Découvrez comment les agents AI Factory d'Augmentir transforment la fabrication grâce à des informations en temps réel, à l'automatisation et à l'augmentation des effectifs.
Dans le paysage en évolution de Industrie 4.0, popularisé par Klaus Schwab, et maintenant l'Industrie 5.0, les fabricants sont soumis à une pression croissante pour gagner en agilité, en résilience et en efficacité. Face aux pénuries de main-d'œuvre, à l'évolution des attentes des clients et aux bouleversements numériques, l'un des outils les plus transformateurs émergents est Agents d'usine: des agents d'IA intelligents et sensibles au contexte, capables d'effectuer des tâches de manière autonome, de faire émerger des informations et d'améliorer la prise de décision humaine.
Que sont les agents d'usine ?
Les agents d'usine ne sont ni des robots physiques, ni de simples scripts logiciels. Ce sont des entités numériques intelligentes, propulsées par l'IA, qui agissent au nom des équipes de production pour interpréter les données, automatiser les actions et optimiser les flux de travail. Intégrés à l'environnement de travail de première ligne, ils agissent comme des copilotes proactifs en atelier, apprenant en permanence de l'activité humaine et des données contextuelles de l'usine pour fournir un soutien et des informations opérationnelles en temps réel.
Ces agents peuvent vous aider avec :
Recommandation de flux de travail optimisés
Identifier les lacunes en matière de compétences ou les besoins de formation des travailleurs de première ligne
Suivi des performances des processus et signalement des anomalies
Capture automatique des connaissances tribales
Personnalisation des instructions de travail en fonction de l'expérience et du niveau de certification du travailleur
En bref, les agents d’usine comblent le fossé entre l’intelligence humaine et l’efficacité des machines dans l’atelier — et Augmentir mène la charge.
AI Agent Studio d'Augmentir : l'intelligence industrielle simplifiée
Bien que l'IA agentique, le concept d'agents IA, existe dans d'autres secteurs, Augmentir est le premier à proposer une solution sans code Studio d'agents d'IA industrielle Conçue spécialement pour l'industrie manufacturière, cette plateforme unique permet aux responsables des opérations, aux superviseurs et même aux utilisateurs non techniques de créer et de déployer des agents d'IA personnalisés, adaptés à des besoins spécifiques dans les domaines suivants :
Intégration et formation du personnel
Opérations de maintenance et de réparation (MRO)
Assurance qualité
Procédures de sécurité
Suivi des performances
Ces agents s'appuient sur des algorithmes propriétaires et une IA générative qui apprennent en permanence à partir des données de vos effectifs et de vos opérations. Ainsi, au fil du temps, ils gagnent en intelligence : ils formulent des recommandations de plus en plus précises, automatisent davantage de tâches et réduisent la variabilité au sein de l'atelier.
Le résultat ? Une ligne de front adaptative et intelligente, capable de réagir de manière dynamique aux exigences de production, à la variabilité de la main-d’œuvre et aux pénuries de compétences.
Découvrez Augie : le visage de l'IA industrielle de nouvelle génération
Au cœur des capacités d'IA d'Augmentir se trouve Augie — un assistant d'IA générative industrielle conçu spécifiquement pour les environnements de production de première ligne. Augie agit comme un guide en temps réel et un partenaire opérationnel pour les ouvriers, les superviseurs et même les directeurs d'usine.
Voici ce qui rend Augie différent :
Assistance contextuelle : Augie comprend le contexte unique de votre opération (par exemple, un équipement spécifique, un horaire de travail ou le niveau de compétence d'un travailleur) pour adapter les conseils de manière appropriée.
Interface conversationnelle : les travailleurs peuvent interagir naturellement avec Augie via le chat, permettant des questions-réponses en temps réel, la résolution des problèmes ou des conseils étape par étape.
Apprentissage continu : à mesure que les travailleurs interagissent avec Augie, celui-ci apprend et s'améliore, capturant des connaissances non documentées et institutionnalisant les meilleures pratiques dans toute l'organisation.
Plutôt que de remplacer les travailleurs, Augie amplifie leurs capacités, rendant tout le monde dans l'atelier plus confiant, plus compétent et plus productif.
Impact réel : Augmentir en action
Les entreprises utilisant Augmentir ont signalé des améliorations mesurables sur plusieurs indicateurs clés de performance :
20–40% réduction du temps de formation en personnalisant l'apprentissage en fonction des niveaux de compétence individuels
30% Amélioration de la qualité du premier coup grâce à des instructions de travail numériques plus intelligentes
25% gain de productivité de la main-d'œuvre grâce à un guidage en temps réel et à moins de retards
Une meilleure rétention des travailleurs grâce à des parcours d'apprentissage et de croissance renforcés
À une époque où les fabricants sont confrontés à un manque de compétences, à des pénuries de main-d’œuvre et à une demande accrue d’agilité, ces résultats changent la donne.
