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Descubra cómo Augmentir utiliza IA para personalizar la capacitación en fabricación, mejorar el rendimiento y brindar soporte y creación de contenido en tiempo real.

En el acelerado entorno manufacturero actual, mantenerse competitivo implica más que simplemente actualizar los equipos: requiere invertir en las personas. Sin embargo, los métodos tradicionales de capacitación laboral no han evolucionado. Los manuales de instrucciones estáticos, los programas de incorporación uniformes y los procedimientos operativos estándar obsoletos a menudo no preparan a los trabajadores para los desafíos dinámicos de la planta de producción moderna.

capacitación en inteligencia artificial en la fabricación

La inteligencia artificial (IA) se incorpora a la estrategia. Desde el análisis del rendimiento de los trabajadores hasta la capacitación personalizada y el soporte en tiempo real, la IA está transformando la forma en que los fabricantes desarrollan y empoderan a su fuerza laboral de primera línea. Soluciones como Aumentar están a la vanguardia de este cambio, utilizando análisis avanzados, aprendizaje automático e inteligencia artificial generativa para crear ecosistemas de capacitación más efectivos, ágiles y personalizados.

Así es como la IA está transformando la capacitación en fabricación en cuatro áreas críticas.

1. Capacitación y reciclaje profesional más inteligentes mediante análisis del rendimiento

Una de las contribuciones más valiosas de la IA a la capacitación en manufactura es su capacidad de convertir datos brutos de rendimiento en información útil. Cada interacción de los trabajadores —la duración de una tarea, si necesitan ayuda, la frecuencia con la que cometen errores— cuenta una historia. Tradicionalmente, esta información era, en el mejor de los casos, anecdótica. Con la IA, es medible y de utilidad inmediata.

Plataformas como Augmentir utilizan IA para analizar datos de rendimiento de los trabajadores en tiempo real y detectar automáticamente tendencias y deficiencias. Supongamos que un técnico de mantenimiento tiene dificultades constantes con ciertos procedimientos. El sistema lo detecta, lo que permite a los supervisores impartir capacitación continua específica o crear una ruta de aprendizaje que aborde las áreas débiles. Asimismo, los trabajadores con un buen desempeño constante podrían ser priorizados para capacitación cruzada o puestos más avanzados.

La diferencia entre el desarrollo de habilidades y la capacitación en la manufactura

Este enfoque permite aprendizaje continuo y la capacitación y el reciclaje continuos, no solo durante la incorporación o las revisiones anuales, sino a diario. Al adaptar las iniciativas de capacitación a las necesidades reales —basadas en datos, no en conjeturas—, las empresas pueden desarrollar plantillas más ágiles y receptivas, en constante aprendizaje y mejora.

2. Instrucciones de trabajo personalizadas para cada nivel de habilidad

La fabricación no es un entorno que se adapte a todos los casos, entonces ¿por qué debería serlo la capacitación?

La IA puede ayudar a adaptar las instrucciones de trabajo y las experiencias de aprendizaje a cada persona. Con Augmentir, por ejemplo, la IA ajusta dinámicamente las instrucciones y la orientación laboral en función de la experiencia, la competencia e incluso el rendimiento reciente del trabajador. Esta personalización ayuda a los nuevos empleados a incorporarse más rápidamente y permite a los trabajadores experimentados evitar detalles innecesarios y centrarse en lo más importante.

Para un principiante, las instrucciones pueden incluir ayudas visuales paso a paso, advertencias de seguridad e indicaciones para la aprobación del supervisor. Un veterano podría recibir una lista de verificación simplificada con referencias opcionales. La experiencia se vuelve más fluida y relevante para cada persona, lo que mejora la precisión y reduce el tiempo necesario para realizar las tareas.

Uso de IA para mejorar la capacitación en fabricaciónEste tipo de orientación adaptativa es especialmente valiosa en entornos con alta diversidad y bajo volumen de trabajo, o donde los procesos de producción cambian con frecuencia. Los trabajadores se mantienen productivos mientras aprenden en el flujo de trabajo, lo que beneficia tanto a la eficiencia como al compromiso.

3. Apoyo en el trabajo con asistentes de fábrica de IA generativa

Ni siquiera la mejor capacitación puede preparar a los trabajadores para todas las situaciones que encontrarán. Ahí es donde entran en juego los asistentes de IA generativa, a menudo llamados copilotos.

Imagine a un operador de primera línea que se enfrenta a un código de error desconocido en una máquina CNC. En lugar de detener el trabajo, revisar la documentación o llamar a un supervisor, puede consultar a un asistente de IA integrado en su aplicación de trabajo o dispositivo portátil. El asistente proporciona rápidamente ayuda contextual: puede ser un procedimiento de diagnóstico, un videotutorial o una simple lista de verificación.

Esto no es ciencia ficción; está sucediendo ahora. Con herramientas como Augie de Augmentir, los trabajadores reciben orientación, apoyo y capacitación en tiempo real mientras trabajan, adaptados a la tarea y situación exactas. asistentes de IA generativos industriales aprenden y mejoran con cada interacción, por lo que cuanto más se utilizan, mejor ayudan.

Asistente de inteligencia artificial generativa Augie para trabajos estándar de fabricación

Esto no solo aumenta la productividad, sino que también reduce el tiempo de inactividad, previene errores y mejora la confianza de los trabajadores. Los copilotos de IA actúan como un mentor en tu bolsillo: siempre disponible, siempre actualizado y siempre listo para ayudarte.

4. Creación rápida de contenido con herramientas de IA generativa como Augie

Un problema importante en la capacitación en manufactura siempre ha sido la creación de contenido. Redactar procedimientos operativos estándar (POE), manuales de capacitación y documentos de incorporación requiere mucho tiempo, y mantenerlos actualizados es un desafío constante, especialmente cuando cambian los procesos, las herramientas o los equipos.

Ahí es donde entran en juego las herramientas de IA generativa como Augmentir. Augie Adelante.

Augie ayuda a los equipos de capacitación y a los expertos en la materia a crear contenido actualizado, preciso y atractivo en mucho menos tiempo. Puedes introducir algunas notas, un videotutorial o un manual antiguo, y Augie generará instrucciones de trabajo estructuradas, módulos de capacitación o incluso listas de verificación interactivas. Esto democratiza la creación de contenido: ahora cualquier persona, desde un jefe de línea hasta un ingeniero de mantenimiento, puede contribuir con contenido de capacitación sin necesidad de ser redactor técnico.

