Des articles

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

Le PDG d'Augmentir, Russ Fadel, a récemment eu l'occasion d'être interviewé par Ann Wyatt, passionnée d'industrie 4.0 et d'IIoT, pour la conférence OnRamp Manufacturing.

Plus tôt ce mois-ci, Russ Fadel a eu l'occasion d'être interviewé par Anne Wyatt, passionné d'industrie 4.0 et d'IIoT, pour le Conférence sur la fabrication OnRamp. OnRamp Manufacturing est la principale conférence sur l'innovation manufacturière qui rassemble les principales sociétés, investisseurs et startups de l'industrie manufacturière. La conférence a mis en évidence les innovations qui perturbent l'industrie manufacturière, les leaders qui rendent ces innovations possibles et comment les nouvelles technologies et les nouveaux modèles commerciaux vont réinventer l'industrie. Dans cette interview passionnante, Ann et Russ ont discuté de certains des principaux défis auxquels sont confrontés les fabricants d'aujourd'hui, et de la façon dont des technologies telles que l'IA et les solutions de travailleurs connectés qui reconnaissent la variabilité de la main-d'œuvre actuelle donnent aux travailleurs les moyens d'agir en leur donnant des outils et des ressources qui les mettront en place. pour le succes. 

Ce qui suit est un récapitulatif de certains des points saillants de la discussion.

La grande démission est sur nous maintenant

L'histoire constante de la main-d'œuvre manufacturière est qu'il y a une main-d'œuvre vieillissante et 30-40% de cette main-d'œuvre partiront au cours des 5 prochaines années, prenant de précieux, difficiles à capturer connaissances tribales avec eux. De nombreux fabricants croyaient à tort que la main-d'œuvre qui remettait ses connaissances transmettrait ses connaissances à la génération suivante comme elle le faisait auparavant. Cependant, c'était une grande idée fausse. Même avant Covid, la dynamique de la main-d'œuvre elle-même a changé. Au cours des 5 dernières années, l'ancienneté des travailleurs de la fabrication est tombée à 17% et cette diminution s'est encore aggravée en raison de la pandémie.

La stabilité de la main-d'œuvre a diminué au cours des 8 dernières années. Les anciens processus de travail ont été conçus à une époque plus stable et ne sont malheureusement pas applicables à cette génération de travailleurs. Les travailleurs d'aujourd'hui sont moins souvent à l'usine, n'y restent pas aussi longtemps et, en raison de Covid, peuvent être absents pendant de courtes périodes, ce qui nécessite une main-d'œuvre plus dynamique. Pour faire face à cette main-d'œuvre en évolution rapide, les fabricants auront besoin d'une approche davantage axée sur les données et alimentée par l'IA pour responsabiliser leur main-d'œuvre.

Une main-d'œuvre hautement efficace et polyvalente

Au fil des ans, l'industrie manufacturière a fait un très bon travail en connectant les machines au tissu de l'entreprise et en fournissant aux opérateurs les données nécessaires pour aider à mieux faire fonctionner ces machines. Nos travailleurs de première ligne, le dernier élément de connectivité, sont le groupe de travailleurs le moins connecté de l'entreprise. Les travailleurs de première ligne doivent être pleinement intégrés dans le tissu de l'entreprise du point de vue de la collaboration afin qu'ils puissent également accéder aux données dont ils ont besoin. Deuxièmement, lorsqu'ils travaillent, il faut comprendre ce que les travailleurs font bien et ce avec quoi ils ont du mal, afin que nous puissions associer les gens aux tâches dans lesquelles ils excellent déjà.

Principales tendances et principaux défis de la main-d'œuvre d'aujourd'hui

Au plus haut niveau, tout le monde parle de la perturbation de la chaîne d'approvisionnement mobile. Le rôle du fabricant est de mettre l'approvisionnement dans la chaîne d'approvisionnement et de fabriquer en toute sécurité des produits à des niveaux de qualité et de productivité acceptables, en faisant correspondre la main-d'œuvre d'aujourd'hui avec la charge de travail d'aujourd'hui. 

La nouvelle dynamique de la main-d'œuvre (rotation importante, ancienneté plus courte, départs brusques) est en contradiction avec ce que les fabricants essaient de faire, qui est d'être une source d'approvisionnement stable pour le réseau d'approvisionnement mondial. La technologie d'aujourd'hui, en particulier l'IA, nous permet de comprendre à un niveau basé sur les données et en temps réel comment les travailleurs peuvent donner le meilleur d'eux-mêmes, en fonction de leur expérience de formation et de leurs capacités brutes pour une tâche spécifique.

