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Top 10 des fournisseurs de copilotes industriels GenAI à surveiller en 2025

Augmentir a récemment été reconnu par Verdantix comme l'un des 10 meilleurs fournisseurs de copilotes industriels basés sur l'IA, offrant des solutions complètes pour la gestion de la main-d'œuvre et l'efficacité de la productivité.

Dernière mise à jour : 14 juillet 2025

Copilotes industriels IA générative— Les assistants IA, optimisés par de grands modèles de langage (LLM) et adaptés aux environnements de production, deviennent rapidement des outils essentiels pour les fabricants modernes. Ces copilotes fournissent aux travailleurs de première ligne et aux ingénieurs des conseils contextuels en temps réel, une assistance au dépannage et une documentation automatisée, le tout grâce à des interactions en langage naturel.

Leur essor est motivé par des défis sectoriels majeurs : un déficit de compétences croissant lié au départ à la retraite des travailleurs expérimentés, des pénuries de main-d’œuvre persistantes et le besoin urgent d’améliorer la productivité et l’efficacité opérationnelle. En capturant les connaissances institutionnelles et en les transmettant instantanément aux travailleurs moins expérimentés, les copilotes industriels aident les fabricants à maintenir leurs performances, à réduire les temps d’arrêt, à améliorer la sécurité et à accélérer leur transformation numérique.

Verdantix, un cabinet de recherche et de conseil indépendant qui fournit des informations basées sur les données et des conseils stratégiques sur les stratégies numériques des organisations industrielles, a récemment abordé le sujet des copilotes industriels d'IA générative dans un rapport d'analyse de marché. rapport d'analyse du marché met en lumière 10 fournisseurs innovants de copilotes industriels proposant des solutions robustes pour la gestion des effectifs et l'optimisation de la productivité. Les leaders industriels peuvent s'appuyer sur ce rapport pour approfondir leur compréhension des technologies basées sur l'IA et explorer comment ces solutions peuvent soutenir leurs propres efforts de transformation industrielle.

Augmentir a été reconnu par Verdantix comme l'un des 10 meilleurs fournisseurs de copilotes industriels basés sur l'IA de génération à surveiller pour 2025.

Top 10 des fournisseurs de copilotes industriels

Voici les 10 meilleurs fournisseurs de copilotes industriels alimentés par GenAI à surveiller en 2025, selon Verdantix :

Augmenter – L’assistant IA génératif d’Augmentir, Augie™ est un outil de transformation conçu pour améliorer les opérations industrielles en fournissant un soutien contextuel et en temps réel aux travailleurs de première ligne. Augie intègre des données provenant de diverses sources, notamment des systèmes opérationnels, des modules de formation et des plateformes de gestion des effectifs, pour offrir un accompagnement personnalisé, rationaliser les flux de travail et faciliter la création rapide de contenu.
ABB – ABB Copilote GenixDéveloppé en collaboration avec Microsoft, il intègre des modèles de langages de grande envergure comme GPT-4 pour optimiser les opérations industrielles. Il fournit des informations contextuelles en temps réel pour améliorer l'efficacité, la productivité et la durabilité dans des secteurs tels que l'énergie et les services publics.
AVEVA – AVEVA, désormais intégré à Schneider Electric, a développé un assistant d'IA industrielle, basé sur Microsoft Azure, qui offre une interface conversationnelle permettant aux utilisateurs d'accéder aux données opérationnelles et de les synthétiser. Cet assistant vise à améliorer la prise de décision et l'efficacité des processus industriels.
C3 AI – C3 AILa suite Generative AI de propose des solutions spécifiques à chaque domaine pour aider les techniciens à dépanner leurs équipements et réduire leur temps de formation. Elle permet aux utilisateurs professionnels d'accéder rapidement aux données et d'agir dessus grâce à des interfaces de recherche et de chat intuitives.
Cognitif – CognitifIntégré à sa plateforme de fusion de données, Generative AI Copilot fournit des informations contextualisées en temps réel pour les opérations industrielles. Il améliore la prise de décision en offrant une vue centralisée des données industrielles, contribuant ainsi à la sécurité, à la fiabilité et à la gestion de la qualité.
IBM– IBM Piste du copilote aide les entreprises à créer, personnaliser et gérer des copilotes d'IA, y compris l'intégration avec Microsoft 365. Cette offre vise à améliorer la productivité et à stimuler la transformation de l'entreprise grâce à une adoption transparente de l'IA.
Nanoprécis – ReKurv.ai de Nanoprecise est une solution d'IA générative conçue pour les professionnels de la maintenance en milieu industriel. Elle fournit des réponses contextuelles en temps réel, basées sur le comportement des équipements et les données opérationnelles, pour optimiser la prise de décision en usine.
Palantir – Plateforme d’intelligence artificielle de Palantir (AIP) connecte l'IA aux données et aux opérations pour automatiser les processus. Il fournit des outils pour créer des fonctions pilotées par l'IA et gérer les agents, facilitant ainsi la prise de décision en temps réel dans des contextes critiques.
Siemens – Industrial Copilot de Siemens, développé avec Microsoft, est un assistant d'IA générative conçu pour améliorer la collaboration homme-machine. Il assiste les équipes dans la conception des produits et l'organisation des processus de production et de maintenance, visant à améliorer la productivité dans tous les secteurs.
SymphonyAI SymphonyAI propose des solutions d'IA adaptées à divers secteurs d'activité, axées sur l'amélioration de l'efficacité opérationnelle et de la prise de décision. Ses plateformes intègrent l'IA générative pour fournir des informations exploitables et améliorer les résultats commerciaux.

Ces entreprises, ainsi qu'Augmentir, représentent un changement transformateur dans la manière dont les leaders industriels déploient GenAI, non seulement pour automatiser les tâches, mais aussi pour responsabiliser les effectifs de première ligne et générer des gains opérationnels mesurables.

Principaux avantages des copilotes industriels

Les copilotes industriels offrent de nombreux avantages transformateurs en matière d'exploitation, de maintenance, de formation et de sécurité. Voici quelques-uns de leurs principaux avantages :

Efficacité opérationnelle et productivité

Automatisation des tâches:Les copilotes peuvent automatiser les tâches administratives répétitives telles que la génération d'ordres de travail, la saisie de données et la planification, libérant ainsi du temps aux travailleurs qualifiés.
Assistance en temps réel:Fournissez aux travailleurs un accès instantané aux SOP, aux manuels et aux guides de dépannage, améliorant ainsi les taux de résolution du premier coup et réduisant les temps d'arrêt.
Recommandations intelligentes:Suggérez les prochaines étapes, les outils ou les pièces optimaux en fonction des données contextuelles, améliorant ainsi la prise de décision dans l'atelier.

Informations basées sur les données

Informations contextualisées:Les copilotes intègrent les données provenant de plusieurs sources (ERP, GMAO, capteurs, IoT) et les présentent dans un format unifié et exploitable.
Détection d'anomalies:Utilisez l’IA pour détecter les tendances ou les anomalies dans les performances des équipements ou l’activité des travailleurs qui pourraient indiquer des risques opérationnels ou des inefficacités.

Conservation des connaissances et formation

Apprentissage juste à temps:Fournir des conseils à la demande et du micro-apprentissage dans le flux de travail, adaptés aux rôles et aux niveaux de compétence des travailleurs.
Capture des connaissances:Documentez automatiquement les procédures expertes et les meilleures pratiques pour garantir connaissances tribales est conservé et réutilisé.

Sécurité et conformité

Alertes proactives aux dangers:Avertir les travailleurs des conditions dangereuses en fonction des données environnementales, du comportement des travailleurs ou de l’état de l’équipement.
Soutien à l'audit: Tenir à jour les journaux et la documentation pour assurer la conformité aux réglementations et aux normes de l’industrie.

Évolutivité et autonomisation des effectifs

Soutien aux équipes multilingues et diversifiées:Permettre une communication et des conseils cohérents entre des équipes géographiquement dispersées et multilingues.
Autonomisation des travailleurs:Donnez aux travailleurs de première ligne plus d’autonomie grâce aux conseils de l’IA, augmentant l’engagement et réduisant la dépendance à l’intervention de la supervision.

Augie™ : un copilote industriel pour autonomiser les employés de première ligne

Lancé début 2023, Augie™ est un copilote industriel spécialement conçu pour les équipes industrielles de première ligne. Contrairement aux outils traditionnels qui s'appuient uniquement sur les données des équipements, Augie™ intègre les informations issues des opérations de première ligne, de la formation, de l'ingénierie et des données sur les effectifs pour offrir un soutien contextuel et en temps réel aux équipes et aux superviseurs.

Principales caractéristiques de la reconnaissance Verdantix

Verdantix a mis en avant Augmentir en raison de plusieurs fonctionnalités exceptionnelles du copilote industriel Augie™ :

Assistant de travail industriel

Offrez un soutien et des conseils en temps réel aux travailleurs sur le terrain. Augie aide les travailleurs dans leurs tâches standard, leur dépannage et leur accès aux informations.

Assistant de contenu

Convertit automatiquement les fichiers standards (Word, Excel, PDF) en flux de travail numériques intelligents tels que des procédures opérationnelles standard (SOP) et des listes de contrôle. Augie peut exploiter votre contenu existant et générer des formulaires numériques intelligents, des listes de contrôle et des procédures de travail interactives. Augie accélère votre transition vers une gestion sans papier et fournit un outil performant pour capturer les connaissances tribales et les convertir en ressources numériques d'entreprise.

Assistant de données opérationnelles

Interprétez les données opérationnelles grâce à des requêtes en langage naturel, éliminant ainsi le recours à des rapports ou tableaux de bord complexes. Le copilote industriel Augie aide les responsables opérationnels à mieux comprendre leurs opérations de terrain en les comprenant et en les synthétisant, en générant des rapports et en fournissant des informations sur les opportunités d'amélioration continue.

