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Découvrez comment les fabricants luttent contre la pénurie de main-d'œuvre qualifiée dans le secteur manufacturier et comblent les déficits de compétences grâce à une main-d'œuvre connectée augmentée (ACWF).

L'IA générative dans le secteur manufacturier fait référence à l'application de modèles génératifs et de techniques d'intelligence artificielle pour optimiser et améliorer divers aspects du processus de fabrication. Cela implique l'utilisation d'algorithmes d'IA pour générer de nouvelles conceptions de produits, optimiser les flux de production, prédire les besoins de maintenance et améliorer l'efficacité de la production au sein des opérations de première ligne.

IA générative dans le secteur manufacturier

Selon McKinsey, près de 75% de la valeur majeure de l'IA générative résident dans des cas d'utilisation dans quatre domaines : la fabrication, les opérations client, le marketing et les ventes, et la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Les fabricants sont particulièrement bien placés pour bénéficier de l’IA générative et celle-ci constitue déjà une force de transformation pour certains. Une récente Deloitte L'étude a révélé que 79% des organisations s'attendent à ce que l'IA générative transforme leurs opérations d'ici trois ans, et 56% d'entre elles utilisent déjà des solutions d'IA générative pour améliorer l'efficacité et la productivité.

L'industrie manufacturière évolue rapidement et en intégrant des technologies de pointe telles que l'IA générative, les fabricants peuvent mieux soutenir, augmenter et améliorer leur main-d'œuvre de première ligne grâce à une prise de décision, une collaboration et des informations sur les données améliorées.

Rejoignez-nous ci-dessous pour plonger dans l'IA générative dans le secteur manufacturier en explorant son fonctionnement, ses avantages et ses risques, ainsi que certains des principaux cas d'utilisation que l'IA générative, en particulier les assistants numériques génératifs, peut fournir pour les opérations de fabrication :

Qu'est-ce que l'IA générative dans le secteur manufacturier

L'IA générative fait référence aux systèmes d'intelligence artificielle conçus pour créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique, en apprenant des modèles à partir de données existantes. Dans le secteur manufacturier, cela implique l'utilisation de grands modèles linguistiques (LLM) et du traitement du langage naturel (NLP) pour analyser de grandes quantités de données, simuler différents scénarios et générer des solutions innovantes pouvant avoir un impact sur un large éventail de processus de fabrication.

Grands modèles de langage

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont un type de modèle d'intelligence artificielle générative qui a été formé sur un grand volume – parfois appelé corpus – de données textuelles. Ils sont capables de comprendre et de générer du texte de type humain et ont été utilisés dans un large éventail d'applications, notamment le traitement du langage naturel, la traduction automatique et la génération de texte.

Dans le secteur manufacturier, les solutions d’IA générative doivent s’appuyer sur des LLM propriétaires adaptés et pré-entraînés, associés à une sécurité et des autorisations robustes. Les LLM industriels utilisent des données opérationnelles, des données de formation et de gestion des effectifs, des données sur les travailleurs connectés et l'ingénierie, ainsi que des informations provenant des systèmes d'entreprise.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains à l'aide du langage naturel. Cela implique le développement d’algorithmes et de modèles permettant aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de répondre au langage humain d’une manière à la fois significative et utile.

Pour l'IA générative, la PNL est une technologie clé qui permet aux assistants de comprendre et de générer un texte de type humain, offrant ainsi des expériences utilisateur conversationnelles transparentes et une aide précieuse aux travailleurs de première ligne, aux ingénieurs et aux gestionnaires des environnements de fabrication et industriels.

Les PNL permettent à l'IA de traiter et d'interpréter les entrées en langage naturel, lui permettant ainsi de s'engager dans des interactions de type humain, de comprendre les requêtes des utilisateurs et de fournir des réponses pertinentes et précises. Ceci est essentiel pour les tâches de fabrication courantes telles que l’assistance en temps réel, la revue de la documentation, la maintenance prédictive et le contrôle qualité.

IA générative dans la fabrication avec LLM et NLP

En combinant de grands modèles linguistiques et le traitement du langage naturel, l'IA générative peut produire un texte cohérent et contextuellement pertinent pour des tâches telles que l'écriture, le résumé, la traduction et la conversation, imitant la maîtrise du langage humain.

Avantages de tirer parti de l’IA générative dans l’industrie manufacturière

L'IA générative et les solutions qui les exploitent offrent plusieurs avantages pour les opérations de fabrication, notamment :

