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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.

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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

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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.

 

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.

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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.

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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.

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.

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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.

Pourquoi devriez-vous être reconnaissant pour l'IA dans le secteur manufacturier cette année

Être reconnaissant envers l'IA peut ne pas sembler être l'un des éléments habituels à inclure dans votre liste "Ce dont je suis reconnaissant", mais l'IA a vraiment jeté les bases non seulement de la plate-forme Augmentir, mais aussi de la transformation positive de la main-d'œuvre manufacturière. façons

Dernière mise à jour :  

Chaque année, à l'approche de Thanksgiving aux États-Unis, nous prenons le temps de réfléchir à ce pour quoi nous sommes reconnaissants dans notre vie personnelle, comme la famille, les amis et la santé, pour n'en nommer que quelques-uns. Alors que nous commencions à réfléchir à ce pour quoi nous sommes reconnaissants du point de vue du travail ici chez Augmentir, beaucoup de choses nous sont venues à l'esprit : nos merveilleux clients, une équipe formidable, nos incroyables fondateurs, mais un élément en haut de notre liste est quelque chose qui nous a permis se démarquer dans l'espace de la plateforme Connected Worker et faire de notre produit ce qu'il est aujourd'hui - Intelligence artificielle. Plus précisément l’IA dans le secteur manufacturier. 

Être reconnaissant envers l'IA ne semble peut-être pas être l'un des éléments habituels à inclure sur votre liste « Ce pour quoi je suis reconnaissant », mais l'IA dans le secteur manufacturier a véritablement jeté les bases non seulement de la plate-forme Augmentir, mais aussi de la transformation de la main-d'œuvre. de manière positive, comme vous le verrez ci-dessous.

Amélioration de la sécurité sur le lieu de travail

L'un des cas d'utilisation les plus courants pour l'adoption de l'IA a été le dépistage et la sécurité sur le lieu de travail, principalement en raison de la pandémie. Les fabricants ont trouvé une utilisation dans l'IA pour surveiller les interactions des employés qui devaient être en personne dans l'atelier pendant la pandémie afin qu'ils puissent effectuer la recherche des contacts et la désinfection des installations si nécessaire. Voir le valeur de l'IA dans la sécurité au travail, les fabricants ont continué à mettre en œuvre des stratégies d'IA pour des solutions à long terme afin d'identifier les événements de sécurité avant qu'ils ne se produisent ou d'accélérer l'analyse des causes profondes post-incident pour des accidents tels que les trébuchements et les chutes. Entreprises industrielles qui mettent en œuvre des solutions de travailleurs connectés basées sur l'IA dans le cadre de leur stratégie de transformation numérique ont vu jusqu'à une diminution de 80% des blessures à signaler.

Connecter le travailleur de première ligne

D'après Cisco, il y a plus de 3 milliards de travailleurs à travers le monde, et près des deux tiers de ces travailleurs sont des travailleurs de première ligne ou sur le terrain, dont les tâches quotidiennes exigent qu'ils se présentent physiquement à leur travail. Au fil des ans, l'industrie manufacturière a fait un très bon travail en connectant les machines dans le 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 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 aient accès aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin. Les outils de travail connectés alimentés par l'IA fournissent non seulement un chemin pour connecter les travailleurs, mais fournissent également intelligemment le bon niveau de support de performance afin qu'ils puissent donner le meilleur d'eux-mêmes.

Donner un sens à des données précieuses

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, grâce aux 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, ouvrant la voie pour répondre aux besoins d'une main-d'œuvre en constante évolution. Les algorithmes d’IA dans le secteur manufacturier sont idéaux pour analyser de grandes quantités de données collectées auprès d’une main-d’œuvre connectée. L'IA peut détecter des modèles, trouver des valeurs aberrantes, nettoyer les données et trouver des corrélations et des modèles qui peuvent être utilisés pour identifier les opportunités d'amélioration et créer un environnement basé sur les données qui prend en charge l'apprentissage continu et le support des performances. En utilisant les informations d'IA dérivées de la plateforme de travail connecté d'Augmentir, Colgate-Palmolive a pu économiser 10 à 30 minutes par quart de travail et jusqu'à 120 minutes réduites entre la notification de maintenance et la clôture de la commande de maintenance (durée d'exécution de la maintenance).