Asistente de inteligencia artificial generativa Augie Industrial Copilot para capacitación y creación de cuestionarios

Más importante aún, debido a que Augie es parte del mismo ecosistema, el contenido de capacitación que genera se puede enviar inmediatamente a manos de los trabajadores (integrado en flujos de trabajo digitales, accesible a través de asistentes de IA o distribuido dinámicamente en función del comportamiento del usuario).

Esto significa que su capacitación se mantiene actualizada, relevante y alineada con la realidad del terreno. Se acabaron los manuales obsoletos. Se acabaron los retrasos entre los cambios de procesos y las actualizaciones de la capacitación.

El panorama general: la IA como multiplicador de la formación

Lo que une a todas estas innovaciones es el cambio de una capacitación estática y única a un soporte continuo y personalizado, posibilitado por la IA.

  • La IA hace que la capacitación sea más inteligente al identificar quién necesita ayuda y dónde.
  • Agiliza la capacitación entregando contenido que se adapta a las necesidades de cada trabajador.
  • Hace que la capacitación sea más efectiva al integrarla directamente en el flujo de trabajo.
  • Y hace que la capacitación sea más escalable al automatizar la creación de contenido y la prestación de soporte.

En resumen, la IA se convierte en un multiplicador de fuerza para la capacitación. Permite a los trabajadores mejorar más rápido, a los gerentes liderar con mayor eficacia y a las empresas mantenerse ágiles en un mundo en constante cambio.

Mirando hacia el futuro

La brecha de habilidades en manufactura no desaparecerá pronto. De hecho, se proyecta que millones de empleos en manufactura podrían quedar vacantes durante la próxima década debido a la escasez de trabajadores capacitados. Los métodos de capacitación tradicionales simplemente no pueden escalar para afrontar este desafío.

Pero la IA puede.

Al integrar inteligencia en cada capa de la experiencia de capacitación, desde el análisis de datos hasta el soporte en tiempo real, plataformas como Augmentir ofrecen un nuevo modelo para el desarrollo de la fuerza laboral. Es más rápido, más inteligente, más atractivo y, en definitiva, más humano.

Porque al final del día, no se trata de reemplazar a las personas con IA, se trata de ayudar a las personas a prosperar junto a ella.

 

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Descubra cómo la tecnología de trabajadores conectados ayuda a eliminar averías en la fabricación, lo que aumenta el tiempo de actividad, la eficiencia y la resiliencia operativa.

Las averías son uno de los factores más disruptivos en las operaciones de fabricación. Ya sea por fallos mecánicos, errores humanos o mantenimiento insuficiente, las averías de los equipos provocan tiempos de inactividad imprevistos, pérdida de productividad y mayores costes operativos. Para los fabricantes que buscan un rendimiento excepcional, Eliminación de averías (BDE) es un pilar fundamental del mantenimiento centrado en la confiabilidad y la excelencia operativa.

Eliminación de averías en la fabricación

En este artículo, exploramos qué implica la eliminación de averías, cómo la tecnología Connected Worker transforma el enfoque de la gestión de averías y cómo plataformas innovadoras como Aumentar Empoderar a los equipos de primera línea para impulsar mejoras sostenibles.

¿Qué es la eliminación de averías?

La Eliminación de Averías es un enfoque proactivo centrado en identificar, analizar y eliminar permanentemente las causas raíz de las fallas de los equipos. Es una piedra angular de Mantenimiento Productivo Total (TPM) y Manufactura esbelta, con el objetivo de mejorar la eficacia general del equipo (OEE) a través de la resolución sistemática de problemas y la mejora de procesos.

La eliminación de averías aborda directamente las paradas no planificadas, una de las Seis grandes pérdidas en la fabricación, reduciendo las fallas de los equipos y aumentando el tiempo de actividad. Empresario japonés Seiichi Nakajima Se desarrollaron tanto el TPM como las seis grandes pérdidas como marco para reducir el desperdicio y ofrecer mayor valor al cliente. La eliminación de averías mejora la disponibilidad y ayuda a abordar otras pérdidas relacionadas con el rendimiento y la calidad, lo que la convierte en un factor clave de la eficiencia general.

A diferencia del mantenimiento reactivo, donde el enfoque está en reparar las máquinas después de una falla, BDE enfatiza:

  • Análisis de causa raíz (RCA) para comprender los problemas subyacentes
  • Participación de primera línea en la identificación y solución de problemas
  • Ciclos de mejora continua para prevenir la recurrencia
  • Trabajo estandarizado para mantener los logros

El objetivo no es solo restaurar la funcionalidad, sino también implementar medidas correctivas y preventivas que eviten que el problema se repita. Los programas de BDE exitosos suelen implicar la colaboración interdisciplinaria entre operadores, equipos de mantenimiento, ingenieros y la gerencia.

Consejo profesional

El uso de herramientas digitales y tecnología de trabajadores conectados puede ayudar a respaldar la eliminación de averías en cada etapa, desde la detección hasta la resolución y la prevención a largo plazo.

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El impacto de la eliminación de averías

La eliminación de averías genera un valor significativo en todas las operaciones de fabricación, entre ellas:

  • Tiempo de inactividad reducido:Identificar y resolver las causas sistémicas de falla aumenta la disponibilidad del equipo
  • Aumento de la productividad:Con activos más confiables, los niveles de producción aumentan sin costos adicionales.
  • Costos de mantenimiento más bajos:La prevención de averías reduce las reparaciones de emergencia, el uso de repuestos y las horas extras.
  • Seguridad mejorada:La eliminación de fallas frecuentes de los equipos reduce el riesgo de accidentes y lesiones.
  • Mejor compromiso de la fuerza laboral:Darle poder a los trabajadores de primera línea para resolver problemas promueve el sentido de pertenencia y la moral.

A pesar de sus beneficios, la implementación de BDE puede ser difícil sin las herramientas adecuadas. Los sistemas tradicionales basados en papel suelen ralentizar la recopilación de datos, dificultar la visibilidad de problemas recurrentes y dificultar la colaboración en tiempo real.

Tecnología para trabajadores conectados y eliminación de averías

Presentamos la tecnología Connected Worker: plataformas digitales que brindan a los trabajadores de primera línea acceso en tiempo real a información, orientación y herramientas de colaboración. Las soluciones Connected Worker desempeñan un papel transformador en la eliminación de averías, abordando diversas necesidades críticas en el proceso:

1. Recopilación de datos en tiempo real

Las plataformas Connected Worker permiten a los operadores y técnicos registrar digitalmente las averías a medida que ocurren. Esta entrada inmediata garantiza la precisión de los datos, su fecha y hora, y su contenido contextual (como fotos, datos de sensores o vídeos), cruciales para un análisis eficaz de la causa raíz.