  • Optimisation opérationnelle/production et prévision: La technologie GenAI offre une impulsion significative aux processus de fabrication en surveillant et en analysant en temps réel, en repérant rapidement les problèmes et en fournissant des informations prédictives et une assistance personnalisée pour améliorer l'efficacité des travailleurs de la fabrication. De plus, les assistants IA permettent aux fabricants d’explorer plusieurs stratégies de contrôle au sein de leur processus, identifiant ainsi les goulots d’étranglement et les points de défaillance potentiels.
  • Résolution proactive des problèmes: Les outils génératifs basés sur l'IA fournissent une surveillance en temps réel et une analyse des risques des opérations de fabrication, permettant l'identification et la résolution rapides des problèmes afin d'optimiser la production et l'efficacité. Ils peuvent repérer les événements au fur et à mesure qu'ils se produisent, fournissant ainsi des informations et des recommandations précieuses pour aider les opérateurs et les ingénieurs à identifier et à résoudre rapidement les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.
  • Réduisez les temps d’arrêt imprévus: Les solutions d'IA générative peuvent analyser de vastes ensembles de données pour prédire les besoins de maintenance des équipements avant que des problèmes ne surviennent, permettant ainsi aux fabricants de planifier la maintenance de manière proactive, minimisant ainsi les perturbations imprévues. Cela améliore non seulement les temps d'arrêt, mais contribue également à la résilience opérationnelle globale des équipements critiques.
  • Accompagnement personnalisé et accompagnement sur le terrain: Les outils d'IA générative peuvent être adaptés à divers rôles au sein de l'usine de fabrication, offrant une assistance personnalisée aux opérateurs, ingénieurs et gestionnaires. Il peut fournir une assistance personnalisée et basée sur les rôles ainsi que des informations proactives pour comprendre les événements passés, les statuts actuels et les événements futurs potentiels, permettant ainsi aux travailleurs d'accomplir leurs tâches plus efficacement et de prendre des décisions meilleures et plus éclairées.

Ces avantages démontrent l'impact significatif de l'IA générative sur les activités de fabrication de première ligne, en améliorant l'efficacité opérationnelle globale, en ajustant les processus si nécessaire et en favorisant l'excellence opérationnelle.

Conseil de pro

Assistants IA génératifs peut aller plus loin dans ces avantages en intégrant des données sur les compétences et la formation pour mesurer l’efficacité de la formation, identifier les déficits de compétences et suggérer des solutions pour prévenir tout problème de main-d’œuvre qualifiée. Cela garantit que les travailleurs de première ligne disposent des compétences essentielles pour effectuer leurs tâches de manière sûre et efficace, tout en établissant des parcours de développement de carrière personnalisés pour les employés du secteur manufacturier qui améliorent continuellement leurs connaissances et leurs capacités.

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Risques de l'IA générative dans le secteur manufacturier

L'IA générative dans le secteur manufacturier présente plusieurs risques, notamment la sécurité des données, des problèmes de propriété intellectuelle et des biais potentiels dans les modèles d'IA. La dépendance à l’égard de grandes quantités de données augmente le risque de violations de données et de cyberattaques, exposant potentiellement des informations sensibles. Des problèmes de propriété intellectuelle peuvent survenir si les conceptions ou les processus générés par l’IA portent par inadvertance atteinte à des brevets ou à des technologies exclusives existants. De plus, les biais dans les données de formation peuvent conduire à des résultats sous-optimaux ou injustes, affectant la qualité et l’équité des décisions basées sur l’IA. Il existe également le risque d’une dépendance excessive à l’égard de l’IA, qui pourrait réduire la surveillance humaine et conduire à des erreurs si les modèles d’IA font des prédictions incorrectes ou génèrent des conceptions défectueuses. Assurer une validation, une transparence et une intervention humaine appropriées est crucial pour atténuer ces risques.

Principaux cas d'utilisation des assistants de fabrication d'IA générative

Assistants IA génératifs et copilotes de première ligne sont des outils basés sur l'IA conçus pour fournir une assistance et des informations précieuses dans les environnements industriels, en particulier dans la fabrication. Ces assistants sont un type d'IA générative utilisé dans les opérations de fabrication pour améliorer la collaboration homme-machine, rationaliser les flux de travail et offrir des informations proactives pour optimiser les performances et la productivité des travailleurs de première ligne.

Ce qui rend les assistants d'IA de première ligne uniques parmi les autres copilotes d'IA générative, c'est l'interaction améliorée de type humain au-delà de l'analyse et de l'analyse de données standard pour comprendre le contexte autour d'un processus ou d'un problème ; y compris ce qui s'est passé et pourquoi, ainsi que d'anticiper les événements futurs.

Les assistants d'IA générative fonctionnent via des modèles de langage étendus (LLM) spécialisés et une IA générative, fournissant une intelligence contextuelle pour des opérations, une productivité et une disponibilité supérieures dans les environnements industriels. De plus, ils impliquent généralement le traitement du langage naturel pour comprendre le langage humain, la reconnaissance de formes pour identifier les tendances ou les comportements, et les algorithmes de prise de décision pour offrir une assistance en temps réel. Ceci, combiné aux techniques d'apprentissage automatique, leur permet de comprendre les entrées des utilisateurs, de fournir des suggestions éclairées et d'automatiser les tâches.