Apprentissage et développement continus

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 passe des choses que les travailleurs de première ligne sont susceptibles de faire à ce qu'ils vont probablement faire. La mise en œuvre de l’IA dans la formation en fabrication entraîne une réduction des temps de formation, un apprentissage et un développement continus, ainsi que la possibilité de perfectionner les compétences à tout moment selon les besoins. L'apprentissage est toujours disponible, le contenu de la formation est disponible à la demande pour le travailleur dans l'atelier au moment où il en a besoin. Réduire la formation d'intégration initiale et permettre à la formation d'avoir lieu au moment où cela est nécessaire, associé à l'IA pour la notation, fournit un aperçu des modules de formation les plus efficaces ainsi que de ce qui doit être amélioré en fonction de l'exécution démontrée.

 

Chez Augmentir, nous pensons que l'objectif d'une plateforme de travailleurs connectés n'est pas simplement de fournir des instructions de travail numériques 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'IA 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. 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 - et c'est quelque chose dont il faut être reconnaissant.

 

Pour en savoir plus sur la façon dont l'IA est utilisée pour numériser et moderniser les opérations de fabrication, consultez notre dernier eBook - Construire une main-d'œuvre moderne et connectée avec l'IA.

Comment la transformation numérique façonne l’avenir de la fabrication alimentaire

Ces événements virtuels ont été un excellent moyen de se connecter avec des professionnels de la fabrication et de discuter de certains des principaux défis et sujets de l'industrie - transformation de la main-d'œuvre, apprentissage et développement, fabrication au plus juste et maintenance autonome.

Dernière mise à jour :  

La semaine dernière, Augmentir a participé en tant que sponsor à l'édition 2021 Sommet américain de la fabrication alimentaire. Cet événement virtuel de 3 jours a été conçu pour réunir les fabricants d'aliments et de boissons pour discuter des tendances actuelles, des idées stratégiques et des meilleures pratiques dans un environnement en constante évolution. L'événement s'est concentré sur les principaux défis d'aujourd'hui et l'avenir de la transformation et de la fabrication des aliments, en particulier autour de l'emembrant la transformation numérique et la technologie pour l'excellence de la fabrication. Les participants ont pu se connecter avec les meilleurs influenceurs de l'industrie et découvrir différentes stratégies pour améliorer l'automatisation, l'excellence opérationnelle, la qualité et la sécurité dans l'industrie agroalimentaire par le biais de tables rondes ouvertes et de réunions 1:1.

La directrice de l'habilitation d'Augmentir, Shannon Bennett, a organisé une table ronde ouverte sur le rôle que joue la transformation numérique dans la fabrication d'aliments et de boissons, et sur la façon dont des technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) et plateformes de travail connectées aident les entreprises à démarrer leurs efforts de transformation numérique. Au cours de la discussion, Shannon a donné la parole aux participants pour discuter des défis quotidiens auxquels ils sont confrontés dans leurs organisations de fabrication et des outils qu'ils envisagent pour résoudre ces défis. 

Résoudre les plus grands défis de la fabrication avec l'IA et la technologie des travailleurs connectés

La table ronde était composée de dirigeants et de chefs de file de la fabrication de certaines des plus grandes entreprises alimentaires et de boissons au monde ainsi que de plus petits fabricants d'aliments et de boissons spécialisés appartenant à des familles. Tout au long de la table ronde, nous avons entendu les mêmes défis et frustrations liés à la normalisation, au passage du papier aux processus numériques, à la collecte de données, au manque de traçabilité et à un besoin global de transformation numérique.

La discussion générale de la table ronde portait sur la transformation numérique. Les fabricants d'aliments et de boissons accélèrent le rythme de la numérisation pour relever leurs principaux défis : la crise du travail, l'augmentation du déficit de compétences et la pression accrue pour une meilleure efficacité de la production, l'évolution des demandes des consommateurs et une conformité réglementaire accrue en matière de sécurité alimentaire.

Passer du papier au numérique

Au cours de notre table ronde, la plupart des leaders de la fabrication étaient dans la phase de découverte de leur processus de modernisation, où ils commençaient à se pencher sur des solutions numériques pour résoudre leurs problèmes liés aux processus manuels et aux efforts de réduction du papier. Certaines des discussions autour du papier portaient sur des problèmes de qualité dans l'atelier et le désir de se passer du papier, un accès plus facile à la formation pour les employés, le manque de traçabilité (par exemple, les calendriers de maintenance nécessitent plus de visibilité sur l'achèvement, les problèmes qui surviennent et plus de transparence. autour), et la numérisation de l'information dans une optique de qualité.