Comment le travail hybride impacte la main-d'œuvre manufacturière

Avec Covid est venu un besoin immédiat de présence à distance, mais le vrai problème est l'idée qu'un expert en la matière devait être sur place pour obtenir de l'aide. Cette façon de travailler appartient désormais au passé. Lorsque nous pensons à avoir des travailleurs de première ligne entièrement connectés à l'organisation, à tout moment, ils devraient avoir un accès direct aux outils et aux ressources qui les aideraient à mieux faire leur travail. Le travail connecté à l'avenir signifie utiliser l'IA pour permettre aux travailleurs de première ligne d'avoir accès aux ressources internes et externes qui leur conviennent à portée de main.

Une autre statistique intéressante résultant de Covid est que l'engagement des employés est en baisse de près de 20% par rapport à l'époque pré-Covid. Les fabricants sont toujours préoccupés par l'engagement des employés, en particulier avec certains travaux qui pourraient être répétitifs. L'IA est extrêmement utile pour mesurer les signaux d'engagement, mais fournit également des outils à l'organisation pour augmenter le niveau d'engagement des travailleurs de première ligne. Une chose qui provoque une réduction de l'engagement est lorsqu'un travailleur a l'impression qu'il ne peut pas effectuer un travail, ce qui le rend frustré. 

L'utilisation de l'IA pour donner aux travailleurs de première ligne les outils et les informations dont ils ont besoin quand ils en ont besoin est un moyen d'aider à accroître l'engagement. L'autre façon est de les laisser se sentir connectés à l'importance réelle de leur travail.

Embauche, formation et reconversion

La nouvelle dynamique de la main-d'œuvre et la nature du travail hybride obligent également les fabricants à repenser l'intégration et la formation des employés.

Les méthodes historiques d'intégration et de formation ont enseigné aux travailleurs tout ce qu'ils pouvaient « éventuellement » faire, ce qui a entraîné une surformation. L'ère axée sur les données dans laquelle nous entrons est celle de l'apprentissage et du développement continus alimentés par l'IA. La formation s'éloigne de ce que sont les travailleurs de première ligne peut-être vont faire ce qu'ils sont probablement va faire. Cela se traduit par des temps de formation réduits, un apprentissage et un développement continus, et la capacité de se perfectionner à tout moment, selon les besoins. L'apprentissage est toujours disponible, le contenu de la formation est disponible pour le travailleur dans l'atelier au moment où il en a besoin. Réduire la formation d'intégration initiale et permettre à la formation de se dérouler au moment où cela est nécessaire, associée à l'IA pour la notation, fournit des informations sur les modules de formation les plus efficaces ainsi que sur ce qui doit être amélioré sur la base d'une exécution démontrée.

Transformer la main-d'œuvre d'aujourd'hui avec l'IA et les outils de travail connectés

L’un des défis posés par les données des travailleurs connectés est qu’elles sont intrinsèquement bruyantes. Dans de nombreux cas, jusqu’à 37% des signaux renvoyés ne sont pas représentatifs de ce qui se passe réellement. Heureusement, l’IA excelle dans la reconnaissance de modèles dans les données bruitées, nous pouvons donc l’utiliser pour concentrer les entreprises sur les processus de travail qui offrent le plus d’opportunités, permettant ainsi aux organisations de comprendre leur compétence réelle dans n’importe quelle procédure ou tâche. Cela les aide à comprendre les compétences actuelles de la main-d'œuvre, les domaines qui doivent être connectés ou améliorés, et où ils devraient investir s'ils veulent obtenir le meilleur rendement, avec L'IA étant la technologie motrice qui déverrouille ces signaux dans les données bruitées.

L’IA est largement intégrée dans la plupart des aspects de nos vies et elle jouera un rôle tout aussi important en aidant la main-d’œuvre connectée à progresser et à faire partie de la solution du 21e siècle et de la prochaine génération de méthodes de travail. L’adoption précoce de ces méthodologies facilitera grandement le processus global de transformation numérique pour les fabricants.

Augmentir reconnu dans 4 cycles Gartner Hype pour la transformation numérique et l'innovation des travailleurs connectés dans le secteur manufacturier

13 août 2021

 

Augmentir a récemment été reconnu par Gartner dans quatre rapports Hype Cycle distincts qui couvrent l'innovation technologique dans le secteur manufacturier. Ces quatre rapports comprennent :

  • Hype Cycle pour la transformation numérique et l'innovation dans le secteur manufacturier, 2021
  • Hype Cycle pour la stratégie des opérations de fabrication, 2021
  • Hype Cycle pour l'optimisation et la modernisation numériques de la fabrication, 2021
  • Hype Cycle pour les technologies des travailleurs de première ligne, 2021

Dans ces rapports, Gartner met en avant Augmentir en tant que fournisseur de logiciels clé dans les catégories Connected Factory Worker et Immersive Experiences in Manufacturing Operations.

