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Les tournées d'opérateurs mobiles et numériques améliorent considérablement les activités de fabrication en fournissant des capacités de collecte, d'analyse et de prise de décision de données en temps réel. L'application de la technologie mobile et la numérisation des tournées des opérateurs connectent et permettent aux travailleurs et aux organisations de fabrication d'améliorer l'efficacité opérationnelle et la disponibilité des équipements, et stimulent les initiatives d'amélioration continue, conduisant finalement à une plus grande excellence opérationnelle.

tournée des opérateurs mobiles dans la fabrication numérique

Tournées des opérateurs dans la fabrication, faire référence à un processus systématique dans lequel des opérateurs ou des techniciens effectuent des inspections et des contrôles de routine sur divers équipements, machines et systèmes au sein d'une installation de fabrication. Pendant les rondes des opérateurs, les opérateurs inspectent l'équipement, vérifient les fuites, écoutent les sons inhabituels, surveillent les jauges et les indicateurs et effectuent des tests ou des mesures de base pour garantir que l'équipement fonctionne comme prévu, identifient les problèmes potentiels ou les besoins de maintenance dès le début et évitent les temps d'arrêt imprévus. ou des pannes qui pourraient perturber la production.

Les tournées des opérateurs sont une partie essentielle d'un stratégie de maintenance préventive, contribuant ainsi à améliorer la fiabilité des équipements, à prolonger la durée de vie des actifs et à optimiser les opérations de fabrication globales. Ils offrent également aux opérateurs la possibilité de se familiariser davantage avec l'équipement dont ils sont responsables et de détecter et résoudre tout problème de sécurité.

Lisez ci-dessous pour en savoir plus sur les tournées d'opérateurs numériques et mobiles, les avantages qu'ils offrent par rapport aux tournées d'opérateurs traditionnelles sur papier, les aspects clés à inclure dans une liste de contrôle de tournée d'opérateur et comment les informations basées sur l'IA et la technologie des travailleurs de première ligne connectés transforment le processus de tournée d'opérateur. pour des résultats améliorés.

Tournées d'opérateurs sur papier vs rondes d'opérateurs mobiles et numériques

Selon Forbes, le fabricant moyen est confronté à 800 heures d'indisponibilité de ses équipements par an, soit plus de 15 heures par semaine, avec un coût total estimé à $50 milliards par an. D'autres études ont révélé que les erreurs de procédure humaines ont contribué à 405 décès, 2 163 blessures et à plus de $150 milliards de pertes pour les fabricants.

 

Alors pourquoi de nombreux exploitants d’usines utilisent-ils encore des listes de contrôle et des formulaires papier lorsqu’ils effectuent des inspections critiques ?

 

Dans de nombreux cas, il s’agit simplement d’une question de tradition, et lorsqu’ils ont la possibilité de rendre le processus plus facile et plus efficace grâce à des solutions numériques, les opérateurs et les fabricants sont impatients d’accepter le changement.

La comparaison des tournées d'opérateurs sur papier avec les tournées d'opérateurs mobiles et numériques dans le secteur manufacturier met en évidence plusieurs différences clés en termes d'efficience, d'efficacité et d'impact global sur l'excellence opérationnelle.

Les tournées des opérateurs sur papier dans la fabrication peuvent se résumer à 4 étapes principales :

  1. Les gestionnaires ou les superviseurs créent une liste de contrôle/un formulaire pour la tournée des opérateurs.
  2. L'opérateur exécute la ronde et écrit les observations sur une feuille de papier
  3. En cas d'incertitude ou de problème, les travailleurs doivent arrêter le cycle et demander de l'aide ou des conseils.
  4. Le travailleur remet ensuite la liste de contrôle complétée à son responsable, qui l'intègre dans un système ERP ou autre outil de gestion.

La conformité est difficile lors de l'utilisation de feuilles de calcul papier et de documents de traitement de texte. Les itinéraires ou routines qui utilisent encore des listes de contrôle papier doivent être saisis manuellement dans une feuille de calcul ou une base de données. Cela crée non seulement un double travail, mais également des problèmes tels que :

  • Visibilité réduite sur les activités d’inspection à l’échelle de l’installation
  • Enregistrements incohérents
  • Détection d’anomalies moindre et réponse plus lente
  • Les procédures correctives et de suivi ne sont pas automatiques
  • Pas d'accès à des conseils immédiats ou à des informations clés
  • Manque de contexte opérationnel dans des environnements potentiellement dangereux

maintenance des tournées de l'opérateur mobile

Cependant, les tournées d'opérateurs mobiles et les tournées d'opérateurs numériques permettent aux fabricants et aux techniciens d'accélérer les inspections, d'améliorer la précision et la conformité, et d'améliorer l'excellence et l'efficacité opérationnelles grâce à :

  • Collecte de données en temps réel
  • Accès immédiat à des conseils d’experts ou à des informations critiques
  • Alertes ou notifications automatisées
  • Processus et inspections optimisés
  • Collaboration à distance
  • Conformité améliorée et documentation numérisée

Les appareils connectés permettent aux opérateurs de capturer des données, telles que les relevés d'équipement, les résultats d'inspection et les activités de maintenance, directement au point d'exploitation. Cela élimine le besoin de paperasse manuelle, réduit le risque d’erreurs et garantit que les données sont capturées rapidement et avec précision. De plus, les tournées numériques des opérateurs permettent aux opérateurs d'accéder instantanément aux manuels d'équipement, aux schémas et aux données historiques via des appareils mobiles. Cela leur permet de résoudre les problèmes plus efficacement, de suivre les procédures appropriées et de prendre des décisions éclairées sans délai.

Les systèmes de tournées d'opérateurs numériques peuvent même rationaliser l'attribution, le suivi et l'exécution des tâches. Les superviseurs peuvent attribuer des tâches aux opérateurs, surveiller les progrès en temps réel et prioriser le travail en fonction de la criticité et de la disponibilité des ressources. Cela garantit que les activités de maintenance sont effectuées efficacement et rapidement. Dans l’ensemble, les tournées des opérateurs mobiles et numériques permettent aux organisations manufacturières d’améliorer leur efficacité opérationnelle, de maximiser la disponibilité des équipements et de mener des initiatives d’amélioration continue, conduisant finalement à une plus grande excellence opérationnelle.

Aspects clés d'une liste de contrôle de tournée d'opérateur

Une liste de contrôle des rondes d'opérateur dans la fabrication sert de guide structuré permettant aux opérateurs d'inspecter systématiquement l'équipement, de surveiller les performances et d'identifier les problèmes potentiels lors des tournées de routine. Voici les aspects clés à inclure dans une liste de contrôle pour la tournée des opérateurs :

  • Identification d'inspection: Énumérez clairement les équipements, machines ou systèmes qui doivent être inspectés lors des tournées.
  • Inspection visuelle: Incluez des éléments d'inspection visuelle tels que la recherche de fuites, de fissures, de signes d'usure ou de dommages, de connexions desserrées, de vibrations anormales ou de toute autre anomalie visible.
  • Des dispositifs de sécurité: Vérifier la fonctionnalité des dispositifs de sécurité et des systèmes d'arrêt d'urgence pour garantir le respect des règles et protocoles de sécurité.
  • Vérifications fonctionnelles: Inclure des vérifications fonctionnelles pour garantir que l’équipement fonctionne comme prévu. Cela peut impliquer de vérifier que les moteurs, pompes, vannes, capteurs et autres composants fonctionnent correctement.
  • Mesures et lectures de processus: Incluez les éléments qui nécessitent des mesures ou des lectures, tels que la température, la pression, les débits, la tension, le courant ou tout autre paramètre pertinent.
  • Assurance qualité: S'assurer que des contrôles de qualité sont effectués à chaque étape du processus et que les produits répondent aux paramètres de qualité de chaque section.
  • Formation et qualifications: S'assurer que les opérateurs effectuant les tournées sont suffisamment formés et qualifiés pour effectuer les inspections et comprennent l'importance de leur rôle dans la maintenance et la fiabilité des équipements.
  • Instructions ou procédures spéciales: Incluez toutes les instructions, procédures ou précautions spéciales à suivre pendant l'inspection, telles que les procédures de verrouillage/étiquetage, les protocoles de sécurité ou les instructions d'utilisation spécifiques.
  • Commentaires, réactions et amélioration continue: Encouragez les opérateurs à fournir des commentaires sur la liste de contrôle et à suggérer des améliorations en fonction de leurs observations et expériences au cours des tournées. Examinez et mettez régulièrement à jour la liste de contrôle pour intégrer les leçons apprises et optimiser les processus d'inspection.