Pourquoi les agents d'usine définissent l'avenir du travail industriel
L'atelier traditionnel a été défini par des systèmes rigides et des processus statiques. Mais les fabricants d'aujourd'hui ont besoin de plus de flexibilité : ils ont besoin de systèmes capables de s'adapter à l'évolution de la demande, à la dynamique des bassins de main-d'œuvre et aux changements constants de processus.
Les agents d'usine IA offrent cette adaptabilité et avec la plate-forme d'IA industrielle d'Augmentir, les fabricants peuvent libérer ce potentiel sans refonte massive ni charge technique.
Les agents d'usine représentent une nouvelle classe d'outils industriels : intelligents, autonomes et centrés sur l'humain. Première plateforme à concrétiser cette vision, Augmentir ne se contente pas de créer des outils, mais révolutionne également les méthodes de production.
Avec Augie et AI Agent Studio, Augmentir aide les fabricants à entrer dans une nouvelle ère d'excellence opérationnelle, où la première ligne n'est pas seulement automatisée, mais véritablement augmentée.
Apprenez-en davantage sur la façon dont les agents d'atelier IA d'Augmentir peuvent moderniser vos opérations - contactez-nous dès aujourd'hui pour un démo en direct.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2025/05/factory-agents-ai-in-manufacturing.webp6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2025-05-31 11:40:432025-06-10 16:00:11Agents d'usine : la prochaine évolution de la fabrication, propulsée par Augmentir
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.
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
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.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2024/06/generative-ai-in-manufacturing.webp6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2024-06-17 18:43:542025-06-09 15:26:36IA générative dans le secteur manufacturier : avantages, risques et principaux cas d'utilisation
Apprenez à numériser vos opérations et à construire une usine sans papier dans ce guide de fabrication sans papier d'Augmentir.
La gestion et le suivi manuels de la production dans le secteur manufacturier appartiennent désormais au passé. En effet, les fabricants adoptent une nouvelle approche numérique : la fabrication sans papier.
La fabrication sans papier utilise des logiciels pour gérer l'exécution de l'atelier, numériser les instructions de travail, exécuter les flux de travail, automatiser la tenue des dossiers et la planification, et communiquer avec les employés de l'atelier. Plus récemment, cette approche numérise également le suivi des compétences et les évaluations des performances des employés d'atelier afin d'aider à optimiser l'intégration, la formation et la gestion continue de la main-d'œuvre. Cette technologie est composée de logiciels basés sur le cloud, de technologies mobiles et portables, d'intelligence artificielle, d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'analyses avancées.
Plus récemment, votre parcours vers la fabrication sans papier est accéléré grâce à la disponibilité de assistants IA génératifs et prendre en charge des outils d'importation qui peuvent rationaliser la conversion du contenu existant en contenu interactif et adapté aux appareils mobiles pour vos équipes de première ligne.
Le logiciel de fabrication sans papier utilise des écrans interactifs, des tableaux de bord, une collecte de données, des capteurs et des filtres de reporting pour afficher des informations en temps réel sur les opérations de votre usine. Si vous souhaitez en savoir plus sur les processus de fabrication sans papier, explorez ce guide pour en savoir plus sur les éléments suivants :
Une usine sans papier utilise un logiciel basé sur l'IA pour gérer la production, conserver une trace des enregistrements et optimiser les tâches exécutées dans l'atelier. La fabrication sans papier est destinée à remplacer la tenue de registres écrits ainsi que les instructions de travail, les listes de contrôle et les SOP sur papier, et à conserver une trace numérique des enregistrements.
Par exemple, dans la plupart des opérations de fabrication, tout, depuis les inspections de qualité jusqu'aux tournées des opérateurs et à la maintenance planifiée et autonome, est effectué régulièrement pour garantir que les équipements de l'usine fonctionnent correctement et que les normes de qualité et de sécurité sont respectées. Dans la plupart des usines de fabrication, ces activités sont effectuées manuellement avec des instructions, des listes de contrôle ou des formulaires sur papier.
Les opérateurs et les ouvriers des usines sans papier utilisent des logiciels pour exécuter des procédures de travail et visualiser les tâches de production dans des séquences ordonnées, ce qui leur permet de mettre en œuvre les tâches en conséquence. Les travailleurs peuvent visualiser les procédures opérationnelles, ou instructions de travail numériques, en utilisant des appareils mobiles (wearables, tablettes, etc.) en temps réel.