Assistant d'extensibilité

Offre aux développeurs des outils pour créer des expériences GenAI personnalisées grâce à des fonctions et des API définies par l'utilisateur. L'assistant d'extensibilité Augie d'Augmentir permet aux entreprises industrielles d'aller au-delà de l'IA générative de base en offrant un support plus intelligent et autonome pour les opérations de terrain. Grâce à son intégration transparente avec l'outil de création d'agents d'IA d'Augmentir, Augie permet aux utilisateurs de créer et de déployer des agents d'IA capables d'interagir avec les données opérationnelles et de les analyser, de déclencher des workflows automatisés et de répondre contextuellement aux besoins des équipes de terrain. Ce cadre d'extensibilité permet aux fabricants d'adapter l'assistance IA à leurs environnements spécifiques : connexion à des systèmes tiers, récupération et exploitation des données, et apprentissage continu du comportement et des résultats des employés. Le résultat est une solution évolutive et adaptative qui étend GenAI de la simple réponse aux questions à un support proactif et intelligent des tâches tout au long du processus numérique.

Résoudre les vrais défis industriels

Le secteur industriel est confronté à de nombreux défis : déficits croissants de compétences, processus obsolètes, qualité inégale et pénurie de main-d'œuvre. Augie™ répond directement à ces défis en :

Améliorez les performances de vos collaborateurs grâce à un accompagnement personnalisé et piloté par l'IA.
Améliorer la prise de décision grâce à un accès rapide aux connaissances opérationnelles et procédurales.
Accélérer l’amélioration continue en découvrant les inefficacités grâce à l’analyse de données intégrée.

L'avenir du travail de première ligne, propulsé par le copilote industriel Augie

L'inclusion d'Augmentir dans le top 10 des fournisseurs de copilotes industriels GenAI de Verdantix souligne son leadership dans la conception de la prochaine génération d'outils industriels intelligents basés sur l'IA. Face à l'évolution du travail en première ligne, des plateformes comme Augie joueront un rôle essentiel pour combler les pénuries de main-d'œuvre, maximiser la productivité et permettre des opérations plus sûres et plus intelligentes.

Demander une démo et découvrez comment Augie redéfinit les performances de première ligne.

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Éliminer les obstacles à la performance des effectifs de première ligne

Blog

Libérez les performances de la main-d'œuvre de première ligne et améliorez la sécurité et la qualité en supprimant 7 obstacles clés avec la plateforme de travailleurs connectés alimentée par l'IA d'Augmentir.

Dernière mise à jour : 8 juillet 2025

Lors d'une récente conversation avec un responsable des opérations de fabrication désormais axé sur la formation, un défi familier est apparu : identifier les véritables responsables des problèmes de performance en première ligne. Est-ce le processus ? La formation ? Ou quelque chose de plus profond ?

Plutôt que de tourner en rond, nous avons reformulé la conversation avec une question simple et puissante :

« Quels sont les obstacles qui empêchent une bonne performance ? »

Ce changement de perspective a révélé un ensemble de défis communs et profondément ancrés. Mais surtout, il a révélé comment des outils numériques adaptés, comme celui d'Augmentir, peuvent être utilisés. pour le travail connecté, peut éliminer systématiquement ces obstacles pour débloquer de nouveaux niveaux d’efficacité, de qualité et d’engagement.

1. Instructions de travail incohérentes ou obsolètes

« Les opérateurs n'ont pas toujours de procédures claires et à jour. Nous nous appuyons trop sur les connaissances tribales. »

Lorsque les travailleurs de première ligne se fient au bouche-à-oreille ou à des instructions papier obsolètes, la variabilité et les erreurs deviennent inévitables. De légers écarts de procédure peuvent entraîner des problèmes de qualité majeurs ou des inefficacités de production.

Résultats ? Assemblages incorrects, gaspillage de matériaux, retards de processus, voire incidents de sécurité. Au fil du temps, ces incohérences créent une culture d'incertitude, où chaque équipe ou équipe peut interpréter la « bonne approche » différemment, ce qui nuit à la performance opérationnelle globale.

Comment Augmentir aide :

Flux de travail numériques intelligentsAugmentir numérise et standardise les instructions de travail, garantissant ainsi que chaque opérateur, à chaque quart de travail, respecte les procédures les plus récentes. L'environnement de création sans code d'Augmentir vous permet de créer, de mettre à jour et de transmettre des instructions de travail aux utilisateurs via n'importe quel appareil mobile ou technologie portable adapté à la tâche.
Assistant de contenu IA génératif Augie™Générez rapidement des procédures de travail standard à partir de fichiers Excel, Word, PDF, images ou vidéos. Augie exploite votre contenu existant et génère des formulaires intelligents, des listes de contrôle et des instructions de travail numériques.
Recommandations de contenu basées sur l'IA:La plateforme apprend en permanence à partir des données d'exécution en temps réel, en faisant apparaître des opportunités de mise à jour ou d'amélioration des flux de travail en fonction des performances et des commentaires réels.

2. Manque de visibilité sur les capacités de la main-d'œuvre

« Nous ne savons pas toujours qui est formé ou qualifié pour faire quoi. Cela nous ralentit ou entraîne des erreurs. »

Sans une vision claire des compétences et des qualifications, les managers sont laissés à l'incertitude. Par conséquent, des travailleurs non qualifiés peuvent être affectés à des tâches critiques, ce qui augmente le risque de défauts de qualité ou de non-conformité. Les équipes perdent du temps à répartir les responsabilités, et les superviseurs hésitent à déléguer.

Ce manque de visibilité crée également des opportunités manquées de perfectionnement et ralentit l'agilité de la main-d'œuvre, un problème majeur dans les environnements à forte rotation du personnel d'aujourd'hui.

Comment Augmentir aide :

Suivi des compétences et des certifications:La matrice de compétences numériques et les capacités de gestion des compétences d'Augmentir donnent aux superviseurs une visibilité en temps réel sur les personnes qualifiées pour chaque tâche.
Instructions de travail personnalisées:Les instructions de travail intelligentes fournissent des conseils et un soutien adaptés aux besoins de chaque travailleur, afin que chacun puisse travailler au mieux de ses capacités.
Profilage de la main-d'œuvre basé sur l'IA:Le système apprend à partir des données d'exécution des tâches pour mettre à jour automatiquement les profils des travailleurs, permettant une planification plus intelligente de la main-d'œuvre et une amélioration ciblée des compétences.

3. Résolution réactive des problèmes

« Nous agissons souvent en mode pompier. Le temps que nous détections un problème, celui-ci est déjà coûteux. »

Les équipes de production se retrouvent souvent confrontées à des problèmes de qualité, des inefficacités ou des pannes après coup. Ce « mode de gestion des incidents » laisse peu de temps pour une résolution structurée des problèmes et entraîne souvent des conséquences aggravantes : objectifs de production non atteints, augmentation des rebuts ou des reprises, arrêts de production imprévus, voire pire.

Lorsque les équipes de terrain sont bloquées dans des cycles réactifs, les problèmes de qualité passent inaperçus, ce qui peut entraîner des plaintes clients, des réclamations sous garantie, voire des rappels de produits coûteux. Dans les environnements à haut risque, une détection tardive peut également entraîner des incidents de sécurité, des violations réglementaires ou des manquements à la conformité. En bref, le mode réactif ne fait pas que perdre du temps : il met en péril les revenus, la réputation et les employés.

Comment Augmentir aide :

Informations opérationnelles en temps réel:Augmentir capture des données d'exécution granulaires sur toutes les tâches, révélant les tendances et les anomalies avant qu'elles ne s'aggravent.
Analyse des causes profondes alimentée par l'IA:La plateforme met en corrélation les données de performance avec des variables telles que les décalages, l'équipement et les écarts de formation pour faire apparaître les causes sous-jacentes de manière proactive.
Outils de collaboration industrielle: Collaborez et partagez efficacement l'information avec vos équipes de première ligne. Augmentir fournit logiciel de collaboration de fabrication pour soutenir la collaboration basée sur le contexte, en connectant les membres de l'équipe à travers les équipes, les usines et les langues.
Alertes et tableaux de bord automatisés:Les équipes peuvent recevoir des notifications et des visualisations en temps réel qui aident à hiérarchiser les problèmes avant qu'ils ne perturbent les opérations.

4. Systèmes déconnectés et silos d'information

« L’information est dispersée dans de trop nombreux endroits — papier, feuilles de calcul, applications diverses — et nous n’avons donc pas une vue d’ensemble. »

Lorsque les informations critiques sont fragmentées entre les services et les systèmes, la prise de décision devient lente, mal informée ou réactive. Les équipes de terrain perdent du temps à rechercher des documents, tandis que les managers peinent à identifier les tendances ou à prendre des mesures correctives entre les équipes et les sites.

Cette fragmentation contribue aux retards de processus, aux problèmes de communication, aux efforts de formation redondants et à la réactivité réduite, autant de facteurs qui nuisent à l’efficacité et à la satisfaction des clients.

Comment Augmentir aide :

Plateforme intégrée à panneau unique:Augmentir centralise les instructions de travail, les dossiers de formation, les données sur les compétences et les analyses de performances dans une seule plateforme.
Intégrations intégrées:Des connexions transparentes avec les systèmes MES, ERP, QMS et LMS garantissent que les équipes de première ligne et de back-office restent alignées.

5. Faible engagement ou manque d'appropriation

« Les opérateurs n'ont pas toujours le sentiment d'avoir une vision globale. Cela impacte la qualité et l'efficacité. »

Lorsque les employés se sentent comme des rouages d'une machine, déconnectés de leurs objectifs, de leurs retours d'expérience ou des opportunités de développement, leurs performances en pâtissent. Le désengagement entraîne une baisse de productivité, une réduction de l'attention portée à la qualité et une augmentation du turnover, autant d'éléments qui impactent directement les résultats financiers.