Pensez également à décomposer l’inspection en points ou composants spécifiques à vérifier sur chaque équipement. Cela peut inclure des composants mécaniques, des systèmes électriques, des niveaux de fluides, des dispositifs de sécurité, etc. D'autres aspects potentiels qui peuvent être pris en compte ou inclus sont les exigences en matière de documentation, les spécifications de reporting et de communication, ainsi que le calendrier et la fréquence des inspections. En incluant ces aspects clés dans une liste de contrôle pour les opérateurs, les organisations de fabrication peuvent garantir des inspections approfondies et cohérentes, identifier les problèmes rapidement, éviter les temps d'arrêt imprévus et maintenir la fiabilité des équipements et l'excellence opérationnelle.

Transformer les tournées des opérateurs grâce à la technologie des travailleurs connectés alimentée par l'IA

L’IA et la technologie des travailleurs connectés intelligents révolutionnent un large éventail de processus opérationnels de fabrication, y compris les tournées des opérateurs. En introduisant des capacités avancées d'analyse des données, d'augmentation du personnel de première ligne et d'une meilleure connectivité, ces technologies émergentes transforment les tournées traditionnelles des opérateurs, permettant une maintenance prédictive améliorée, un guidage et une assistance à distance via Assistants IA génératifs, optimisation du flux de travail et amélioration de la conformité en matière de sécurité.

Grâce à l'IA et à la technologie des travailleurs connectés intelligents, les organisations manufacturières peuvent optimiser les tournées des opérateurs, maximiser la disponibilité des équipements, minimiser les coûts de maintenance et atteindre l'excellence opérationnelle dans un environnement de plus en plus numérique et axé sur les données. Augmentir solution de travail connecté, par exemple, propose des solutions sur mesure pour améliorer un large éventail de processus opérationnels, y compris les tournées des opérateurs.

Grâce au générateur de flux de travail No-Code d'Augmentir, les entreprises peuvent rapidement convertir des instructions et des listes de contrôle sur papier au format numérique et adapter ces instructions numériques pour répondre aux besoins de chaque opérateur avec une formation en ligne, une collaboration intégrée et une assistance au dépannage. De plus, Augmentir dispose de services PaaS internes pour exécuter des connecteurs que nous construisons et prenons en charge pour les applications d'entreprise populaires telles que SAP, Salesforce, ETQ, Oracle, IBM Maximo, etc. Permettant à notre système d'intégrer facilement, de manière bidirectionnelle et sécurisée les systèmes d'enregistrement de l'entreprise pour créer des processus en boucle fermée impliquant le personnel de première ligne.

Planifier une démo pour en savoir plus sur nos solutions pour travailleurs connectés basées sur l'IA et sur la manière dont elles améliorent considérablement les processus opérationnels de fabrication tels que les tournées des opérateurs grâce à la technologie numérique et mobile, permettent une gestion et une formation personnalisées des compétences et optimisent les activités de fabrication.

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L'IA générative dans l'apprentissage et le développement a commencé à façonner l'avenir des RH à tous les niveaux, notamment en attirant, en développant, en engageant et en retenant les talents.

L’IA a révolutionné la façon dont les organisations abordent :

  • Acquisition de talents – pour un recrutement plus intelligent
  • Développement des talents – pour l’analyse des compétences et les évaluations des performances
  • Relations sociales – capitaliser sur sa capacité à personnaliser les relations sociales
  • Planification des effectifs – tirer parti de sa capacité à donner un sens aux données pour effectuer des prévisions et une planification des capacités plus précises
  • Analyse des personnes – utiliser l'IA pour donner un sens aux données des employés du point de vue de l'engagement et de l'optimisation des compétences
  • Gestion des performances – s’appuyer sur elle pour l’analyse comparative et l’évaluation des progrès
  • Opérations RH – tirer parti de la capacité de l’IA à automatiser et prendre en charge les processus d’intégration et de départ
  • Apprentissage et développement – utiliser l'IA dans tout, de la création de contenu à la fourniture de contenu personnalisé et adaptatif

copilotes d'apprentissage génératif de l'IA

Cependant, l’IA générative dans l’apprentissage et le développement n’a pas encore eu d’impact significatif sur les employés là où cela compte le plus : dans le flux de travail.

C'est ici que Copilotes d'apprentissage de l'IA générative et les solutions pour travailleurs connectés basées sur l'IA entrent en jeu. Ensemble, ces technologies transforment l'apprentissage pour les travailleurs de première ligne, améliorent l'intégration, permettent l'apprentissage dans le flux de travail et favorisent un perfectionnement et une reconversion plus efficaces.

Regardez notre présentation complète de Apprentissage et technologie RH 2024 « Copilotes d'apprentissage génératif de l'IA : transformer l'apprentissage tel que nous le connaissons », sur demande ci-dessous.

Points saillants:

  • L'IA générative dans l'apprentissage et le développement a commencé à façonner l'avenir des RH à tous les niveaux, notamment en attirant, en développant, en engageant et en retenant les talents.
  • Les travailleurs sans bureau représentent 80% de tous les travailleurs dans le monde et sont mal desservis du point de vue de l'apprentissage et du développement, 78% ayant le sentiment de ne pas disposer du niveau de formation nécessaire pour réussir.
  • Les copilotes d'apprentissage génératifs de l'IA peuvent générer du contenu de formation, traduire des langues, fournir des commentaires en temps réel, donner des conseils et des réponses à la demande et servir d'outil d'aide à la performance numérique.

Copilotes d'apprentissage de l'IA générative pour les travailleurs sans bureau

Les travailleurs sans bureau, souvent appelés « travailleurs de première ligne », ne sont généralement pas assis devant un bureau et représentent environ 80% de tous les travailleurs dans le monde. Ils sont en première ligne – dans les usines, aux comptoirs de vente au détail, sur les chantiers de construction, dans les hôpitaux, et plus.

Même si les travailleurs et les activités de première ligne ont subi des changements spectaculaires au cours des dernières années, ils restent malheureusement mal desservis du point de vue de l’apprentissage et du développement.

  • 78% des travailleurs de première ligne estiment ne pas avoir reçu la formation adéquate pour réussir au travail
  • 65% souhaite obtenir des informations à la demande et « dans le flux du travail »
  • Seuls 121 TP3T des responsables des opérations RH sont réellement satisfaits de leurs processus L&D en soutien à leurs collaborateurs de première ligne.

La réalité est que les pratiques traditionnelles d’intégration et de formation se sont révélées inefficaces. Cependant, tout comme l’IA a été historiquement utilisée pour améliorer l’efficacité et le rendement des machines, nous pouvons faire de même avec notre personnel de première ligne.

Les outils d'apprentissage et de développement de l'IA et les assistants GenAI peuvent vous aider à :

  • Identifier les domaines d'amélioration du contenu et mettre en œuvre ces améliorations
  • Mesurer l’efficacité de la formation
  • Créez des formations et des programmes personnalisés et adaptés à l'emploi
  • Mesurer et améliorer l’efficacité de la main-d’œuvre

Gérer les défis de la main-d'œuvre de fabrication avec les copilotes d'apprentissage GenAI

La crise de la main-d'œuvre dans le secteur manufacturier s'accélère et est au premier plan des préoccupations des responsables des opérations et des ressources humaines.

En fait, même si tous les travailleurs qualifiés en Amérique étaient employés, il y aurait toujours 35% davantage d'offres d'emploi non pourvues dans le secteur manufacturier que des ouvriers qualifiés capables de les remplir. Deloitte prédit que la crise de la main-d’œuvre qualifiée coûtera aux fabricants plus de 1 400 milliards de dollars d’ici 2030.

En 2019, l'ancienneté moyenne dans le secteur manufacturier était de 20 ans, la durée moyenne d'occupation du poste était de 7 ans et le taux de rétention moyen sur 90 jours était de 90%. Cependant, en 2023, l'ancienneté moyenne est de 3 ans, la durée moyenne d'occupation du poste est de 9 mois et le taux de rétention moyen sur 90 jours était de 50%.

Celles-ci sont représentatives de réalités manufacturières radicalement différentes. La main-d’œuvre de 2019 ne reviendra pas, et la productivité non plus, à moins que les organisations ne réalisent des investissements et des progrès importants pour soutenir les travailleurs de première ligne avec les outils et la formation appropriés. Heureusement, les technologies de travail connecté intelligent et d’IA générative ouvrent la voie à l’avenir.

L’IA générative aide les fabricants à répondre :

  • Quel est le bilan des compétences de l’équipe présente aujourd’hui ?
  • Qui peut/doit effectuer ce travail ?
  • Qui bénéficierait le plus d'une formation ciblée ?
  • Sur quoi devraient-ils se concentrer pour améliorer les processus ?
  • Quel type de formation leur apporterait le plus grand retour ?
  • Quels supports de formation doivent être améliorés ?

Les copilotes et les assistants numériques basés sur l'IA générative peuvent aller plus loin, en permettant aux travailleurs de première ligne du secteur manufacturier d'accéder à de grandes quantités de connaissances dans le flux de travail lorsqu'ils en ont le plus besoin, en aidant à prédire et à prévenir les déficits de compétences avant qu'ils n'aient un impact sur la production, et à concevoir des solutions efficaces. et des programmes de développement personnalisés pour réduire le temps nécessaire aux travailleurs pour être efficaces et compétents dans leur poste.