En outre, la fabrication sans papier intègre la numérisation de la formation en atelier, le suivi des compétences, les certifications et les évaluations. Cette approche numérique utilise logiciel de gestion des compétences aide à optimiser les processus RH qui étaient auparavant gérés sur papier ou à l'aide de feuilles de calcul, et inclut la possibilité de :
Créer, suivre et gérer les compétences des employés
Visualisez instantanément les lacunes en compétences de votre équipe
Planifiez ou attribuez des tâches en fonction du niveau de compétence et des compétences des travailleurs.
Combler les lacunes en matière de compétences grâce à l'apprentissage continu
Prendre des décisions opérationnelles basées sur les données
Quels sont les avantages de la dématérialisation dans le secteur manufacturier ?
Il existe un certain nombre de raisons pour lesquelles les usines optent pour la dématérialisation, depuis la rentabilité jusqu'à l'augmentation de la productivité et de la durabilité. Un système sans papier peut révolutionner les processus de production, la gestion des effectifs et les opérations commerciales.
Voici les principaux avantages de la dématérialisation :
Accélérez l’intégration des employés: En numérisant l'intégration et en intégrant la formation dans le flux de travail, les fabricants peuvent réduire le temps d'intégration des nouveaux employés de 82%.
Augmentation de la productivité: La numérisation des opérations de fabrication signifie qu’il n’y a plus de collecte ou de tenue de registres manuels sur papier. Les travailleurs ont plus de temps pour faire fonctionner leur équipement, exécuter des tâches en atelier et trouver des solutions aux problèmes.
Améliorez la précision des données:Les gens ont tendance à faire des erreurs, mais saisie de données en atelier et la validation peut aider à compenser l’erreur humaine et à améliorer la précision.
Gestion améliorée des effectifs: Le suivi des compétences numériques et l'analyse de la main-d'œuvre basée sur l'IA peuvent aider à optimiser les opérations de production et à maximiser le rendement des travailleurs.
Gérer les opérations en temps réel: Les systèmes d'interface homme-machine éliminent le besoin de papier, de fichiers et de bons de travail. Cela signifie que les employés peuvent analyser les stocks et d'autres données en temps réel.
Économiser de l'argent: Même si la dématérialisation signifie que le coût du papier est éliminé, les économies vont bien au-delà. Avec une productivité accrue, des opérations en temps réel et une optimisation améliorée de la production, les coûts peuvent être réduits dans de nombreux domaines.
Comment passer au sans papier dans l’industrie manufacturière ?
La transition vers la dématérialisation commence par la numérisation des activités dans l'ensemble de l'usine pour augmenter la productivité, et par l'extension de cette valeur grâce à une connexion numérique entre l'atelier et les systèmes de fabrication de l'entreprise. Nous décrivons ci-dessous les quatre étapes de base pour passer au sans papier dans le secteur manufacturier :
Étape 1 : numérisez votre contenu existant avec la technologie Gen AI et Connected Worker.
La fabrication sans papier commence par l'utilisation d'outils numériques modernes qui peuvent numériser et convertir rapidement et facilement votre contenu papier existant. Des outils comme Augie™ d'Augmentir, une suite de technologies d'IA générative, vous aident à importer et à convertir le contenu existant quel que soit le format. Une fois converties, les solutions Connected Worker qui intègrent des fonctionnalités mobiles améliorées et combinent la formation et le suivi des compétences avec la technologie des travailleurs connectés et des conseils numériques sur le terrain peuvent apporter une valeur ajoutée significative. Une exigence clé pour commencer est d'identifier les cas d'utilisation à forte valeur ajoutée qui peuvent bénéficier de la numérisation, tels que les procédures de contrôle qualité ou d'inspection, procédures de consignation et de consignation, rapports de sécurité, Audits de processus à plusieurs niveaux, ou maintenance autonome procédures.
Conseil de pro
Vous pouvez désormais importer des documents PDF, Word ou Excel existants (comme le PDF ci-dessus) directement dans Augmentir pour créer des procédures de travail et des listes de contrôle numériques et interactives à l'aide d'Augie™, un outil de création de contenu IA générative d'Augmentir. En savoir plus sur Augie – votre solution industrielle Assistant IA générative.
Étape 2 : Améliorez vos collaborateurs grâce à l'IA et à la technologie Connected Worker.
Les solutions pour travailleurs connectés basées sur l'IA peuvent aider à la fois à numériser les instructions de travail et à fournir ces conseils d'une manière personnalisée en fonction de chaque travailleur et de ses performances. Les robots IA qui exploitent l'IA générative et les modèles d'IA de type GPT peuvent aider les travailleurs avec la traduction linguistique, les commentaires, les réponses à la demande, l'accès aux connaissances via le langage naturel et fournir un outil complet d'assistance aux performances numériques.
