Des articles

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.

main d'œuvre connectée augmentée acwf fabrication

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.

pyramide de l'apprentissage

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 capturent les données et les informations 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.

une main-d'œuvre connectée augmentée dans le secteur manufacturier

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.

 

Voir Augmentir en action
Contactez-nous pour une démo personnalisée

L'évolution des logiciels pour travailleurs connectés, comment les leaders de la transformation industrielle relèvent les défis modernes avec une génération d'outils.

Depuis le milieu de l’année 2022 et s’accentuant désormais en 2023, on constate une tendance significative des entreprises à abandonner leurs investissements antérieurs dans les outils logiciels pour travailleurs connectés au profit de La plateforme de travail connecté d'Augmentir.

Les premiers utilisateurs et pionniers des outils et de la technologie pour travailleurs connectés V1.0 méritent le respect pour avoir mené la charge vers l'Industrie 4.0 et le concept de main-d'œuvre connectée. Cependant, nous admirons également les dirigeants qui ont réalisé qu'il y avait encore des transformations et des améliorations à apporter, comme la valorisation des données de vos travailleurs connectés et l'intégration de solutions basées sur l'IA pour donner un sens à ces données. Ces leaders innovants ont osé s’adapter, continuer à innover et remplacer les systèmes logiciels pour travailleurs connectés qui ne résolvaient pas suffisamment les défis auxquels est confronté le lieu de travail moderne.

darwin dans la fabrication

En combinant des logiciels alimentés par l'IA et des solutions intelligentes pour les travailleurs connectés, les fabricants sont en mesure d'obtenir des résultats de niveau supérieur et d'améliorer la productivité, l'engagement et la sécurité des travailleurs de première ligne.

Sur les traces des leaders de la transformation industrielle

Selon LNS Research (un cabinet d'analyse leader dans la définition de l'espace des travailleurs connectés), l'analyse de rentabilisation des logiciels pour travailleurs connectés continue de croître, et les solutions intégrant des technologies émergentes comme l'IA ouvrent la voie. En fait, LNS déclare que Les leaders de la transformation industrielle (IX Leaders) sont deux fois plus susceptibles d'utiliser des capacités d'analyse avancées basées sur l'IA. Ces principaux fabricants soutiennent leurs opérations de première ligne avec une technologie basée sur l'IA pour la formation et le développement des compétences, une assistance en temps réel aux performances des travailleurs et un contenu dynamique et personnalisé.

Chez Augmentir, nous avons vu de nombreuses entreprises entrer dans la catégorie des courageux, comprenant qu'elles devaient continuer à s'adapter pour que leur entreprise prospère.

Nous avons été honorés d'avoir récemment été choisis par plusieurs leaders mondiaux comme solution V2.0 pour les travailleurs connectés, notamment :

  • l'un des les plus grands fabricants de peinture dans le monde
  • l'un des plus grandes entreprises agricoles dans le monde
  • l'un des les plus grands fabricants de produits alimentaires dans le monde
  • l'un des plus grands fabricants de batteries dans le monde

Tous ces leaders mondiaux ont reconnu que leurs solutions logicielles actuelles pour travailleurs connectés étaient devenues insuffisantes et qu'ils avaient besoin d'une solution plus intelligente et plus complète pour les aider à surmonter les défis liés à leur main-d'œuvre de première ligne et les obstacles commerciaux actuels.

Voici trois points clés que vous pouvez utiliser de ces entreprises qui sont retournées pour sélectionner une nouvelle solution de travail connecté:

  1. N'ayez pas peur d'apporter un changement qui aura un impact positif sur votre entreprise, même si vous êtes celui qui a pris la décision initiale.
  2. Si vous avez de l'expérience dans le choix des premiers outils de travail connecté, tirez parti de cette expérience. Vous êtes idéalement placé pour identifier les lacunes dans les processus et les besoins d'amélioration ; et savoir quels outils utiliser pour répondre aux besoins opérationnels globaux de l'entreprise.
  3. Utilisez vos expériences antérieures pour créer des processus de réévaluation des solutions de travailleurs connectés dans la perspective d'une expérience déjà entièrement déployée.

Dans un exemple, un fabricant mondial a investi dans un premier outil de travail connecté et utilisait la technologie depuis près de 4 ans. Cependant, une fois qu'ils ont décidé qu'ils avaient besoin d'une nouvelle solution, ils sont retournés évaluer le marché pour trouver le bon outil. Ils ont dressé une liste de critères de sélection qu'ils savaient qu'ils voulaient de cette nouvelle solution, à partir de laquelle ils ont examiné environ quinze (15) fournisseurs de travailleurs connectés, et à partir de là, ils se sont limités aux trois (3) qu'ils ont fini par tester. Ils ont même inclus quelques intégrations dans leur POC car ils savaient qu'une intégration dans leurs systèmes ERP, de gestion de la qualité et de gestion des actifs était quelque chose dont ils avaient besoin, et ils avaient eu de mauvaises expériences auparavant avec des fournisseurs surchargés.