Intéressé à en savoir plus?

Si vous souhaitez en savoir plus sur Augmentir et voir comment notre plateforme de travailleurs connectés basée sur l'IA améliore l'intégration, la formation, la gestion des compétences et d'autres aspects d'apprentissage et de développement dans les organisations, planifier une démo avec l'un de nos experts produits.

 

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Rejoignez Chris Kuntz pour une interview Packaging Insights sur la façon dont l'IA et la technologie des travailleurs connectés peuvent aider l'industrie de l'emballage à surmonter la crise de la main-d'œuvre qualifiée.

L'industrie de l'emballage a été touchée par la faible disponibilité de travailleurs qualifiés, mais pour Chris Kuntz, vice-président des opérations stratégiques chez Augmentir, les systèmes d'IA offrent la solution. Dans cette interview avec Joshua Poole de Packaging Insights, Chris explore comment L’IA et la main-d’œuvre connectée augmentée pourraient révolutionner l’industrie de l’emballage et comment la solution de travail connecté alimentée par l'IA d'Augmentir soutient une efficacité optimale dans la fabrication. Il discute également de l’importance de cadres réglementaires efficaces pour l’IA.

Cette transcription a été modifiée pour plus de clarté et de longueur. Regardez l’interview vidéo originale sur le site Web Packaging Insights ici.

main-d'œuvre connectée à l'industrie de l'emballage

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Josué Poole: Bonjour à tous. Je m'appelle Joshua Poole et je suis le chef de l'équipe éditoriale de CNS Media, l'éditeur de Packaging Insights. Je suis très heureux d'être rejoint aujourd'hui par Chris Kuntz, vice-président de la stratégie chez Augmentir, et qui est ici pour parler des avantages de l'IA par rapport à l'industrie de l'emballage.

Alors bienvenue à toi, Chris.

Chris Kuntz: Merci beaucoup, et merci de m'avoir invité, Joshua.

Josué Poole: Alors, Chris, les systèmes d'IA devraient réellement transformer la société au sens large, mais en ce qui concerne l'industrie de l'emballage, dans quelle mesure pourraient-ils y révolutionner les opérations ?

Chris Kuntz: La réalité est, dans une large mesure. L’impact se concentre sur la main-d’œuvre du secteur manufacturier – les personnes qui font partie du secteur manufacturier. Historiquement, l’application de l’IA, de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, du moins dans le secteur manufacturier, s’est concentrée sur l’automatisation des processus répétitifs de niveau inférieur, qui remplacent les humains dans l’usine. Aujourd’hui, ce à quoi nous devons réfléchir, et sur lequel nous nous concentrons ici chez Augmentir, c’est comment nous pouvons utiliser l’IA pour augmenter la main-d’œuvre humaine. Ainsi, l’IA, encore une fois, utilisée dans toute l’industrie, a servi d’excellentes applications du point de vue de la maintenance prédictive, des pannes de machines, de l’efficacité énergétique – des choses comme l’utilisation des ressources et même la visibilité de la chaîne d’approvisionnement et le contrôle qualité.

Et ces applications de l’IA dans le secteur manufacturier continueront à apporter de la valeur. Mais la réalité est que les usines de papier et les usines ont encore besoin de personnel dans les domaines de la sécurité, de la qualité et de la maintenance. Il y a des métiers qui nécessitent simplement la présence d’humains. Et cela ne va pas disparaître de si tôt. Mais ce à quoi nous sommes confrontés, et ce à quoi de nombreux fabricants sont confrontés, ce sont les défis liés au vieillissement de la main-d'œuvre et à la disparition des départs à la retraite. Ils repartent avec une grande quantité de connaissances essentielles au fonctionnement des usines et des usines. Avant la pandémie, nous avions une main-d'œuvre émergente qui n'avait peut-être pas les compétences nécessaires, mais aujourd'hui, après la pandémie, il y a une énorme pénurie d'emplois. Aucun travailleur n'arrive et les fabricants sont donc obligés de se tourner vers un bassin de travailleurs moins qualifiés pour effectuer des tâches pour lesquelles ils ne sont peut-être pas qualifiés au départ.

Ainsi, ce n’est pas seulement que la main-d’œuvre qualifiée s’en va, c’est simplement que nous n’avons aucune compétence qui arrive. Ainsi, chaque fabricant est confronté à une pénurie massive de main-d’œuvre et, par conséquent, à une pénurie massive de compétences nécessaires pour fonctionner avec succès n’importe quel jour dans l’atelier. Et c’est vraiment de là que nous pensons que la valeur viendra du point de vue de l’IA, et c’est en quelque sorte transformateur quand on regarde l’application historique de l’IA dans le secteur manufacturier.

Josué Poole: Vous avez donc mentionné que l'industrie avait vraiment du mal à surmonter le manque de main-d'œuvre qualifiée. Comment l’IA peut-elle surmonter ce problème dans l’ensemble de l’industrie ?

Chris Kuntz: L'une des grandes choses de l'intelligence artificielle et de notre histoire en tant qu'entreprise, et l'une de nos sociétés précédentes s'est concentrée sur la collecte de données à partir de machines connectées, puis sur l'utilisation de ces données et l'analyse de ces données avec l'IA pour comprendre comment faire fonctionner ces machines. mieux et améliorer ces machines.

D’un point de vue humain, les humains ont été relativement déconnectés dans l’atelier. Ils utilisent des listes de contrôle, des SOP et des procédures de travail sur papier, le même type de technologie qu'ils utilisaient il y a 20 ou 30 ans. Ils sont donc relativement déconnectés et nous savons peu de choses sur leur fonctionnement et leurs performances, ainsi que sur les domaines dans lesquels ils ont besoin d'aide et où ils ont besoin d'assistance.

Si nous pouvons connecter ces travailleurs – et je parle de connexion avec des téléphones, des tablettes, des appareils portables – si nous pouvons connecter ces travailleurs, nous aurons un portail numérique sur leurs performances, et grâce à l'IA, nous pouvons analyser leurs performances et puis offrez-leur des conseils en temps réel presque comme un assistant IA qui est là pour les aider s'ils ont des difficultés, les aider s'ils ont besoin d'aide, de conseils ou de soutien, ou s'il y a un problème potentiel de sûreté ou de sécurité qu'ils pourraient être tomber sur.

De la même manière que l’IA a toujours été utilisée pour agir sur les données des machines afin d’améliorer l’efficacité et les performances des machines, nous pouvons utiliser la même approche pour les humains dans l’usine.

Josué Poole: Mm-hmm, et pouvez-vous donner des exemples de la manière dont votre plateforme, Augmentir, a profité aux entreprises cherchant à adopter l'IA pour améliorer leurs opérations ?

Chris Kuntz: Oui, il existe plusieurs manières différentes. Plus récemment, nous venons de lancer notre assistant d'IA générative appelé Augie™. Cela permet aux employés ou aux responsables des opérations, en utilisant le langage naturel, de résoudre les problèmes plus rapidement, d'aider au dépannage et de fournir des conseils en cas de besoin.

L’un des premiers cas d’utilisation est le dépannage. Cela arrive tous les jours dans une usine, dans une usine de papier, cela arrive tous les jours – il y a un problème avec une machine, nous devons la remettre en marche. Sinon, il y a un problème de temps d’arrêt, ce qui entraîne une perte de production/de revenus. Et ce n'est pas une procédure standard pour réparer la machine. Il y a donc un dépannage à effectuer. Ce processus est très collaboratif. Mais aussi du point de vue des travailleurs, ils doivent généralement se rendre dans 5, 6 ou 10 systèmes différents pour essayer de trouver des informations ou de parler à différentes personnes.

Et ce qu'un assistant d'IA générative peut faire, c'est être cette interface numérique vers toute cette richesse d'informations et renvoyer des informations sur : « Hé, voici la solution à ce problème. Cela a déjà été résolu, c'est dans ce guide publié, c'est parti. Ou : « Vous voudrez peut-être vous référer à cette procédure de travail. C'est quelque chose, un guide de dépannage qui pourrait vous aider à résoudre le problème. Ou encore : « Voici un expert en la matière qui existe » et vous pouvez vous connecter à distance à cette personne qui possède une expertise dans ce type particulier d'équipement.

Il est donc essentiel de pouvoir donner un accès en temps réel à cette personne au moment où elle en a besoin. Et je pense que l’autre grand domaine, du moins au début, concerne la formation.