À mesure que les travailleurs deviennent plus connectés, les entreprises ont accès à une riche source de données sur l'activité professionnelle, l'exécution et les données tribales, et, avec des outils d'IA appropriés, elles peuvent obtenir des informations sur les domaines où existent les plus grandes opportunités d'amélioration.
Étape 3 : Configurez des capteurs IoT pour la surveillance de l’état des machines.
L'Internet industriel des objets (IoT) utilise des capteurs pour dynamiser les processus de fabrication. Les capteurs IoT sont connectés via le Web à l’aide de réseaux sans fil ou 4G/5G pour transmettre des données directement depuis l’atelier. L’utilisation d’outils de surveillance de l’état des machines ainsi que de la technologie des travailleurs connectés peut fournir une solution complète pour l’atelier.
Étape 4 : Connectez votre frontline à votre entreprise.
Les solutions d'opérations de première ligne connectées numériquement permettent non seulement aux entreprises industrielles de numériser les instructions de travail, les listes de contrôle et les SOP, mais leur permettent également de créer flux de travail numériques et des intégrations qui intègrent pleinement les travailleurs de première ligne dans le fil numérique de leur entreprise.
Le fil numérique représente un flux de données connecté dans une entreprise de fabrication, y compris les personnes, les systèmes et les machines. En intégrant les activités et les données de ces travailleurs auparavant déconnectés, les processus métier sont accélérés et cette nouvelle source de données offre de nouvelles opportunités d'innovation et d'amélioration.
Augmentir fournit une solution unique de travail connecté qui utilise l'IA pour aider les entreprises manufacturières à intégrer, former, guider et soutenir intelligemment les travailleurs de première ligne afin que chaque travailleur puisse contribuer de son mieux, contribuant ainsi à atteindre les objectifs de production dans l'ère actuelle de perturbation de la main-d'œuvre.
Notre solution est une suite d'outils logiciels basée sur SaaS qui aide les clients à numériser et à optimiser tous les processus de première ligne, y compris la maintenance autonome et préventive, la qualité, la sécurité et l'assemblage.
Transformez la façon dont votre entreprise gère ses opérations de première ligne. Demander un démo en direct aujourd'hui!
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2023/09/paperless-manufacturing-augmentir.webp6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2023-09-20 14:12:392025-06-04 13:02:43Fabrication sans papier : votre guide pour la transition vers une usine sans papier
L'IA et la technologie des travailleurs connectés aident les gestionnaires de première ligne à lutter contre l'épuisement professionnel des employés et à améliorer l'engagement et la rétention.
Le travail industriel s’accompagne d’une immense quantité de stress. Sans fournir au travailleur le niveau de soutien approprié, ce stress peut entraîner une augmentation des erreurs, de mauvaises performances au travail et, éventuellement, l'épuisement professionnel des employés. Récemment, Gallup signalé que 76% des employés connaissent une forme d'épuisement professionnel. Cela affecte non seulement les performances et la productivité, mais bien plus encore, y compris l'engagement et la rétention des employés.
Pour compenser l'épuisement professionnel des employés, les managers doivent viser à :
Réduire le stress des employés
Supprimer les obstacles en s'assurant que leurs travailleurs disposent des outils appropriés pour accomplir leurs tâches
Veiller à ce que les travailleurs correspondent bien aux compétences requises pour le travail qu'ils effectuent
Donnez aux travailleurs leur mot à dire sur la façon dont le travail est effectué
Donner aux travailleurs les moyens de croire que le travail qu'ils font est valorisé et important
Dans un Gallup 2022 sondage, 79% des employés ont répondu qu'ils n'étaient pas engagés au travail, ce même sondage a révélé que la plupart des employés ne trouvent pas leur travail significatif et n'ont pas d'espoir quant à leur carrière.
Pour soutenir les employés et lutter contre l'épuisement professionnel, il n'existe pas de solution universelle. De nombreuses organisations se rendent compte qu'adopter la même approche pour les employés de bureau ne répond pas aux besoins multiples et spécifiques des employés de première ligne. Les managers doivent garder ces besoins à l'esprit pour lutter contre l'épuisement professionnel, le détecter et le stimuler. l'engagement des employés dans le secteur manufacturier.
L'intelligence artificielle (IA) et la technologie basée sur l'apprentissage automatique combinées à une approche centrée sur le travailleur peuvent être extrêmement utiles à cet égard, en tenant compte de l'élément humain dans les opérations industrielles tout en tirant parti des innovations.