Conseil de pro

Nous suggérons à toute personne évaluant une technologie d'utiliser cette même approche - incluez des intégrations dans le cadre de votre preuve de concept pour vous assurer que vous n'obtenez pas de réponses hypothétiques à des questions hypothétiques et que la solution répond à vos véritables besoins commerciaux.

Ce que nos clients nous disent

Voici ce que les clients nous disent qu'ils recherchent dans une solution de travailleur connecté V2.0, et les raisons pour lesquelles ils sont passés à la plateforme de travailleur connecté d'Augmentir :

  1. Facilité d'utilisation: Augmentir privilégie une expérience conviviale. Son interface intuitive et son générateur de flux de travail permettent aux employés d'adopter et d'utiliser efficacement l'outil. Cela peut se traduire par une intégration plus rapide et une productivité globale accrue.
  2. Instructions de travail augmentées et personnalisées: Augmentir fournit un environnement de flux de travail et de création de contenu qui vous permet de numériser des instructions de travail standardisées et d'ajuster le contenu et la formation en ligne pour répondre aux besoins de chaque travailleur. Cela optimise les performances et accélère le temps d'intégration des nouveaux employés.
  3. Perfectionnement et requalification: La capacité d'Augmentir à fournir des compétences formelles et un apprentissage dans le flux de travail signifie qu'un travailleur peut rester au courant de ses besoins, continuer à évoluer dans son rôle et construire un cheminement de carrière structuré au sein de son entreprise. Cette approche semble entraîner une augmentation de la rétention et de la satisfaction au travail.
  4. Optimisation de la main-d'œuvre: La capacité d'Augmentir à évaluer en temps réel qui est disponible pour travailler un jour donné, puis à équilibrer le niveau de compétence le mieux adapté à une tâche avec la main-d'œuvre disponible offre une productivité optimale en fonction de ce avec quoi vous devez travailler un jour donné.
  5. Numérisation des workflows complexes: La plupart des solutions du marché permettent de digitaliser des workflows simples. Avec Augmentir, les fabricants peuvent créer des flux de travail complexes qui satisfont des cas d'utilisation uniques à leur entreprise et étendre ces flux de travail pour prendre en charge une plus grande intégration dans leurs processus métier.
  6. Collaboration industrielle: Augmentir permet la collaboration à distance entre les travailleurs et les experts. Cette fonctionnalité est particulièrement utile lorsque les experts ne sont pas physiquement présents sur le chantier. Des experts à distance peuvent guider les travailleurs à travers les annotations AR et la communication audio/vidéo, favorisant le partage des connaissances et une résolution plus rapide des problèmes.
  7. Amélioration continue: Augmentir se concentre sur la conduite de l'amélioration continue au sein des organisations. Il exploite l'IA pour analyser les données des interactions des travailleurs et identifie les domaines à améliorer. Cette approche basée sur les données permet aux entreprises d'optimiser les processus, d'augmenter la productivité et de réduire les coûts au fil du temps.
  8. Intégration et évolutivité: Augmentir offre des capacités d'intégration avec les systèmes d'entreprise existants, tels que la planification des ressources d'entreprise (ERP) ou les systèmes d'exécution de fabrication (MES). Cela garantit un échange de données et une intégration du flux de travail transparents. De plus, Augmentir est conçu pour s'adapter aux besoins de l'organisation, s'adaptant à la fois aux petites équipes et aux grandes entreprises.
  9. Analyses et informations: Augmentir fournit des fonctionnalités d'analyse et de reporting robustes pilotées par des solutions basées sur l'IA et se concentre sur l'IA en tant que composant central de Connected Worker V2.0. Cela permet aux gestionnaires et aux superviseurs d'obtenir des informations précieuses sur les performances des travailleurs, les délais d'exécution des tâches et les domaines qui peuvent nécessiter une formation ou un soutien supplémentaire. L'analyse basée sur les données peut aider à identifier les goulots d'étranglement, à optimiser les processus et à prendre des décisions commerciales éclairées.
  10. Personnalisation et flexibilité: Augmentir permet aux organisations de personnaliser leurs instructions de travail et leurs flux de travail en fonction de leurs besoins spécifiques. Cette flexibilité permet à l'outil de s'adapter à différents secteurs, processus et environnements de travail.

 

Si vous souhaitez découvrir par vous-même pourquoi les entreprises choisissent de passer à Augmentir plutôt que leur solution actuelle de travailleurs connectés, contactez-nous pour réserver une démonstration.

 

Voir Augmentir en action
Contactez-nous pour une démo personnalisée

 

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.

fabrication sans papier et usine numérique

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 :

Qu’est-ce qu’une usine sans papier ?