  1. Dépannage:Le dépannage est un cas d’utilisation très critique dans le secteur manufacturier. Avec la pénurie de main-d'œuvre qualifiée actuelle, les travailleurs de première ligne se trouvent souvent dans des situations où ils ne disposent pas des décennies de connaissances tribales nécessaires pour dépanner et résoudre rapidement les problèmes dans l'atelier. Les assistants IA peuvent aider ces travailleurs à prendre des décisions plus rapidement et à réduire les temps d'arrêt de production en fournissant un accès instantané à des faits résumés pertinents pour un travail ou des tâches, cela peut provenir de procédures, de guides de dépannage, de connaissances tribales capturées ou de manuels OEM.
  2. Formation et assistance personnalisées: Grâce aux assistants GenAI, les fabricants peuvent instantanément combler les lacunes en matière de compétences et d'expérience grâce à des informations personnalisées et contextuelles pour chaque travailleur. Cela peut inclure : du matériel de formation sur le terrain, des leçons en un point (OPL) ou du contenu généré par les pairs/utilisateurs, tel que des commentaires et des conversations.
  3. Chef de travail standard: Grâce aux assistants Generative AI, les responsables des opérations peuvent évaluer et comprendre l'efficacité du travail standard au sein de leur environnement de fabrication, et identifier les domaines de risque ou les opportunités d'amélioration.
  4. Conversion des connaissances tribales: L'une des priorités les plus urgentes auxquelles de nombreux fabricants sont confrontés est la tâche de capturer et de convertir les connaissances tribales en actifs numériques d'entreprise pouvant être partagés au sein de l'organisation. Grâce à la technologie des travailleurs connectés qui utilise l'IA générative, les entreprises manufacturières peuvent désormais résumer l'échange de connaissances tribales via la collaboration et les convertir en actifs numériques évolutifs et organisés qui peuvent être partagés instantanément au sein de votre organisation.
  5. Amélioration continue: Les assistants IA et GenAI peuvent nous aider à identifier les domaines d'amélioration du contenu, à apporter ces améliorations, à mesurer l'efficacité de la formation, ainsi qu'à mesurer et améliorer l'efficacité de la main-d'œuvre.
  6. Analyse opérationnelle: Les assistants d'IA générative peuvent également apporter de la valeur en matière d'améliorations opérationnelles. Les assistants GenAI peuvent utiliser les données de présence des employés pour aider les chefs d'équipe ou les chefs hiérarchiques à déterminer où se trouvent les risques et potentiellement à compenser tout problème de ressources avant qu'il ne devienne vraiment problématique. La matrice de compétences, les données de présence et les calendriers de production d'une organisation peuvent tous alimenter un LLM adapté et pré-formé, vous fournissant les informations dont les dirigeants de la fabrication ont besoin pour maintenir leurs opérations.

Pérenniser les opérations de fabrication avec Augie™

L'IA générative et d'autres solutions basées sur l'IA améliorent les opérations de fabrication, analysent les données pour prédire les besoins de maintenance des équipements avant que des problèmes ne surviennent, permettant une planification de maintenance proactive et minimisant les perturbations imprévues. Grâce à ces outils, les fabricants peuvent offrir aux travailleurs de première ligne une meilleure collaboration et fournir une assistance en temps réel avec des informations contextuelles, garantissant ainsi une assistance pertinente et opportune pendant les processus décisionnels critiques.

Dans l’ensemble, l’IA générative transforme un large éventail d’activités manufacturières et industrielles, connectant les travailleurs d’une manière qui semblait auparavant impossible et rendant les tâches et les processus de première ligne plus sûrs et plus efficaces pour les travailleurs du monde entier.

Augie, le nouveau d'Augmentir assistant IA génératif pour le travail de première ligne, il exploite les capacités en matière de compétences, les informations sur le développement de la main-d'œuvre et les données de formation en plus des données MES et ERP. Il offre des informations contextuelles et proactives et des flux de travail automatisés pour optimiser la production et éviter les goulots d'étranglement, contribuant ainsi à l'efficacité, à la disponibilité, à la qualité et à la prise de décision de la fabrication.

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De plus, Augie relie les données opérationnelles, les données de formation et de gestion des effectifs, les données d'ingénierie et les connaissances/informations provenant de divers systèmes d'entreprise disparates pour responsabiliser les travailleurs de première ligne, rationaliser les flux de travail et augmenter les performances de fabrication.

Augmentir jouit de la confiance des leaders de l'industrie manufacturière en tant que partenaire de transformation numérique fournissant des résultats mesurables dans toutes les opérations. Planifier un démo en direct aujourd'hui pour en savoir plus.

 

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

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

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

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

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

Alors bienvenue à toi, Chris.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Chris Kuntz: Excellente question.

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

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

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

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

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

 

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Découvrez les différences entre l'intégration et la formation dans le secteur manufacturier, leurs avantages et comment les améliorer grâce à l'apprentissage continu.

L'intégration et la formation sont des éléments essentiels de l'intégration des nouveaux employés dans un environnement de fabrication. Recherche par Groupe Brandon Hall ont constaté que les organisations dotées d'un processus d'intégration solide améliorent la rétention des nouvelles recrues de 82% et la productivité de plus de 70%. De plus, les recherches de Nom et L'Institut de fabrication a constaté que les entreprises manufacturières investissent en moyenne 51,4 heures par employé dans la formation et augmentent leur investissement global dans la formation de 60% en moyenne en réponse à la crise croissante de la main-d'œuvre qualifiée.

intégration vs formation dans le secteur manufacturier

L'intégration et la formation sont deux éléments clés d'une main-d'œuvre qualifiée qui, bien que similaires, servent des objectifs différents et couvrent des aspects distincts du processus d'emploi.

Les deux processus sont cruciaux, car l'intégration garantit que les employés comprennent le contexte plus large de l'organisation et la formation garantit qu'ils possèdent l'expertise nécessaire pour contribuer aux processus de fabrication et respecter les normes de qualité et de sécurité.

Une combinaison réussie d’intégration efficace et de formation complète peut conduire à des employés plus engagés, compétents et productifs dans l’industrie manufacturière. Malheureusement, selon Gallup, seuls 291 TP3T des nouvelles recrues déclarent se sentir pleinement préparés et soutenus pour exceller dans leur rôle après leur expérience d'intégration.