Donc, si l’on pense à la main-d’œuvre qualifiée, à la pénurie de main-d’œuvre, aux taux d’ancienneté dans le secteur manufacturier, les gens démissionnent plus rapidement. Ils ne restent pas 15 ans, ils restent trois ans, peut-être, peut-être, au maximum. Ainsi, en matière de formation, d'apprentissage et de développement, les responsables RH doivent réfléchir à la manière de modifier les pratiques d'intégration, car il n'est plus pratique d'intégrer quelqu'un pendant six mois s'il ne reste là que neuf mois.

L'objectif de nombreuses organisations avec lesquelles nous discutons est donc de réimaginer et de repenser la formation et de la déplacer du stade avant qu'elle ne soit productive en classe pour la déplacer sur le terrain. Insérez-le dans le flux de travail, disent-ils. Et donc ce que nous pouvons faire avec l’IA, nous ne comprenons pas ce travailleur, ni son niveau de compétence, ni ses niveaux de compétence. Et si cela fait l'objet d'un suivi numérique, nous pouvons utiliser l'IA pour augmenter ces instructions et procédures de travail afin de dire : « Hé, vous êtes un novice. C'est votre premier mois de travail. Vous devez regarder cette vidéo de sécurité avant d'effectuer cette routine. Et si vous êtes un travailleur expert, vous ne seriez peut-être pas obligé de le faire. Ou si vous avez été formé, mais que vos performances sont en retard par rapport à la référence, nous pouvons venir – les instructions peuvent venir et être ajustées dynamiquement pour dire : « Hé, voici quelques conseils supplémentaires pour vous aider tout au long de cette procédure et de cette routine.

Ainsi, cela donne de la visibilité et un aperçu des zones. Je veux dire, si vous aviez trois personnes dans l'atelier, vous sauriez probablement exactement ce qu'elles font. Mais une fois que vous avez des organisations plus grandes et qu’elles comptent des dizaines ou des centaines de personnes, il devient beaucoup plus difficile de comprendre où se trouvent les opportunités d’amélioration. Et l’IA a la capacité de le faire, notamment dans le domaine de la formation.

Josué Poole: Hmm, c'est très intéressant. Et bien sûr, l’IA est largement non réglementée à l’échelle mondiale, ce qui peut créer des problèmes tels que le lavage de l’IA et une utilisation irresponsable. Mais quelle est selon vous la plus grande préoccupation face à la prolifération des systèmes d’IA dans l’industrie de l’emballage ?

Chris Kuntz: Donc, il y a certainement beaucoup de préoccupations à ce sujet, et pour Augmentir, notre approche consiste à tirer parti d'un - certainement du point de vue de l'IA générative, nous exploitons un grand modèle de langage propriétaire, adapté à l'objectif et pré-entraîné qui se trouve derrière notre solution d’IA générative. Et lorsque vous combinez cela avec une sécurité et des autorisations robustes qui peuvent aider les directeurs d'usine, les opérateurs et toujours les ingénieurs ou les travailleurs de première ligne à accéder uniquement aux informations dont ils ont besoin, tout en offrant les avantages d'une résolution de problèmes plus rapide et d'une collaboration améliorée.

L'une des autres choses qui me semble vraiment importante est ce concept de « contenu vérifié » – nous avons donc tous utilisé ChatGPT, n'est-ce pas ? Et au début, je pense qu'ils avaient cet avertissement, ChatGPT est 90% correct, donc il pourrait renvoyer de fausses données. Ce n’est tout simplement pas acceptable dans un environnement industriel. Vous ne pouvez pas dire : « Voici une routine pour faire un centrage sur une pièce d'équipement » et demander à quelqu'un de mettre sa main à un endroit et de la couper. Vous ne pouvez pas être 90%, vous devez être 100%.

Nous avons donc un concept de notre système d'IA générative, la capacité de renvoyer des données vérifiées et non vérifiées, et l'organisation peut ensuite décider ce qu'elle veut en faire. Donc, s'il s'agit d'un travailleur de première ligne, peut-être que s'il s'agit de données non vérifiées, elles sont étiquetées et vous avez besoin d'un superviseur qui doit venir si vous voulez effectuer cette routine. Et puis la possibilité de prendre en quelque sorte les informations qui reviennent et de les catégoriser en termes de données vérifiées, de données non vérifiées, puis de pouvoir contrôler la façon dont vous les utilisez. Ce n’est donc pas le Far West, c’est un environnement très contrôlé. La portée, si vous y réfléchissez, dans notre monde, si nous servons une entreprise manufacturière – et Augmentir est utilisé pour fabrication numérique en papier et emballage des entreprises comme Graphic Packaging et WestRock, et donc les informations qui, dans le cadre de leur monde, sont la documentation d'entreprise, la documentation d'ingénierie, les données opérationnelles, les données sur les bons de travail, les données sur les personnes – pourraient être leur matrice de compétences et leur historique de formation et des choses comme ça, mais tout est contenu dans leur entreprise. Nous ne regardons pas en dehors de cela, il s'agit vraiment d'un ensemble de données limité. Et c’est ce qui alimente notre grand modèle linguistique.

Cela facilite considérablement l'application de cela, certaines personnes explorent l'utilisation de modèles d'IA et de GPT plus ouverts pour ce faire. Mais ensuite, vous rencontrez les problèmes que vous avez mentionnés, où vous introduisez beaucoup d'informations dans l'IA, ce qui pourrait constituer un risque pour la sécurité, et les informations que vous récupérez pourraient constituer un risque pour la sécurité.

Josué Poole: D'accord, et comme dernière question. Quels conseils donneriez-vous aux hommes politiques travaillant à l’établissement de ces cadres réglementaires pour les systèmes d’IA ?

Chris Kuntz: Excellente question.

Vous savez, notre point de vue est que, vous savez, le président Biden a promulgué le décret sur la réglementation de l'IA ici aux États-Unis en octobre, nous pensons que c'est indispensable sur plusieurs fronts. Certes, chaque entreprise dit désormais qu’elle est une entreprise d’IA et essaie d’incorporer l’IA dans tout ce qu’elle fait. Et certains de ces éléments peuvent être un peu problématiques.

Mais au moins aux États-Unis, dans le décret de Biden sur la réglementation de l'IA, on a beaucoup parlé des perturbations de l'emploi et de l'accent mis sur les préoccupations des travailleurs et des syndicats liées aux politiques en matière d'IA. Je pense que cela renforce notre utilisation de l’IA comme moyen d’augmenter le nombre de travailleurs. Nous ne cherchons pas à remplacer les travailleurs et cela résout un énorme problème. Je pense que le ministère du Travail donne des directives aux employeurs concernant l'IA selon lesquelles vous ne pouvez pas l'utiliser pour suivre les travailleurs et vous ne pouvez pas l'utiliser pour, vous savez, qu'il existe des droits du travail dans le monde. Et je pense que cela revient à avoir ces copilotes d'IA ou assistants d'IA générative qui peuvent aider les travailleurs à effectuer leur travail correctement et en toute sécurité, en maximisant leur potentiel. C'est vraiment là que l'apprentissage sur le terrain entre en jeu. Ce sont des choses qui se produisaient auparavant en dehors de l’usine. Il est désormais tout à fait adapté pour aider à résoudre certains des problèmes majeurs de main-d'œuvre dans le secteur manufacturier qui existent aujourd'hui. Il y a donc beaucoup de termes dans ce décret visant à garantir que l’IA soit utilisée, non seulement de manière responsable, mais à des fins qui vont faire progresser l’industrie. Et encore une fois, c'est exactement là où nous en sommes en termes de développement de la main-d'œuvre et d'utilisation de celle-ci pour remédier aux pénuries de main-d'œuvre du point de vue de la formation et du soutien.

Mais, dans l’ensemble, je pense que nous acceptons absolument la réglementation – la réglementation de l’IA générative – et en contrôlons les aspects, car cela pourrait devenir problématique si vous ne le faites pas, bien sûr.

Josué Poole: Mm-Hmm c'est très intéressant. Chris, merci pour votre temps aujourd'hui.

Chris Kuntz: Oui, merci beaucoup. Merci de m'avoir.

 

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L’évolution des technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique dans le secteur manufacturier a connu une croissance considérable au cours des dernières décennies, avec des progrès technologiques stupéfiants et des transformations à l’échelle de l’industrie.

évolution de l'IA dans le secteur manufacturier

Depuis les années 1960, les fabricants ont commencé à utiliser l’IA dans la robotique et l’automatisation de base. Cette première utilisation s'est concentrée sur l'automatisation de tâches humaines manuelles et hautement répétitives telles que l'assemblage, la manipulation des pièces et le tri, permettant ainsi des niveaux de production et d'efficacité plus élevés.