  • Ouvrier d'usine connecté: Les ouvriers d'usine connectés utilisent divers outils numériques pour améliorer la sécurité, la qualité et la productivité des tâches qu'ils effectuent. Cette technologie aide à connecter les travailleurs au « tissu numérique » de l'entreprise, en fournissant un aperçu des tâches qu'ils effectuent afin qu'elles puissent être optimisées et améliorées en permanence.
  • Expériences immersives dans les opérations de fabrication: Selon Gartner, les expériences immersives consistent à permettre la perception d'être physiquement présent dans un monde non physique ou à enrichir la présence des personnes dans le monde physique avec du contenu du monde virtuel. Gartner envisage d'utiliser des expériences immersives pour les tâches de qualité et de maintenance, de se connecter et de collaborer à distance avec des employés qui ne peuvent pas être sur place, ou des appareils portables pour la gestion de la sécurité.

Ces rapports sur le cycle de battage médiatique et les profils d'innovation sont fournis par Gartner pour aider les organisations à décider quelles nouvelles innovations et technologies adopter, ainsi que la valeur qu'elles peuvent apporter à leurs opérations de fabrication.

Transformation numérique dans la fabrication

Selon Gartner, l'industrie manufacturière est transformée par de nouveaux modèles commerciaux et des technologies stratégiques et innovantes qui s'inscrivent dans l'Industrie 4.0. Les fabricants peuvent capitaliser sur les progrès réalisés en matière d'intelligence artificielle (IA), de visualisation, de collaboration et d'une plus grande connectivité entre les entreprises.

C'était l'objet des rapports récemment publiés par Gartner, qui ont révélé des opportunités pour les leaders de la fabrication d'obtenir des avantages commerciaux grâce à des concepts et des technologies qui améliorent la productivité et la prise de décision. En plus d'ajouter de la valeur aux entreprises manufacturières, ils augmentent les fenêtres d'avantage concurrentiel.

The Connected Worker – Une première étape pour la transformation numérique dans le secteur manufacturier

Les fabricants commencent à reconnaître à quel point les travailleurs de première ligne font partie intégrante du tissu numérique de leur entreprise et que le fait de négliger ces travailleurs a fait en sorte que leurs efforts de transformation numérique n'ont pas atteint leurs objectifs.

Ces mêmes leaders de l'industrie investissent maintenant dans une approche intégrée - dotant leurs équipes de première ligne de solutions de travail connectées qui utilisent des technologies telles que les appareils mobiles et portables, la réalité augmentée et mixte (AR/MR), les outils de collaboration à distance et l'intelligence artificielle (IA) . Les solutions de travailleurs connectés qui rassemblent ces technologies aident à connecter une nouvelle catégorie de travailleurs et permettent aux organisations de fournir de manière proactive et continue le bon niveau de formation, d'assistance, d'orientation et d'amélioration.

Optimiser les performances des travailleurs avec l'IA

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 de la productivité, de la qualité et du développement de la main-d'œuvre, préparant le terrain pour répondre aux besoins d'une main-d'œuvre en constante évolution.

Chez Augmentir, nous pensons que le but d'une plateforme de travailleurs connectés n'est pas simplement de fournir des instructions et une assistance à distance à un travailleur de première ligne, mais plutôt d'optimiser en permanence les performances de l'écosystème des travailleurs connectés. L'intelligence artificielle est la seule capable de répondre aux macrotendances fondamentales de la variabilité des compétences et de la perte de connaissances tribales au sein de la main-d'œuvre, et crée une base pour des améliorations basées sur les données de la performance opérationnelle et de l'amélioration continue.

« L'IA jouera un rôle essentiel dans le succès à long terme des travailleurs d'usine connectés. Au fur et à mesure que davantage d'informations sont organisées et mises à disposition, les algorithmes doivent être continuellement formés en alignement avec les initiatives d'amélioration continue, créant ainsi le potentiel d'une meilleure analyse des causes profondes.

Gartner

Avec un écosystème d'auteurs de contenu, de travailleurs de première ligne, d'experts en la matière, de responsables des opérations, d'ingénieurs en amélioration continue et de spécialistes de la qualité, il existe des dizaines d'opportunités d'améliorer les performances à l'aide de l'IA. Par exemple, après le déploiement d'Augmentir pendant plusieurs mois, notre moteur d'IA commencera à identifier des modèles dans les données qui vous permettront de concentrer vos efforts sur les domaines qui présentent les plus grandes opportunités de satisfaction client, de productivité et de développement de la main-d'œuvre. Cela vous permettra de répondre à des questions telles que :

  • Où dois-je investir pour obtenir la plus grande amélioration de la performance opérationnelle ?
  • Quelles tâches de fabrication ont la plus grande opportunité de productivité ou de qualité ?
  • Où une formation ciblée me rapporterait-elle le plus ?