2. Flujos de trabajo guiados y estandarización

Las instrucciones de trabajo digitales y los procedimientos operativos estándar (POE) ayudan a estandarizar las respuestas ante averías. Cuando un operador detecta un problema recurrente, puede seguir una guía optimizada de resolución de problemas, lo que reduce la variabilidad y las conjeturas.

3. Comunicación y colaboración mejoradas

Las herramientas de Connected Worker facilitan la comunicación en tiempo real entre departamentos y turnos. Los equipos de mantenimiento pueden recibir alertas instantáneas, los ingenieros pueden revisar las tendencias de averías de forma remota y las mejores prácticas se pueden compartir entre las distintas sedes.

4. Análisis y mejora continua

Con análisis integrados, las plataformas Connected Worker permiten a los fabricantes identificar patrones en los datos de averías. Los mapas de calor, los diagramas de Pareto y los paneles de KPI identifican problemas sistémicos y ayudan a priorizar mejoras de alto impacto.

5. Empoderamiento de primera línea

Los operadores ya no son informantes pasivos de los problemas; se convierten en participantes activos en su resolución. Mediante formularios digitales, herramientas de escalamiento y ciclos de retroalimentación, los trabajadores contribuyen a eliminar las causas de las averías de forma permanente.

Cómo Augmentir facilita la eliminación de averías

Augmentir, una plataforma líder de trabajadores conectados impulsada por inteligencia artificial (IA), ofrece un conjunto integral de herramientas diseñadas para respaldar la eliminación de averías en cada etapa, desde la detección hasta la resolución y la prevención a largo plazo.

Augmentir funciona como un sistema operativo digital de primera línea para su estrategia de TPM. 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

Así es como Augmentir ayuda a los fabricantes a eliminar averías:

1. Instrucciones y orientación laboral basadas en IA

Los flujos de trabajo digitales de Augmentir guían a los trabajadores a través de los procedimientos de inspección, resolución de problemas y mantenimiento con claridad paso a paso. Al digitalizar los procedimientos operativos estándar y habilitar una lógica de ramificación inteligente, Augmentir garantiza que se tome la acción correcta en el momento oportuno, siempre.

Cuando el equipo falla, los operadores pueden acceder rápidamente a instrucciones de trabajo contextuales basadas en el modo de falla específico, lo que reduce el tiempo de diagnóstico y mejora la precisión de la reparación.

Además, con herramientas como Augie de Augmentir, un asistente de IA generativo para operaciones de primera línea, los operadores pueden obtener acceso a recursos de resolución de problemas en tiempo real y orientación digital.

IA generativa de copiloto de primera línea para la resolución de problemas

2. Captura inteligente de datos

Augmentir permite la captura fluida de datos en el punto de trabajo. Los operadores registran eventos de inactividad, sus causas y acciones correctivas mediante dispositivos móviles, tabletas o gafas inteligentes. Estos datos se incorporan directamente a los paneles de análisis, sin necesidad de entrada manual ni retrasos.

La captura de fotografías y vídeos enriquece aún más el conjunto de datos, proporcionando evidencia visual que ayuda en el análisis de la causa raíz y la capacitación.

3. Aprendizaje continuo con información de IA

El motor de IA de Augmentir analiza los datos de rendimiento de trabajadores, máquinas y procesos para identificar deficiencias en las habilidades, ineficiencias de los procesos y patrones de fallos frecuentes. Esta información ayuda a priorizar las iniciativas de BDE y a orientar las intervenciones específicas.
Por ejemplo, si un activo en particular experimenta paradas menores frecuentes debido a un error del operador, Augmentir puede recomendar capacitación personalizada o sugerir ajustes de procedimiento.

4. Colaboración interfuncional

La eliminación de averías suele requerir la colaboración de varios departamentos. Augmentir fomenta la colaboración al permitir la comunicación en tiempo real y la delegación de tareas en una única plataforma. Los problemas se pueden escalar, rastrear y resolver de forma colaborativa, lo que reduce el tiempo medio de reparación (MTTR).

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

5. Retención y transferencia de conocimientos

La eliminación de averías requiere que las lecciones aprendidas se capturen y compartan. Augmentir crea una base de conocimiento dinámica donde las mejores prácticas, las soluciones exitosas y los hallazgos del análisis de causa raíz (RCA) se pueden almacenar y recuperar cuando se necesite. Los nuevos empleados se benefician del acceso instantáneo al conocimiento local, lo que mejora el tiempo de puesta en marcha y reduce los fallos recurrentes.

 

 

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Mejore sus procesos de limpieza, inspección y lubricación (CIL) con herramientas digitales modernas para mejorar la eficiencia, garantizar el cumplimiento y reducir el tiempo de inactividad del equipo.

En la industria manufacturera, a menudo son las rutinas más simples las que tienen el mayor impacto. Tomemos como ejemplo CIL—Limpiar, inspeccionar, lubricar, una parte clave de Mantenimiento AutónomoEl CIL es una de las primeras actividades de mantenimiento que aprenden los operadores y una de las que se realizan con mayor frecuencia. Pero la clave está en lo siguiente: si se implementa correctamente, el CIL puede convertirse en un potente impulsor de la confiabilidad de los equipos, la eficiencia optimizada y la responsabilidad directa.

Limpiar, inspeccionar y lubricar el cilindro con herramientas digitales de Augmentir

Desafortunadamente, en demasiadas fábricas, la CIL se ha estancado en el pasado: listas de verificación en papel, ejecución inconsistente y poca visibilidad sobre si se está llevando a cabo. Se convierte en un simple ejercicio de verificación en lugar de un proceso generador de valor.

En Augmentir, estamos cambiando eso.

Llevando CIL más allá del mantenimiento de las máquinas

La CIL no se limita al mantenimiento de las máquinas, sino a liberar todo el potencial de sus equipos de primera línea. Si bien a menudo se considera una tarea básica mantener las máquinas en funcionamiento, creemos que la CIL desempeña un papel mucho más estratégico en la fabricación. Es una de las pocas oportunidades prácticas y constantes que tienen los operadores para interactuar con sus equipos y contribuir a su estado, rendimiento y longevidad. Cuando se implementa correctamente, la CIL aumenta la confiabilidad de los equipos, minimiza las paradas no planificadas y sienta las bases para... Mantenimiento Productivo Total (TPM) y Manufactura esbelta—principios básicos de la Sistema de producción de Toyota.