Au fil du temps, cela a évolué avec les systèmes de vision industrielle basés sur l'IA, qui ont été utilisés pour automatiser les inspections visuelles, permettant ainsi un meilleur contrôle qualité et une meilleure précision pendant les cycles de production. Plus récemment, l'IA a été au centre de l'automatisation des entrepôts, ainsi que de l'Internet industriel des objets (IIoT), où les machines et équipements physiques sont intégrés à des capteurs et à d'autres technologies dans le but de se connecter et d'échanger des données, qui sont utilisées dans analyse prédictive pour la surveillance de l’état des machines. Les fabricants peuvent désormais tirer des informations précieuses des données collectées au fil du temps pour optimiser leurs opérations afin d'obtenir une efficacité maximale sans sacrifier la qualité.

Malgré la multitude d’applications de l’IA dans le contexte industriel, il existe un point commun à tous les exemples ci-dessus : l’IA a été largement utilisée pour automatiser des tâches hautement répétitives ou manuelles, ou pour exécuter des fonctions conçues pour remplacer le travailleur humain.

Cependant, ces exemples ont jeté les bases de l’adoption de l’IA dans le secteur manufacturier et de l’utilisation de technologies d’IA qui renforcent et soutiennent directement les travailleurs de première ligne d’aujourd’hui.

Lisez ci-dessous pour plus d'informations sur la manière dont l'utilisation de l'IA et de la GenAI évolue dans le secteur manufacturier et est utilisée pour augmenter le travailleur humain, transformant ainsi la productivité et l'efficacité à un moment où l'optimisation de la main-d'œuvre est le plus nécessaire.

Utiliser l’IA pour augmenter, et non remplacer, les travailleurs de nos usines

Aujourd’hui, les technologies d’IA dans le secteur manufacturier ont évolué pour englober un large éventail d’applications. Selon Deloitte, 86% des dirigeants du secteur manufacturier interrogés estiment que les solutions d'usine basées sur l'IA seront les principaux moteurs de compétitivité au cours des cinq prochaines années. La robotique et l’automatisation sont devenues plus adaptatives et collaboratives, travaillant aux côtés des travailleurs humains et les renforçant pour rationaliser les processus de production et accroître l’efficacité – plutôt que de simplement essayer de les remplacer.

À mesure que la puissance de calcul et les capacités algorithmiques se sont améliorées, l’IA dans le secteur manufacturier est devenue plus avancée et plus répandue. L'émergence de l'Industrie 4.0, caractérisée par la convergence des technologies numériques, a encore accéléré le rôle de l'IA dans le secteur manufacturier. En tirant parti d'outils tels que les solutions pour travailleurs connectés pour collecter des données de première ligne, les organisations manufacturières peuvent désormais capitaliser sur l'extraordinaire puissance de calcul de l'IA pour analyser ces données et en tirer des informations exploitables, des processus améliorés, et bien plus encore.

Tout comme l'industrie a appris à optimiser les équipements à partir des 1,7 pétaoctets de données de machines connectées collectées chaque année, nous sommes désormais en mesure d'optimiser les processus de travail de première ligne et les personnes à partir de données hautement granulaires sur les travailleurs connectés, avec une mise en garde majeure : afin de tirer parti Pour ces données incroyablement bruyantes, un système doit être conçu avec une stratégie axée sur l’IA, où le streaming et le traitement de ces données sont intrinsèques à la plate-forme – et non ajoutés après coup.

L’IA a le potentiel d’aider à augmenter le nombre de travailleurs humains, mais pourquoi maintenant ?

Car pour les constructeurs d’aujourd’hui, le temps ne joue pas en votre faveur.

La crise de la main-d'œuvre dans le secteur manufacturier s'accélère et est au premier plan des préoccupations des responsables des opérations et des ressources humaines. Les abandons d'emploi sont en hausse, les taux d'occupation sont en baisse et les fabricants luttent quotidiennement pour trouver le personnel qualifié nécessaire pour atteindre leurs objectifs de production et de qualité. La menace est énorme – avec des impacts significatifs sur la sécurité, la qualité et la productivité.

Les solutions pour travailleurs connectés basées sur l'IA permettent aux entreprises industrielles de numériser et d'optimiser les processus qui soutiennent les travailleurs de première ligne, de « l'embauche à la retraite ». Ces solutions exploitent les données de votre main-d'œuvre connectée pour optimiser les investissements en formation et soutenir de manière proactive les travailleurs au travail, dans une gamme de cas d'utilisation dans le secteur manufacturier.

 

usine sans papier

De plus, les solutions qui exploitent l'IA générative et les grands modèles linguistiques (LLM) exclusifs, adaptés et pré-entraînés, peuvent améliorer l'efficacité opérationnelle, la résolution de problèmes et la prise de décision pour les travailleurs industriels de première ligne les moins expérimentés d'aujourd'hui. Les assistants d'IA générative peuvent exploiter les données à l'échelle de l'entreprise, fournir un accès instantané aux informations pertinentes, combler les lacunes en matière de compétences grâce à une assistance personnalisée, offrir un aperçu du travail standard et de l'inventaire des compétences et identifier les opportunités d'amélioration continue.

Le voyage AI-First d'Augmentir

Chez Augmentir, depuis le début, nous avons été pionniers dans une approche axée sur l'IA en matière de fabrication et de soutien aux travailleurs de première ligne connectés. 

Le premier voyage de l'IA d'Augmentir

De nombreuses solutions de fabrication ont intégré la technologie de l’IA en complément ou après coup, à mesure que la technologie gagnait en capacités et en popularité. Cependant, nous défendons et construisons une suite de solutions utilisant l’IA comme base. Notre plateforme a été conçue de bas en haut en gardant à l'esprit les capacités de l'IA, nous plaçant ainsi en tant que leader leader du secteur des travailleurs de première ligne connectés champ. 

  • 2019 – Augmentir a lancé la première plateforme connectée au monde basée sur l'IA pour le travail de fabrication, permettant aux travailleurs de première ligne d'effectuer leur travail avec une meilleure qualité et une productivité accrue tout en favorisant une amélioration continue dans l'ensemble de l'organisation. Cela a marqué le début de notre parcours axé sur l'IA, donnant aux organisations industrielles la possibilité de numériser des processus de travail centrés sur l'humain en procédures entièrement augmentées, en fournissant des conseils interactifs, une formation à la demande et une assistance d'experts à distance pour améliorer la productivité et la qualité.
  • 2020 – Augmentir a dévoilé True Opportunity™, la première mesure de main-d'œuvre basée sur l'IA conçue pour aider à améliorer les résultats opérationnels et la productivité des travailleurs de première ligne grâce à nos algorithmes exclusifs d'apprentissage automatique. Ces algorithmes collectent les données des travailleurs de première ligne, puis les combinent avec d'autres données Augmentir et d'entreprise pour découvrir et classer les plus grandes opportunités capturables, puis prédire l'effort requis pour les capturer.
  • 2021 – S'appuyant sur les commentaires des utilisateurs et les données de terrain, Augmentir révèle True Opportunity 2.0™, avec des capacités améliorées et améliorées en matière de développement de la main-d'œuvre, de quantification des processus de travail, d'analyse comparative et de compétence. En exploitant les données anonymisées de millions d'exécutions de tâches pour améliorer et étendre considérablement les capacités de la plateforme et fournir automatiquement des informations sur l'IA dans l'application, nous avons pu augmenter les avantages et les retours pour les clients d'Augmentir.
  • 2022 – Augmentir annonce la sortie de True Productivity™ et True Performance™. True Productivity permet aux organisations industrielles de classer leurs plus grandes opportunités de productivité sur tous les processus de travail afin de concentrer les équipes d'amélioration continue sur le retour sur investissement le plus élevé et True Performance détermine la compétence de chaque travailleur pour chaque tâche ou compétence, permettant ainsi des investissements de développement de la main-d'œuvre véritablement personnalisés.
  • 2023 – Augmentir lance Augie™ – l'assistant pour le travail industriel alimenté par GenAI. En incorporant la technologie fondamentale qui sous-tend les outils d'IA générative tels que ChatGPT, nous avons amélioré notre offre déjà solide d'informations et d'analyses sur l'IA. Augie ajoute à cela, en améliorant l'efficacité opérationnelle et en soutenant la main-d'œuvre de première ligne d'aujourd'hui, moins expérimentée, grâce à une résolution plus rapide des problèmes, des informations proactives et une prise de décision améliorée.
  • 2024 – Au fur et à mesure que cette année avance, nous avons déjà continué à affiner nos solutions axées sur l’IA et à appliquer les commentaires des utilisateurs et des fonctionnalités supplémentaires pour soutenir au mieux les activités industrielles de première ligne et les travailleurs du monde entier.
  • 2025 et au-delà – True Engagement™ : nous prévoyons que l’évolution de l’IA dans les activités manufacturières se poursuivra, progressant jusqu’à ce que nous puissions mesurer avec précision les signaux pour détecter l’engagement réel des travailleurs industriels et en tirer des informations et des idées utiles pour améliorer davantage les processus RH et de fabrication.