Utiliser l'IA pour améliorer l'expérience des travailleurs et réduire l'épuisement professionnel
En utilisant les capacités de plateformes de travail connectées et l'IA, les entreprises peuvent adopter une approche proactive pour réduire le stress et prévenir l'épuisement professionnel des employés.
L'essor fulgurant des outils d'IA tels que ChatGPT et le traitement du langage naturel a suscité un regain d'intérêt pour tout ce qui concerne l'IA et bien qu'il ne s'agisse pas d'une panacée, l'IA a le potentiel d'être extrêmement efficace pour aider les travailleurs à accéder aux informations et à les soutenir. besoin au travail, ainsi que pour prédire, détecter et réduire l'épuisement professionnel. En prenant des données hautement granulaires sur les travailleurs connectés et en utilisant l'IA pour filtrer les portions inutiles, les opérations industrielles sont en mesure non seulement d'améliorer les tâches et la productivité, mais aussi de mieux soutenir et responsabiliser les travailleurs de première ligne. Les organisations peuvent utiliser L'IA pour s'engager employés par :
Créer des points de contact de communication et rationaliser la communication
Appariement des travailleurs et des tâches en fonction du niveau de compétence
Suggérer des opportunités de formation et de certification pour les travailleurs en perfectionnement
Créez des chemins de rétroaction afin que les employés aient leur mot à dire sur la façon dont les tâches sont accomplies
Pour compléter les plates-formes d'IA et de logiciels, les organisations peuvent mettre en œuvre d'autres outils tels que des appareils portables, des applications de santé mentale, etc., pour contribuer aux efforts d'engagement. Trouver le bon équilibre et la bonne combinaison est essentiel pour l'échange de connaissances et la conversation, ce qui rend les employés plus engagés au sein de l'équipe.
L'élément humain
Il est important de tirer parti des nouvelles technologies et de les mettre en œuvre là où c'est nécessaire, mais la technologie en elle-même n'est pas la solution. Il est essentiel de trouver un équilibre entre l'intégration de la technologie et une approche axée sur les travailleurs et il est primordial que les véritables besoins de la main-d'œuvre ne soient pas oubliés. Bien que l'intelligence artificielle et la technologie basée sur l'apprentissage automatique puissent aider énormément à détecter et à réduire l'épuisement professionnel des employés, elles ont leurs limites et ne peuvent pas faire grand-chose. La technologie ne peut pas remplacer la façon dont les travailleurs se sentent et comment ils interagissent avec la direction au quotidien. Et en fin de compte, l'IA ne peut que renforcer les employés et doit être utilisée pour les responsabiliser, jamais pour les remplacer.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2023/03/human-side-of-ai.jpg6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2023-03-14 03:05:062025-05-27 16:10:51Le côté humain de l’IA : aider les travailleurs à réduire l’épuisement professionnel
Découvrez comment les fabricants luttent contre la pénurie de main-d'œuvre qualifiée dans le secteur manufacturier et comblent les déficits de compétences grâce à une main-d'œuvre connectée augmentée (ACWF).
Une main-d'œuvre connectée augmentée (ACWF) offre aux organisations manufacturières et autres organisations industrielles une solution puissante pour lutter contre la pénurie et le déficit de compétences qui ne cessent de s'aggraver. Selon un rapport Selon Deloitte et le Manufacturing Institute, environ 2,1 millions d'emplois dans le secteur manufacturier pourraient ne pas être pourvus d'ici 2030 et le coût de ces emplois manquants pourrait potentiellement totaliser 1 400 milliards de dollars rien qu'en 2030.
En intégrant des technologies avancées telles que l'intelligence artificielle (IA), les plateformes de travailleurs connectés et d'autres solutions émergentes, les fabricants peuvent améliorer les capacités de leur main-d'œuvre existante et combler les déficits de compétences. Les outils pour travailleurs connectés offrent une surveillance en temps réel de votre personnel de première ligne, garantissant ainsi des opérations transparentes. De plus, la connectivité permet la collaboration à distance, permettant aux experts d'aider les travailleurs de première ligne depuis n'importe où dans le monde. Cet écosystème interconnecté donne aux travailleurs les outils dont ils ont besoin pour réussir et attire de nouveaux talents en démontrant un engagement envers l'innovation et une croissance axée sur la technologie.
