperdicio, minimizar las roturas de stock y mejorar la eficiencia general de la producción. La gestión de inventario implica el seguimiento de los niveles de inventario, la gestión de las cadenas de suministro y la optimización de la rotación del inventario para garantizar la disponibilidad de los productos adecuados en el momento oportuno. Esto no solo ayuda a satisfacer la demanda de los clientes con prontitud, sino que también reduce los costes asociados al exceso de inventario y las roturas de stock, contribuyendo a un proceso de producción más ágil y eficiente.

Gestión de la fuerza laboral

La gestión de la fuerza laboral (WFM) es un componente crucial de la eficiencia productiva, ya que influye directamente en la alineación de los recursos humanos con los objetivos operativos. Estas son las principales razones:

  • Dotación de personal óptima:WFM garantiza que haya la cantidad adecuada de trabajadores con las habilidades adecuadas cuando sea necesario, lo que reduce el exceso de personal (que aumenta los costos) y la falta de personal (que genera demoras o problemas de calidad).
  • Monitoreo de la productividad:Al realizar un seguimiento de la asistencia, los descansos y el rendimiento, WFM ayuda a identificar brechas de rendimiento y oportunidades para mejorar el flujo de trabajo o la capacitación.
  • Control de costosLa programación laboral eficiente y la gestión del tiempo reducen los gastos de horas extras, el tiempo de inactividad y los costos laborales no planificados.
  • Cumplimiento y gestión de riesgosLos sistemas WFM adecuados ayudan a las empresas a cumplir con las leyes laborales, las reglas sindicales y los estándares de seguridad, reduciendo el riesgo legal y financiero.
  • Compromiso de los empleadosLa programación transparente, la distribución justa de la carga de trabajo y el desarrollo profesional a través de datos de desempeño pueden aumentar la moral y reducir la rotación, lo que favorece una productividad constante.
  • Previsión y planificaciónLas herramientas WFM utilizan datos históricos para predecir las necesidades laborales futuras en función de la demanda, lo que ayuda a que las operaciones funcionen sin problemas durante los períodos pico y valle.

Las plataformas de trabajadores conectados son una solución vital para la gestión de la fuerza laboral, ya que digitalizan y agilizan la interacción de las organizaciones con sus empleados de primera línea, lo que facilita la comunicación en tiempo real, la coordinación de tareas y la captura de datos. Estas plataformas empoderan a los trabajadores al brindarles acceso instantáneo a horarios, capacitación y herramientas de soporte, a la vez que brindan a los gerentes visibilidad sobre el rendimiento y las necesidades de recursos. Al recopilar datos operativos en origen, facilitan una mejor previsión, una toma de decisiones más rápida y un mejor cumplimiento de las normas de seguridad y normativas. En definitiva, mejoran la agilidad, reducen las ineficiencias y garantizan que la fuerza laboral esté alineada con las cambiantes demandas de producción.

Mejorando la eficiencia de la producción con Augmentir

La fabricación moderna está cada vez más impulsada por la transformación digital. Herramientas como el IoT industrial (IIoT), la analítica basada en IA y plataformas de trabajadores conectados Están revolucionando el funcionamiento de las fábricas. Estas tecnologías proporcionan visibilidad de las operaciones, descubren ineficiencias ocultas y facilitan la toma de decisiones ágil.

La tecnología del trabajador conectado está transformando la forma en que los fabricantes abordan la eficiencia productiva, acortando la distancia entre los trabajadores de primera línea y las operaciones digitales. Estas plataformas brindan a los trabajadores acceso en tiempo real a información, instrucciones de trabajo digitales interactivas y herramientas de colaboración, justo en el punto de trabajo. Al digitalizar tareas, capturar datos de rendimiento en vivo y habilitar flujos de trabajo guiados, las soluciones para trabajadores conectados garantizan que cada trabajo se realice con precisión, eficiencia y consistencia.