Nous sommes profondément impliqués dans l’application de l’IA et des technologies émergentes aux activités manufacturières afin d’augmenter le nombre des travailleurs de première ligne, et non de les remplacer. Fournir une assistance améliorée, un accès aux connaissances clés (quand et où elles sont les plus utiles) et améliorer l'efficacité opérationnelle et la productivité globales.

L’avenir de l’IA dans le secteur manufacturier – Le chemin à suivre

Alors que nous nous tournons vers l’avenir, chez Augmentir, nous sommes déterminés à défendre l’application de l’IA et de la fabrication intelligente pour augmenter et améliorer les travailleurs de première ligne et les processus industriels. Nous continuerons de faire évoluer notre application de l’IA et ses cas d’utilisation dans le secteur manufacturier pour aider les équipes et le personnel de première ligne, renforçant ainsi notre expérience axée sur l’IA.

L'ajout d'Augie à notre système existant alimenté par l'IA solution de travail connecté est une avancée importante. Augie est une Assistant IA générative qui utilise des données à l'échelle de l'entreprise, fournit un accès instantané aux informations pertinentes, comble les lacunes en matière de compétences grâce à un soutien personnalisé, offre un aperçu du travail standard et de l'inventaire des compétences et identifie les opportunités d'amélioration continue. Augie est le résultat de notre engagement à responsabiliser les travailleurs de première ligne, à tirer parti de l'IA pour soutenir les opérations de fabrication et à fournir aux travailleurs de la fabrication de meilleurs outils pour effectuer leur travail en toute sécurité et plus efficacement.

Grâce à des informations brevetées basées sur l'IA qui numérisent et optimisent les flux de travail de fabrication, la formation et le développement, la répartition de la main-d'œuvre et l'excellence opérationnelle, Augmentir jouit de la confiance des leaders de l'industrie manufacturière en tant que partenaire de transformation numérique fournissant des résultats mesurables dans toutes les opérations. Planifier un démo en direct aujourd'hui pour en savoir plus.

 

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Dites bonjour à l'avenir du travail dans le secteur manufacturier avec le dernier ajout à la suite d'outils pour travailleurs connectés d'Augmentir, Augie™.

augie générative ai assistant pour la fabrication

Augie est un assistant numérique pour les opérations de première ligne qui utilise l'IA générative et des modèles de langage étendus (LLM) exclusifs, adaptés et pré-entraînés, pour améliorer l'efficacité opérationnelle, la résolution de problèmes et la prise de décision pour les travailleurs industriels de première ligne les moins expérimentés d'aujourd'hui. Il exploite les données à l'échelle de l'entreprise, fournit un accès instantané aux informations pertinentes, comble les lacunes en matière de compétences grâce à un soutien personnalisé, offre un aperçu de l'inventaire des tâches et des compétences standard et identifie les opportunités d'amélioration continue.

Augie est le résultat de notre engagement à responsabiliser les travailleurs de première ligne, à tirer parti de l'IA pour soutenir les opérations de fabrication et à fournir aux travailleurs de la fabrication de meilleurs outils pour effectuer leur travail en toute sécurité et plus efficacement.

Continuez à lire ci-dessous pour en savoir plus sur le fonctionnement d'Augie et sur les avantages qu'il peut apporter à votre main-d'œuvre de première ligne et à vos opérations de fabrication :

Comment fonctionne notre assistant propulsé par GenAI

Les assistants de fabrication intelligents génératifs basés sur l'IA sont conçus pour fournir une assistance personnalisée, sécurisée et basée sur les rôles aux travailleurs de première ligne, aux ingénieurs et aux gestionnaires de divers secteurs, y compris l'industrie manufacturière.

Ils travaillent en tirant parti de l'intelligence artificielle et des intégrations dans différents systèmes logiciels, fournissant des conseils et une assistance dans diverses tâches pour améliorer la productivité et les performances. Cela inclut la fourniture d'informations sur les données, de recommandations sur les actions visant à améliorer les performances et la possibilité de créer des analyses et des tableaux de bord avec un assistant basé sur le langage naturel.

La majorité des assistants de fabrication intelligents tirent leurs informations uniquement des systèmes d'exécution de la fabrication (MES), sans les relier à d'autres systèmes importants nécessaires au succès de la fabrication de première ligne.

Augie, cependant, est différent. Il exploite les données à l'échelle de l'entreprise en reliant les informations provenant d'un large éventail de plates-formes, notamment les données opérationnelles, les données de formation et de gestion des effectifs, les données sur les travailleurs connectés et l'ingénierie, ainsi que les informations provenant des systèmes d'entreprise.

fabrication industrielle génération ai

Comment Augie profite à votre personnel de première ligne

Augie est unique parmi les autres assistants de fabrication intelligents. Il s'appuie sur des LLM propriétaires pré-entraînés et une IA générative, associés à une sécurité et des autorisations robustes, pour aider les directeurs d'usine, les opérateurs et les ingénieurs à améliorer l'efficacité, à résoudre les problèmes plus rapidement et à éviter les temps d'arrêt.

Grâce aux informations facilement disponibles via Augie, les travailleurs de première ligne peuvent prendre des décisions plus rapidement, réduire les temps d'arrêt et améliorer le dépannage grâce à un accès instantané à des faits résumés pertinents pour un travail ou une tâche. De plus, Augie est multimodal, ce qui signifie qu'il peut renvoyer des informations exploitables sous la forme de procédures de travail, de vidéos de formation, de collaborations enregistrées, de documents d'ingénierie et de SOP, ainsi que de connaissances tribales.

Grâce à Augie, les industriels peuvent instantanément :

  • Combler les déficits de compétences et d’expérience avec un accompagnement personnalisé
  • Obtenez un aperçu du travail standard de Leader
  • Obtenez de nouvelles informations sur les inventaires de compétences
  • Convertir les connaissances tribales en actifs numériques d'entreprise
  • Identifier les opportunités d’amélioration continue
  • Prévoir les problèmes opérationnels potentiels

augie gen ai assistant industriel dépannage

Avec Augie à vos côtés, vous pouvez rationaliser les opérations de fabrication, optimiser les performances, responsabiliser votre personnel de première ligne et garder une longueur d'avance dans le paysage concurrentiel et en évolution rapide d'aujourd'hui.
 

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6 façons dont les fabricants peuvent utiliser GenAI aujourd'hui

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Améliorez l'efficacité opérationnelle avec Augie et Augmentir

La numérisation des processus de première ligne est devenue incontournable pour suivre la vitesse du changement – mais pas seulement la numérisation… la numérisation intelligente. Récemment, Deloitte a constaté que 86% des dirigeants du secteur manufacturier estiment que les solutions d'usines intelligentes seront les principaux moteurs de compétitivité au cours des cinq prochaines années. Tirer parti de solutions intelligentes pour les travailleurs connectés, basées sur l'IA, qui permettent aux organisations industrielles de soutenir au mieux leurs effectifs de première ligne et d'optimiser leurs processus pour les rendre plus sûrs et plus efficaces, est essentiel au succès global de l'entreprise.

Chez Augmentir, nous avons rencontré un succès continu dans nos efforts pour transformer les opérations de fabrication. Notre base brevetée Smart AI aide les organisations manufacturières à boucler la boucle entre la formation et l'exécution du travail, en fournissant les données et les informations en ligne nécessaires pour améliorer continuellement l'excellence opérationnelle, jour après jour, année après année. Augmentir est le leader mondial solution de travail connecté, combinant les technologies de travailleur connecté intelligent et GenAI pour favoriser l'amélioration continue et renforcer les initiatives de gestion des performances dans le secteur manufacturier.

L'ajout d'Augie à notre plateforme change la donne pour les usines et les autres travailleurs de première ligne, permettant un dépannage de référence rapide et des informations utiles et contextualisées à fournir au moment où cela est nécessaire. De plus, avec Augie, les travailleurs moins expérimentés bénéficient d'un soutien supplémentaire et d'un accompagnement individualisé en fonction des besoins du poste ou de la tâche.

Grâce à des informations brevetées basées sur l'IA qui numérisent et optimisent les flux de travail de fabrication, la formation et le développement, la répartition de la main-d'œuvre et l'excellence opérationnelle, Augmentir jouit de la confiance des leaders de l'industrie manufacturière en tant que partenaire de transformation numérique fournissant des résultats mesurables dans toutes les opérations. Planifier un démo en direct aujourd'hui pour en savoir plus.

 

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L’IA joue un rôle clé dans l’évolution du paysage manufacturier, en augmentant le nombre de travailleurs et en leur offrant des processus améliorés et optimisés, de meilleures données et des instructions personnalisées.

Deloitte a récemment publié un article avec le Wall Street Journal qui explique comment l'IA révolutionne la façon dont les humains travaillent et son impact transformateur. Ils ont souligné que l’IA n’est pas simplement une ressource ou un outil, mais qu’elle sert presque de collaborateur, améliorant les processus de travail et l’efficacité. Cet article explique comment la forme évolutive de l’intelligence augmente la pensée humaine et souligne qu’elle constitue un catalyseur d’innovation accélérée.