Sin embargo, el enfoque tradicional de la CIL (listas de verificación en papel, registros manuales y capacitación inconsistente) limita su potencial. Sin visibilidad en tiempo real ni estandarización, es fácil que estas tareas se apresuren o se pasen por alto, convirtiendo la CIL en un proceso reactivo o incluso olvidado. Por eso, abordamos la CIL como un proceso conectado digitalmente y centrado en las personas. Cuando la CIL se integra en los flujos de trabajo diarios, se apoya en una guía intuitiva y se vincula con información basada en datos, se convierte en mucho más que una rutina: se convierte en un motor de confiabilidad, compromiso del personal y mejora continua. En resumen, vemos la CIL como una plataforma para operaciones más inteligentes y una gran oportunidad para elevar el rol del trabajador de primera línea.

Lista de verificación de mantenimiento autónomo (CIL) para limpiar, inspeccionar y lubricar

Se trata de construir un entorno de fabricación más inteligente, más proactivo y más conectado: uno que evite los problemas en lugar de reaccionar ante ellos.

Modernizando CIL para la fuerza laboral actual con Augmentir

En Augmentir, creemos que la CIL no es solo una tarea, sino un momento crucial. Un momento en el que los operadores se detienen a cuidar los equipos que impulsan su operación. Aunque simple, esta acción tiene el potencial de conectar personas, procesos y máquinas de una manera que impulsa la confiabilidad y el rendimiento a largo plazo.

Sin embargo, en muchos entornos de fabricación, la limpieza a fondo (CIL) sigue siendo una rutina infravalorada. Pero nosotros sabemos que no es así. Estas acciones cotidianas —limpiar una pieza, inspeccionar el desgaste, aplicar lubricación— son el punto de partida de la excelencia operativa. Son la primera defensa de la primera línea contra fallos de los equipos, problemas de calidad y pérdida de productividad. Y lo que es más importante, son uno de los pocos puntos de contacto diarios donde los trabajadores pueden influir directamente en el rendimiento.

Así es como Augmentir está modernizando CIL para que cada momento cuente:

1. Flujos de trabajo de CIL digitales que guían y empoderan

Los trabajadores de primera línea pueden acceder a instrucciones paso a paso desde cualquier dispositivo móvil o tableta. Con elementos visuales claros, indicaciones de seguridad y guías específicas para cada máquina, cada tarea se ejecuta correctamente, siempre. Se acabaron las conjeturas. Se acabaron las carpetas de papel.

2. Perspectivas inteligentes que impulsan la acción

Nuestra plataforma basada en IA captura y analiza cada actividad de CIL, ayudándole a detectar ineficiencias, pasos omitidos y problemas recurrentes. El mantenimiento rutinario se convierte en un potente motor para la mejora continua.

3. Visibilidad y rendición de cuentas en tiempo real

Los supervisores y equipos de mantenimiento obtienen visibilidad instantánea de todas las líneas y turnos. Vean qué equipos recibieron mantenimiento, quién realizó el trabajo y qué problemas se detectaron, sin tener que recurrir a listas de verificación ni a la memoria.

4. Desarrollo de conocimientos y habilidades integrados

CIL también es una oportunidad para mejorar sus habilidades. Augmentir integra el conocimiento tribal en los flujos de trabajo, lo que permite a los operadores aprender sobre la marcha y aportar retroalimentación valiosa que fortalece todo el sistema.

Al funcionar con datos en tiempo real e IA, CIL se transforma de una tarea básica a un activo estratégico. Impulsa la toma de decisiones, revela problemas ocultos, facilita el mantenimiento autónomo y empodera a su personal. ¿El resultado? Mayor disponibilidad. Mayor consistencia. Equipos de primera línea más comprometidos y menos desperdicio.

En Augmentir, nos comprometemos a convertir estos momentos cotidianos en un impacto medible. Con las herramientas adecuadas, incluso las tareas rutinarias pueden impulsar la innovación y la resiliencia.

¿Está listo para convertir su programa CIL en una ventaja competitiva?

 

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Aprenda cómo mejorar la transferencia de turnos de fabricación con nuestra plantilla descargable y la solución de trabajador conectado impulsada por IA.

Mejorar la transferencia de turnos en la industria manufacturera implica implementar estrategias para optimizar la comunicación, optimizar los procesos y garantizar una transición fluida entre turnos. Estas estrategias pueden incluir la creación de una plantilla de transferencia de turnos (plantilla de transferencia de turnos) y la implementación de procesos digitales con... plataforma de trabajadores conectados, y establecer protocolos estandarizados de transferencia de turnos.

Traspaso de turno en la fabricación

Fomentar la participación activa y el compromiso del personal, tanto entrante como saliente, fomenta una cultura de responsabilidad y colaboración. Las sesiones de capacitación periódicas y los mecanismos de retroalimentación permiten a los equipos perfeccionar continuamente sus procedimientos de transferencia y abordar cualquier desafío. Al priorizar la comunicación clara, los procesos estandarizados y las iniciativas de mejora continua, las plantas de fabricación pueden optimizar las prácticas de transferencia de turnos y maximizar la eficiencia operativa.

Lea a continuación para conocer por qué es importante el traspaso de turnos, cómo estandarizar los traspasos de turnos para operaciones más seguras, ejemplos de plantillas de traspaso de turnos (plantillas de traspaso de turnos) y cómo digitalizar los traspasos de turnos con herramientas de software para trabajadores conectados.

 

Plantilla de traspaso de turno
Plantilla gratuita
Optimice el proceso de transferencia de turnos con nuestra plantilla gratuita. Descargue nuestra plantilla en PDF para comenzar y aprenda más sobre cómo digitalizar su proceso de transferencia de turnos con Augmentir.
Consejo profesional

Ahora puede importar documentos PDF, Word o Excel existentes (como el PDF anterior) directamente a Augmentir y crear procedimientos de trabajo digitales e interactivos y listas de verificación con Augie™, la herramienta de creación de contenido con IA generativa de Augmentir. Obtenga más información sobre Augie: su solución industrial. Asistente de IA generativa.

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¿Por qué son importantes los cambios de turno?

El cambio de turno en la manufactura es un proceso crítico donde el personal entrante y saliente intercambia información, lo que garantiza la continuidad y la eficiencia de las operaciones de producción. Durante esta transición, a menudo conocida como La hora dorada en la industria manufactureraSe comunican detalles esenciales como el estado de la producción, la condición del equipo, las preocupaciones de seguridad y cualquier problema en curso para garantizar una transferencia de responsabilidad sin problemas.