Grâce à un ACWF, les fabricants peuvent lutter efficacement contre la pénurie de main-d'œuvre qualifiée dans le secteur manufacturier et combler le déficit de compétences tout en stimulant la productivité, l'innovation et en restant compétitifs. En savoir plus sur l’ACWF dans le secteur manufacturier ci-dessous :
Mise en œuvre d'un ACWF dans le secteur manufacturier
Un élément essentiel de la transition d'une main-d'œuvre traditionnelle à un Main-d'œuvre connectée augmentée (ACWF) met en œuvre et adopte de nouvelles technologies et processus. Voici quelques étapes qui peuvent faciliter l’adoption des technologies ACWF et des transitions fluides dans les milieux industriels :
Étape 1 : évaluer les processus actuels – Les organisations doivent comprendre les flux de travail existants et identifier les domaines dans lesquels l’IA, les plateformes de travailleurs connectés et d’autres technologies ACWF peuvent remplacer les processus papier et manuels pour améliorer l’efficacité et la productivité.
Étape 2 : Investir dans la technologie – Procurez-vous des plates-formes d’analyse basées sur l’IA, des technologies mobiles et des technologies portables pour permettre la collecte de données en temps réel et la collaboration à distance.
Étape 3 : Formation et intégration – Proposer des programmes de formation complets pour familiariser les travailleurs avec les nouvelles technologies et les nouveaux flux de travail. Insistez sur l’importance des protocoles de sécurité et de la confidentialité des données.
Étape 4 : Programmes pilotes – Commencez par des programmes pilotes à petite échelle pour tester l’efficacité des technologies mises en œuvre dans des environnements de fabrication réels. Ciblez les cas d'utilisation à forte valeur ajoutée qui peuvent bénéficier d'une transition du papier vers le numérique.
Étape 5 : Amélioration continue – Recueillir les commentaires des travailleurs et des superviseurs lors des programmes pilotes et adapter les initiatives de mise en œuvre en fonction de leurs commentaires. Optimisez continuellement les processus et les technologies pour une efficacité maximale.
En suivant ces étapes, les fabricants peuvent faciliter la transition d'une main-d'œuvre de fabrication traditionnelle vers un ACWF, offrant ainsi à leurs travailleurs de première ligne des capacités, des compétences et une excellence opérationnelle globale améliorées.
Soutenir l’apprentissage dans le flux de travail
Les technologies Augmented Connected Workforce (ACWF) permettent un soutien accru en première ligne et de nouveaux processus d'apprentissage et de formation pour améliorer stratégiquement les compétences et le recyclage, réduire les délais d'acquisition des compétences des nouveaux travailleurs et lutter contre la pénurie de main-d'œuvre qualifiée dans le secteur manufacturier, entre autres. Les outils connectés pour les travailleurs, tels que les appareils portables et les capteurs IoT, permettent de surveiller en temps réel les performances des travailleurs et les conditions environnementales, garantissant ainsi la sécurité et l'efficacité dans l'usine.
Un ACWF permet également d'améliorer les capacités d'apprentissage du flux de travail, donnant aux travailleurs de première ligne un accès à des conseils d'experts, à une assistance et à une collaboration à distance, au microlearning et à d'autres apprentissages dans le flux des options de travail, quel que soit l'emplacement du travailleur.
Les outils de l'ACWF améliorent encore les activités de première ligne à travers :
Instructions et conseils de travail numériques: Les plateformes de travail intelligentes et connectées fournissent des instructions de travail numériques, des procédures et des conseils visuels facilement accessibles aux travailleurs sur des appareils mobiles.
Mentors et formations numériques: Certaines ACWF intègrent des « mentors numériques » – Assistants industriels propulsés par GenAI qui peut fournir des conseils étape par étape aux travailleurs, en particulier aux nouvelles recrues.
Capture et partage des connaissances:Les applications connectées pour les travailleurs de première ligne servent de plateformes de partage des connaissances, capturant des données et des informations auprès des travailleurs de première ligne, qui peuvent ensuite être analysées par un logiciel d'IA et utilisées pour améliorer les processus, mettre à jour les instructions de travail et partager les connaissances au sein de l'organisation
Suivi des performances et feedback: Les solutions ACWF offrent une visibilité sur les performances des travailleurs, permettant aux responsables d'identifier les domaines dans lesquels une formation ou un soutien supplémentaire est nécessaire.
En résumé, les initiatives de l'ACWF donnent aux travailleurs de première ligne les outils numériques, les connaissances et le soutien dont ils ont besoin pour acquérir et améliorer leurs compétences directement dans le cadre de leurs flux de travail quotidiens, plutôt que de s'appuyer uniquement sur des programmes de formation formels. Cela permet de combler les déficits de compétences et de favoriser une amélioration continue.
Pérenniser les opérations de fabrication avec un ACWF
L'adoption d'une approche Augmented Connected Workforce (ACWF) centrée sur l'augmentation des travailleurs de première ligne avec la technologie mobile, une formation immersive, une prise de décision collaborative et une amélioration continue, permet aux fabricants de pérenniser leurs opérations et d'acquérir un avantage concurrentiel durable. Ce concept donne aux employés des outils puissants qui augmentent et améliorent leurs capacités, leur productivité et leurs processus métier globaux en accédant aux informations critiques et en favorisant la collaboration.