L’industrie manufacturière est particulièrement bien placée pour bénéficier de l’IA afin d’améliorer ses opérations et de responsabiliser son personnel de première ligne. La pénurie de main-d'œuvre qualifiée a atteint des niveaux critiques et le marché est soumis à d'énormes pressions pour répondre à la demande croissante des consommateurs tout en restant conforme aux normes de qualité et de sécurité. Les travailleurs du secteur manufacturier sont essentiels au succès des opérations – maintenance, contrôle et assurance qualité, et bien plus encore – les fabricants comptent sur leur main-d’œuvre pour garantir le déroulement fluide et réussi de la production.

L'IA joue un rôle clé dans l'évolution du paysage manufacturier, en augmentant le nombre de travailleurs et en leur donnant des processus améliorés et optimisés, de meilleures données pour une prise de décision éclairée, un dépannage, des instructions et une formation personnalisées, ainsi qu'une assurance et un contrôle qualité améliorés. Selon le Forum économique mondial, on estime que 87% d'entreprises manufacturières ont accéléré leur numérisation au cours de l'année écoulée, le IDC déclare que 40% des transformations numériques seront soutenues par l'IA, et une étude récente de Recherche LNS a constaté que 52% des leaders de la transformation industrielle (IX) déploient des applications pour travailleurs connectés pour aider leurs effectifs de première ligne. De plus, la technologie de l’IA devrait créer près de 12 millions d'emplois supplémentaires dans l'industrie manufacturière.

L’intégration de l’IA dans la fabrication améliore non seulement la productivité, mais ouvre également la porte à de nouvelles possibilités en matière de sécurité des travailleurs, de formation et de nouvelles pratiques de fabrication innovantes. Voici quelques façons dont l’IA transforme les opérations de fabrication :

  • Analyse de la main-d'œuvre basée sur l'IA: Collecter, analyser et utiliser les données des travailleurs de première ligne pour évaluer les performances individuelles et collectives, optimiser les opportunités de perfectionnement et de reconversion, augmenter l'engagement, réduire l'épuisement professionnel et augmenter la productivité.
  • Formation personnalisée au flux de travail: Grâce à l'IA et aux solutions pour travailleurs connectés, les fabricants peuvent identifier et proposer une formation au moment du besoin, personnalisée en fonction de chaque individu et de la tâche à accomplir.
  • Instructions de travail personnalisées: L'IA permet aux industriels de proposer des instructions de travail numériques adaptés à leurs niveaux de compétences et attribuez intelligemment le travail en fonction des capacités de chaque individu.
  • Guide d'assistance et de dépannage en matière de performances numériques: Assistants IA génératifs et les assistants virtuels d'IA basés sur des robots offrent un soutien et des conseils aux opérateurs de fabrication, permettant l'accès à des technologies collaboratives et à des bases de connaissances pour garantir que les actions et processus corrects sont pris.
  • Optimiser les programmes de maintenance: Les algorithmes d'IA analysent les données des capteurs des machines et d'autres solutions connectées pour prédire le moment où l'équipement est susceptible de tomber en panne. Cela permet une maintenance proactive, minimisant les temps d’arrêt et réduisant les coûts de maintenance. De plus, grâce aux technologies d’IA, les fabricants peuvent mettre en œuvre maintenance autonome processus grâce à une combinaison d’instructions de travail numériques et d’outils de collaboration en temps réel. Cela permet aux opérateurs d’effectuer de manière indépendante les tâches de maintenance avec des performances optimales.
  • Améliorer le contrôle qualité: Les solutions basées sur l'IA peuvent améliorer la précision de l'inspection et optimiser les processus de contrôle et d'assurance qualité pour identifier les défauts plus rapidement. Grâce aux solutions pour travailleurs connectés, les fabricants peuvent transformer efficacement leur personnel de première ligne en capteurs humains fournissant des données de qualité et améliorant les processus d'assurance.
  • Assurer la sécurité des travailleurs: Des systèmes de sécurité basés sur l'IA, associés à des technologies pour les travailleurs connectés, surveillent l'environnement de travail, fournissent des données en temps réel et identifient les dangers potentiels afin de garantir un lieu de travail plus sûr pour les employés.

entreprise connectée

À mesure que l’IA continue de progresser, l’industrie manufacturière est prête à se transformer encore plus, améliorant à la fois la qualité des produits et les conditions de travail des employés. L'IA révolutionne la façon dont les humains travaillent et la façon dont l'industrie manufacturière aborde presque tous les processus opérationnels, augmentant ainsi les interactions professionnelles, la productivité, l'efficacité et stimulant l'innovation.

Découvrez les meilleures pratiques pour des performances optimales de maintenance des actifs et comment suivre vos actifs pour vous assurer que tout est en état de fonctionnement.

Libérer le potentiel des plateformes de travail connectés change la donne lorsqu’elles sont intégrées aux systèmes d’entreprise, en leur offrant une connexion en direct et en boucle fermée aux processus et opérations de première ligne. Cela crée une entreprise véritablement connectée qui relie divers systèmes au personnel de première ligne, ouvrant la voie à une efficacité, une productivité et une sécurité accrues.

intégrations de plateformes de travailleurs connectés

Cependant, la majorité des plateformes de travailleurs connectés négligent le fait que la connectivité ne se limite pas à simplement relier les travailleurs à leur plateforme. Ils ne reconnaissent pas les immenses avantages que les connexions en direct aux systèmes d’enregistrement de l’entreprise apportent aux processus et activités métiers de première ligne.

Le succès de l’industrie manufacturière dépend de l’intégration transparente des plateformes de travailleurs connectés aux systèmes existants et d’entreprise pour fournir un soutien adéquat aux travailleurs de première ligne, en leur donnant accès aux données et aux connaissances qui peuvent améliorer leur efficacité et assurer leur sécurité.

Lisez ci-dessous pour plus d’informations sur les intégrations de plateformes de travailleurs connectés ; ce qu'ils impliquent, quels systèmes d'entreprise sont essentiels à l'intégration et comment la technologie basée sur l'IA améliore l'impact sur les activités de fabrication de première ligne.

Intégrations des travailleurs connectés : plus qu'une simple API

Dans le secteur manufacturier, il est essentiel que les plateformes de travailleurs connectés soient intégrées à divers systèmes d'entreprise pour rationaliser les opérations et garantir que les travailleurs disposent des données et des informations dont ils ont besoin à portée de main. Aussi crucial que cela puisse paraître, la plupart des fournisseurs de travailleurs connectés estiment que fournir une API ouverte est suffisant, et se vantent même de s'intégrer aux systèmes d'entreprise, alors qu'en réalité ils imposent cette charge à leurs clients.

Avoir une API ne suffit pas

Il existe plusieurs aspects pas si évidents dans les intégrations de plateformes pour travailleurs connectés, notamment :

  • Les intégrations des travailleurs connectés avec les applications d'entreprise, même les plus rationalisées, ont des exigences essentielles telles qu'une logique qui doit être écrite, personnalisée, exécutée et prise en charge. La majeure partie, sinon la totalité, de cette logique est initiée par la plateforme des travailleurs connectés, propageant les événements et les données des processus d'atelier vers le système d'enregistrement de l'entreprise associé.
  • Les plateformes de travail connecté avec juste une « API » nécessitent que toutes ces fonctionnalités soient développées, hébergées et prises en charge en externe. Il incombe alors au client de créer un produit personnalisé, de sélectionner et de prendre en charge l'environnement d'hébergement. Cet effort (construction, hébergement et support) peut coûter entre $50K et $150K pour la construction et les tests, puis entre $50K et $150K supplémentaires par an pour un support 5 x 9. Et le client est responsable du maintien d’un SLA acceptable pour l’entreprise (99.9% étant typique).
Conseil de pro

Il est essentiel que les plateformes de travail connecté incluent des fonctionnalités « plateforme en tant que service » (Paas) qui offrent la possibilité d'écrire, de prendre en charge et d'exécuter des intégrations standard et personnalisées. Celles-ci peuvent être réalisées par le fournisseur de plate-forme, le client, ainsi que par des fournisseurs de systèmes et des intégrateurs de systèmes tiers. La fourniture de fonctionnalités PaaS impose au fournisseur la responsabilité de l'exploitation du service d'intégration et du maintien des SLA, de la géoredondance, de la reprise après sinistre, ainsi que de la confidentialité et de la sécurité. En bref, le simple fait de dire « nous avons une API » impose une charge excessive aux clients et empêche de bâtir l'entreprise connectée durable nécessaire pour rester compétitive dans l'économie mondiale d'aujourd'hui.