Las consecuencias de una comunicación y unos procesos inadecuados en el traspaso de turnos pueden ser devastadoras. Por ejemplo, la Junta de Seguridad Química e Identificación de Peligros de EE. UU. investigación Se descubrió que una serie de errores de comunicación en los turnos, que comenzaron cinco días antes de un incidente, provocó la liberación de casi 11.988 kg de metilmercaptano, una sustancia química tóxica. Esto no solo ocasionó multas de la OSHA superiores a 270.000 TP4T, sino también la muerte de cuatro empleados que inhalaron los vapores tóxicos.

La comunicación eficaz durante el traspaso de turno es fundamental para una gestión eficaz. gestión diariaEsto permite al equipo entrante comprender la situación actual, anticipar posibles desafíos y mantener la productividad. Al priorizar la comunicación clara y la documentación exhaustiva, las plantas de fabricación pueden mejorar la eficacia operativa y mantener altos estándares de seguridad y calidad en todos los turnos. Además, documentar la información clave facilita futuras consultas y facilita la resolución de problemas.

Estandarización de los cambios de turno para operaciones más seguras

Los informes de traspaso de turnos escritos y verbales suelen ser ineficaces debido a la falta de comunicación estructurada entre turnos, otros departamentos/equipos y a la ausencia de detalles cruciales en los informes. Los datos se intercambian a menudo verbalmente, mediante correos electrónicos y notas físicas, que pueden ser malinterpretados o malinterpretados por la siguiente persona o por un turno posterior. Este proceso se puede optimizar mediante la estandarización, ahorrando tiempo y esfuerzo.

Trabajo estandarizado Es un pilar fundamental de la excelencia en seguridad operacional; en esencia, es el proceso de completar actividades repetitivas de forma consistente para garantizar resultados óptimos. La aplicación de este concepto a las transferencias de turno y a los informes de transferencia de turno crea métodos eficientes de comunicación y colaboración entre turnos, lo que garantiza transferencias más fluidas, mejores respuestas y mayor seguridad.

Ejemplos de plantillas de traspaso de turno

Independientemente del sector, crear una plantilla de transferencia de turnos (plantilla de transferencia de turnos) es una buena práctica que puede tener un gran impacto en la productividad, la satisfacción y la seguridad. A continuación, se muestra un ejemplo de plantillas de transferencia de turnos que pueden modificarse para adaptarse a las necesidades de la organización:

 

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No todos los informes de traspaso de turno son iguales; varían según el sector, el departamento y la empresa. Sin embargo, el ejemplo anterior captura la esencia y los elementos clave necesarios en un informe de traspaso de turno.

Consejo profesional

Las plantillas de transferencia de turno deben ser completas pero concisas. Mantenerlas simples, solicitar la información relevante y evitar formularios largos o tediosos ayudará a garantizar que los trabajadores de primera línea las completen y participen.

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Traspaso de turnos digital con software para trabajadores conectados

El uso de herramientas inteligentes para trabajadores conectados para crear traspasos de turno digitales está revolucionando el proceso tradicional de traspaso de turnos en la fabricación. Mediante el uso de soluciones para trabajadores conectados, los fabricantes facilitan la comunicación en tiempo real, mejoran el intercambio de datos y la gestión de tareas entre turnos. Al incorporar funciones como dispositivos móviles y wearables, plataformas en la nube y... Asistentes GenAILos traspasos de turnos digitales permiten un intercambio de información fluido independientemente de la ubicación, mejorando la accesibilidad y la eficiencia.

Aumentar de plataforma de trabajadores conectados Y nuestro conjunto de herramientas para trabajadores conectados ayuda a los fabricantes a estandarizar el trabajo y a mejorar continuamente las operaciones. Importe documentos PDF, Word o Excel existentes directamente a Augmentir y cree procedimientos de trabajo y listas de verificación digitales e interactivos con Augie™, la herramienta de creación de contenido con IA generativa de Augmentir. Una vez digitalizados, los trabajadores pueden acceder fácilmente a informes de turnos, métricas de producción, actualizaciones del estado de los equipos y protocolos de seguridad desde dispositivos móviles o wearables, lo que garantiza la continuidad y la transparencia en todos los turnos.

Además, las herramientas inteligentes para trabajadores conectados facilitan la resolución proactiva de problemas y brindan notificaciones instantáneas sobre anomalías o requisitos de mantenimiento, lo que permite a los equipos abordar los problemas rápidamente y evitar tiempos de inactividad.

Contáctanos para obtener más información sobre por qué los principales fabricantes confían en Augmentir para transformar su gestión diaria y mejorar:

  • Gestión y seguimiento de problemas y actividades
  • Auditorías y programación de trabajos estándar
  • Formularios inteligentes y listas de verificación
  • Colaboración y comunicación inteligentes
  • Apoyo al desempeño de los trabajadores en circuito cerrado
  • y más…

 

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Descubra cómo el seguimiento de habilidades mejora la asignación de trabajo y la utilización de la fuerza laboral para mejorar la productividad en la fabricación.

El seguimiento de las habilidades de los empleados es una excelente manera de mantenerse a la vanguardia en el cambiante panorama manufacturero actual. Los líderes pueden utilizar esta estrategia de gestión del talento para reducir las brechas de competencias de los trabajadores, mejorar la capacitación efectiva y contratar a candidatos cualificados.

Poner énfasis en las habilidades de los empleados también puede ayudar a los fabricantes a priorizar la asignación de trabajo y la utilización de la fuerza laboral. Pero ¿qué significan exactamente estos dos términos y cómo se relacionan con el seguimiento de las habilidades en la fabricación?

Asignación de trabajo es el proceso de asignar recursos y roles para cumplir los objetivos de una determinada tarea o instalación de producción. Utilización de la fuerza laboral, por su parte, se refiere a cómo una empresa u organización utiliza eficazmente su fuerza laboral para cumplir con sus metas y objetivos operativos.

Seguimiento de habilidades y utilización de la fuerza laboral en la manufactura

Para mantenerse a la par de la competencia, los fabricantes no sólo deberían intentar contratar a los mejores empleados posibles, sino también asignar el trabajo de manera eficaz para retener al personal, satisfacer a los clientes y aumentar las ganancias.