Instructions de travail numériques réduisez le besoin de papier et fournissez des informations aux travailleurs de première ligne quand et où ils en ont besoin. Cela offre aux travailleurs de première ligne une manière normalisée d'effectuer le travail technique.

Manque d'informations basées sur les données sur le travail en cours

Un autre défi majeur était le manque de compréhension de la façon dont les travailleurs exécutaient leur travail - que ce soit en matière de qualité, de fonctionnement des équipements ou de maintenance. Un participant a parlé des défis de main-d'œuvre dans son organisation et du fait que lorsqu'il recueille des données, il se perd souvent et lorsqu'il y revient, il ne sait pas ou ne se souvient pas pourquoi il l'a recueilli en premier lieu.

Connecter les travailleurs aux outils numériques n'est qu'une première étape dans le processus de compréhension et de clarté du travail effectué. Les données de Connected Worker sont intrinsèquement bruyantes, générant des signaux trompeurs que les outils traditionnels de Business Intelligence (BI) ne sont pas conçus pour gérer. Cela conduit à des conclusions obscures ou contradictoires qui empêchent les organisations d'adopter autre chose qu'une approche « taille unique » pour les processus de travail et les investissements dans la main-d'œuvre. Ou, pire encore, de fausses conclusions sont générées sur l'état des processus de travail et les opportunités de main-d'œuvre, ce qui conduit à des investissements ciblés dans les mauvais domaines.

La discussion s'est déplacée vers l'IA en tant que solution apportant non seulement de la clarté au travail effectué, mais aussi plus généralement la démocratisation du lieu de travail et donnant aux employés les outils nécessaires pour utiliser efficacement les données afin d'améliorer les opérations de fabrication. L'IA est conçue pour un but pour reconnaître les modèles dans les ensembles de données bruyants générés par une main-d'œuvre d'usine, permettant à vos équipes d'amélioration continue et d'exploitation de se concentrer sur ce qui se passe réellement.

Entraînement

L'intégration et la formation des employés ont également été un sujet de discussion brûlant. De nombreux participants ont parlé des processus manuels et de l'inefficacité des méthodes de formation traditionnelles. Traditionnellement, il y avait une séparation claire entre la formation et l'exécution du travail. Cependant, de nombreux participants ont déclaré qu'ils commençaient à repenser la façon dont ils formaient et intégraient leurs travailleurs, et s'orientaient davantage vers la prestation de formation au moment où ils en avaient besoin. Les participants à la table ronde ont longuement discuté des approches et des stratégies pour repenser la manière dont la formation est dispensée à la main-d'œuvre d'aujourd'hui.

Construire une main-d'œuvre moderne et connectée avec l'IA

Pour relever ces défis, les participants à la table ronde ont largement convenu que les initiatives de transformation numérique dans le secteur de la fabrication alimentaire devraient commencer par se concentrer sur la rationalisation de la collecte de données et la numérisation de données précieuses. Utiliser un Plate-forme de travailleurs connectés alimentée par l'IA accélérer cet effort non seulement favorise les efforts de transformation numérique d'une entreprise, mais fournit également un tout nouvel ensemble de données qui peuvent fournir des informations et des opportunités d'optimisation vraiment intéressantes. L'IA ne supprime pas le travailleur humain de l'équation, mais prend plutôt le travailleur humain et l'intègre dans l'opération numérique.

 

Pour en savoir plus sur la façon dont l'IA est utilisée pour numériser et moderniser les opérations de fabrication, consultez notre dernier eBook - Construire une main-d'œuvre moderne et connectée avec l'IA.

 

Instructions de travail taille unique Dust Away

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

Dernière mise à jour :  

Imprimez-vous toujours des instructions de travail et des manuels d'utilisation ? Si c'est le cas, nous devons avoir une conversation sérieuse ! Peut-être avez-vous investi dans le « passage au numérique » il y a quelque temps et pensez-vous que votre travail est terminé. Tu n'es pas seul. Il a été considéré comme "révolutionnaire" lorsque les fichiers PDF ont fait leur chemin jusqu'à l'usine. 

La première génération d'instructions de travail numériques est née après avoir appris que 46 % des techniciens de terrain affirmaient que la paperasserie et les tâches administratives étaient la pire partie de leur travail quotidien. Aucun argument ici. Remplir et classer des documents prend du temps et il existe un risque de perte d'informations. Il y avait un avantage évident à passer au numérique, à l'exception de ne plus pouvoir dire à votre superviseur que votre chien a mangé le rapport de performance de votre travailleur. 