Lisez ci-dessous pour en savoir plus sur les différences entre l'intégration et la formation dans le secteur manufacturier, pourquoi ils sont tous deux essentiels au succès de la fabrication, les avantages de les améliorer et comment stratégies d'apprentissage continu associé à solutions de travail connecté peut améliorer les deux et fournir des résultats impressionnants.

Répartition des différences d’intégration et de formation

L'intégration dans le secteur manufacturier consiste à orienter les nouvelles recrues vers l'entreprise dans son ensemble, tandis que la formation consiste à les doter des compétences et des connaissances spécifiques nécessaires pour exercer efficacement leurs fonctions. Vous trouverez ci-dessous une ventilation des différences entre l'intégration et la formation dans un environnement de fabrication :

Intégration

  • But: L'onboarding intègre un nouvel employé dans l'organisation et sa culture. Il vise à familiariser les employés avec l'entreprise, ses politiques et procédures, ainsi que leurs rôles au sein de l'organisation.
  • Se concentrer: L'intégration se concentre sur la présentation aux employés des aspects plus larges de l'entreprise, tels que sa mission, ses valeurs et sa culture, ainsi que les procédures administratives et de sécurité.
  • Durée: L'intégration est généralement un processus à court terme, qui dure souvent quelques jours, mais peut s'étendre jusqu'à quelques mois dans certains environnements de fabrication.
  • Composants: Cela peut inclure des activités telles que remplir des documents, comprendre les politiques de l'entreprise, rencontrer l'équipe, la sécurité de l'usine/du site et familiariser une nouvelle recrue avec le lieu de travail physique.

Entraînement

  • But: La formation en fabrication est un processus plus spécifique et approfondi qui transmet les connaissances, les aptitudes et les compétences nécessaires pour effectuer le travail efficacement. Il est axé sur les tâches et vise à garantir que les employés peuvent exercer leur rôle avec compétence.
  • Se concentrer: La formation se concentre sur les aspects techniques du travail, les protocoles de sécurité, le fonctionnement de l'équipement, les normes de qualité et d'autres compétences spécifiques au travail.
  • Durée: La formation est un processus continu et sa durée peut varier en fonction de la complexité du rôle et du niveau d'expérience de l'employé.
  • Composants: La formation comprend généralement des instructions pratiques, des démonstrations, des exercices pratiques et des évaluations pour garantir que les employés acquièrent les compétences et les connaissances nécessaires.
Conseil de pro

L'intégration initiale et la formation continue peuvent être mises en œuvre avec des solutions d'apprentissage mobile qui exploitent la technologie des travailleurs connectés et 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 développés avec des parcours d'apprentissage personnalisés axés sur le type de tâches et de travail effectué par les employés dans l'usine.

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Pourquoi la formation et l'intégration sont-elles importantes pour le succès de la fabrication

L'intégration et la formation sont essentielles au succès de la fabrication pour plusieurs raisons, notamment la sécurité, la conformité, la qualité, etc. Une main-d'œuvre de fabrication bien formée qui possède une compréhension approfondie des politiques de l'entreprise, de sa mission et de ses valeurs globales mène des initiatives réussies en produisant des produits de qualité, en respectant les normes à la fois de l'industrie et de l'entreprise, et en atteignant les objectifs de production d'une manière qui est à la fois sûr et efficace.

L'industrie manufacturière est soumise à de nombreuses réglementations liées à la sécurité, aux pratiques environnementales et à la qualité des produits. Une formation appropriée garantit que les employés connaissent et respectent ces réglementations, réduisant ainsi le risque de violations de conformité et un programme d'intégration bien structuré entraîne des taux de roulement plus faibles et une main-d'œuvre plus efficace et plus cohérente, contribuant ainsi au succès de la fabrication.

En résumé, ces deux outils sont essentiels dans le secteur manufacturier pour préparer le terrain à la réussite des employés et à la réussite globale de l’organisation. L'intégration aligne les nouveaux employés sur la culture, les politiques et les attentes de l'entreprise, améliore leur sensibilisation à la sécurité et favorise l'engagement et la productivité, tandis que la formation joue un rôle central dans la contribution au succès de la fabrication en dotant les employés des connaissances, des aptitudes et des compétences nécessaires pour fonctionner. leurs rôles de manière efficace.

Quels sont les avantages de l’amélioration de la formation et de l’intégration dans le secteur manufacturier

Améliorer l’intégration des employés du secteur manufacturier et la formation offre plusieurs avantages, bénéficiant à la fois à l’entreprise et à ses salariés. Une intégration complète permet aux nouvelles recrues de se sentir connectées à la culture et aux valeurs de l'entreprise, tandis que la formation continue peut offrir des opportunités de croissance et de développement, conduisant à un engagement accru des employés et à une plus grande satisfaction au travail.

Les entreprises disposant d’une main-d’œuvre qualifiée et bien formée sont plus compétitives sur le marché, car elles peuvent fabriquer des produits de meilleure qualité à moindre coût et s’adapter plus efficacement aux changements du secteur.

Les opportunités de formation et de développement sont souvent citées comme un facteur clé de la satisfaction des employés. Lorsque les salariés sentent que leurs compétences s’améliorent et que leur carrière progresse, ils sont plus susceptibles d’être satisfaits de leur emploi.

Comment l’apprentissage continu et les solutions pour travailleurs connectés améliorent la formation et l’intégration dans le secteur manufacturier

Les solutions d'apprentissage continu et de travailleurs connectés peuvent améliorer considérablement la formation et l'intégration dans le secteur manufacturier en proposant des approches plus dynamiques, efficaces et adaptables.