Plataforma de trabajadores conectados Augmentir

Con funciones como información basada en IA, seguimiento de habilidades y soporte remoto de expertos, las plataformas de Trabajadores Conectados ayudan a los fabricantes a identificar cuellos de botella, reducir errores y optimizar la implementación de la fuerza laboral. Herramientas como Augmentir van un paso más allá al personalizar la orientación según el nivel de habilidad de cada persona, sugerir mejoras automáticamente y ayudar a identificar oportunidades de capacitación y desarrollo continuo. En definitiva, la Tecnología de Trabajadores Conectados permite a los equipos trabajar de forma más inteligente, adaptarse con mayor rapidez e impulsar mejoras sostenibles en la eficiencia de la producción.

Augmentir funciona como un sistema operativo digital de primera línea para su estrategia lean y ayuda a mejorar la eficiencia de la producción. Con Augmentir, puede digitalizar, gestionar y optimizar todos los aspectos de su operación de primera línea:

  • Ajuste de dirección diaria (DDS)
  • Sistema de Gestión Diaria (DMS)
  • Gestión de la línea central
  • Procesos de limpieza, inspección y lubricación
  • Gestión de defectos
  • Eliminación de averías
  • Gestión de cambios
  • Traspaso de turno
  • Auditorías de procesos 5S y en capas
  • Gestión de calidad en el taller
  • Seguridad

Plataforma de trabajo conectado Augmentir: sistema operativo digital de primera línea para IWS

 

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Cómo la IA y la fuerza laboral aumentada y conectada están revolucionando la industria del embalaje

Únase a Chris Kuntz para una entrevista en Packaging Insights sobre cómo la IA y la tecnología de los trabajadores conectados pueden ayudar a la industria del embalaje a superar la crisis de mano de obra calificada.

Última actualización:  

La industria del embalaje se ha visto afectada por la baja disponibilidad de trabajadores cualificados, pero para Chris Kuntz, vicepresidente de Operaciones Estratégicas de Augmentir, los sistemas de IA ofrecen la solución. En esta entrevista con Joshua Poole de Packaging Insights, Chris explora cómo... La IA y la fuerza laboral aumentada y conectada podrían revolucionar la industria del embalaje y cómo la solución de Augmentir para trabajadores conectados, impulsada por IA, optimiza la eficiencia en la fabricación. También analiza la importancia de marcos regulatorios eficaces para la IA.

Esta transcripción ha sido editada para mayor claridad y brevedad. Vea la entrevista original en video en el sitio web de Packaging Insights. aquí.

Ver la entrevista en vídeo

Fuerza laboral conectada de la industria del embalaje

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Josué PooleHola a todos. Me llamo Joshua Poole y soy el líder del equipo editorial de CNS Media, editora de Packaging Insights. Me complace mucho contar con la presencia de Chris Kuntz, vicepresidente de estrategia de Augmentir, quien nos habla sobre los beneficios de la IA en la industria del packaging.

Así que eres bienvenido, Chris.

Chris KuntzMuchas gracias y gracias por invitarme, Joshua.

Josué Poole:Entonces, Chris, se espera que los sistemas de IA realmente transformen la sociedad en general, pero en relación con la industria del embalaje, ¿hasta qué punto podrían revolucionar las operaciones allí?

Chris KuntzLa realidad es que, en gran medida, el impacto se centra en la fuerza laboral manufacturera: las personas que forman parte de la fabricación. Históricamente, la aplicación de la IA, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, al menos en la fabricación, se ha centrado en automatizar procesos repetitivos de bajo nivel que reemplazan a las personas en la fábrica. Hoy en día, lo que debemos considerar, y en lo que nos centramos aquí en Augmentir, es cómo podemos usar la IA para potenciar la fuerza laboral humana. Por lo tanto, la IA, utilizada en toda la industria, ha sido de gran utilidad en el mantenimiento predictivo, la gestión de fallos de maquinaria, la eficiencia energética, aspectos como la utilización de recursos e incluso la visibilidad de la cadena de suministro y el control de calidad.