Les logiciels basés sur l'IA peuvent analyser de grandes quantités de données pour optimiser les processus de production et prédire les besoins de développement de la main-d'œuvre. Dans le même temps, les solutions connectées pour les travailleurs de première ligne permettent l'intégration de technologies mobiles et portables et fournissent des informations sur les données en temps réel, aidant ainsi à optimiser les opérations des usines et à s'adapter à l'évolution des tendances du secteur.
Pour une main-d’œuvre connectée augmentée, l’intégration de l’IA et des technologies de travailleurs connectés constitue une stratégie vitale pour les fabricants face à la crise de la main-d’œuvre qualifiée. Augmentir encourage les organisations à adopter les transformations de l'ACWF et accélère leur adoption grâce à une approche globale plateforme de travail connecté tirer parti des avantages combinés des technologies des travailleurs connectés et de l’IA.
Avec Augmentir, les travailleurs de première ligne peuvent accéder à des informations critiques, des données et des informations en temps réel, ainsi que des conseils et des orientations d'experts, tout au long du flux de travail, évitant ainsi les pertes de temps et améliorant à la fois l'efficacité et la productivité. Planifier une démo en direct pour en savoir plus sur la façon dont une main-d'œuvre connectée augmentée pérennise les opérations de fabrication et améliore les activités de première ligne.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2024/06/augmented-connected-workforce-acwf-manufacturing.webp6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2024-04-03 16:14:362025-05-22 11:56:03Comment lutter contre l'écart de compétences en matière de fabrication avec une main-d'œuvre connectée augmentée (ACWF)
La main-d'œuvre manufacturière dynamique et changeante d'aujourd'hui a besoin d'un apprentissage continu et d'un soutien aux performances pour maintenir et fournir efficacement des performances au travail efficaces.
Chaque jour, nous entendons parler du « déficit de compétences » croissant dans le secteur manufacturier associé à la main-d’œuvre industrielle de première ligne. L'histoire est que 30% de travailleurs prendront leur retraite dans un avenir proche et emporteront avec eux leurs plus de 30 années de connaissances tribales, créant ainsi la nécessité de perfectionner rapidement les compétences de leurs remplaçants les plus jeunes. Pour tenter de résoudre les problèmes de manque de connaissances, une génération entière d'entreprises a décidé de créer des applications logicielles pour les « travailleurs connectés ». Cependant, elles se sont toutes appuyées sur les processus de formation, d'orientation et d'assistance existants. La seule véritable différence avec cette approche est a été la création d'une technologie qui prend vos procédures papier et les met sur du verre.
Avec connaissances tribales et connaissance tacite partant, la main-d'œuvre d'aujourd'hui est également plus dynamique et diversifiée que les générations précédentes. Les employés dévoués depuis 30 ans ne sont plus la norme. L'ancienneté moyenne des travailleurs du secteur manufacturier a diminué de 17% au cours des 5 dernières années et la nature transitoire du travailleur industriel s'accélère rapidement. Une conséquence de la pandémie de COVID fait naître le Grande démission, où les travailleurs démissionnent en nombre record, et l'engagement des travailleurs a diminué de près de 20% au cours des 2 dernières années.
Cette nouvelle main-d'œuvre du secteur manufacturier évolue en temps réel : qui se présente, quelles sont ses compétences et quels emplois elle doit occuper est une cible en constante évolution. L'approche traditionnelle « taille unique » en matière de formation, d'orientation et d'aide à la performance est fondamentalement incapable de permettre aux travailleurs d'aujourd'hui de fonctionner à leur maximum individuel de sécurité, de qualité et de productivité.
La numérisation des instructions de travail est un bon début pour contribuer à combler le déficit de compétences en matière de fabrication, mais elle ne suffira pas à elle seule à résoudre complètement le problème. Nous devons aller plus loin pour surmonter le manque de main-d’œuvre manufacturière compétente et qualifiée.
Entrer le Logiciel Connected Worker de 2ème génération, basée sur une approche basée sur les données et soutenue par l'IA qui aide à former, guider et soutenir les effectifs dynamiques d'aujourd'hui en combinant des instructions de travail numériques, une collaboration à distance et des capacités avancées de formation sur le tas.