En última instancia, realizar un seguimiento de las habilidades es una forma beneficiosa de organizar los recursos de una empresa para alcanzar objetivos comerciales sostenibles. Implementar un solución de trabajador conectado y digitalizar gestión de habilidades Los procesos a través de tecnologías de fabricación inteligente son una forma eficaz para que las organizaciones visualicen instantáneamente las brechas de habilidades en los equipos, así como rastreen las habilidades de la fuerza laboral y evalúen rápidamente la preparación tanto del equipo como del individuo.

Obtenga más información sobre el seguimiento de habilidades digitales y cómo mejora la asignación de trabajo y la utilización de la fuerza laboral a continuación:

Definición de seguimiento de habilidades

El seguimiento de habilidades ayuda a garantizar que todos los trabajadores posean la experiencia necesaria para realizar las tareas al máximo de su potencial. En esencia, reduce la brecha entre las competencias que los empleados ya poseen y las que necesitan desarrollar.

Cada empresa manufacturera tiene requisitos y expectativas laborales únicos. El seguimiento periódico de las habilidades de los trabajadores ayuda a la empresa a identificar las necesidades de capacitación y a fortalecer sus conocimientos para que puedan cumplir los objetivos esperados. El software de gestión y seguimiento de habilidades ayuda a los fabricantes a identificar y monitorizar la experiencia de los empleados. Puede asignar habilidades desde una biblioteca centralizada a trabajadores individuales, analizar el rendimiento de sus equipos y cubrir cualquier carencia de habilidades.

software de seguimiento de habilidades

En pocas palabras, medir las competencias de los empleados puede aumentar la retención, disminuir la cantidad de tiempo dedicado a las tareas y mejorar la productividad general.

Beneficios de las habilidades de seguimiento para mejorar la asignación del trabajo

Mediante la digitalización y un seguimiento eficaz de las competencias, las empresas manufactureras pueden asignar mejor el trabajo a los miembros del equipo en función de su experiencia, credenciales y capacidad real. Por ejemplo, un operador con más de 10 años de experiencia en el uso de equipos controlados por computadora puede ser más adecuado para manejar maquinaria compleja que un trabajador de nivel inicial sin dicha formación.

Además, con un repositorio digital centralizado, los administradores tienen una mejor idea del nivel de habilidades actual de cada empleado y de las áreas de mejora potenciales. Posteriormente, pueden cubrir cualquier déficit de habilidades mediante oportunidades de capacitación. A cambio, los trabajadores que reciben la capacitación necesaria tienen más probabilidades de prosperar en sus funciones y ser productivos.

En resumen, medir las habilidades de los trabajadores puede ayudar a mejorar la asignación de trabajo al:

  • Contratar o asignar a los empleados actuales los trabajos y tareas correctos
  • Facilitar el desarrollo de los trabajadores mediante tutoría y capacitación
  • Retener empleados de alta calidad

Cómo el seguimiento de habilidades mejora la utilización de la fuerza laboral

La utilización de la fuerza laboral se refiere a la cantidad de tiempo que un empleado dedica al trabajo facturable. El seguimiento de las habilidades puede mejorar esto, impulsando así la productividad y las ganancias.

Al medir la eficiencia con la que los empleados realizan su trabajo y la eficacia con la que una empresa gestiona sus recursos, se puede garantizar que las tareas se realicen correctamente y que los ingresos aumenten continuamente. Considere cuántas horas semanales de trabajo de cada empleado deben facturarse para mantener la rentabilidad y si están cumpliendo con los objetivos. Con un sistema de seguimiento digitalizado, los fabricantes pueden automatizar y optimizar este proceso, reduciendo errores, mejorando la productividad y garantizando el éxito.

Consejo profesional

Mediante el uso de soluciones para trabajadores inteligentes y conectados e información de la fuerza laboral basada en IA, las organizaciones pueden brindar aprendizaje continuo en el trabajo basado en el seguimiento de habilidades y el desempeño laboral real, promoviendo esfuerzos de actualización y mejora de habilidades en toda la empresa.

En resumen, las habilidades de seguimiento pueden ayudar a mejorar la utilización de la fuerza laboral al:

  • Establecer tarifas rentables para los servicios en función del rendimiento del trabajador y el tiempo facturado
  • Compensar a los empleados de manera justa
  • Evaluar si el personal está sobrecargado o infrautilizado

Al digitalizar estos procesos de seguimiento e implementar soporte basado en IA, las organizaciones también pueden visualizar, monitorear y mitigar el agotamiento laboral de los empleados. Al recopilar datos altamente granulares de los trabajadores conectados y usar IA para filtrar la información innecesaria, las operaciones industriales no solo pueden mejorar las tareas y la productividad, sino también brindar un mejor apoyo y empoderar a los trabajadores de primera línea.

Formas de realizar un seguimiento de las habilidades de la fuerza laboral

El seguimiento de las habilidades de los empleados es una excelente forma de mejorar el desempeño y la productividad de los trabajadores al asignar a la persona adecuada a la tarea adecuada.

Una forma de realizar un seguimiento de las habilidades de un empleado es a través de un matriz de habilidades, que es una cuadrícula que mapea las credenciales y cualificaciones del personal. Una matriz de habilidades ayuda a los gerentes a diseñar estrategias y supervisar las habilidades actuales y deseadas para un equipo, puesto, departamento y más. De manera similar, una matriz de cobertura de puestos Se utiliza para asignar empleados a tareas, roles o puestos, garantizando una cobertura adecuada e identificando las carencias de habilidades. Una matriz de habilidades (así como una matriz de cobertura de puestos) suele gestionarse mediante una hoja de cálculo, pero existen alternativas a las matrices de habilidades. Por ejemplo, las basadas en la nube. software de gestión de habilidades Puede ayudar a identificar y monitorear las competencias de los empleados y correlacionarlas con su desempeño laboral real. El software también ayuda a los gerentes a filtrar las bases de datos de empleados por habilidades para formar equipos o asignar tareas según cualificaciones específicas.

matriz de habilidades

El liderazgo también puede monitorear las competencias mediante una taxonomía de habilidades. Las taxonomías ayudan a clasificar y organizar las habilidades en grupos para comprender mejor qué habilidades poseen los empleados y cuáles deberían aprender. Básicamente, estas listas estructuradas ayudan a la gerencia a identificar y rastrear las habilidades para asignar mejor los recursos y las oportunidades de capacitación de los trabajadores.