Y esas aplicaciones de IA en la manufactura seguirán aportando valor. Pero la realidad es que aún se necesitan personas en las fábricas de papel, en las áreas de seguridad, calidad y mantenimiento. Hay trabajos que simplemente requieren la presencia humana. Y eso no va a desaparecer pronto. Pero a lo que nos enfrentamos, y a lo que se enfrentan muchos fabricantes, son estos desafíos laborales del envejecimiento de la fuerza laboral, la jubilación de la fuerza laboral que se va. Salen por la puerta con una gran cantidad de conocimiento esencial para operar fábricas y plantas. Antes de la pandemia, teníamos una fuerza laboral emergente que quizás no tenía las habilidades necesarias, pero hoy, en la era pospandemia, hay una escasez masiva de empleos. No hay trabajadores que lleguen, por lo que los fabricantes se ven obligados a buscar un grupo de trabajadores menos calificados para realizar tareas para las que inicialmente podrían no estar cualificados.

Entonces, no se trata solo de que la mano de obra cualificada se esté agotando, sino de que no hay mano de obra cualificada disponible. Por lo tanto, todos los fabricantes se enfrentan a una escasez masiva de mano de obra y, como resultado, a una escasez masiva de las habilidades necesarias para operar con éxito en el taller. Y ahí es donde realmente creemos que reside el valor desde la perspectiva de la IA, y es un factor transformador si se analiza la aplicación histórica de la IA en la fabricación.

Josué PooleMencionaste que la industria está teniendo serias dificultades para superar la falta de mano de obra calificada. ¿Cómo puede la IA superar este problema en toda la industria?

Chris Kuntz:Una de las grandes ventajas de la inteligencia artificial y de nuestra historia como empresa, y de una de nuestras empresas anteriores, se centraba en recopilar datos de máquinas conectadas y luego usar esos datos y analizarlos con IA para entender cómo hacer que esas máquinas funcionen mejor y mejorarlas.

Desde una perspectiva humana, las personas han estado relativamente desconectadas en el taller. Utilizan listas de verificación en papel, procedimientos operativos estándar (POE) y procedimientos de trabajo, el mismo tipo de tecnología que usaban hace 20 o 30 años. Por lo tanto, están relativamente desconectados, y sabemos poco sobre cómo operan, cómo se desempeñan y dónde necesitan ayuda y asistencia.

Si podemos conectar a esos trabajadores (y estoy hablando de conectarlos con teléfonos, tabletas y dispositivos portátiles), si podemos conectar a esos trabajadores, tendremos un portal digital que nos permitirá saber cómo se están desempeñando y, a través de la IA, podremos analizar su desempeño y ofrecerles orientación en tiempo real, casi como un asistente de IA que está ahí para ayudarlos si tienen dificultades, si necesitan ayuda, orientación o apoyo, o si existe un posible problema de seguridad con el que puedan encontrarse.

De la misma manera que históricamente se ha utilizado la IA para actuar sobre los datos de las máquinas con el fin de mejorar su eficiencia y rendimiento, podemos utilizar el mismo enfoque para los humanos en la fábrica.

Josué Poole:Mm-hmm, ¿y puede brindarnos algún ejemplo de las formas en que su plataforma, Augmentir, ha beneficiado a las empresas que buscan adoptar IA para mejorar sus operaciones?

Chris KuntzSí, hay varias maneras. Recientemente, lanzamos nuestro asistente de IA generativa, Augie™. Este permite a los trabajadores o gerentes de operaciones, mediante lenguaje natural, resolver problemas más rápidamente, ayudar en la resolución de problemas y brindar orientación cuando sea necesario.

Uno de los primeros casos de uso es la resolución de problemas. Esto ocurre a diario en una planta, en una fábrica de papel: hay un problema con una máquina y necesitamos que vuelva a funcionar. De lo contrario, se produce un tiempo de inactividad que provoca pérdidas de producción e ingresos. Y reparar la máquina no es un procedimiento estándar. Por lo tanto, es necesario resolver problemas. Este proceso es muy colaborativo. Pero también, desde la perspectiva del trabajador, normalmente tienen que acceder a cinco, seis o diez sistemas diferentes para intentar encontrar información o hablar con diferentes personas.