En intégrant des solutions de formation continue et de travailleurs connectés dans ces processus, les entreprises manufacturières peuvent créer des expériences plus efficaces, plus engageantes et plus enrichissantes pour les employés. Cela accélère non seulement l'intégration des nouveaux employés, mais favorise également le développement continu des compétences et la rétention des connaissances une fois en poste, améliorant ainsi la productivité et la réussite globale de l'organisation.

travailleur connecté dans le cadre d'une entreprise connectée

Le système basé sur l'IA d'Augmentir solution de travail connecté est exploité par les leaders de l'industrie manufacturière pour fournir des outils d'apprentissage et de développement continus afin d'optimiser la formation d'intégration pour une main-d'œuvre diversifiée et en évolution rapide. Notre suite innovante et intelligente pour les travailleurs connectés transforme la façon dont les organisations manufacturières embauchent, intègrent, forment et fournissent des conseils et une assistance sur le terrain.

 

gestion des compétences numériques dans une usine sans papier

Planifier un démo en direct aujourd'hui pour découvrir comment nos solutions pour travailleurs intelligents et connectés, nos informations basées sur l'IA et notre gestion des compétences numériques optimisent les programmes de formation et d'intégration, suivent les progrès individuels et en équipe et proposent une formation et un perfectionnement ciblés.

 

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Découvrez comment appliquer l'everboarding dans le secteur manufacturier et comment il remplace les méthodes traditionnelles d'intégration et de formation.

Selon Groupe Brandon Hall la recherche, l'investissement dans la formation des employés et les programmes de développement visant à améliorer les compétences et les connaissances constituent l'initiative la mieux notée au monde pour améliorer l'expérience des employés. Une approche très efficace pour révolutionner la formation et l’intégration est une méthode d’apprentissage continu appelée everboarding.

appliquer l'everboarding dans l'industrie manufacturière

Everboard est une approche modernisée de l'intégration et de la formation des employés qui reconnaît l'apprentissage comme un processus continu et continu. Sa caractéristique fondamentale est la conviction que l'apprentissage ne s'arrête pas après la période d'intégration initiale. Au lieu de cela, l'everboarding met l'accent sur le développement continu des compétences et l'amélioration des connaissances des employés tout au long de leur carrière.

L'application de l'everboarding dans un environnement de fabrication implique d'adapter les approches d'apprentissage et de développement continu aux besoins et aux défis uniques des opérations en usine. À mesure que les processus industriels évoluent, les employés doivent être régulièrement formés aux améliorations des processus, aux nouvelles technologies, aux normes de sécurité et aux initiatives d'efficacité.

Poursuivez votre lecture pour en savoir plus sur la manière d'appliquer l'everboarding dans l'usine et sur la manière dont la promotion d'une culture d'amélioration et d'apprentissage continus assure la sécurité, l'efficacité et l'engagement des travailleurs de première ligne :

Étapes de mise en œuvre d'Everboarding dans les opérations de fabrication

L'Everboarding dans le contexte de l'industrie manufacturière fait référence à une approche tournée vers l'avenir qui garantit que les employés restent bien formés, adaptables et alignés sur les normes de l'industrie tout au long de leur mandat. Ceci est essentiel dans les environnements industriels dynamiques et en évolution rapide comme l’industrie manufacturière. Voici quelques étapes et stratégies pour commencer à mettre en œuvre l’everboarding dans vos opérations :

  1. Opérationnaliser l’apprentissage: Développer et maintenir une approche systématique de la formation et du développement de la main-d'œuvre et garantir que la formation et le développement continus sont disponibles pour tous les travailleurs d'atelier.
  2. Développer des parcours d’apprentissage: Créer des parcours d'apprentissage et des plans de développement de carrière clairs pour les employés. Ces parcours doivent décrire les compétences et les connaissances requises pour l'avancement de carrière au sein de l'atelier de fabrication.
  3. Mettre en œuvre des plateformes d'apprentissage numérique: Tirez parti des plateformes d'apprentissage numérique et des solutions intelligentes et connectées pour permettre aux employés d'accéder à du matériel de formation, des vidéos, des cours et d'autres ressources. Ces plateformes peuvent suivre les progrès et les employés peuvent apprendre à leur propre rythme.
  4. Intégrer l'apprentissage dans le flux de travail: Grâce aux technologies numériques, mobiles et connectées, les organisations peuvent intégrer la formation dans l'usine pour obtenir des conseils en cas de besoin et un micro-apprentissage qui permet aux travailleurs de première ligne de rester conformes et aux opérations de se poursuivre sans problème.
  5. Fournir des boucles de rétroaction et d’amélioration: Créez un mécanisme de rétroaction où les employés peuvent fournir des suggestions pour améliorer les programmes et les processus de formation. Assurez-vous d'agir en fonction des commentaires pour améliorer continuellement l'expérience de formation.
  6. Initier des évaluations régulières des compétences: Mettre en œuvre des évaluations régulières pour identifier les domaines dans lesquels les employés ont besoin de formation supplémentaire ou d'amélioration.

L'embarquement dans un environnement d'usine de fabrication est essentiel pour maintenir la main-d'œuvre qualifiée, adaptable et capable de répondre à l'évolution des demandes et aux progrès technologiques. En favorisant une culture d’apprentissage et d’amélioration continue, vous pouvez garantir que l’usine reste efficace et productive.