Por último, una aplicación de seguimiento de habilidades puede incluir software basado en IA para identificar y medir la experiencia de los trabajadores y su desempeño laboral real. Esta es una excelente método para asignar trabajo de forma inteligente a través de Mapeo de habilidades, optimización de programas de capacitación y más. Con información basada en IA y tecnología para trabajadores conectados, las organizaciones pueden acortar la distancia entre la sala de capacitación y el taller, integrando la capacitación en el flujo de trabajo y creando un entorno de aprendizaje continuo.

Gestión de habilidades con Augmentir

Augmentir ofrece soluciones de primer nivel para monitorear y gestionar fácilmente las habilidades de su equipo de primera línea. Nuestras solución de trabajador conectado proporciona paneles personalizados para optimizar procesos para mejorar la gestión de la fuerza laboral, la gestión de habilidades y brindar capacitación y soporte en línea en el punto de trabajo, cerrando las brechas de habilidades en el momento de necesidad.

Si está interesado en aprender cómo Augmentir puede ayudarlo a mejorar la gestión de sus habilidades, el seguimiento de habilidades y el desarrollo de la fuerza laboral, solicite una demostración en vivo.

 

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La fuerza laboral manufacturera dinámica y cambiante de la actualidad necesita aprendizaje continuo y apoyo al desempeño para sostener y brindar de manera efectiva un desempeño efectivo en el trabajo.

A diario oímos hablar de la creciente "brecha de habilidades" en la industria manufacturera, asociada a la fuerza laboral de primera línea. Se dice que un 30% de los trabajadores se jubilarán próximamente, llevándose consigo sus más de 30 años de experiencia, lo que crea la necesidad de capacitar rápidamente a sus reemplazos más jóvenes. Para resolver esta brecha de conocimiento, toda una generación de empresas se propuso desarrollar aplicaciones de software para "Trabajadores Conectados". Sin embargo, todas dependían de los procesos existentes de capacitación, orientación y soporte. La única diferencia real con este enfoque ha sido la creación de tecnología que convierte los procedimientos en papel en documentos.

Junto con conocimiento tribal y conocimiento tácito La fuerza laboral actual también es más dinámica y diversa que la de generaciones anteriores. Los empleados con 30 años de dedicación ya no son la norma. La antigüedad promedio de los trabajadores manufactureros se ha reducido en 171 TP3T en los últimos 5 años y la transitoriedad del trabajador industrial se está acelerando rápidamente. Una consecuencia de la pandemia de COVID-19 ha traído consigo... Gran Resignación, donde los trabajadores están renunciando en cifras récord y el compromiso de los trabajadores ha disminuido casi 20% en los últimos 2 años. 

Esta nueva fuerza laboral manufacturera está cambiando en tiempo real: quiénes se presentan, cuáles son sus habilidades y qué tareas deben realizar son un objetivo en constante evolución. El enfoque tradicional de "talla única" para la capacitación, la orientación y el apoyo al rendimiento es fundamentalmente incapaz de permitir que los trabajadores actuales alcancen su máximo potencial de seguridad, calidad y productividad. 

Digitalizar las instrucciones de trabajo es un excelente comienzo para ayudar a cerrar la brecha de habilidades en la fabricación, pero por sí solo no resolverá el problema por completo. Debemos ir un paso más allá para superar la falta de mano de obra cualificada y capacitada en la fabricación. 

Entra en el Segunda generación del software Connected Worker, uno basado en un enfoque basado en datos y respaldado por IA que ayuda a capacitar, guiar y respaldar a las fuerzas laborales dinámicas de la actualidad al combinar instrucciones de trabajo digitales, colaboración remota y capacidades avanzadas de capacitación en el trabajo. 

Estas soluciones para trabajadores conectados de segunda generación están diseñadas para capturar datos altamente granulares provenientes de los trabajadores de primera línea conectados. Estas plataformas se construyen desde cero sobre la base de la inteligencia artificial (IA). Los algoritmos de IA son ideales para analizar grandes cantidades de datos recopilados de una fuerza laboral conectada. La IA puede detectar patrones, detectar valores atípicos, depurar datos y encontrar correlaciones y patrones que permiten identificar oportunidades de mejora, creando un entorno basado en datos que fomenta el aprendizaje continuo y el rendimiento.

Este enfoque se alinea perfectamente con la naturaleza dinámica y cambiante de la fuerza laboral actual y es ideal para respaldar sus 5 momentos de necesidad, un marco para lograr y mantener un desempeño efectivo en el trabajo.

Por ejemplo, la plataforma de trabajadores conectados de Augmentir, impulsada por IA, aprovecha datos anónimos de millones de ejecuciones de tareas para mejorar y ampliar significativamente su capacidad de proporcionar automáticamente información de IA en la aplicación sobre productividad, seguridad y desarrollo del personal. Esta información es fundamental para la evaluación True Proficiency™ de Augmentir, que ayuda a establecer una línea de base objetiva para cada miembro del equipo en función de su nivel de competencia en cada tarea. De esta manera, las organizaciones pueden optimizar la productividad y el rendimiento, programar de forma inteligente según su nivel de competencia y habilidades, y personalizar la orientación y el apoyo para satisfacer las necesidades de cada miembro del equipo.

Esto ofrece importantes beneficios a los clientes de Augmentir, quienes aprovechan la IA de Augmentir junto con el flujo de trabajo digital y las capacidades de colaboración remota de la plataforma, lo que les permite implementar iniciativas de mejora continua centradas en el desarrollo de la fuerza laboral. Estos clientes pueden utilizar la información generada por la IA de Augmentir para realizar evaluaciones objetivas del desempeño, identificar automáticamente dónde la productividad está rezagada (o podría rezagarse), aumentar el compromiso de los trabajadores y ofrecer instrucciones de trabajo altamente personalizadas según su competencia.

Tradicionalmente, había una clara separación entre la capacitación y la ejecución del trabajo, lo que requería que la capacitación de incorporación abarcara todo lo que un trabajador podía hacer. posiblemente lo haga, lo que prolonga el tiempo de capacitación y genera ineficiencias. Hoy en día, con la capacidad de impartir capacitación... en el momento de necesidadLa incorporación puede centrarse en todo lo que un trabajador necesita. Probablemente lo hará, Identificar y cerrar la brecha de habilidades en tiempo real y Reduciendo significativamente los tiempos de incorporación a la fabricación. En un caso particular, Bio-Chem Fluidics logró reducir el tiempo de incorporación de nuevos empleados hasta en 80%, a la vez que logró una mejora de 21% en la productividad laboral en toda su planta de fabricación.