IA d'Augmentir met à jour en permanence ses informations pour permettre aux entreprises de se concentrer sur leurs plus grands domaines d'opportunité, ce qui vous permet d'apporter des améliorations d'année en année dans les mesures opérationnelles clés.

Intéressé à en savoir plus?

Si vous souhaitez en savoir plus sur Augmentir et voir comment notre plateforme de travailleurs connectés alimentée par l'IA améliore la sécurité, la qualité et la productivité de votre personnel, planifier une démo avec l'un de nos experts produits.

 

3 façons dont les fabricants utilisent la technologie pour former, développer et retenir les talents

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

La technologie alimentée par l'IA pourrait être la pièce manquante du puzzle dans la crise actuelle de la main-d'œuvre dans le secteur manufacturier.

Est-ce juste nous ou est-ce que le recrutement, la formation et la rétention des meilleurs talents aujourd'hui ressemblent beaucoup à la recherche de cela un pièce de puzzle insaisissable ? Le changement sismique au sein de la main-d’œuvre nous oblige à faire preuve de créativité et à nous adapter comme jamais auparavant.  Nous sommes une nouvelle génération et si nous voulons être compétitifs en matière d'embauche dans cet environnement ultra-compétitif, nous devons réexaminer la manière dont nous formons, développons et retenons les talents, acceptons la nature variable du marché du travail et rencontrons les travailleurs là où ils le souhaitent. sont. 

Nous ne pouvons plus essayer d’insérer de force l’ancien modèle de recrutement et de formation dans un espace radicalement différent. Il ne s’agit pas seulement d’une pénurie de main-d’œuvre ou des défis liés à la chaîne d’approvisionnement créés par la pandémie. Les travailleurs eux-mêmes changent. Ce qu’ils attendent du travail et comment ils veulent travailler.

La solution à ce casse-tête casse-tête ? Basé sur l'IA technologie. Des instructions de travail numériques, une formation individualisée et une assistance sur le terrain peuvent améliorer la productivité, la fiabilité, l'indépendance et la sécurité de chaque travailleur. Il offre une flexibilité dans la planification des responsables des opérations. Cela réduit les temps d'arrêt. Tout cela contribue à une exploitation plus efficace et plus rentable.

C'est trop beau pour être vrai? Préparez-vous. Ce n'est pas. Voici trois façons dont la technologie alimentée par l'IA peut vous aider.

1. Rapprocher l'intégration et la formation du lieu de travail

Imaginez si nous pouvions former et développer quelqu'un dans le contexte de son travail, conduisant ainsi à un engagement accru et permettant aux organisations de retenir les meilleurs talents. De plus, nous pourrions constater une augmentation de la productivité car ils sont constamment évoluer leurs apprentissages.

L'IA permet aux entreprises de comprendre les compétences d'un travailleur et offre la possibilité d'une instructions de travail numériques 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. 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 et de rendre ces personnes productives plus rapidement.

2. Apportez votre soutien au moment où vous en avez besoin

Êtes-vous un observateur de personnes? Nous sommes. Avez-vous déjà remarqué qui se trouve dans l'usine ? La dernière fois que j'ai vérifié, nous avons eu les "débutants" et les "vétérans". La variabilité de la main-d'œuvre, à la fois qualifiée et jeune, prouve qu'il n'existe pas d'approche unique pour le dépannage et l'assistance aux performances.

Entrer IA.

Offrez aux travailleurs l'assistance et les conseils dont ils ont besoin, au moment où ils en ont besoin, qu'il s'agisse d'un accès immédiat à un guide de dépannage numérique ou d'une connexion virtuelle avec un expert en la matière. Offrir des procédures de travail personnalisées à chaque travailleur permet un apprentissage et une croissance continus.

3. Améliorer l'engagement et la rétention

Les travailleurs qui sont connectés et responsabilisés grâce à la technologie numérique peuvent découvrir et développer diverses compétences en fonction de leurs compétences et de leur expérience uniques. Ils peuvent gagner une plus grande responsabilité et indépendance. Cela augmente la confiance et la satisfaction au travail. Ce qui, à son tour, peut améliorer la rétention des employés et ralentir la porte tournante du recrutement et de la formation continus. 

La suite ?

Les travailleurs sont susceptibles de rester et de vouloir grandir dans l'entreprise lorsqu'ils se sentent inclus. Bientôt, les travailleurs commencent à marcher avec assurance et une attitude « pouvoir faire » pour leur prochaine tâche professionnelle.