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Quels systèmes d'entreprise devriez-vous intégrer

Dans tout environnement industriel, les plates-formes de travailleurs connectés doivent être intégrées à divers systèmes pour soutenir les opérations, faciliter la coopération et la communication, et obtenir des informations précieuses sur les processus de fabrication de première ligne. Ces intégrations rationalisent les activités, améliorent l'efficacité et fournissent un environnement numérique unifié qui responsabilise les travailleurs de première ligne.

Cette notion de entreprise connectée couvre plusieurs initiatives au sein d'une organisation : les actifs et les équipements, les produits fabriqués, le client final, les opérations, les travailleurs et l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, et est mis en évidence ci-dessous à l'aide de l'architecture de référence de transformation industrielle (IX) de LNS Research.

intégration de système d'entreprise pour les travailleurs connectés

Voici des exemples de systèmes de gestion d'entreprise reconnus qui sont essentiels au succès des travailleurs connectés et qui devraient être intégrés :

  • ERP (Progiciel de Gestion Intégré d'Entreprise)
  • EAM (Gestion des Actifs d'Entreprise)
  • HCM (Gestion du Capital Humain)
  • RH, Formation et LMS (Learning Management System)
  • QMS (Systèmes de Management de la Qualité)
  • MES (Système d'Exécution de Fabrication)
  • GMAO (Système Informatisé de Gestion de Maintenance)
  • Gestion de la chaîne d'approvisionnement

Les systèmes d'entreprise tels que ETQ, Journée de travail, UKG, SÈVE, Oracle, IBM Maximo, Microsoft Dynamique 365, Force de vente, et ADP fournir une valeur transformationnelle à une entreprise manufacturière si elle peut être connectée aux opérations de première ligne. En intégrant des plateformes de travailleurs connectés à ces systèmes, les fabricants peuvent créer un environnement interconnecté qui prend en charge les travailleurs de première ligne et favorise l'excellence opérationnelle. En fin de compte, l'intégration améliore la collaboration, la visibilité de la main-d'œuvre, les processus de prise de décision et l'efficacité opérationnelle globale, faisant des plateformes de travailleurs connectés un composant indispensable pour les organisations manufacturières.

Améliorer le succès de l'intégration grâce à Augmentir

Chez Augmentir, nous voyons les intégrations différemment des autres plateformes de travailleurs connectés. Notre riche histoire en matière d'intégrations dans le secteur manufacturier nous a permis de concevoir une solution pour travailleurs connectés qui intègre facilement, de manière bidirectionnelle et sécurisée les systèmes d'enregistrement de l'entreprise pour créer des processus en boucle fermée impliquant le personnel de première ligne.

Augmentir dispose de services PaaS internes pour exécuter des connecteurs que nous construisons et prenons en charge pour les applications d'entreprise populaires telles que SAP, Salesforce, ETQ, Oracle, IBM Maximo, etc. De plus, notre PaaS permet de créer et d'exécuter des intégrations personnalisées pour des applications personnalisées et de niche. Toutes les intégrations tierces exécutées sur la plateforme de travail connecté Augmentir bénéficient du même SLA et du même support géoredondant. En facilitant ainsi les intégrations des plateformes de travailleurs connectés aux systèmes d'entreprise, nous avons fourni aux principaux fabricants une visibilité accrue de la main-d'œuvre, une productivité améliorée, des processus numérisés et standardisés, une formation et une collaboration améliorées, et bien plus encore.

augmenter l'intégration d'entreprise

De plus, parce que nous sommes le principal fournisseur de travailleurs connectés alimentés par l'IA, nous avons apporté des technologies innovantes d'IA générative telles que l'analyse basée sur l'IA, les algorithmes d'apprentissage automatique, la PNL, la maintenance prédictive et les copilotes d'IA industrielle pour améliorer l'intégration des travailleurs connectés avec les systèmes d'entreprise. fournir des conseils en temps réel, permettre une analyse prédictive et améliorer la communication et la collaboration entre les travailleurs.

Planifier une démo pour en savoir plus sur nos solutions pour travailleurs connectés basées sur l'IA et sur la manière dont elles améliorent considérablement les processus de première ligne, la formation et les activités de fabrication.

 

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Récemment, l'équipe d'Augmentir était ravie de soutenir WebexOne en tant que sponsor or. C'était formidable de participer à un événement aussi inspirant, où la collaboration et le travail hybride étaient des thèmes clés tout au long des sessions.

Récemment, l'équipe d'Augmentir était ravie de soutenez WebexOne en tant que sponsor or. C'était formidable de participer à un événement aussi inspirant, où la collaboration et le travail hybride étaient des thèmes clés tout au long des sessions.

Au cours de l'événement, notre équipe a eu l'occasion de s'entretenir avec des leaders de l'industrie pour discuter de leurs principaux défis et de la manière dont Augmentir et Cisco contribuent ensemble à façonner l'avenir du travail dans l'industrie manufacturière.

Façonner l'avenir du travail

Augmenter partenariat avec Cisco a été construit pour relever certains des principaux défis du secteur industriel actuel. Lors de l'événement WebexOne, Augmentir a montré comment l'outil de collaboration à distance Webex, Expert à la demande, et notre plateforme de travail connecté alimentée par l'IA offrent ensemble une combinaison unique de technologies et d'outils nécessaires pour contribuer à accroître la sécurité, la qualité et la productivité des travailleurs de première ligne effectuant des tâches industrielles dans la fabrication et les services.

Ces thèmes étaient présents tout au long de l'événement WebexOne – l'utilisation de la technologie pour libérer le potentiel humain et élever la main-d'œuvre d'aujourd'hui.

Améliorer la performance de la main-d'œuvre

Bon nombre des thèmes abordés lors de l'événement portaient sur l'évolution de la main-d'œuvre d'aujourd'hui et sur les besoins uniques des travailleurs « sans bureau », qui ont été mal desservis par la technologie. Cela est particulièrement vrai dans le secteur manufacturier, où les entreprises sont confrontées à une pénurie croissante de main-d'œuvre qualifiée, à des défis de rétention et d'engagement des travailleurs, tout en manquant des outils numériques et des données appropriés pour former efficacement et soutenir continuellement leurs travailleurs.

La suite d'outils de travailleurs connectés alimentés par l'IA d'Augmentir aide les entreprises industrielles à comprendre leur main-d'œuvre diversifiée au niveau individuel, leur permettant de réduire les efforts nécessaires pour intégrer, guider et soutenir leur main-d'œuvre.

  • Améliorer la qualité du travail – Améliorez la qualité en passant d'instructions de travail numériques interactives sur papier, enrichies de médias enrichis, de données contextuelles et d'expériences de réalité mixte, en veillant à ce que vos employés aient toujours les bonnes informations à portée de main pour prendre des décisions sûres et sans erreur.
  • Améliorer la sécurité des travailleurs – En plus de fonctionner sur n'importe quel téléphone mobile ou tablette, Augmentir et Webex sont pris en charge sur les RealWear HMT-1 et HMT-1Z1 micro-casques industriels, offrant un fonctionnement mains libres pouvant être utilisé dans presque tous les environnements industriels. Cela aide les travailleurs à rester concentrés sur la tâche à accomplir pour améliorer la sécurité et l'efficacité.
  • Réduire les coûts opérationnels – Identifiez les domaines où les améliorations les plus importantes peuvent être apportées au sein de votre personnel et dans votre organisation grâce aux informations de l'IA d'Augmentir.

Améliorer le travail hybride et la collaboration dans la fabrication

Le travail hybride et la collaboration étaient également des thèmes centraux de l'événement, et tous deux sont au cœur de la solution combinée d'Augmentir avec Cisco. Les outils de flux de travail numériques d'Augmentir permettent la création et la livraison rapides d'instructions de travail augmentées pour aider à guider les travailleurs dans les tâches quotidiennes. Cette valeur est étendue avec Cisco Webex Expert on Demand, qui donne aux employés la possibilité de se connecter et de collaborer rapidement avec des experts distants où qu'ils se trouvent.

Cisco a également annoncé Hologramme Webex lors de l'événement WebexOne. Cette nouvelle solution de réunion en réalité augmentée a été qualifiée par Jeet Patel, vice-président exécutif et directeur général de Cisco Security and Collaboration, de « première dans l'industrie » : combinant la fonctionnalité de réunion Webex avec du matériel de réalité augmentée (AR) pour créer des hologrammes 3D immersifs des participants pendant réunions.

Les enjeux n'ont jamais été aussi importants

Comme vous pouvez le constater, WebexOne a été un événement réussi de 2 jours avec d'excellentes conversations autour de la collaboration et du travail hybride. Comme Jeet Patel l'a déclaré lors de l'événement, « les enjeux n'ont jamais été aussi élevés » en ce qui concerne votre main-d'œuvre et le fait de travailler plus intelligemment et plus efficacement. Il est temps de élever votre main-d'œuvre avec la solution Connected Worker alimentée par l'IA d'Augmentir.