Un asistente de IA generativa puede ser la interfaz digital para toda esa riqueza de información y ofrecer información como: "Aquí está la solución a este problema. Ya se ha resuelto; está en esta guía publicada, aquí la tienes". O bien, "Quizás quieras consultar este procedimiento de trabajo. Esta es una guía de resolución de problemas que podría ayudarte a resolver el problema". O bien, "Aquí tienes a un experto en la materia", con quien puedes conectarte remotamente, experto en este tipo de equipo.

Por lo tanto, es fundamental poder brindar acceso en tiempo real a esa persona cuando la necesita. Y creo que el otro aspecto importante, al menos al principio, es la capacitación.

Si consideramos la mano de obra cualificada, la escasez de personal y la permanencia en el sector manufacturero, la gente se marcha más rápido. No se quedan 15 años, sino tres, quizás, como máximo. Por lo tanto, en materia de formación, aprendizaje y desarrollo, los responsables de RR. HH. deben pensar en cómo cambiar las prácticas de incorporación, ya que ya no es práctico incorporar a alguien durante seis meses si solo va a estar nueve.

El objetivo de muchas de las organizaciones con las que hablamos es reimaginar y replantear la capacitación y trasladarla de la etapa previa a la productividad en el aula a la práctica. Incorporarla al flujo de trabajo, como lo llaman. Lo que podemos hacer con la IA es que no entendemos al trabajador ni su nivel de habilidades ni de competencia. Si se registra digitalmente, podemos usar la IA para complementar las instrucciones y procedimientos de trabajo y decirle: "Eres un novato. Este es tu primer mes en el trabajo. Debes ver este video de seguridad antes de realizar esta rutina". Si eres un trabajador experto, quizás no tengas que hacerlo. O si recibiste la capacitación, pero tu rendimiento está por debajo del estándar, podemos ajustar las instrucciones dinámicamente para decir: "Aquí tienes orientación adicional para ayudarte con este procedimiento y esta rutina".

Así, proporciona visibilidad y conocimiento sobre las áreas. Es decir, si tuvieras tres personas en la planta, probablemente sabrías exactamente qué están haciendo. Pero en organizaciones más grandes, con decenas o cientos de personas, se vuelve mucho más difícil identificar las oportunidades de mejora. Y la IA tiene la capacidad de hacerlo, sobre todo en el área de formación.

Josué PooleMmm, eso es muy interesante. Y, por supuesto, la IA está prácticamente desregulada a nivel mundial, lo que puede generar problemas como el lavado con IA y el uso irresponsable. Pero ¿cuál considera que es la mayor preocupación con la proliferación de sistemas de IA en la industria del embalaje?

Chris Kuntz: Ciertamente, existen muchas preocupaciones al respecto, y para Augmentir, nuestro enfoque consiste en aprovechar, desde la perspectiva de la IA Generativa, un modelo de lenguaje extenso, propietario, específico y preentrenado que sustenta nuestra solución. Al combinar esto con una seguridad robusta y permisos que permiten a los gerentes de fábrica, operadores e incluso ingenieros o trabajadores de primera línea acceder únicamente a la información que necesitan, y aun así ofrecer los beneficios de una resolución de problemas más rápida y una mejor colaboración.

Otra cosa que considero muy importante es el concepto de "contenido verificado". Todos hemos usado ChatGPT, ¿verdad? Al principio, creo que tenían esta advertencia: ChatGPT es 90% correcto, por lo que podría devolver datos falsos. Esto no es simplemente inaceptable en un entorno industrial. No se puede decir: "Aquí tienes una rutina para hacer un centrado en un equipo" y que alguien meta la mano en un punto y se la corte. No se puede ser 90%, hay que ser 100%.