Sans appropriation et reconnaissance, les équipes de première ligne sont moins susceptibles de prendre des initiatives, de signaler les problèmes ou de proposer des idées d’amélioration.

Comment Augmentir aide :

Expériences de travail personnalisées:Augmentir adapte les tâches et le soutien au niveau de compétence et au rôle de chaque travailleur, les aidant ainsi à réussir et à se développer.
Boucles de rétroaction et microapprentissage:La plateforme permet aux travailleurs de donner facilement du feedback et de recevoir un coaching ciblé, renforçant ainsi une culture d'amélioration continue.
Reconnaissance numérique et informations sur les performancesLes opérateurs peuvent constater leur impact et leur progression au fil du temps, ce qui renforce l'engagement et la responsabilisation. Cela améliore les performances des employés tout au long de leur carrière.

6. Taux de rotation élevé et charge de formation

« Nous procédons constamment à l'intégration et à la formation continue. Il est difficile de mettre les gens à niveau rapidement. »

Le turnover fréquent et les longs cycles de formation rendent difficile le maintien d'une performance constante. Les approches de formation traditionnelles nécessitent souvent de retirer des travailleurs expérimentés du terrain, ce qui entraîne des baisses de productivité et des goulots d'étranglement dans la formation.

Les conséquences incluent des délais de mise en place longs, des erreurs répétées chez les nouveaux embauchés et une surcharge de travail pour les employés expérimentés. Pire encore, la documentation de formation devient souvent rapidement obsolète, ne reflétant ni les changements de processus ni les enseignements tirés.

Comment Augmentir aide :

Intégration accélérée: Des flux de travail guidés étape par étape avec des vidéos et une assistance intégrées réduisent le temps d'acquisition des compétences.
Apprentissage en cours d'emploi:L'orientation contextuelle au sein des tâches permet l'apprentissage dans le flux de travail, minimisant les temps d'arrêt et augmentant la rétention.
Gestion des versions du contenu de la formation:Les outils intégrés garantissent que les supports de formation évoluent parallèlement à vos opérations.

7. Exécution incohérente entre les personnes, les équipes ou les lignes

« Nous constatons une variabilité selon les lignes ou les équipes, même lorsque le processus est le même. »

Même lorsque les processus sont bien documentés, leur exécution peut varier considérablement selon la personne qui effectue la tâche, le moment et le lieu. Ces incohérences entraînent des inégalités de qualité, des retards de production et des KPI manqués, surtout lorsque la variabilité n'est pas visible ou bien comprise.

Sans moyen de mesurer et de comparer les performances au niveau individuel ou collectif, les efforts d’amélioration continue échouent.

Comment Augmentir aide :

Intelligence d'exécution:Augmentir analyse les modèles d'exécution à travers les équipes, les lignes et les installations pour découvrir où et pourquoi la variabilité existe.
Normalisation grâce à l'IA:La plateforme utilise les informations de l'IA pour recommander des ajustements aux instructions de travail et à la formation, contribuant ainsi à amener chaque travailleur à des performances optimales.
Coaching ciblé:Les gestionnaires peuvent identifier qui a besoin de soutien et le fournir efficacement, comblant ainsi les lacunes plus rapidement.

En résumé : une voie plus intelligente vers des lignes de front hautement performantes

Plutôt que de blâmer la formation ou les opérations, la bonne question est : « Qu’est-ce qui empêche d’obtenir de bonnes performances ? »

La plateforme de travailleurs connectés d'Augmentir, pilotée par l'IA, aide les fabricants à répondre à cette question et à agir en conséquence avec précision et rapidité. En éliminant les obstacles évoqués ci-dessus, les entreprises peuvent constituer des équipes de terrain performantes, compétentes, engagées et en phase avec leurs objectifs commerciaux.

Prêt à briser vos barrières à la performance ?

Parlons de la façon dont Augmentir peut vous aider.

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La grande démission dans le secteur manufacturier

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Récemment, Augmentir a réalisé un audit de qualification rigoureux dans le cadre des bonnes pratiques de fabrication (BPF) d'une entreprise de fabrication pharmaceutique de niveau 1, et nous sommes heureux d'annoncer que notre produit a réussi l'audit.

Dernière mise à jour : 4 juillet 2025

UN article récent publié par le Washington Post montre des chiffres choquants sur le nombre d'Américains quittant leur emploi au cours de l'année écoulée. Il n'est pas surprenant que les travailleurs de l'hôtellerie et de la restauration démissionnent en grand nombre en raison de la pandémie, mais ce qui est surprenant, c'est que l'industrie manufacturière a été la plus durement touchée avec "un bond de près de 60%" par rapport aux chiffres d'avant la pandémie. Cette «grande démission dans le secteur manufacturier» est la plus importante de toutes les industries, y compris l'hôtellerie, la vente au détail et les restaurants, qui ont connu une augmentation d'environ 30% des démissions.

Cependant, si vous creusez plus profondément, cette tendance n'est pas nouvelle. Cette récente augmentation des cessations d'emploi dans le secteur manufacturier n'a fait qu'amplifier un problème qui couvait déjà depuis des années, avant même le début de la pandémie. En fait, au cours des quatre années précédant la pandémie (2015-2019), le taux d'ancienneté moyen dans l'industrie avait diminué de 20% (US Bureau of Labor Statistics).

Cette accélération de la crise de la main-d'œuvre exerce une pression accrue sur les fabricants et crée d'importants problèmes opérationnels. Le secteur qui était déjà stressé par un marché du travail tendu, une génération de baby-boomers qui prend rapidement sa retraite et le déficit croissant de compétences fait maintenant face à une main-d'œuvre de plus en plus imprévisible et diversifiée. La variabilité de la main-d'œuvre rend difficile, voire impossible, le respect des normes de sécurité et de qualité ou des objectifs de productivité.

La nouvelle normalité des dirigeants de l'industrie consiste en des mandats plus courts, une main-d'œuvre imprévisible et la lutte pour pourvoir un nombre sans précédent d'emplois. Ces chefs de file du secteur manufacturier font face à cette réalité et cherchent des moyens de s'adapter à leur nouvelle norme de constitution d'une main-d'œuvre flexible, sécuritaire et attrayante. En conséquence, les managers sont contraints de repenser les processus traditionnels d'intégration et de formation. En fait, l'ensemble du processus « Embaucher jusqu'à la retraite » doit être repensé. Ce n'est pas la même main-d'œuvre que celle de notre grand-père, et il est temps de changer.

La main-d'œuvre augmentée et flexible du futur

La réalité est que ce problème ne va pas disparaître. La grande démission dans la fabrication a créé un changement permanent, et les fabricants doivent commencer à penser à adapter leurs processus d'embauche, d'intégration et de formation pour soutenir la future main-d'œuvre dans la fabrication - un Main-d'œuvre augmentée et flexible.

Qu'est-ce que cela signifie?

Cela signifie adopter de nouveaux outils logiciels pour prendre en charge un processus « d'embauche à la retraite » plus efficace afin de permettre aux entreprises de fonctionner de manière plus flexible et résiliente.
Cela signifie commencer à comprendre votre main-d'œuvre au niveau individuel et utiliser les données pour combler intelligemment les lacunes en matière de compétences au moment où vous en avez besoin et permettre un travail autonome.
Et cela signifie tirer parti des données. Plus précisément, une intelligence en temps réel de la main-d'œuvre qui peut fournir des informations sur les besoins de formation, d'orientation et d'assistance.

Investir dans Technologie de travail connecté alimentée par l'IA est un moyen de renforcer cette résilience opérationnelle. De nombreuses entreprises manufacturières utilisent la technologie numérique Connected Worker et l'IA pour transformer leur façon d'embaucher, d'intégrer, de former et de fournir des conseils et une assistance sur le terrain. Le logiciel de travail connecté basé sur l'IA fournit une approche basée sur les données qui aide à former, guider et soutenir la main-d'œuvre dynamique d'aujourd'hui en combinant des instructions de travail numériques, une collaboration à distance et des capacités avancées de formation sur le tas.

À mesure que les travailleurs deviennent plus connectés, les fabricants ont accès à une nouvelle source riche de données d'activité, d'exécution et tribales, et avec des outils d'IA appropriés, ils peuvent obtenir des informations sur les domaines où existent les plus grandes opportunités d'amélioration. L'intelligence artificielle établit une base basée sur les données pour une amélioration continue dans les domaines du soutien à la performance, de la formation et du développement de la main-d'œuvre, préparant le terrain pour répondre aux besoins de la main-d'œuvre en constante évolution d'aujourd'hui. Les travailleurs d'aujourd'hui acceptent le changement et s'attendent à ce que la technologie, le soutien et les outils modernes les aident à faire leur travail.

Pour en savoir plus sur la façon dont l'IA est utilisée pour numériser et moderniser les opérations de fabrication, contactez-nous pour une démo personnalisée.

AI Manufacturing 2021 - Récapitulatif de l'événement

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Après plus d'un an de conférences virtuelles, nous avons enfin pu participer en personne à la conférence AI Manufacturing à Dallas début novembre et discuter de la manière dont l'IA façonne l'avenir de la main-d'œuvre manufacturière.