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.

avantages des instructions de travail numériques

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

gestion des compétences numériques dans une usine sans papier

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 :

  1. 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%.
  2. 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.
  3. Améliorez la précision des données: Les gens sont enclins à commettre des erreurs, mais la capture et la validation des données numériques peuvent aider à compenser les erreurs humaines et à améliorer la précision.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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 et connectez vos opérations de première ligne.

La fabrication sans papier commence par l'utilisation d'outils numériques modernes qui peuvent connecter, numériser et optimiser ce que vos employés savent et comment ils accomplissent leur travail. Les solutions qui intègrent des capacités mobiles améliorées et combinent la formation et le suivi des compétences avec la technologie des travailleurs connectés et des conseils numériques sur le lieu de travail peuvent apporter une valeur supplémentaire significative. Pour commencer, il est essentiel d'identifier les cas d'utilisation à forte valeur ajoutée pouvant bénéficier de la numérisation, tels que les procédures de contrôle qualité ou d'inspection, procédures de consignation et de consignation, rapports de sécurité, ou maintenance autonome procédures.

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.

Conseil de pro

Logiciel d'opérations de première ligne comme La solution pour travailleurs connectés d'Augmentir vous aide à numériser et à optimiser les opérations de votre installation. Gérez numériquement les procédures de sécurité, de qualité, d’exploitation et de maintenance, les exigences en matière de compétences, la formation et les KPI via une interface visuelle. Les solutions pour travailleurs connectés aident à intégrer numériquement les opérations de votre atelier.

UN

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 des flux de travail et des intégrations numériques 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.

usine sans papier

 

Transformez la façon dont votre entreprise gère ses opérations de première ligne. Demander un démo en direct aujourd'hui!

 

Voir Augmentir en action
Contactez-nous pour une démo personnalisée

Regardez la présentation d'Augmentir au Learning & HR Tech 2024 et découvrez comment les copilotes d'IA générative transforment l'apprentissage et le développement dans le secteur manufacturier.

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

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

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

copilotes d'apprentissage génératif de l'IA

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

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

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

Points saillants:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

L’IA générative aide les fabricants à répondre :

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

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

Intéressé à en savoir plus?

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

 

Voir Augmentir en action
Contactez-nous pour une démo personnalisée

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.

évolution de l'IA dans le secteur manufacturier

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

usine sans papier

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

Le voyage AI-First d'Augmentir

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

Le premier voyage de l'IA d'Augmentir

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

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

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

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

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

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

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

 

Voir Augmentir en action
Contactez-nous pour une démo personnalisée

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

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

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

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

——

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

Alors bienvenue à toi, Chris.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Chris Kuntz: Excellente question.

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

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

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

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

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

 

Voir Augmentir en action
Contactez-nous pour une démo personnalisée

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

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

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

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

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

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

entreprise connectée

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

La technologie alimentée par l'IA est peut-être la pièce manquante du puzzle dans la crise actuelle de la main-d'œuvre.

Il ne serait pas juste d'attribuer l'ensemble des coûts de fabrication les problèmes actuels de la pénurie de main-d'œuvre à la pandémie – de nombreux facteurs contribuent à cette situation frustrante, et nombre d’entre eux se profilaient bien avant que nous entendions parler de la COVID-19. Est-ce que cela a aggravé les choses ? Probablement. Et les prévisions ne semblent pas très ensoleillées si l’on en croit ce que disent les analystes à ce sujet. Cependant, malgré la crise actuelle, il reste encore de l'espoir pour le secteur manufacturier, notamment sous la forme de l'IA et de la technologie des travailleurs connectés.

Bien sûr, le visage de la main-d’œuvre a radicalement changé. Le bassin de travailleurs potentiels a diminué. Les entreprises sont contraintes d’embaucher des personnes traditionnellement considérées comme sous-qualifiées. Et cela entraîne toute une série d’autres complications, notamment une baisse de l’efficacité opérationnelle, une augmentation des problèmes de sécurité, et bien plus encore. Les pessimistes ne voient que la menace que représentent ces défis pour le marché mondial – l’industrie manufacturière représente après tout entre 11 et 12 pour cent de l’économie américaine.

Heureusement que nous sommes optimistes dans l'âme ! Derrière chaque défi se cache une opportunité, en ce qui nous concerne. Et en ce qui concerne ce marché du travail difficile en particulier, nous voyons une énorme opportunité pour les entreprises de travailler avec ce qu'elles ont, tout en atteignant leurs objectifs opérationnels. Nous avons le potentiel d'évaluer les performances de chaque travailleur au travail, indépendamment de l'expérience et des compétences qu'il apporte le premier jour, et d'utiliser ces informations pour améliorer les performances individuelles et à l'échelle de l'entreprise. Met une lumière nouvelle sur la pénurie de main-d'œuvre, n'est-ce pas?