Nuestro sistema de IA generativa tiene como concepto la capacidad de devolver datos verificados y no verificados, y la organización puede decidir qué hacer con ellos. Por ejemplo, si se trata de un trabajador de primera línea, si se trata de datos no verificados, se etiquetan, y se necesita un supervisor para realizar esa rutina. Además, la capacidad de clasificar la información obtenida en datos verificados y no verificados, y controlar su uso. No es un entorno remoto, sino un entorno muy controlado. El alcance, si pensamos en nuestro entorno, es que si trabajamos con una empresa manufacturera, y Augmentir se utiliza para... fabricación digital En empresas de papel y embalaje como Graphic Packaging y WestRock, la información que, en nuestro ámbito de aplicación, incluye documentación corporativa, documentación de ingeniería, datos operativos, datos de órdenes de trabajo y datos de personal, podría ser su matriz de habilidades, historial de formación y demás, pero todo está contenido dentro de la empresa. No buscamos más allá de eso; se trata de un conjunto de datos limitado. Y eso es lo que alimenta nuestro amplio modelo de lenguaje.

Esto facilita significativamente su aplicación; hay quienes están explorando el uso de modelos de IA y GPT más abiertos para lograrlo. Sin embargo, surgen los problemas mencionados: la gran cantidad de información que se introduce en la IA, lo cual podría representar un riesgo de seguridad, y la información que se obtiene de vuelta también podría representar un riesgo de seguridad.

Josué PooleBien, y como pregunta final, ¿qué consejo les daría a los políticos que trabajan para establecer estos marcos regulatorios para los sistemas de IA?

Chris Kuntz:Gran pregunta.

En nuestra opinión, el presidente Biden emitió la orden ejecutiva para regular la IA en Estados Unidos en octubre. Creemos que es muy necesaria en varios aspectos. Sin duda, ahora todas las empresas afirman ser empresas de IA e intentan integrarla en todo lo que hacen. Y esto puede ser un poco problemático.

Pero al menos en EE. UU., con la orden ejecutiva de regulación de IA de Biden, se habló mucho sobre las interrupciones laborales y se puso el foco en las preocupaciones laborales y sindicales relacionadas con las políticas de IA. Creo que eso refuerza nuestro uso de la IA como una forma de complementar a los trabajadores. No buscamos reemplazarlos y estamos abordando un gran problema. Creo que el Departamento de Trabajo está emitiendo directrices a los empleadores sobre la IA, indicando que no se puede usar para rastrear a los trabajadores ni para... ya sabes, existen derechos laborales en el mundo. Y creo que eso nos lleva de nuevo a tener estos copilotos de IA o asistentes de IA generativa que pueden ayudar a los trabajadores a realizar sus trabajos de forma segura y correcta, maximizando el potencial. Es realmente donde entra en juego el aprendizaje en el trabajo. Son cosas que antes ocurrían fuera de la fábrica. Ahora es perfectamente adecuado para ayudar a abordar algunos de los grandes problemas de la fuerza laboral manufacturera que existen hoy en día. Por lo tanto, esa orden ejecutiva incluye mucho lenguaje sobre garantizar que la IA se utilice, no solo de forma responsable, sino con fines que impulsen la industria. Y, de nuevo, esa es precisamente nuestra postura en cuanto al desarrollo de la fuerza laboral y su uso para abordar la escasez de mano de obra desde el punto de vista de la capacitación y el apoyo.

Pero, en general, creo que absolutamente adoptamos los aspectos regulatorios (regulación de la IA generativa) y de control de esto porque podría volverse problemático si no lo hacemos, con seguridad.

Josué PooleMmm, eso es muy interesante. Chris, gracias por tu tiempo hoy.

Chris KuntzSí, muchas gracias. Gracias por invitarme.

 

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Nuevo informe de investigación de LNS destaca a Augmentir como la solución líder para la fuerza laboral conectada de primera línea

LNS Research evaluó docenas de proveedores de Connected Frontline Worker (CFW) y clasificó a Augmentir como el principal innovador en soluciones CFW.