Dernière mise à jour : 4 juillet 2025

Après plus d'un an de conférences virtuelles, nous avons enfin pu participer en personne au Conférence sur la fabrication de l'IA à Dallas au début de novembre. L'événement de cette année était hybride, en face à face les 3 et 4 novembre et virtuellement le 5 novembre. Bien qu'il soit rafraîchissant de pouvoir réseauter face à face avec des leaders de l'industrie manufacturière, c'était formidable d'avoir également l'opportunité de réseauter virtuellement le 5 novembre. Si vous n'êtes pas familier avec la conférence AI Manufacturing, cette conférence est le principal événement sur l'intelligence artificielle pour les industries manufacturières. L'événement de cette année portait sur :

L'utilisation de l'IA pour améliorer la qualité, réduire les défauts et augmenter les profits
Développer un jumeau numérique pour optimiser les opérations de l'usine
Utilisation de blocs de construction pour moderniser les activités de fabrication et faciliter la croissance
Concevoir des produits grâce aux techniques de fabrication additive et hybride
Explorer l'utilisation de l'IA dans les attaques industrielles et la défense

Utiliser l'IA pour libérer le véritable potentiel de la main-d'œuvre moderne et connectée d'aujourd'hui

Dave Landreth, responsable de la stratégie client d'Augmentir a eu l'opportunité de présenter sur "Utiliser l'IA pour libérer le véritable potentiel de la main-d'œuvre connectée d'aujourd'hui". Au cours de cette session, il a discuté de la variabilité de la main-d'œuvre avec les générations, de la manière dont elle doit être formée différemment et de la manière dont l'IA peut contribuer à la compétence des travailleurs. Dave a également discuté des 5 moments de besoin de Bob Mosher et de la manière dont l'IA peut être appliquée au moment de l'apprentissage.

La peur incomprise de l'IA

Nos fondateurs ont vu que l'approche humaniste manquait aux plates-formes traditionnelles de travailleurs connectés et ont réalisé que l'IA était la clé pour sauver le monde de la fabrication et libérer le potentiel des travailleurs. Cependant, les entreprises hésitent à adopter l'IA de peur que l'automatisation ne prenne le relais et ne remplace éventuellement les travailleurs humains dans le secteur manufacturier. D'autres craignent que l'IA ne soit utilisée de manière négative pour suivre les travailleurs, à la manière d'un "grand frère".

Comme nous l'avons vu avec nos clients, cela ne pourrait pas être plus éloigné de la vérité. Lorsque l'IA est exploitée de manière éthique avec la main-d'œuvre à l'esprit, elle peut être utilisée pour aider à améliorer et finalement développer le talent de vos employés. L'évaluation des travailleurs sur leurs performances se fait depuis des années par le biais d'évaluations subjectives des performances. L'utilisation de l'IA permet aux évaluations d'être basées sur des données et peut ouvrir la voie à l'amélioration et à la croissance continue des travailleurs.

Comprendre les difficultés d'aujourd'hui au sein de la fabrication

Les luttes auxquelles les fabricants sont confrontés aujourd'hui ne sont pas les mêmes luttes qu'il y a 40 ans. L'embauche est l'un des problèmes numéro un dans le secteur manufacturier. Aujourd'hui, la plupart des industriels estiment que l'embauche est un risque, avec un bassin de candidats limité. Ils sont aux prises avec des employés qui n'ont pas les compétences nécessaires et se demandent comment ils peuvent les former et évaluer leurs performances.

Les entreprises manufacturières ont également du mal à retenir leurs employés. Nous sommes tous conscients des problèmes de rétention de la main-d'œuvre en ce moment. Les employés ont l'impression de ne pas être entendus et de ne pas pouvoir contribuer à l'entreprise, ce qui les pousse à chercher une nouvelle carrière. Il y a aussi la lutte pour une amélioration réfléchie des compétences, ce qui signifie que les programmes de formation formels ne reconnaissent qu'un seul type de travailleur. L'usine de fabrication moyenne voit 4 générations de travailleurs, allant de ceux qui sortent tout juste du lycée à ceux qui travaillent dans une usine depuis plus de 40 ans. Différentes générations apprennent différemment et nécessitent différents niveaux de soutien. Il n'existe pas d'approche unique pour enseigner à différentes générations.

Un autre défi avec la main-d'œuvre qui n'est pas aussi évident est celui des fusions et acquisitions. Une acquisition signifie que les entreprises sont désormais composées de deux employés faisant les choses différemment et ayant besoin de comprendre quelle partie des procédures de la société nouvellement acquise vaut la peine d'être intégrée dans les procédures existantes.

Tirer parti de l'IA pour aider à constituer et à développer une main-d'œuvre très performante

L'IA est particulièrement adaptée pour résoudre ces défis, et nous l'avons reconnu très tôt chez Augmentir. Nous avons commencé à regarder comment l'IA pourrait aider à créer et à développer une main-d'œuvre très performante. L'une des façons dont l'IA peut aider est la capacité d'embaucher pour le potentiel en augmentant l'embauche de candidats à ceux qui ne sont pas aussi qualifiés. L'IA permet aux entreprises de comprendre les compétences d'un travailleur et offre la possibilité de flux de travail personnalisés pour les guider dans le contexte du travail pendant qu'ils font leur travail, qu'il s'agisse d'un nouveau travailleur ou d'un travailleur ayant des dizaines d'années d'expérience. L'IA peut également aider avec l'approche "Bonne personne - Bon travail - Bon moment" - en veillant toujours à ce que la bonne personne exécute la tâche au moment le plus efficace.

L'utilisation de l'IA permet à tous les travailleurs de contribuer en permettant une rétroaction en ligne pour optimiser les procédures de travail. De plus, l'IA peut être utilisée pour garantir que les compétences professionnelles personnalisées permettent aux travailleurs d'être embauchés même s'ils ne possèdent pas l'ensemble optimal de compétences et d'expérience. Mesurer la compétence d'un travailleur lorsqu'il termine le travail permet au travailleur de se concentrer sur chaque étape spécifique et de le guider au moment où il en a besoin, plutôt que pendant la formation en classe. L'IA fournit aux travailleurs des données prédictives et stables pour les aider à évoluer dans leur rôle. Avoir un moyen basé sur les données pour mesurer le succès et offrir des opportunités d'avancement aide à établir des cheminements de carrière ainsi que des opportunités de croissance.

Grâce à une approche d'intégration basée sur l'IA, les organisations sont en mesure d'embaucher un plus large éventail de personnes aux compétences variées. Si nous pouvons enseigner à quelqu'un dans le cadre de son travail, le temps d'intégration est réduit car nous pouvons le former sur le terrain. Nous constatons également une augmentation de la productivité et faisons constamment évoluer leurs apprentissages. Lorsque les travailleurs se sentent inclus et confiants dans leur carrière, ils sont également plus susceptibles de vouloir rester et grandir avec l'entreprise. La possibilité de former les travailleurs sur le terrain tout en faisant leur travail grâce à la personnalisation de l'IA vous permet d'évaluer clairement et rapidement comment un travailleur se comporte, où vous concentrez l'aide sur lui, et la conduite de ces procédures de travail 1: 1 change la donne.

L'IA dans la fabrication résoudra bon nombre des défis auxquels nous sommes confrontés.

Apprentissage et développement et les 5 moments de besoin

La manière Cinq moments de besoin La méthodologie a été créée par Bob Mosher, un leader d'opinion dans l'apprentissage et le développement avec plus de 30 ans d'expérience. Il s'est rendu compte qu'après 20 ans, l'enseignement en classe n'était pas la bonne approche car il vous apprend rarement ce que vous faites dans votre travail en atelier. L'apprentissage en classe permet à un individu d'acquérir un certain niveau de confiance, mais diminue rapidement lorsqu'il est temps de l'appliquer dans le contexte d'un flux de travail donné.

Selon la méthodologie de Bob, les 5 moments où notre main-d'œuvre a besoin de connaissances et d'informations consistent en :

Quand les gens apprennent à faire quelque chose pour la première fois (Nouveau).
Lorsque les gens élargissent l'étendue et la profondeur de ce qu'ils ont appris (Plus).
Lorsqu'ils doivent agir sur la base de ce qu'ils ont appris, ce qui inclut planifier ce qu'ils vont faire, se souvenir de ce qu'ils ont peut-être oublié ou adapter leur performance à une situation unique (Appliquer).
Lorsque des problèmes surviennent, ou que les choses se cassent ou ne fonctionnent pas comme prévu (résoudre).
Lorsque les gens ont besoin d'apprendre une nouvelle façon de faire quelque chose, ce qui les oblige à changer des compétences profondément ancrées dans leurs pratiques de performance (changement).

L'approche que Bob et son équipe ont adoptée au cours des 10 dernières années consiste à réfléchir davantage à soutien aux performances. La variabilité de la main-d'œuvre, qu'elle soit qualifiée ou jeune, prouve qu'il n'existe pas d'approche unique. C'est là qu'intervient l'IA : être capable de fournir des procédures de travail personnalisées à chaque travailleur, permettant un apprentissage et une croissance continus. En fonction de la compétence, il peut y avoir un ensemble d'instructions de travail plus guidées, une session avec un expert à distance ou une approbation du superviseur requise afin de terminer le travail dans les délais et la qualité. L'IA peut également être utilisée pour mesurer et évaluer en continu les performances des travailleurs. C'est là que les organisations peuvent commencer à voir une croissance au sein de leur effectif.

Regarder vers l'avant

Nous nous sommes bien amusés lors de la conférence AI Manufacturing de cette année et nous attendons déjà avec impatience un autre événement réussi l'année prochaine ! Si vous souhaitez en savoir plus sur les raisons pour lesquelles l'IA est un outil essentiel de la transformation numérique, de la réduction des coûts et des temps d'arrêt à l'amélioration de la qualité et de la productivité, nous vous suggérons fortement d'envisager d'y assister l'année prochaine. En attendant, si vous recherchez des informations sur l'IA, la transformation numérique et la création d'une main-d'œuvre connectée, consultez notre eBook : « Construire une main-d'œuvre moderne et connectée avec l'IA ».

Comment réduire le temps de changement dans la fabrication

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Découvrez comment réduire les délais de changement dans la fabrication et quels sont les avantages de cela pour maximiser les processus de production.