Mais même maintenant, cette technologie est prête pour les archives. On estime que 1 300 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 1 000 000 000 000 000 000 000 (et plus encore !) ont été dépensés pour les initiatives de transformation numérique alors que le lieu de travail connecté en ligne et le marché continuent d'évoluer à un rythme rapide. 

Nous ne sommes pas des diseurs de bonne aventure, mais des études montrent que 25 à 31 % de 3,3. millions d'emplois dans les services aux entreprises seront automatisés au cours de la prochaine décennie. Cela ne signifie pas que tout le monde est remplacé par des robots. Au contraire. Cela signifie que la technologie s'améliore pour aider les travailleurs à faire leur travail encore mieux. Les entreprises manufacturières doivent être prêtes à sauter dans ce train de nouvelle génération si elles ne le sont pas déjà.

Déplacez-vous sur des instructions de formation et de travail à taille unique 

La plate-forme de travail individualisée, en temps réel et connectée est arrivée. Soulignons individualisé. Des plates-formes de travailleurs connectés sont mises en œuvre dans une myriade d'industries, de l'automobile à la transformation des aliments. Toute industrie qui s'adapte quotidiennement aux changements et aux pressions constantes de l'économie mondiale. Quel que soit le secteur, les instructions de travail numériques standard ne sont plus efficaces. Ils ne reflètent pas les changements en temps réel qui se produisent dans l'opération, tels que l'exécution des commandes et l'inventaire des matériaux, ou les besoins de maintenance de l'équipement et les capacités des travailleurs qui utilisent les machines. Imaginez travailler dans l'atelier de fabrication pendant cinq ans et recevoir le même instructions de travail standardisées en tant que nouvelle recrue.

Est-ce que ça a du sens? Pas plus. Pas quand la technologie basée sur l'IA change ce qui est possible. Et qu'y a-t-il de différent dans cette dernière vague de technologie qui la rend si spéciale ? Il est construit autour de l'optimisation des performances des personnes (Gasp.)

Le changement est inévitable. La croissance est facultative. – John C. Maxwell

Un mariage paradisiaque - la prochaine génération de travailleurs est prête pour un lieu de travail connecté numériquement

Recruter et retenir des travailleurs talentueux est l'un des plus grands défis auxquels sont confrontées les opérations aujourd'hui. Nous avons compris. Mais il y a de bonnes nouvelles. Alors qu'une génération de travailleurs s'apprête à prendre sa retraite, une autre se mobilise pour combler le vide. La génération Z regorge d'innovateurs talentueux dans le monde de la technologie qui ont grandi entourés d'avancées et d'appareils incessants. Besoin de l'un d'entre eux pour rechercher quelqu'un dans l'annuaire téléphonique ? Oublie. Mais avez-vous besoin d'aide lorsque votre ordinateur domestique "s'éteint" soudainement ? Ce sont vos gens. 

C'est plus que des jeux vidéo. Leur éducation a été largement basée sur une base numérique. Presque toutes les fonctions de leur vie quotidienne ont un élément de connectivité avec le monde en ligne plus large. On pourrait dire que cette génération est câblée pour répondre au mieux aux plateformes d'apprentissage numérique personnalisées. C'est leur langage amoureux. Le potentiel d'amélioration drastique de la productivité est donc réel.

La beauté du travailleur connecté numériquement pourrait-il être « l'Élu » ?

Le travailleur connecté numériquement a tout ce qu'il faut pour une relation durable avec votre exploitation. La plate-forme numérique de formation et d'instructions de travail contient leur inventaire unique de compétences, d'objectifs et d'historique de performances, et travaille avec eux pour devenir une meilleure version d'eux-mêmes sur le terrain. Les travailleurs dont les besoins individuels sont pris en charge sont de meilleurs employés, plus engagés. Ils ont la confiance en eux – ainsi que les outils et les instructions spécifiques – pour aborder les problèmes de front lorsqu'ils surviennent. Un investissement dans la technologie alimentée par l'IA est un investissement dans une main-d'œuvre stable, adaptable et fiable.

Êtes-vous prêts, vous et votre personnel, à franchir cette nouvelle étape de la numérisation ? Contacter Augmentir pour démarrer la conversation. Ensemble, exploitons tout le potentiel que cette génération a à offrir pour améliorer votre efficacité opérationnelle.