 

Quoi d'autre est possible avec la technologie des travailleurs connectés alimentée par l'IA ?

La technologie basée sur l'IA est idéale pour former les travailleurs dans ce domaine. variable environnement. Les systèmes basés sur l'IA individualisent les informations sur les travailleurs en fonction de la formation antérieure et des informations sur les performances basées sur les données. augmente leurs capacités. Il offre des conseils étape par étape au moment où une maintenance programmée régulière ainsi qu'un dépannage sont nécessaires. Il aide les managers à en apprendre davantage sur les compétences existantes des travailleurs et à construire une justification pour des rôles, des ressources et un soutien à la certification spécifiques, puis à prendre des décisions. clair recommandations en fonction des demandes.

La technologie doit s’intégrer à votre entreprise aussi simplement que de mettre en place la dernière pièce du puzzle. Les travailleurs sont au cœur de votre entreprise et vous devez adapter la technologie à votre entreprise, et non l'inverse.

La technologie devrait s'intégrer à votre entreprise aussi simplement que de mettre en place la dernière pièce du puzzle. Cela comprend la façon dont vous formez vos travailleurs. Mais il n'y a pas deux travailleurs identiques. Chacun apprendra et abordera les problèmes différemment. Alors pourquoi ne pas utiliser la technologie qui reconnaît et s'adapte à ces différences à votre avantage ?

 

Pour en savoir plus sur la façon dont Augmentir peut vous aider à saisir cette opportunité, contactez-nous pour une démo personnalisée.

Transformation numérique et coût de ne rien faire

Avant Augmentir, notre équipe fondatrice a participé à la création de Wonderware Software en 1987, Lighthammer en 1997 et ThingWorx en 2008. En 2017, nous avons constaté que la technologie et les forces du marché étaient à nouveau alignées, pour une quatrième révolution logicielle industrielle. Une révolution axée sur l'augmentation de la productivité et de la qualité des processus impliquant les travailleurs de première ligne.

Les temps ont changé depuis 1985 lorsque l'on s'appuie sur connaissances tribales était la seule option pour un travailleur de première ligne, et aujourd’hui, grâce aux efforts de transformation numérique, nous avons la chance de disposer de nouvelles technologies et ressources qui permettent aux travailleurs de première ligne de faire de leur mieux dans un monde complexe. Bien que les étapes vers la transformation numérique puissent sembler effrayantes ou insurmontables, plus vous attendez et « ne faites rien », plus il devient difficile de se moderniser. Ne pas disposer des ressources appropriées ou être incertain quant au processus de transformation numérique sont des hésitations courantes pour la plupart des organisations.

Commencer votre transformation numérique, c'est comme commencer votre voyage vers la salle de sport après une longue journée. Vous pouvez trouver un million d’excuses pour ne pas vouloir vous entraîner et généralement, le plus difficile est de faire le premier pas pour y arriver. Mais une fois commencé, on ne le regrette jamais ! Selon Recherche LNS, la plupart des entreprises manufacturières ont au moins commencé leur parcours de transformation numérique, et pour celles qui ne l’ont pas encore fait, le plus difficile est simplement de faire le premier pas.

Voici ce que ne rien faire vous coûte aujourd'hui.

« Ne rien faire » vous coûte $234 900 chaque année avec 1 changement

Si vous pouviez réduire la variabilité dans l'exécution d'un changement, vous pourriez économiser 15 660 heures chaque année.

Si la variabilité de réalisation d'un basculement entre 2 opérateurs est de 1 heure et qu'un basculement s'effectue 1/jour, vous perdez 261 heures par an pour 1 opérateur.

Examinons maintenant les équipes – si la variabilité moyenne entre l'équipe A et l'équipe B est de +1 heure et l'équipe C est de +2 heures – avec un total de 20 travailleurs de première ligne sur chaque équipe et chaque opérateur effectuant 1 changement/ jour, la variabilité des heures par rapport à A-Shift est égale à 60 heures par jour et 15 660 heures par an.

Multipliez ce chiffre par la moyenne nationale de $15/technicien, sur une période d'un an, « ne rien faire » pour une seule tâche vous coûte $234 900 rien qu'en temps employé.

Quantifiez l’augmentation du débit, de la compétence, de la productivité et de la qualité grâce à la transformation numérique de première ligne, et l’impact est encore plus important !

« Ne rien faire » pour la saisie manuelle des données vous coûte $97 875 par an

Si vous pouviez faire gagner 15 minutes par jour à un opérateur en éliminant la saisie de données, après 1 an vous feriez gagner 3 915 minutes à votre employé !

Multipliez ce temps sur 100 employés à la moyenne nationale de $15/technicien, « ne rien faire » vous coûte $97 875 par an.