Dernière mise à jour : 19 juin 2025

Fournir des produits de qualité de manière constante et dans les délais est la première étape de la satisfaction du client. Sur le marché concurrentiel d'aujourd'hui, les fabricants doivent exécuter leurs cycles de production rapidement et efficacement pour répondre à la demande des clients. Mais les équipements et les travailleurs ne peuvent pas fonctionner 24h/24 et 7j/7. Les machines doivent être correctement entretenues, les postes de travail doivent être nettoyés et les employés ont besoin de repos. C’est là qu’intervient l’optimisation du temps de changement.

Le temps de changement est le temps nécessaire aux travailleurs pour ajuster les machines ou aux chaînes d'assemblage pour démarrer la prochaine exécution du produit. Un changement comprend généralement l’échange de pièces, la désinfection de l’équipement et sa préparation pour le cycle suivant. Une bonne règle de base est de maintenir la période de changement à moins de 10 minutes. Vous pouvez suivre le temps de transition de votre organisation en capturant le temps nécessaire pour produire chaque produit.

Garder un œil sur votre temps de changement peut vous aider à maximiser la production et à améliorer les processus. Apprenez-en davantage sur la façon dont vous pouvez réduire les délais de changement dans la fabrication en explorant les sujets suivants :

Trois étapes pour réduire le temps de changement
- Étape 1 : Évaluez votre méthode de changement actuelle.
- Étape 2 : Mettre en œuvre l'échange de matrices en une minute (SMED)
- Étape 3 : Créer des procédures de changement standard
Avantages de la réduction du temps de changement
Comment la numérisation peut contribuer à réduire les délais de transition

Trois étapes pour réduire le temps de changement

La réduction du temps de changement est un élément clé de fabrication au plus juste, une méthode de production visant à minimiser les déchets tout en augmentant la productivité des travailleurs. La mise en œuvre de ce procédé changement rapide peut aider les fabricants à maximiser le temps de disponibilité et à réduire les déchets causés par les temps d'arrêt.

Bien que vous puissiez prendre différentes mesures pour le réduire, voici quelques étapes essentielles pour vous aider à démarrer :

Étape 1 : Évaluez votre méthode de changement actuelle.

Il est crucial d'examiner votre protocole de changement existant avant de prendre des mesures pour le modifier. Essayez d'identifier les processus qui nécessitent une optimisation afin de réduire le temps entre les exécutions d'inventaire.

Étape 2 : Mettre en œuvre l’échange de matrices en une minute (SMED).

L'échange de matrices en une minute est un outil utilisé dans la fabrication allégée pour réduire le temps de changement à un chiffre. Cela signifie qu’une exécution d’assemblage réussie devrait durer moins de 10 minutes.

Il est utile que les travailleurs aient une idée du temps que prend chaque tâche (comme le changement de pièces, le nettoyage, etc.) au cours du processus de production. Cette prise de conscience peut être cultivée à mesure qu’ils se familiarisent avec les procédures et les routines quotidiennes.

Étape 3 : Créez des procédures de changement standard.

Créer des procédures opérationnelles standard (SOP) et travail de normalisation peut vous aider dans le processus de changement. S'il n'y a pas de procédures centralisées, les délais de changement varieront en fonction de l'employé et du temps qu'il lui faudra pour nettoyer, mettre en place et démarrer une nouvelle série de production.

Il est important que les procédures contiennent des instructions explicites sur la manière de réussir les changements. Cela peut inclure la mise en évidence des équipements qui doivent être calibrés et d’autres tâches liées aux machines.

Conseil de pro

La numérisation des procédures de changement peut offrir plusieurs avantages qui améliorent l’efficience, la sécurité et l’efficacité globales du processus de changement. Les procédures numériques sont accessibles aux travailleurs de première ligne via un appareil mobile ou une technologie portable, et contribuent à améliorer l'accessibilité, la responsabilité et la normalisation, ainsi qu'à fournir des aides visuelles aux travailleurs moins expérimentés effectuant la tâche.

En un mot, avoir des instructions claires permet aux travailleurs de savoir plus facilement à quoi s'attendre au moment du changement.

Avantages de la réduction du temps de changement

La réduction du temps de changement peut présenter de nombreux avantages, en particulier pour les entreprises produisant quotidiennement un grand nombre de produits.

Certains des avantages incluent :

Facilite la transition entre les processus de production
Crée un environnement de travail plus productif
Aide à réduire les temps d’arrêt des équipements
Achemine les produits aux clients plus rapidement

Comment la numérisation peut aider

La mise en œuvre de solutions pour travailleurs connectés qui numérisent et optimisent les processus de changement peut contribuer à réduire le temps nécessaire à chaque changement en fournissant des instructions numériques explicites personnalisées pour une tâche, une machine ou un travailleur donné.

Les instructions de travail numériques sont des versions électroniques d'instructions de travail, de manuels qualité ou de SOP qui fournissent les aides visuelles nécessaires et les informations contextuelles en temps réel pour aider à guider les travailleurs dans des tâches complexes. Ces instructions de travail numériques fournissez intelligemment des conseils et rationalisez les processus de changement avec des images, des vidéos, des expériences de réalité augmentée et une assistance en direct de la part de collègues ou d'experts en la matière.

Augmentir est la première plateforme de travailleurs connectés au monde alimentée par l'IA qui aide les travailleurs industriels de première ligne à réduire les délais de changement dans la fabrication grâce à une technologie intelligente. Découvrez comment des fabricants de classe mondiale utilisent Augmentir pour améliorer leurs opérations industrielles – contactez-nous pour un démo aujourd'hui!

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Penser au-delà de la gestion quotidienne : pourquoi vous avez besoin d'un système de travail intégré pour votre usine

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La gestion quotidienne permet de suivre l'activité actuelle, mais ce n'est pas suffisant. Découvrez pourquoi les plus grands fabricants se tournent vers les systèmes de travail intégrés pour favoriser l'amélioration continue.

Dernière mise à jour : 10 juin 2025

Entrez dans n'importe quelle usine moderne et vous verrez probablement une forme de gestion quotidienne en action : les changements d'équipe, les tableaux blancs remplis d'indicateurs clés de performance, les superviseurs qui suivent les temps d'arrêt ou les problèmes de productivité. Pour de nombreuses usines, c'est le cœur des opérations de première ligne. Et à juste titre : la gestion quotidienne joue un rôle essentiel pour maintenir la cohésion des équipes et maintenir les performances sur la bonne voie.

Mais voici le problème : la gestion quotidienne ne suffit pas.

De plus en plus de fabricants réalisent que le simple suivi des événements actuels et la réaction à ces événements ne permettent pas d'obtenir des améliorations à long terme. Cela n'empêche pas les pannes. Cela ne résout pas la cause profonde des problèmes de qualité récurrents. Et cela ne contribue certainement pas à bâtir une activité numérique, agile et résiliente.

Si vous recherchez un Système de gestion quotidienne ou un outil logiciel pour mieux gérer les tâches de première ligne, c'est un excellent premier pas. Mais ne vous arrêtez pas là. Car la véritable valeur réside dans une vision plus large, dans la construction d'une Système de travail intégré (IWS) qui rassemble toutes les pièces mobiles de vos opérations de première ligne.

Décryptons pourquoi.

Le piège de la gestion quotidienne

À la base, la gestion quotidienne aide à répondre à la question : « Comment nous en sortons-nous aujourd’hui ? »

Il structure votre équipe : un rythme de points, de tableaux de bord et de mises à jour. Mais plus vous l'utilisez comme outil principal, plus vous risquez de vous retrouver coincé dans une boucle réactive.

Une interruption de service s'est produite ? Enregistrez-la et passez à autre chose.
Un défaut est réapparu ? Notez-le et cochez la case.
Un quart de travail n'a pas atteint l'objectif ? Parlez-en et réessayez demain.

Résultat ? Les problèmes réapparaissent sans cesse. Les équipements vieillissent plus vite qu'ils ne le devraient. Connaissances tribales Reste dans la tête des travailleurs. Et les efforts d'amélioration ressemblent à un jeu de chat et de souris.

La gestion quotidienne met en lumière les symptômes, mais un système de travail intégré s’attaque aux causes profondes.

La vue d’ensemble : que manque-t-il ?

Ce qui distingue les usines les plus performantes des autres n’est pas seulement la façon dont elles gèrent aujourd’hui, mais aussi la façon dont elles construisent des systèmes pour s’améliorer demain.

Comme le souligne Ernst & YoungEn collaboration avec Procter & Gamble, les principaux fabricants vont au-delà des routines quotidiennes réactives et adoptent des systèmes numériques intégrés qui connectent les opérations, responsabilisent les équipes de première ligne et permettent une amélioration continue dans tous les cas d'utilisation essentiels aux opérations de première ligne.

Voici quelques domaines critiques qui s’étendent souvent au-delà de la gestion quotidienne traditionnelle :

Gestion des problèmes:La journalisation des problèmes est simple. Leur résolution, par l'analyse des causes profondes, les contre-mesures et le suivi, nécessite une structure.
Maintenance autonome:Les opérateurs devraient être habilités à prendre soin de leur équipement, et non pas seulement à signaler toute panne.
CIL (Nettoyage, Inspection, Lubrification):Ce sont les fondamentaux de la fiabilité des machines, mais de nombreuses équipes manquent de routines standard.
Changements:La transition entre les produits ou les équipes entraîne une certaine variabilité. La standardisation de ces éléments est essentielle pour minimiser les temps d'arrêt.
Gestion de la ligne centrale:Réduisez les incohérences des produits et des procédures en optimisant l’efficacité des machines.
Élimination des pannesLes échecs récurrents ne disparaissent pas par hasard. Ils disparaissent lorsque quelqu'un les prend en charge et dispose des outils pour les éliminer.
Collaboration dans le secteur de la fabricationLes améliorations ne se font pas de manière isolée. La visibilité, la communication et la responsabilité partagée sont essentielles.
Audit 5S et Audits de processus à plusieurs niveaux:Les audits de sécurité et de qualité doivent être intégrés au flux de travail et non pas ajoutés comme des exercices de conformité distincts.

