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.
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.
https://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2022/02/great-resignation-in-manufacturing.jpg6301200Chris Kuntzhttps://www.augmentir.com/wp-content/uploads/2021/09/Augmentir_Logo_Sm-300x169.pngChris Kuntz2022-02-17 02:31:322025-07-04 11:22:47La grande démission dans le secteur manufacturier
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.
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 façon 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 ».
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