"Ne rien faire" pour les programmes d'apprentissage vous coûte $5,742,00

La durée moyenne d'une nouvelle embauche non qualifiée dans un programme d'apprentissage est de 2 ans. Si vous pouviez réduire le temps que le nouvel employé passe en apprentissage de 25%, vous économiseriez 1 044 heures pour chaque nouveau travailleur que vous embauchez. La réduction du temps d'apprentissage de 50% permettrait d'économiser 2 088 heures pour chaque nouvelle embauche. Réduire l'apprentissage de 50% pour 50 nouvelles embauches non qualifiées vous ferait gagner 208 800 heures.

En multipliant ce temps à la moyenne nationale de $15/heure sur 50 nouvelles embauches, « ne rien faire » pour réduire un programme d'apprentissage de 2 ans de 50% vous coûte $1 566 000.

Quantifier l'impact sur les travailleurs qualifiés donnant de leur temps au programme d'apprentissage, à $40/heure sur 50 nouvelles embauches, équivaut à $4 176 000 supplémentaires.

Pourquoi ne pas commencer aujourd'hui ?

Si l’augmentation des compétences peut ouvrir la voie à la transformation numérique des travailleurs de première ligne et vous éviter de ne rien faire, pourquoi ne commenceriez-vous pas dès aujourd’hui ?

Si la réduction de la variabilité peut ouvrir la voie à la transformation numérique des travailleurs de première ligne et vous faire économiser le coût de ne rien faire, pourquoi ne commenceriez-vous pas dès aujourd'hui ?

Si une simple procédure numérique peut ouvrir la voie à la transformation numérique des travailleurs de première ligne et vous faire économiser le coût de ne rien faire, pourquoi ne commenceriez-vous pas dès aujourd'hui ?

Les impacts commerciaux de faire quelque chose sont clairs :

  • Saisie précise des données
  • Visibilité de l'emploi
  • Aperçu de la variabilité d'exécution
  • Impact en aval
  • Diminuer les temps d'arrêt
  • Augmenter le débit
  • Réduire/Éliminer la formation
  • Documentation facilement accessible

Avec le bon Outils de travail connecté alimentés par l'IA, vos employés deviennent plus intégrés et vous accédez à une nouvelle source riche de données d'activité, d'exécution et tribales qui mènent à des informations précieuses sur les domaines où existent les plus grandes opportunités d'amélioration. L'IA 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.

Si vous ne commencez pas maintenant, il y aura toujours quelque chose qui se produira dans les 6 prochains mois qui vous en empêchera également. C'était une tendance qui se produisait avant la pandémie, mais la pandémie l'a considérablement accélérée. Il y a une pression pour suivre la nouvelle normalité et plus vite vous commencerez, mieux vous serez équipé. Vous pouvez continuer à combattre ce feu avec un tuyau d'incendie et le tenir à distance, mais le feu ne s'en va pas tant que vous n'aurez pas résolu le problème à la racine.

Vous avez une opportunité, maintenant ! Les travailleurs âgés vieillissent et vous travaillez dur pour embaucher de nouveaux travailleurs jeunes, brillants et enthousiastes. Ces jeunes travailleurs attendent de la technologie. Ils accepteront le changement. Si pas maintenant quand?

Journée nationale des racines - Une histoire de l'innovation en matière de logiciels de fabrication

Avant Augmentir, notre équipe fondatrice a participé à la création de Wonderware Software en 1987, Lighthammer en 1997 et ThingWorx en 2008. En 2017, nous avons constaté que la technologie et les forces du marché étaient à nouveau alignées, pour une quatrième révolution logicielle industrielle. Une révolution axée sur l'augmentation de la productivité et de la qualité des processus impliquant les travailleurs de première ligne.

La Journée nationale des racines est célébrée le 23 décembre comme une occasion de célébrer son histoire, son héritage et ses ancêtres. On dit souvent qu'une combinaison de chaque personne sur son arbre généalogique aide à en faire la personne qu'elle est aujourd'hui.

Chez Augmentir, nous convenons que le passé est important, et il a définitivement façonné Augmentir pour devenir l'entreprise qu'elle est aujourd'hui. Cette année, nous profitons de la Journée nationale des racines pour réfléchir à notre histoire et à la façon dont Augmentir est devenu le pays moderne. Plate-forme de travail connecté que vous utilisez et faites confiance aujourd'hui. L'équipe fondatrice d'Augmentir, composée de Russ Fadel, Phil Huber et Lawrence Fan, a été à l'avant-garde des révolutions technologiques logicielles les plus importantes. Avant Augmentir, notre équipe fondatrice a participé à la création de Wonderware Software en 1987, de Lighthammer en 1997 et de ThingWorx en 2008. 