Individuellement, ces domaines peuvent sembler être des couches « supplémentaires ». Mais ensemble, ils constituent le fondement d'un système de travail intégré.

De la gestion de la journée à la gestion du travail

Un système de travail intégré n’organise pas seulement les tâches : il relie le travail, les personnes et les connaissances nécessaires pour fonctionner à un niveau supérieur.

Au lieu d'outils fragmentés et de feuilles de calcul obsolètes, IWS rassemble tout dans une approche unifiée, afin que votre équipe puisse :

Identifier les problèmes en temps réel
Normaliser les meilleures pratiques
Éliminer la variabilité et le gaspillage
Collaborer entre les équipes et les fonctions
Améliorer en permanence, pas seulement de manière réactive

Il s'agit de passer de la lutte contre les incendies à la résolution des problèmes. De la connaissance de ce qui s'est passé à la compréhension des causes de cet incident, et de la prévention de sa répétition.

La technologie qui soutient le changement

Bien sûr, rien de tout cela n'est possible avec des tableaux blancs et des listes de contrôle papier. Les fabricants ont besoin d'outils modernes adaptés à la réalité du terrain et qui contribuent à la mise en œuvre des systèmes de travail intégrés.

C’est là qu’intervient la technologie des travailleurs connectés.

Des plateformes comme Augmentir offrent aux fabricants la base numérique dont ils ont besoin pour :

Transformez les SOP, les audits et les routines de maintenance en flux de travail numériques intelligents
Capturez des données en temps réel depuis la ligne de front sans ajouter de frais administratifs
Personnaliser l'accompagnement et le soutien de chaque travailleur en fonction de son niveau de compétence et de ses performances
Analysez les tendances et faites émerger des informations à l'aide de l'IA, afin de concentrer les améliorations là où elles comptent le plus.

Augmentir vous aide à aller au-delà de la visibilité quotidienne. Il vous aide à bâtir une activité de première ligne connectée, axée sur les données et en constante amélioration.

Pensez plus grand que le quotidien

Oui, vous avez besoin d’un système pour gérer la journée, mais vous avez également besoin d’un système pour gérer l’amélioration.

Un système de gestion quotidienne peut être un point de départ, mais ne le laissez pas devenir l'objectif final. Commencez à réfléchir à vos opérations de manière globale. Posez-vous les questions difficiles. Analysez les écarts entre vos équipes. Auditez les processus qui échouent trop souvent. Et surtout, donnez à vos employés les outils dont ils ont besoin pour contribuer, et non pas simplement se conformer.

L'avenir de la production industrielle ne se résume pas à la gestion des tâches. Il s'agit de connecter le travail, les personnes et la performance.

C’est la promesse d’un système de travail intégré.

C'est là que commence la véritable transformation.

Et avec des solutions comme Augmentir, cela n’a jamais été aussi réalisable.

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Soutenez votre stratégie IWS avec Augmentir : la voie la plus intelligente vers l'excellence opérationnelle

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Dynamisez votre stratégie IWS grâce à la plateforme d'IA d'Augmentir. Numérisez le travail, développez les compétences des collaborateurs et favorisez l'amélioration continue de votre production.

Dernière mise à jour : 10 juin 2025

Un Système de travail intégré La stratégie (IWS) est essentielle pour favoriser l’amélioration continue et atteindre fabrication de classe mondiale performance. Développé à l'origine par Procter & Gamble (P&G), IWS est une approche globale d'optimisation des opérations par l'alignement des équipes, des processus, des technologies et de la culture. Elle vise à améliorer la fiabilité de la production, à réduire les coûts et à accroître la productivité grâce à la standardisation, au renforcement des capacités et à une attention constante portée à l'amélioration continue.

Mais même les stratégies IWS les mieux conçues peuvent s'avérer inefficaces sans les outils adéquats pour soutenir l'exécution et maintenir la dynamique. C'est là qu'Augmentir entre en jeu.

Augmentir est un système alimenté par l'IA plateforme de travail connecté qui dynamise votre stratégie IWS en numérisant, guidant et optimisant les opérations de terrain. De l'exécution des tâches standard au développement des compétences, en passant par les analyses de performance en temps réel, Augmentir optimise chaque pilier IWS, rendant votre système plus intelligent, plus agile et plus efficace.

Numériser et standardiser les processus de travail

Au cœur d'IWS se trouve un engagement envers un travail standardisé : des processus clairement définis et reproductibles qui réduisent les variations et le gaspillage. Augmentir simplifie la numérisation et le déploiement d'instructions de travail standardisées dans toute votre organisation. Grâce à des outils intuitifs et sans code, vous pouvez rapidement créer des flux de travail numériques accessibles sur n'importe quel appareil, garantissant ainsi la cohérence et le respect des bonnes pratiques.

Numérisez la maintenance productive totale et la gestion des actifs avec Augmentir

Mais Augmentir va plus loin. Il ne se contente pas de numériser vos procédures opérationnelles standard (SOP), il les améliore en continu. Grâce à l'IA intégrée, Augmentir identifie les points faibles des processus, les étapes générant le plus d'erreurs et comment les plus performants accomplissent leurs tâches plus efficacement. Vous disposez ainsi d'une base de données pour affiner vos standards et favoriser l'amélioration continue.

Autonomiser et perfectionner les travailleurs de première ligne

Une stratégie IWS réussie permet à chaque employé de contribuer à l'amélioration de la performance. La plateforme de travailleurs connectés d'Augmentir personnalise l'expérience de travail de chaque opérateur. Qu'il s'agisse de fournir des conseils en temps réel en fonction du niveau de compétence actuel ou de proposer des formations en temps réel, Augmentir contribue à combler les lacunes en matière de compétences et à renforcer les compétences des collaborateurs sur le terrain.

Grâce au système intégré de gestion des compétences d'Augmentir, vous bénéficiez d'une visibilité en temps réel sur l'état de préparation de vos effectifs sur l'ensemble de vos lignes, équipes et sites. Vous pouvez aligner vos investissements en formation sur les besoins réels de performance, suivre l'état des certifications et suivre les progrès par rapport aux objectifs de développement des compétences, le tout depuis une seule et même plateforme.

Améliorer la maintenance autonome et la résolution des problèmes

Maintenance autonome est un élément clé d'IWS, permettant aux opérateurs d'identifier et de résoudre les problèmes à la source. Augmentir soutient ces initiatives en guidant les opérateurs dans les tâches d'inspection, de lubrification et de maintenance mineure grâce à des instructions numériques étape par étape. Les opérateurs peuvent identifier et signaler les problèmes instantanément, tandis que les superviseurs bénéficient d'une visibilité sur les taux de réalisation et les tendances des problèmes.

De plus, Augmentir facilite la résolution structurée des problèmes en donnant aux équipes les outils pour documenter les causes profondes, suivre les contre-mesures et partager les leçons apprises, le tout dans le contexte des opérations quotidiennes.

Gestion quotidienne et transferts d'équipe rationalisés

Augmentir soutient la stratégie de Système de Travail Intégré (STI) d'une entreprise en améliorant les éléments clés des opérations de terrain, tels que la gestion quotidienne, la définition des orientations et les transferts d'équipe. En numérisant et en standardisant ces flux de travail, Augmentir garantit la capture, le partage et l'exploitation uniformes des informations critiques entre les équipes et les équipes. Cela favorise non seulement la discipline opérationnelle, mais aussi l'alignement des activités de terrain sur les objectifs stratégiques.

La définition des orientations quotidiennes devient nettement plus efficace grâce aux outils numériques d'Augmentir. Les superviseurs peuvent communiquer rapidement les objectifs, identifier les écarts de production et prioriser les actions grâce aux données en temps réel de l'atelier. La plateforme connectée d'Augmentir garantit aux équipes de terrain des instructions claires et actualisées, reflétant la situation actuelle, réduisant ainsi les temps d'arrêt et permettant une réponse plus agile aux problèmes.

De plus, Augmentir simplifie les transferts d'équipe en fournissant un enregistrement numérique structuré des activités, des problèmes et des résolutions. Cela élimine les lacunes d'information et les problèmes de communication souvent rencontrés lors des transferts manuels, garantissant ainsi la continuité et une résolution plus rapide des problèmes.

En s'intégrant de manière transparente aux cadres IWS, Augmentir permet aux entreprises de créer une main-d'œuvre de première ligne plus proactive, axée sur les données et alignée.

Débloquez l'amélioration continue avec les données et l'IA

IWS s'appuie sur les données pour prendre des décisions éclairées et favoriser l'amélioration continue. Augmentir collecte des données riches et en temps réel sur chaque tâche réalisée par vos équipes de terrain. Son moteur d'IA analyse ensuite ces données pour déceler les inefficacités cachées, suggérer des améliorations ciblées et recommander des actions ayant un impact direct sur le TRS et les indicateurs clés de performance opérationnels.

Au lieu de s'appuyer sur des hypothèses ou des audits statiques, Augmentir permet une boucle d'amélioration dynamique et basée sur les données, où les informations sont générées en temps réel et les décisions sont basées sur le comportement réel de l'atelier.

Une fondation pour l'excellence opérationnelle durable

Une stratégie IWS n’est pas un projet ponctuel, c’est un engagement à long terme. l'excellence opérationnelleAugmentir vous accompagne dans cette transition en alignant vos équipes, vos processus et vos technologies grâce à une plateforme unique, pilotée par l'IA. En offrant une visibilité sur les données, en favorisant une culture d'appropriation et en optimisant continuellement les flux de travail, Augmentir garantit que votre système IWS ne se contente pas de fonctionner, il évolue.