5 technologies Everboard utiles

La mise en œuvre d'Everboarding dans le secteur manufacturier nécessite l'utilisation de diverses technologies pour faciliter l'apprentissage continu et le développement des compétences. Voici cinq (5) technologies utiles qui peuvent aider à accélérer l’adoption de méthodes d’Everboarding dans les usines et à soutenir les travailleurs de première ligne dans leur parcours d’apprentissage continu.

  1. Systèmes de gestion de l'apprentissage (LMS): Les plateformes LMS sont essentielles pour délivrer et gérer les contenus de formation. Ils permettent aux entreprises manufacturières d'organiser des cours, de suivre les progrès des employés et de garantir le respect des exigences de formation.
  2. Applications pour travailleurs connectés: Les applications pour travailleurs connectés fournissent des solutions mobiles, des données en temps réel et des informations exploitables qui permettent une formation personnalisée et personnalisée dédiée aux besoins de chaque travailleur et à des tâches spécifiques.
  3. Intelligence artificielle (IA): Les systèmes basés sur l'IA peuvent personnaliser le contenu de la formation en fonction des performances et des préférences des employés. La capacité de l'IA à traiter de grandes quantités de données, à proposer des expériences personnalisées et à offrir des commentaires en temps réel en fait un outil puissant pour la mise en œuvre de l'everboarding.
  4. Internet des objets (IdO): Les capteurs IoT peuvent être intégrés aux équipements de fabrication pour collecter des données sur les performances des machines et les interactions des employés. Ces données peuvent éclairer les besoins de formation et aider à identifier les domaines à améliorer.
  5. Technologie portable: Les appareils portables peuvent être utilisés pour la formation sur le terrain et le suivi des performances. Ils sont particulièrement utiles dans les environnements de fabrication à haut risque.

Ces technologies exploitent la connectivité, les outils numériques et les données pour créer un environnement d'apprentissage plus dynamique et adaptatif pour les employés de première ligne. En intégrant des technologies émergentes telles que des solutions pour travailleurs intelligents et connectés dans les opérations de fabrication, les entreprises peuvent créer un environnement d'apprentissage plus agile et adaptatif qui soutient les fondements de l'everboarding.

Conseil de pro

Les outils de formation numérique peuvent aider à mettre en œuvre l’everboarding et à améliorer la vitesse d’apprentissage et la rétention. Par exemple, les travailleurs qui ont besoin de visuels ou de scénarios réels peuvent y accéder à l'aide d'un logiciel basé sur l'IA pour créer un programme complet d'intégration et de formation qui soutient les employés de première ligne tout au long du cycle de vie des compétences et de la formation.

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Améliorer la formation en fabrication avec Everboarding

La mise en œuvre de nouvelles technologies d’apprentissage dans n’importe quel secteur se heurte à un certain nombre de défis. Cela reste particulièrement vrai dans les usines, où la formation et le développement sont traditionnellement séparés du travail effectué, et où l'intégration traditionnelle est une approche unique.

Cependant, l’everboarding étant un processus d’apprentissage continu, les organisations peuvent améliorer leur formation industrielle et leur intégration, garantissant ainsi que les employés acquièrent continuellement de nouvelles compétences et connaissances pour s’adapter à l’évolution des technologies et des processus. Cela contribue non seulement à former les nouveaux employés, mais permet également un apprentissage continu et un développement des compétences de l'ensemble du personnel, améliorant ainsi la productivité, la sécurité et la qualité du processus.

La mise en œuvre de l'everboarding dans les opérations d'usine peut sembler complexe, mais il s'agit d'un processus gratifiant qui peut être rationalisé grâce à des solutions comme celle d'Augmentir. solution de travail connecté. Grâce à nos informations basées sur l'IA, notre solution connectée réduit le temps d'intégration et transforme la formation de la main-d'œuvre, en apportant l'apprentissage dans l'usine grâce à des conseils intelligents qui fournissent des informations aux travailleurs là où ils en ont besoin.

Découvrez comment les fabricants mettent en œuvre les outils de travail connectés basés sur l'IA d'Augmentir pour capturer et numériser les connaissances tribales, recycler et perfectionner leurs travailleurs, et responsabiliser leurs équipes de première ligne - planifiez un démo en direct aujourd'hui.

 

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Une stratégie de travailleurs connectés est essentielle au succès de vos initiatives d'entreprise connectée et de transformation numérique.

Dans le paysage industriel en constante évolution d'aujourd'hui, les organisations sont parfaitement conscientes que l'adoption de technologies et de processus innovants n'est pas seulement un « avantage », mais un « must » pour rester compétitif. Selon PwC, 75% des constructeurs estiment que Entreprise connectée technologies auront un impact majeur sur leur activité au cours des cinq prochaines années. D'ici 2025, le nombre d'appareils connectés dans les environnements industriels devrait atteindre 21,5 milliards, ce qui montre clairement que l'adoption des technologies connectées est une étape critique pour toute organisation qui souhaite réussir à l'avenir.

entreprise connectée

Cependant, il y a un aspect d'une entreprise véritablement connectée que de nombreux fabricants négligent - leur personnel de première ligne.