En 2017, les fondateurs d'Augmenir ont reconnu que la technologie et les forces du marché étaient à nouveau alignées, pour une quatrième révolution logicielle industrielle. Une révolution axée sur l'augmentation de la productivité et de la qualité des processus impliquant les travailleurs de première ligne. 

Transformer le fonctionnement des machines

En 1987, Wonderware a transformé le fonctionnement des machines, avec l'introduction et la commercialisation en masse des logiciels d'interface homme-machine. Wonderware a permis la première révolution industrielle basée sur le logiciel et est encore en évidence aujourd'hui par la position de leadership continue de Wonderware.

Révolutionner le sol de l'usine

En 1997, Lighthammer a encore une fois transformé la fabrication avec l'introduction de la première plateforme Enterprise Manufacturing Intelligence. Lighthammer a révolutionné l'atelier en apportant à la fois l'intelligence en temps réel et la synchronisation en direct avec la couche logicielle ERP. Cela a permis la deuxième révolution industrielle basée sur le logiciel et se traduit encore aujourd'hui par l'omniprésence de ce logiciel (actuellement sous la marque SAP MII).

Catalyser l'Internet industriel des objets (IIoT)

En 2008, ThingWorx a catalysé l'Internet industriel des objets (IIoT) avec l'introduction de la première plate-forme d'application pour l'IIoT. ThingWorx a transformé à la fois la fabrication et le service, devenant synonyme d'Industrie 4.0/Brilliant factory et de Connected Service. Cela a permis la 3e révolution industrielle basée sur les logiciels et est encore attesté aujourd'hui par l'omniprésence des logiciels IIoT et le leadership du marché de la marque ThingWorx de PTC.

 

Aujourd'hui, chez Augmentir, nous poursuivons cette tendance d'introduire des logiciels innovants dans le secteur manufacturier en nous concentrant sur les personnes qui font partie intégrante de l'équation de la transformation numérique.

Le côté humain de l’IA : aider les travailleurs à réduire l’épuisement professionnel

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.

épuisement professionnel 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

route pour couler

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.

Lorsqu'il s'agit de soutenir les travailleurs et de lutter contre l'épuisement professionnel, il n'y a pas de réponse « taille unique », et de nombreuses organisations se rendent compte qu'adopter la même approche pour les « travailleurs de bureau » ne tient pas compte des nombreux besoins uniques et différents exigés par les employés de première ligne ou les « sans bureau ». " ouvriers. Les managers doivent garder ces besoins à l'esprit lorsqu'ils combattent et détectent l'épuisement professionnel et renforcent l'engagement des employés.

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.

Darwin dans la fabrication : l'évolution du logiciel de travail connecté

Les plates-formes d'opérations de première ligne connectées aident les fabricants à réduire les temps d'arrêt et constituent la base d'une stratégie de maintenance préventive globale.

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

 

Réserver une démo

Utilisation de l'IA pour opérationnaliser la formation des fabricants

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.

Dans l’industrie manufacturière en évolution rapide d’aujourd’hui, garder une longueur d’avance est essentiel au succès. Pour rester compétitives, les entreprises doivent continuellement recycler et perfectionner leur main-d’œuvre. Une façon d’y parvenir consiste à opérationnaliser la formation et à la rapprocher de l’usine en utilisant l’intelligence artificielle (IA) et la technologie des travailleurs connectés. Rendre la formation opérationnelle signifie adopter une approche plus systématique de la formation et du développement de la main-d'œuvre, plutôt que de la traiter comme un événement ponctuel.

opérationnaliser l'apprentissage

Selon un rapport de McKinsey, les entreprises qui adoptent l'apprentissage basé sur l'IA ont réduit le temps de formation jusqu'à 50% et amélioré les résultats d'apprentissage jusqu'à 60%.

Les solutions basées sur l'IA rendent l'apprentissage plus accessible, engageant et efficace ; et en intégrant des solutions de formation et d'apprentissage dans les opérations quotidiennes de l'entreprise, les fabricants peuvent créer une culture d'apprentissage et d'amélioration continue. En fait, chez Augmentir, nous avons vu des entreprises manufacturières utiliser cette approche pour réduire l'intégration des nouvelles recrues et le temps de formation jusqu'à 72%.

Apprentissage : quand et où c'est nécessaire

L'IA a le potentiel de révolutionner de nombreuses industries, et la fabrication ne fait pas exception. De nombreux travailleurs de l'industrie manufacturière travaillent dans des environnements basés sur des quarts de travail, ce qui rend difficile pour eux d'assister à des sessions de formation traditionnelles en classe.