Commencez à construire un IWS plus intelligent avec Augmentir

Que vous débutiez votre parcours IWS ou que vous cherchiez à accélérer vos initiatives existantes, Augmentir vous offre l'infrastructure numérique dont vous avez besoin. Du travail standard au développement des compétences, en passant par l'amélioration continue et le suivi des performances, Augmentir est spécialement conçu pour soutenir et déployer les stratégies IWS dans les environnements de production modernes.

Augmentir accompagne votre stratégie IWS en agissant comme une interface unique pour vos opérations de première ligne. Avec Augmentir, vous pouvez numériser, gérer et optimiser tous les aspects de vos opérations de première ligne :

Réglage de la direction quotidienne (DDS)
Système de gestion quotidienne (DMS)
Gestion de la ligne centrale
Processus de nettoyage, d'inspection et de lubrification
Gestion des défauts
Élimination des pannes
Gestion du changement
Transfert de quart de travail
Audits de processus 5S et en couches
Gestion de la qualité en atelier
Sécurité
Entretien

Laissez Augmentir être votre partenaire pour transformer la façon dont le travail est effectué et pour libérer tout le potentiel de votre stratégie IWS.

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IA générative dans le secteur manufacturier : avantages, risques et principaux cas d'utilisation

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Découvrez les principaux cas d'utilisation de l'IA générative dans le secteur manufacturier, le fonctionnement des copilotes et des assistants numériques GenAI et les avantages pour les travailleurs de première ligne.

Dernière mise à jour : 9 juin 2025

L’IA générative dans la fabrication fait référence à l’application de modèles génératifs et de techniques d’intelligence artificielle pour optimiser et améliorer divers aspects du processus de fabrication.

Alors que l'IA traditionnelle se concentre sur l'analyse de données, la reconnaissance de formes et la prise de décision, l'IA générative crée de nouveaux contenus et des données synthétiques, permettant ainsi l'émergence de solutions innovantes. Elle utilise des algorithmes d'IA pour concevoir de nouveaux produits, optimiser les flux de production, anticiper les besoins de maintenance et améliorer l'efficacité de la production en première ligne.

Selon McKinseyPrès de 75% de la valeur principale de l'IA générative réside dans des cas d'utilisation dans quatre domaines : la fabrication, les opérations clients, le marketing et les ventes, et la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Les fabricants sont particulièrement bien placés pour bénéficier de l'IA générative, qui constitue déjà une force de transformation pour certains. L'IA générative stimule l'innovation et l'efficacité dans le secteur manufacturier, permettant des solutions numériques avancées et des avantages concurrentiels. Une étude récente Deloitte L'étude a révélé que 79% des organisations s'attendent à ce que l'IA générative transforme leurs opérations d'ici trois ans, et 56% d'entre elles utilisent déjà des solutions d'IA générative pour améliorer l'efficacité et la productivité.

Le secteur manufacturier évolue rapidement et, grâce à l'intégration de technologies de pointe comme l'IA générative, les fabricants peuvent mieux soutenir, renforcer et optimiser leurs équipes de terrain grâce à une prise de décision, une collaboration et une analyse des données optimisées. L'IA générative est adoptée comme une alternative moderne aux méthodes traditionnelles, dépassant les inspections manuelles et l'automatisation de base pour offrir des améliorations opérationnelles majeures.

Rejoignez-nous ci-dessous pour plonger dans l'IA générative dans le secteur manufacturier en explorant son fonctionnement, ses avantages et ses risques, ainsi que certains des principaux cas d'utilisation que l'IA générative, en particulier les assistants numériques génératifs, peut fournir pour les opérations de fabrication :

Qu'est-ce que l'IA générative dans le secteur manufacturier
Avantages de tirer parti de l’IA générative dans l’industrie manufacturière
Risques de l'IA générative dans le secteur manufacturier
Principaux cas d'utilisation des assistants de fabrication d'IA générative
Pérenniser les opérations de fabrication avec Augie™

Qu'est-ce que l'IA générative dans le secteur manufacturier

L'IA générative désigne les systèmes d'intelligence artificielle conçus pour créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique, en apprenant des modèles à partir de données existantes. Dans le secteur manufacturier, cela inclut la capacité à concevoir de nouveaux produits et à créer des données synthétiques, telles que des images, des vidéos ou du texte réalistes, pour soutenir l'innovation industrielle et l'apprentissage de l'IA. L'utilisation de grands modèles linguistiques (LLM) et du traitement automatique du langage (TALN) permet à ces systèmes d'analyser de vastes volumes de données, en s'appuyant sur des algorithmes avancés et des algorithmes d'apprentissage automatique pour améliorer la précision des prédictions et l'efficacité opérationnelle, simuler différents scénarios et générer des solutions innovantes pouvant impacter un large éventail de processus de fabrication.

Grands modèles de langage

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont un type de modèle d'intelligence artificielle générative qui a été formé sur un grand volume – parfois appelé corpus – de données textuelles. Ils sont capables de comprendre et de générer du texte de type humain et ont été utilisés dans un large éventail d'applications, notamment le traitement du langage naturel, la traduction automatique et la génération de texte.

Dans le secteur manufacturier, les solutions d'IA générative doivent s'appuyer sur des LLM propriétaires, adaptés à leurs besoins et pré-entraînés, associés à une sécurité et des autorisations robustes. Les LLM industriels exploitent les données opérationnelles, les données de formation et de gestion des effectifs, les données des travailleurs connectés et de l'ingénierie, ainsi que les informations des systèmes d'entreprise. Les LLM peuvent également améliorer la recherche documentaire en trouvant, extrayant et synthétisant efficacement les informations issues des manuels techniques, des rapports et des dossiers opérationnels.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains à l'aide du langage naturel. Cela implique le développement d’algorithmes et de modèles permettant aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de répondre au langage humain d’une manière à la fois significative et utile.

Pour l'IA générative, la PNL est une technologie clé qui permet aux assistants de comprendre et de générer un texte de type humain, offrant ainsi des expériences utilisateur conversationnelles transparentes et une aide précieuse aux travailleurs de première ligne, aux ingénieurs et aux gestionnaires des environnements de fabrication et industriels.

Les PNL permettent à l'IA de traiter et d'interpréter les entrées en langage naturel, lui permettant ainsi de s'engager dans des interactions de type humain, de comprendre les requêtes des utilisateurs et de fournir des réponses pertinentes et précises. Ceci est essentiel pour les tâches de fabrication courantes telles que l’assistance en temps réel, la revue de la documentation, la maintenance prédictive et le contrôle qualité.

En combinant de grands modèles linguistiques et le traitement du langage naturel, l'IA générative peut produire des textes cohérents et contextuellement pertinents pour des tâches telles que la rédaction, la synthèse, la traduction et la conversation, imitant ainsi la maîtrise du langage humain. Le traitement du langage naturel (TALN) permet également des expériences d'apprentissage interactives, permettant aux employés de s'engager dans la formation, de recevoir un retour immédiat et de clarifier leurs doutes en temps réel.

Avantages de tirer parti de l’IA générative dans l’industrie manufacturière

L'IA générative et les solutions qui les exploitent offrent plusieurs avantages pour les opérations de fabrication, notamment :

Optimisation opérationnelle/production et prévisionLa technologie GenAI optimise considérablement les processus de fabrication grâce à la surveillance et à l'analyse en temps réel, à la détection rapide des problèmes et à la fourniture d'informations prédictives et d'une assistance personnalisée pour optimiser l'efficacité des opérateurs. Grâce à l'optimisation des processus et à l'amélioration de l'efficacité grâce à l'analyse et à l'automatisation des données en temps réel, les fabricants peuvent rationaliser leurs opérations, réduire les temps d'arrêt et améliorer leur productivité. De plus, les assistants IA permettent aux fabricants d'explorer plusieurs stratégies de contrôle au sein de leurs processus, identifiant ainsi les goulots d'étranglement et les points de défaillance potentiels.
Résolution proactive des problèmesLes outils d'IA générative assurent une surveillance et une analyse des risques en temps réel des opérations de fabrication, permettant ainsi d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes afin d'optimiser la production et l'efficacité. Ils détectent les événements au fur et à mesure qu'ils se produisent, fournissant des informations et des recommandations précieuses pour aider les opérateurs et les ingénieurs à identifier et à résoudre rapidement les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent. L'analyse prédictive et l'amélioration du contrôle qualité contribuent à réduire les déchets et à soutenir l'amélioration continue des processus de fabrication.
Réduisez les temps d’arrêt imprévusLes solutions d'IA générative peuvent analyser de vastes ensembles de données pour anticiper les besoins de maintenance des équipements avant l'apparition de problèmes. Les fabricants peuvent ainsi planifier la maintenance de manière proactive et minimiser les interruptions imprévues. L'IA générative peut également optimiser les plannings de maintenance et de livraison afin de réduire davantage les temps d'arrêt et d'améliorer la fiabilité de la chaîne d'approvisionnement. Cela permet non seulement de réduire les temps d'arrêt, mais aussi de renforcer la résilience opérationnelle globale des équipements critiques.
Accompagnement personnalisé et accompagnement sur le terrainLes outils d'IA générative s'adaptent à différents rôles au sein de l'usine de fabrication et offrent une assistance personnalisée aux opérateurs, ingénieurs et managers. Ils fournissent une assistance personnalisée et proactive, basée sur les rôles, pour comprendre les événements passés, les situations actuelles et les événements futurs potentiels, permettant ainsi aux travailleurs d'accomplir leurs tâches plus efficacement et de prendre des décisions plus éclairées. Les solutions et applications GenAI intégrant l'IA générative fournissent des paramètres optimisés aux opérateurs et contribuent à une gestion plus efficace des stocks.