Les travailleurs de première ligne jouent un rôle essentiel pour garantir la sécurité, la qualité et la disponibilité des opérations de production, mais trop souvent, ces travailleurs sont déconnectés du reste de l'entreprise. Le travailleur de première ligne connecté (CFW) fait référence à l'utilisation de la technologie pour connecter les travailleurs aux systèmes et processus numériques de leur organisation, ce qui leur permet de collaborer plus facilement, d'accéder aux informations et d'effectuer leur travail plus efficacement. Pour tirer pleinement parti des avantages d'une main-d'œuvre connectée, il est essentiel de comprendre comment elle s'intègre dans le concept plus large d'entreprise connectée.

Apprenez-en davantage sur ce qu'est une entreprise connectée et sur le rôle que jouent les solutions pour travailleurs connectés dans les sections suivantes :

Qu'est-ce qu'une entreprise connectée ?

L'entreprise connectée fait référence à l'intégration des technologies numériques, des données et des analyses dans l'ensemble du paysage opérationnel d'une organisation pour améliorer l'efficacité, la productivité et la rentabilité. Les entreprises adoptent rapidement des technologies de pointe pour améliorer leurs opérations commerciales. Ce concept couvre plusieurs initiatives au sein d'une organisation : actifs et équipements, les produits fabriqués, le client final, les opérations, les travailleurs et l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement.

entreprise connectée - LNS Research

Source : Recherche LNS

La technologie des travailleurs connectés (ou travailleurs de première ligne connectés - CFW) est un élément crucial de ce concept, car elle relie la main-d'œuvre humaine aux systèmes et processus numériques de l'organisation.

Comment créer une entreprise connectée

La première étape pour créer une entreprise connectée consiste à mettre en œuvre des solutions de travail connecté. L'IA et les technologies connectées pour les travailleurs de première ligne font partie des principales solutions vers lesquelles les organisations se tournent sur leur chemin vers une entreprise connectée. Augmentir a vu les fabricants obtenir des résultats significatifs après avoir mis en œuvre avec succès des solutions connectées pour les travailleurs de première ligne en conjonction avec des analyses basées sur l'IA :

  • Jusqu'à 72% de réduction des temps de formation et d'intégration
  • Diminution de plus de 20% des temps d'arrêt
  • Une augmentation de près de 25% de la productivité

Les solutions qui intègrent des capacités mobiles améliorées et combinent la formation et le suivi des compétences avec la technologie des travailleurs connectés et l'orientation numérique sur le lieu de travail peuvent apporter une valeur supplémentaire significative à l'initiative d'entreprise connectée d'une organisation. Les données sur les performances professionnelles réelles combinées à des analyses basées sur l'IA peuvent éclairer les investissements en matière de développement de la main-d'œuvre et fournir intelligent des informations qui réduisent le délai de productivité, permettent une reconversion et une mise à niveau ciblées, et fournissent des conseils et un soutien individualisés sur le lieu de travail afin que vous obteniez le meilleur de chaque personne.

travailleur connecté dans le cadre d'une entreprise connectée

Cependant, les entreprises doivent être stratégiques et adopter une approche structurée. Il est impératif que les bonnes solutions soient identifiées et testées par les bonnes divisions, le personnel et les unités commerciales.

LNS Research a développé un «Architecture de référence de la transformation industrielle” approche qui fournit un cadre et simplifie la mise en œuvre en quatre couches :

  1. Processus et systèmes d'entreprise
  2. Actifs et opérations connectés
  3. Données et analyses
  4. Travailleur connecté

Ces lignes directrices donnent aux organisations des repères pour les guider sur leur chemin de transformation industrielle et les préparer à réussir la connexion de leurs opérations.

Principaux avantages de connecter votre main-d'œuvre à votre entreprise

En tirant parti de l'IA et d'autres technologies intelligentes, les entreprises fournissent aux travailleurs des conseils et une assistance en temps réel, leur permettant d'effectuer leur travail plus efficacement. Les travailleurs de première ligne peuvent accéder aux informations, collaborer avec des collègues et recevoir des alertes en temps réel sur les dangers potentiels, ce qui contribue à améliorer leur productivité et leur sécurité.

Les avantages offerts par l'IA et les technologies connectées sont importants :

  • Efficacité améliorée : En automatisant les tâches de routine et en fournissant des informations en temps réel, l'intelligence artificielle et les technologies des travailleurs connectés peuvent aider à rationaliser les opérations et à réduire les erreurs.
  • Productivité accrue : L'IA et les technologies des travailleurs connectés peuvent aider les travailleurs à effectuer leur travail plus efficacement, leur permettant de produire plus de biens en moins de temps.
  • Meilleur contrôle qualité : En fournissant des données en temps réel sur les processus de production et la qualité des produits, l'IA et les technologies des travailleurs connectés peuvent aider à identifier les problèmes à un stade précoce et à prévenir les défauts.
  • Sécurité renforcée : Les technologies des travailleurs connectés peuvent fournir aux travailleurs des conseils et une assistance en temps réel, leur permettant d'effectuer leur travail de manière plus sûre et d'éviter les accidents.
  • Économies de coûts: En réduisant les temps d'arrêt, en améliorant l'efficacité et en améliorant la qualité des produits, les technologies des travailleurs connectés peuvent aider les entreprises à économiser de l'argent et à augmenter leur rentabilité.
  • Prise de décision améliorée : En fournissant des informations en temps réel et des analyses de données, les technologies des travailleurs connectés peuvent aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées concernant leurs opérations et à identifier de nouvelles opportunités de croissance.