Grâce à l’IA, les organisations peuvent intégrer davantage de processus d’apprentissage dans la journée de travail quotidienne des travailleurs de première ligne, ce qui revient essentiellement à opérationnaliser la formation et à combler le fossé entre savoir et faire. Cet « apprentissage actif » s’aligne sur le modèle visuel de la Pyramide d’Apprentissage qui illustre les différentes étapes de l’apprentissage et leur efficacité relative.

pyramide de l'apprentissage

L'apprentissage actif implique que l'apprenant s'engage activement dans le matériel, souvent par la résolution de problèmes, la discussion ou l'application des connaissances pendant qu'il est au travail.

En général, l'apprentissage actif (ou apprentissage du flux de travail) est considéré comme plus efficace que l’apprentissage passif pour favoriser une compréhension approfondie et la rétention des informations. Par conséquent, les leaders de l’apprentissage s’efforcent souvent de concevoir des expériences d’apprentissage qui impliquent des niveaux plus élevés d’apprentissage actif, allant au-delà des niveaux inférieurs de la pyramide et promouvant la pensée critique, la créativité et les compétences en résolution de problèmes.

Cette approche peut être mise en œuvre avec des solutions d'apprentissage mobile qui tirent parti de la technologie des travailleurs connectés et de l'IA pour fournir aux travailleurs des modules de formation à la demande de petite taille auxquels ils peuvent accéder sur des smartphones ou des tablettes. Ces modules peuvent être personnalisés en fonction du niveau de compétence de chaque travailleur, ce qui leur permet d'apprendre plus facilement à leur propre rythme.

De plus, les solutions d'apprentissage basées sur l'IA offrent :

  • Apprentissage personnalisé: Les solutions d'apprentissage basées sur l'IA peuvent être personnalisées en fonction du niveau de compétence de chaque travailleur, ce qui leur permet non seulement d'apprendre à leur propre rythme, mais également de les adapter à leur niveau d'expérience. Par exemple, les travailleurs novices peuvent être tenus de regarder une vidéo de micro-apprentissage comme condition de sécurité préalable à l'exécution d'une tâche, tandis qu'un travailleur plus expérimenté possédant le niveau approprié d'expérience professionnelle et de compétence peut ne pas être tenu de regarder la vidéo d'apprentissage.
  • Apprentissage basé sur la performance: Les solutions basées sur l'IA offrent aux travailleurs des expériences d'apprentissage pratiques personnalisées en fonction de leurs performances professionnelles réelles. Ces expériences peuvent être diffusées via une variété de supports de contenu - médias riches, guides d'auto-assistance, vidéos de micro-apprentissage et même expériences de réalité augmentée (AR).
  • Rétroaction en temps réel: Les solutions basées sur l'IA peuvent surveiller les performances des travailleurs en temps réel, en fournissant des commentaires instantanés pour aider les travailleurs à s'améliorer afin de fournir un accès au contenu pour aider à résoudre les problèmes dans le flux de travail.

L'IA peut également aider à évaluer les performances des employés. Les évaluations de performance traditionnelles reposent souvent sur des évaluations subjectives de la part des managers. À l'inverse, les évaluations de performances basées sur l'IA peuvent fournir une évaluation plus objective et basée sur les données des performances des employés, tout en fournissant une image plus précise des forces et des faiblesses d'un employé.

Meilleure formation, meilleur travail

En mettant en œuvre des solutions basées sur l'IA, les entreprises peuvent identifier et opérationnaliser les besoins de formation dans toute l'organisation. Grâce aux données de performance, l’IA peut découvrir des lacunes en matière de connaissances ou de compétences au sein de la main-d’œuvre, qui peuvent ensuite être utilisées pour développer des programmes de formation ciblés pour « combler » ces lacunes.

Une fois mise en œuvre, l'IA peut être utilisée pour suivre et améliorer efficacement l'efficacité de l'apprentissage et de la formation, en exploitant les données sur les performances des travailleurs avant et après la formation pour mesurer l'impact et affiner les programmes de formation afin de s'assurer qu'ils offrent les meilleurs résultats.

Alors que l'industrie manufacturière continue d'évoluer, la façon dont elle aborde les solutions d'apprentissage doit également évoluer. Une récente Sondage Deloitte a révélé que plus de 901 TP3T d'entreprises estiment que l'apprentissage basé sur l'IA sera important pour la réussite de leur organisation au cours des trois prochaines années. L’IA a le potentiel d’opérationnaliser la formation et de transformer l’apprentissage dans l’industrie manufacturière en le rapprochant de l’usine. En tirant parti de l'apprentissage personnalisé basé sur l'IA, des commentaires en temps réel, des évaluations des performances basées sur les données et de l'identification des besoins en formation, les organisations industrielles peuvent créer une main-d'œuvre plus efficace et efficiente.