Ces avantages démontrent l'impact significatif de l'IA générative sur les activités de fabrication de première ligne, en améliorant l'efficacité opérationnelle globale, en ajustant les processus si nécessaire et en favorisant l'excellence opérationnelle.

Conseil de pro

Assistants IA génératifs peut aller plus loin dans ces avantages en intégrant des données sur les compétences et la formation pour mesurer l’efficacité de la formation, identifier les déficits de compétences et suggérer des solutions pour prévenir tout problème de main-d’œuvre qualifiée. Cela garantit que les travailleurs de première ligne disposent des compétences essentielles pour effectuer leurs tâches de manière sûre et efficace, tout en établissant des parcours de développement de carrière personnalisés pour les employés du secteur manufacturier qui améliorent continuellement leurs connaissances et leurs capacités.

Risques de l'IA générative dans le secteur manufacturier

L'IA générative dans le secteur manufacturier présente plusieurs risques, notamment la sécurité des données, des problèmes de propriété intellectuelle et des biais potentiels dans les modèles d'IA. La dépendance à l’égard de grandes quantités de données augmente le risque de violations de données et de cyberattaques, exposant potentiellement des informations sensibles. Des problèmes de propriété intellectuelle peuvent survenir si les conceptions ou les processus générés par l’IA portent par inadvertance atteinte à des brevets ou à des technologies exclusives existants. De plus, les biais dans les données de formation peuvent conduire à des résultats sous-optimaux ou injustes, affectant la qualité et l’équité des décisions basées sur l’IA. Il existe également le risque d’une dépendance excessive à l’égard de l’IA, qui pourrait réduire la surveillance humaine et conduire à des erreurs si les modèles d’IA font des prédictions incorrectes ou génèrent des conceptions défectueuses. Assurer une validation, une transparence et une intervention humaine appropriées est crucial pour atténuer ces risques.

L’utilisation de tout outil genAI dans le secteur manufacturier nécessite une réflexion approfondie sur les risques éthiques, de confidentialité des données et de sécurité, ainsi que sur les impacts potentiels sur l’emploi.

Principaux cas d'utilisation des assistants de fabrication d'IA générative

Assistants IA génératifs et copilotes de première ligne Les assistants IA sont des outils conçus pour fournir une assistance et des informations précieuses en milieu industriel, notamment dans le secteur manufacturier. Ces assistants, issus de l'IA générative, sont utilisés dans les opérations de fabrication pour améliorer la collaboration homme-machine, rationaliser les flux de travail et fournir des informations proactives afin d'optimiser la performance et la productivité des travailleurs de première ligne. Le secteur manufacturier est transformé par ces applications d'IA avancées, qui favorisent l'efficacité, l'innovation et une meilleure prise de décision dans l'ensemble du secteur.

Ce qui rend les assistants d'IA de première ligne uniques parmi les autres copilotes d'IA générative, c'est l'interaction améliorée de type humain au-delà de l'analyse et de l'analyse de données standard pour comprendre le contexte autour d'un processus ou d'un problème ; y compris ce qui s'est passé et pourquoi, ainsi que d'anticiper les événements futurs.

Les assistants d'IA générative fonctionnent grâce à des modèles de langage étendus (MLL) spécialisés et à l'IA générative, fournissant une intelligence contextuelle pour optimiser les opérations, la productivité et la disponibilité en milieu industriel. De plus, ils intègrent généralement le traitement du langage naturel pour comprendre le langage humain, la reconnaissance de formes pour identifier les tendances ou les comportements, et des algorithmes d'aide à la décision pour offrir une assistance en temps réel. Associés à des techniques d'apprentissage automatique, ces outils leur permettent de comprendre les saisies des utilisateurs, de formuler des suggestions éclairées et d'automatiser les tâches. L'IA et l'apprentissage automatique sont utilisés conjointement dans le secteur manufacturier pour automatiser la détection des défauts et optimiser les chaînes d'approvisionnement, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle.

Voici 6 des principaux cas d’utilisation de l’IA générative dans le secteur manufacturier :

1. Dépannage

Le dépannage est un cas d'usage crucial dans l'industrie manufacturière. Face à la pénurie actuelle de main-d'œuvre qualifiée, les travailleurs de première ligne se trouvent souvent dans des situations où ils ne disposent pas des décennies d'expertise nécessaire pour résoudre rapidement les problèmes en atelier. Les assistants d'IA peuvent aider ces travailleurs à prendre des décisions plus rapidement et à réduire les temps d'arrêt de production en leur fournissant un accès instantané à des informations synthétiques pertinentes pour une tâche ou un travail, qu'il s'agisse de procédures, de guides de dépannage, de connaissances acquises par les équipes ou de manuels OEM.

2. Formation et accompagnement personnalisés

Grâce aux assistants GenAI, les fabricants peuvent instantanément combler les lacunes en matière de compétences et d'expérience grâce à des informations personnalisées et contextuelles pour chaque travailleur. Il peut s'agir de supports de formation continue, de leçons ponctuelles (OPL) ou de contenus générés par les pairs ou les utilisateurs, tels que des commentaires et des conversations.

3. Travail standard du leader

Grâce aux assistants d’IA générative, les responsables des opérations peuvent évaluer et comprendre l’efficacité du travail standard au sein de leur environnement de fabrication et identifier les domaines de risque ou les opportunités d’amélioration.

4. Conversion des connaissances tribales

L’une des priorités les plus urgentes auxquelles de nombreux fabricants sont confrontés est la tâche de capturer et de convertir connaissances tribales en actifs numériques d'entreprise qui peuvent être partagés dans toute l'organisation. Grâce à la technologie des travailleurs connectés qui utilise l'IA générative, les entreprises manufacturières peuvent désormais résumer l'échange de connaissances tribales via la collaboration et les convertir en actifs numériques évolutifs et organisés qui peuvent être partagés instantanément dans toute votre organisation.

5. Amélioration continue

Les assistants IA et GenAI peuvent nous aider à identifier les domaines d’amélioration du contenu, à apporter ces améliorations, à mesurer l’efficacité de la formation et à mesurer et améliorer l’efficacité de la main-d’œuvre.

6. Analyse opérationnelle

Les assistants d'IA générative peuvent également apporter une valeur ajoutée en matière d'améliorations opérationnelles. Ils peuvent exploiter les données de présence des employés pour aider les chefs d'équipe ou les responsables de ligne à identifier les risques et à potentiellement pallier les problèmes de ressources avant qu'ils ne deviennent réellement problématiques. La matrice de compétences, les données de présence et les calendriers de production d'une organisation peuvent tous être intégrés à un LLM préformé et adapté, fournissant ainsi les informations nécessaires aux responsables de la production pour assurer le bon fonctionnement de leurs opérations.

L'IA générative et d'autres solutions basées sur l'IA améliorent les opérations de fabrication, analysent les données pour prédire les besoins de maintenance des équipements avant que des problèmes ne surviennent, permettant une planification de maintenance proactive et minimisant les perturbations imprévues. Grâce à ces outils, les fabricants peuvent offrir aux travailleurs de première ligne une meilleure collaboration et fournir une assistance en temps réel avec des informations contextuelles, garantissant ainsi une assistance pertinente et opportune pendant les processus décisionnels critiques.

Dans l’ensemble, l’IA générative transforme un large éventail d’activités manufacturières et industrielles, connectant les travailleurs d’une manière qui semblait auparavant impossible et rendant les tâches et les processus de première ligne plus sûrs et plus efficaces pour les travailleurs du monde entier.

Pérenniser les opérations de fabrication avec Augie™

Augie™, Augmentir's assistant IA génératif Augie, dédié au travail en première ligne, représente la nouvelle génération de solutions d'IA générative, spécialement conçues pour aider les entreprises manufacturières à pérenniser leurs opérations. En exploitant la puissance de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, Augie permet aux fabricants d'optimiser leurs processus de production, d'améliorer le contrôle qualité et de réduire les coûts de maintenance, tout en s'adaptant à l'évolution rapide des exigences du marché.

Avec Augie, les fabricants peuvent analyser de vastes volumes de données provenant de sources diverses, notamment les données machines, les données de capteurs et les données historiques, afin d'identifier des tendances et de prendre des décisions prédictives basées sur les données. Cette plateforme avancée fournit des informations en temps réel sur les processus de production, permettant aux fabricants de réagir rapidement aux variations de la demande, aux perturbations de la chaîne d'approvisionnement ou aux anomalies opérationnelles. Augie intègre également des algorithmes sophistiqués pour la prévision de la demande, la gestion des stocks et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, aidant ainsi les entreprises à minimiser leur impact environnemental et à maximiser leur efficacité opérationnelle.

Augie intègre les compétences, les informations sur le développement des effectifs et les données de formation, en plus des données MES et ERP. Il offre des informations contextuelles et proactives ainsi que des flux de travail automatisés pour optimiser la production et éviter les goulots d'étranglement, contribuant ainsi à l'efficacité de la production, à la disponibilité, à la qualité et à la prise de décision.

De plus, Augie relie les données opérationnelles, les données de formation et de gestion des effectifs, les données d'ingénierie et les connaissances/informations provenant de divers systèmes d'entreprise disparates pour responsabiliser les travailleurs de première ligne, rationaliser les flux de travail et augmenter les performances de fabrication.

En intégrant Augie à leurs opérations, les fabricants peuvent accroître leur productivité, réduire les temps d'arrêt imprévus et réaliser d'importantes économies. Le contrôle qualité basé sur l'IA de la plateforme garantit une meilleure qualité des produits, tandis que ses capacités d'automatisation du service client améliorent la réactivité et la satisfaction. Augie permet ainsi aux entreprises manufacturières de garder une longueur d'avance sur la concurrence, de s'adapter aux évolutions du secteur et de s'assurer un avantage concurrentiel durable sur le marché mondial.

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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