A medida que los trabajadores se conectan más, las empresas tienen acceso a una nueva y rica fuente de datos de actividad, ejecución y tribales y, con las herramientas de IA adecuadas, pueden obtener información en áreas donde existen las mayores oportunidades de mejora. La inteligencia artificial establece una base basada en datos para la mejora continua en las áreas de apoyo al rendimiento, capacitación y desarrollo de la fuerza laboral., preparando el escenario para abordar las necesidades de la fuerza laboral actual en constante cambio..

Las plataformas de operaciones de primera línea conectadas están ayudando a los fabricantes a reducir el tiempo de inactividad y proporcionan una base para una estrategia integral de mantenimiento preventivo.

El centerlining en la fabricación es una metodología que utiliza configuraciones de procesos estandarizados para garantizar que todas las operaciones del taller se lleven a cabo de manera consistente.

Por ejemplo, en la fabricación, identifica los ajustes de la máquina necesarios para ejecutar un proceso determinado y garantiza que los operarios los implementen para evitar defectos en el taller. Esto contribuye a reducir las discrepancias entre productos y procedimientos al mejorar la eficiencia de la máquina.

línea central en la fabricación

Las configuraciones de máquina que pueden ajustarse al centro para crear productos de calidad que satisfagan las expectativas del cliente abarcan desde ajustes de temperatura, velocidad y presión hasta la correcta alineación de las barandillas. Al aplicar el ajuste al centro, se puede aumentar considerablemente la cantidad de artículos vendibles, garantizar una calidad uniforme del producto y reducir los costos de producción.

En pocas palabras, emplear un proceso de centrado exitoso puede ayudar a optimizar las operaciones de la planta y reducir errores en la creación de productos.

Obtenga más información sobre cómo el centrado puede mejorar las operaciones diarias y cómo centrar un proceso de fabricación para obtener el mejor resultado en las siguientes secciones:

Metodología de centrado

Línea central funciona utilizando configuraciones específicas de la máquina por producto (presión, velocidad, temperatura, etc.) para garantizar que los procesos se lleven a cabo de la misma manera durante cada ejecución de la línea de ensamblaje.

Usar la configuración correcta de la línea central también tiene una ventaja adicional: permite a los operadores identificar los problemas en el momento en que ocurren. Si los trabajadores conocen qué variables del proceso provocan retrasos en la producción, pueden controlarlas mejor para optimizar la calidad del producto.

Esto se puede lograr mediante la creación de un diagrama de control estadístico de procesos para identificar las variables que causan interrupciones en la línea de ensamblaje y realizar los cambios necesarios. Crear un diagrama también puede ayudar a los trabajadores a identificar los procedimientos que afectan el desarrollo de los productos para garantizar la mejora continua.

El centrado va de la mano con mantenimiento productivo total (TPM), un método que utiliza equipos, operadores de máquinas y procesos de apoyo para mejorar la calidad y la seguridad de los protocolos de producción.

Cómo se puede mejorar la eficiencia de fabricación mediante el centrado

Estandarizar la configuración adecuada de las máquinas puede optimizar las operaciones diarias. Por ejemplo, centralizar los requisitos de cada producto puede agilizar los cambios, permitiendo a los trabajadores reiniciar rápidamente sus equipos y no perder tiempo al cambiar a una nueva producción. Esto puede evitar errores costosos y reducir el desperdicio en toda la planta.

También garantiza que todos los procesos se completen de la misma manera. La consistencia ayuda a garantizar la calidad, especialmente cuando los operadores configuran el equipo para una tirada de producción. Configurar incorrectamente los ajustes puede aumentar el tiempo de cambio de producto y causar deficiencias.

Cómo centrar un proceso de fabricación

La centralización en la fabricación es una excelente manera de solucionar problemas de variaciones en productos y procedimientos, supervisar operaciones y realizar análisis estadísticos para mejorar el control y la garantía de calidad.

Aprenda cómo centrar un proceso siguiendo los cuatro pasos a continuación.

Paso 1: Determinar las variables clave del proceso

Es crucial identificar las variables del proceso que más afectan la calidad del producto para minimizar cualquier defecto. Entre las variables potenciales se incluyen la presión, la temperatura, la densidad, la masa, etc.

Paso 2: Identificar la configuración de la máquina para cada variable

Luego, analice qué ajustes de línea central se pueden aplicar a cada proceso para garantizar la creación de productos de calidad. De nuevo, deberá determinar qué ha funcionado bien en el pasado y utilizar un gráfico de control estadístico de procesos para establecer límites variables.

Las cosas importantes a tener en cuenta son: cuándo funcionó el proceso, qué configuración fue la más adecuada para ese procedimiento y cómo trabajaron ambos en conjunto.

Paso 3: Evaluar el impacto de las variables en el proceso de producción y el producto

Una vez identificada la configuración adecuada de la máquina, es hora de supervisar el impacto de cada variable en el proceso de producción y la creación del producto final. Comience analizando qué ciclos de la línea de montaje generaron la mayor tasa de producción, considerando aspectos como el tiempo de inactividad del equipo, las piezas desechadas, el retrabajo, etc., para evaluar qué funciona y qué necesita mejorarse.

Es fundamental contar con datos precisos y claros para analizar. Recomendamos digitalizar el proceso de centrado y los resultados para cuantificar correctamente el rendimiento de cada variable.

Paso 4: Asegúrese de que la configuración de la línea central se aplique siempre

Por último, asegúrese de que todos los operadores conozcan y estén capacitados para implementar un proceso de centrado de forma óptima, de modo que se apliquen los ajustes correctos en cada ocasión. De lo contrario, pueden producirse errores y deficiencias en el producto en el futuro. Es recomendable proporcionar todos los recursos, pasos y capacitación necesarios desde el principio para evitar errores costosos. Las instrucciones de trabajo digitales y las herramientas conectadas para los trabajadores son una excelente manera de garantizar que los operadores estén debidamente equipados para realizar los procedimientos de centrado.

línea central con augmentir

En esta etapa, su empresa de fabricación debe contar con las técnicas de informes adecuadas para evaluar la calidad del producto en comparación con los procedimientos de línea central.

¿Interesado en aprender más?

Augmentir es una solución para trabajadores conectados que permite a las empresas industriales digitalizar y optimizar todos los procesos de primera línea que forman parte de su estrategia de TPM. El conjunto completo de herramientas se basa en la tecnología patentada de Augmentir. IA inteligente Fundación que ayuda a identificar patrones y áreas de mejora continua.

Plataforma de trabajadores conectados Augmentir

 

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.

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.

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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