Ces solutions de travailleurs connectés de 2e génération sont conçues pour capturer des flux de données hautement granulaires provenant de travailleurs de première ligne connectés. Ces plates-formes sont construites à partir de zéro sur une base d'intelligence artificielle (IA). Les algorithmes d'IA sont idéaux pour analyser de grandes quantités de données collectées auprès d'une main-d'œuvre connectée. L'IA peut détecter des modèles, trouver des valeurs aberrantes, nettoyer les données et trouver des corrélations et des modèles qui peuvent être utilisés pour identifier les opportunités d'amélioration et créer un environnement basé sur les données qui prend en charge l'apprentissage continu et le soutien des performances.
Cette approche s'harmonise parfaitement avec la nature dynamique et changeante de la main-d'œuvre d'aujourd'hui et convient parfaitement pour soutenir leur 5 moments de besoin, un cadre pour obtenir et maintenir une performance efficace au travail.
Par exemple, la plate-forme de travailleurs connectés alimentée par l'IA d'Augmentir exploite les données anonymisées de millions d'exécutions de tâches pour améliorer et étendre considérablement sa capacité à fournir automatiquement des informations sur l'IA dans les applications dans les domaines de la productivité, de la sécurité et du développement de la main-d'œuvre. Ces informations sont au cœur de la notation True Proficiency ™ d'Augmentir, qui permet de référencer objectivement chacun des membres de votre équipe pour son niveau de compétence à chaque tâche afin que les organisations puissent optimiser la productivité et le débit, planifier intelligemment en fonction des niveaux de compétence et de compétence, et personnaliser le niveau d'encadrement et de soutien pour répondre aux besoins de chaque membre de la main-d'œuvre.
Cela offre des avantages significatifs aux clients d'Augmentir, qui tirent parti de l'IA d'Augmentir en conjonction avec le flux de travail numérique et les capacités de collaboration à distance de la plateforme, leur permettant de proposer des initiatives d'amélioration continue centrées sur le développement de la main-d'œuvre. Ces clients sont en mesure d'utiliser les informations générées par l'IA d'Augmentir pour fournir des évaluations de performances objectives, identifier automatiquement où la productivité est en retard (ou a le potentiel de prendre du retard), augmenter l'engagement des travailleurs et fournir des instructions de travail hautement personnalisées basées sur les compétences des travailleurs.
Traditionnellement, il y avait une séparation claire entre la formation et l'exécution du travail, exigeant que la formation d'intégration englobe tout ce qu'un travailleur pouvait éventuellement faire, prolongeant la durée de la formation et entraînant des inefficacités. Aujourd'hui, avec la capacité de dispenser des formations au moment du besoin, l'intégration peut se concentrer sur tout ce qu'un travailleur fera probablement l'affaire, identifier et combler les déficits de compétences en temps réel et réduisant considérablement les délais d’intégration dans la fabrication. Dans un cas particulier, Bio-Chem Fluidics a pu réduire le temps d'intégration des nouveaux employés jusqu'à 80%, tout en obtenant simultanément une amélioration de 21% de la productivité au travail dans l'ensemble de ses opérations de fabrication.
À mesure que les travailleurs deviennent plus connectés, les entreprises ont accès à une nouvelle source riche d'activités, d'exécution et de données tribales, et avec des outils d'IA appropriés, elles 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.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/10/this-is-not-your-grandfathers-workforce.jpg6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2021-10-14 16:29:462025-02-07 02:47:12Ce n'est pas la main-d'œuvre de votre grand-père
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.
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 Dans les entreprises de papier et d'emballage comme Graphic Packaging et WestRock, les informations qui, dans notre champ d'action, sont des documents d'entreprise, des documents techniques, des données opérationnelles, des données sur les bons de travail, des données sur les personnes - peuvent être leur matrice de compétences et leur historique de formation et des choses comme ça, mais tout cela est contenu dans leur entreprise. Nous ne regardons pas en dehors de cela, c'est vraiment un ensemble de données restreint. 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.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2024/04/packaging-industry-connected-workforce.webp6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2024-04-07 18:34:312025-01-29 12:32:24Comment l’IA et la main-d’œuvre connectée augmentée révolutionnent l’industrie de l’emballage
L’évolution de l’IA dans le secteur manufacturier a connu une croissance considérable au cours des dernières décennies, devenant désormais plus adaptative et collaborative, et étant utilisée pour augmenter et soutenir directement les travailleurs de première ligne.
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.
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.
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.
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, l'affectation de la main-d'œuvre et l'excellence opérationnelle, Augmentir bénéficie de la confiance des leaders de la fabrication en tant que transformation industrielle partenaire fournissant des résultats mesurables dans toutes les opérations. Planifiez un démo en direct aujourd'hui pour en savoir plus.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2024/03/evolution-of-ai-in-manufacturing.webp6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2024-03-23 02:00:412025-01-13 12:01:40L'évolution de l'IA dans le secteur manufacturier