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Los esfuerzos para capacitar a la fuerza laboral industrial de primera línea mediante trabajadores conectados y otras tecnologías digitales se han vuelto cada vez más comunes en los últimos años. Recientemente, LNS Research descubrió que más de la mitad de las organizaciones industriales a nivel mundial han implementado iniciativas de Fuerza Laboral de Primera Línea Conectada (CFW). La CFW se ha convertido en un componente estratégico de las iniciativas de Transformación Industrial (IX), ya que los fabricantes buscan resolver la escasez crítica de mano de obra, la falta de habilidades y los problemas de retención en las operaciones de primera línea.

Las tecnologías que facilitan el CFW prometen ayudar a las empresas a afrontar los retos de su fuerza laboral de primera línea, optimizando al mismo tiempo el rendimiento operativo en las dimensiones de seguridad, calidad y productividad. Sin embargo, los líderes empresariales y tecnológicos de la industria deben navegar por las aguas inciertas del mercado relativamente inmaduro y altamente fragmentado de las aplicaciones CFW para aprovechar al máximo esta oportunidad.

Matriz de selección de soluciones para trabajadores conectados de LNS Research

A partir de su extenso análisis, LNS Research ha creado el Matriz de selección de soluciones para aplicaciones CFW™ (SSM) – una guía completa destinada a ayudar a los fabricantes a comprender, evaluar e incluso seleccionar mejor de una lista corta de proveedores de tecnología Connected Frontline Worker.

LNS Research evaluó docenas de proveedores dentro del ecosistema CFW y los categorizó según varios criterios clave, incluidas las capacidades del producto, el potencial del mercado y la presencia de la empresa.  LNS Research nombró a Augmentir como un innovador líder en soluciones CFW en su SSM.

Augmentir se posiciona como líder innovador y pionero

Según LNS Research, Augmentir está bien posicionado para el crecimiento futuro, con una trayectoria que le otorga el potencial de estar entre un pequeño grupo de posibles líderes del mercado en el ámbito de las aplicaciones para trabajadores de primera línea conectados (CFW). Esta evaluación se basa en parte en la solidez de las capacidades diferenciadas de su conjunto de soluciones basadas en IA, que permiten una mejora proactiva del rendimiento basada en datos, la personalización del soporte y la formación en la ejecución del trabajo, y la integración de las habilidades y cualificaciones individuales y de equipo para orientar el desarrollo del personal y la asignación de tareas específicas para cada turno.

Otros factores clave que inciden en el potencial de Augmentir son la solidez y la experiencia demostrada de los equipos directivos y de gestión, el fuerte impulso en el mercado, un historial de innovación exitosa de productos, las alianzas con el ecosistema y el probable acceso continuo a financiación y recursos adecuados para apoyar la expansión de las iniciativas de comercialización. La trayectoria de Augmentir indica una alta probabilidad de crecimiento continuo y el potencial, con el tiempo, de situarse entre un selecto grupo de líderes del mercado en el sector de las aplicaciones CFW.

Lea el informe completo aquí.

Resultados de Augmentir en el campo

Los fabricantes están utilizando soluciones de trabajadores de primera línea conectados como base para sus transformación industrial estrategia para empoderar a sus empleados con datos procesables en tiempo real; impulsando una mejor toma de decisiones y mejorando la seguridad, la capacitación y más.

Los principales fabricantes que implementaron la solución de trabajadores inteligentes, conectados e impulsados por IA de Augmentir han visto resultados impresionantes, como:

  • 75% reducción en el tiempo de capacitación/incorporación de nuevos empleados
  • 27% reducción del tiempo de inactividad de la máquina mediante el mantenimiento autónomo
  • 32% mejora en la productividad de los trabajadores

Además de los resultados anteriores, nuestros clientes han visto aumentos en la calidad, la seguridad y la productividad en todas las operaciones, así como aumentos en la retención de empleados y reducciones en los costos operativos asociados con la rotación de empleados.

 

Si está interesado en saber por qué LNS Research clasificó a Augmentir como la solución líder para trabajadores conectados en el mercado, comuníquese con nosotros y solicite una demostración en vivo.

 

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