Vous ne pouvez pas réparer ce que vous ne pouvez pas voir.

Nous savons que l'utilisation des données est importante pour diriger et améliorer les opérations – c'est la meilleure pratique commerciale 101. Mais les informations tirées ne valent que par la qualité des données elles-mêmes. Et même s’il n’y a pas beaucoup d’entreprises qui n’ont pas encore sauté dans le train de la transformation numérique, nous soupçonnons que beaucoup d’entre elles s’appuient encore sur des mécanismes obsolètes de collecte de données et de reporting. Ces feuilles de calcul numériques ont eu leur heure de gloire, mais nous disposons désormais de meilleures options. Peut-être avez-vous opté pour un logiciel Bluetooth ou distribué une enquête numérique à vos travailleurs. Mais même avec ces innovations, que vous disent réellement ces indicateurs de données ? Est-ce une information fiable et utilisable ? Nous ne le pensions pas non plus.

Imaginez ce que vous pourriez faire avec des données en temps réel, plutôt qu'un résumé des KPI opérationnels à la fin de périodes définies ? Mieux encore, imaginez capturer les mesures de performance de chaque travailleur individuel plutôt que ses évaluations et observations auto-générées et avoir le potentiel d'utiliser ces connaissances pour améliorer ses compétences et ses compétences opérationnelles. C'est alors que les données deviennent intelligence. Et cette intelligence a le potentiel de devenir si précieuse pour votre entreprise que vous vous demanderez comment vous avez pu fonctionner sans elle.

Vous n'êtes pas convaincu que vous pourriez bénéficier de données à ce niveau de performance individuelle ? Faisons une analogie que nous pensons que vous apprécierez.

Considérez chaque travailleur comme un conducteur nouvellement licencié ; que se passe-t-il après avoir passé l'examen sur route ?

Vous souvenez-vous du jour où vous avez obtenu votre permis de conduire ? Nous avons passé des heures, voire des jours et des semaines à nous entraîner derrière le volant, attendant avec impatience d'être évalués par un instructeur de conduite. Et soyons honnêtes, beaucoup d'entre nous l'ont fait aussi. Quoi qu'il en soit, une fois que vous leur avez montré que vous pouvez faire un virage en trois points et savoir vous arrêter au panneau clignotant pour piétons, tout le monde repart avec la preuve de ses compétences - un permis de conduire. 

Et alors, qu'est-il arrivé? Rien. Peut-être un high-five festif, puis éventuellement des années de conduite. Dans un, cinq ou dix ans, que sait-on des capacités de chacun ? À moins qu'ils n'aient accumulé une pile de contraventions pour infractions au code de la route, nous ne savons rien. Pour autant que nous sachions, ils ne se sont pas assis derrière le volant depuis leur décès. Il n'y a aucun mécanisme pour réévaluer si les conducteurs sont hautement qualifiés ou s'ils risquent de créer un accident dans les opérations.

Et si nous regardions nos travailleurs de première ligne à travers cette lentille ? Vous savez, lorsqu'ils ont été embauchés, ils pouvaient faire X, Y et Z. Certains pouvaient faire encore plus. Mais qu'en est-il après ça? Et si vous pouviez affecter un instructeur de conduite basé sur l'IA pour suivre chaque nouveau conducteur pour une évaluation continue et une intervention en cas de besoin ?

Mettez la technologie des travailleurs connectés intelligents dans le siège du passager

L'adoption de la technologie des travailleurs connectés alimentée par l'intelligence artificielle (IA) augmente la fiabilité et la crédibilité des données en analysant les performances des employés en « temps réel ». Ces données individualisées peuvent être utilisées pour connecter les travailleurs à la bibliothèque numérique d'outils et de ressources de formation d'une entreprise, ce qui a un impact immédiat sur la compétence opérationnelle et cultive un environnement d'apprentissage sain pour les travailleurs.

La technologie des travailleurs connectés qui tire parti de l'IA offre des processus d'apprentissage autoguidés lorsque des opportunités sont identifiées, réduit les erreurs humaines et améliore la sécurité, fournit des mises à jour sur les problèmes urgents et les pannes d'équipement et donne accès à une variété d'applications. Qui ne voudrait pas travailler pour une organisation comme celle-ci ? Celui qui offre une forte probabilité de satisfaction au travail et encourage le développement des compétences personnelles ? Une telle culture peut aider l'entreprise à plusieurs niveaux, de la réduction des coûts opérationnels à l'attraction de nouveaux employés. 

Et maintenant? Il y a seulement un solution de travail connecté qui peut fournir ce niveau d'intelligence sur votre main-d'œuvre - contactez-nous pour en savoir plus sur la façon dont Augmentir peut bénéficier à votre entreprise et demander un démo!