Selon McKinsey & Compagnie, d'ici 2030, l'adoption des technologies "Connected Enterprise" devrait générer $1-2 trillions de valeur pour l'économie mondiale, y compris l'industrie manufacturière. Alors que la transformation des processus papier vers le numérique se poursuit, les organisations industrielles constatent constamment que les solutions CFW sont un composant essentiel d'une « entreprise connectée » plus large. En tirant parti de l'IA et d'autres technologies avancées pour mieux analyser les données et fournir des informations exploitables, les entreprises donnent aux employés les outils nécessaires pour effectuer leur travail plus efficacement, améliorant ainsi la productivité, l'efficacité et la sécurité. L'adoption des technologies de l'intelligence artificielle et des travailleurs connectés est un élément clé de la transformation industrielle et des initiatives « Connected Enterprise », offrant aux organisations industrielles un avantage concurrentiel accru et des solutions à de nombreux obstacles auxquels elles sont confrontées sur les marchés actuels.

Mettre en place une entreprise connectée avec Augmentir

Si vous souhaitez découvrir par vous-même pourquoi les entreprises choisissent Augmentir pour les aider à se connecter, à numériser et à optimiser leurs opérations de première ligne, contactez-nous pour réserver une démo.

 

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LNS Research a examiné des dizaines de fournisseurs de Connected Frontline Worker (CFW), classant Augmentir comme le principal innovateur de solutions CFW.

Les efforts visant à habiliter la main-d'œuvre industrielle de première ligne grâce aux travailleurs connectés et à d'autres technologies numériques sont devenus de plus en plus courants au cours des dernières années. Récemment, LNS Research a découvert que plus de la moitié des organisations industrielles dans le monde ont entrepris des initiatives de main-d'œuvre connectée de première ligne (CFW). CFW est devenu un élément stratégique des initiatives de transformation industrielle (IX), alors que les fabricants cherchent à résoudre les pénuries critiques de main-d'œuvre, les déficits de compétences et les problèmes de rétention dans les opérations de première ligne.

Les technologies compatibles CFW promettent d'aider les entreprises à relever les défis de leur main-d'œuvre de première ligne tout en optimisant les performances opérationnelles dans les domaines de la sécurité, de la qualité et de la productivité. Cependant, les leaders industriels et technologiques doivent naviguer dans les eaux incertaines du marché relativement immature et très fragmenté des applications CFW pour saisir pleinement l'opportunité.

Matrice de sélection des solutions de travail connecté de LNS Research

À partir de leur analyse approfondie, LNS Research a créé le Matrice de sélection de solutions pour les applications CFW™ (SSM) – un guide complet destiné à aider les fabricants à mieux comprendre, évaluer et même sélectionner parmi une liste restreinte de fournisseurs de technologies Connected Frontline Worker.

LNS Research a examiné des dizaines de fournisseurs au sein de l'écosystème CFW et les a classés en fonction de divers critères clés, notamment les capacités des produits, le potentiel du marché et la présence de l'entreprise.  Augmentir a été nommé par LNS Research comme l'un des principaux innovateurs de solutions CFW dans leur SSM.

Augmentir se positionne comme leader et innovateur

Selon LNS Research, Augmentir est bien placé pour une croissance future, avec une trajectoire qui lui donne le potentiel de figurer parmi un petit groupe de leaders probables du marché dans le domaine des applications pour les travailleurs de première ligne connectés (CFW). Cette évaluation repose en partie sur la force des capacités différenciées de sa suite de solutions basées sur l'IA pour permettre une amélioration proactive des performances basée sur les données, la personnalisation du soutien à l'exécution du travail et de la formation, ainsi que l'intégration des compétences et qualifications individuelles et d'équipe pour guider le développement de la main-d'œuvre. et affectation de travail spécifique au quart de travail.

D'autres facteurs clés ayant un impact sur le potentiel d'Augmentir sont la force et l'expérience éprouvée des équipes de direction et de gestion, une forte dynamique sur le marché, un historique d'innovation produit réussie, des partenariats d'écosystème et probablement un accès continu à un financement et des ressources adéquats pour soutenir l'expansion de go -initiatives de mise sur le marché. Les antécédents d'Augmentir indiquent une forte probabilité de croissance continue et le potentiel au fil du temps de faire partie d'un groupe restreint de leaders du marché dans l'espace CFW Applications.

Lire le rapport complet ici.

Les résultats d'Augmentir sur le terrain

Les fabricants utilisent des solutions connectées pour les travailleurs de première ligne pour donner à leurs employés des données exploitables en temps réel ; améliorer la prise de décision et améliorer la sécurité, la formation, etc.

Les principaux fabricants qui ont déployé la solution de travail intelligent et connecté d'Augmentir, basée sur l'IA, ont obtenu des résultats impressionnants, tels que :

  • 75% réduction du temps de formation/d'intégration des nouveaux employés
  • 27% réduction des temps d'arrêt des machines grâce à la maintenance autonome
  • 32% amélioration de la productivité des travailleurs

En plus des résultats ci-dessus, nos clients ont constaté des augmentations de la qualité, de la sécurité et de la productivité dans toutes les opérations, ainsi qu'une augmentation de la fidélisation des employés et des réductions des coûts d'exploitation associés au roulement des employés.

 

Si vous souhaitez savoir pourquoi LNS Research a classé Augmentir comme la principale solution de travail connecté sur le marché, contactez-nous et demandez un démo en direct.

 

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Découvrez comment améliorer le contrôle et l'assurance qualité dans l'industrie alimentaire avec les solutions numériques d'Augmentir.

Le respect des procédures de contrôle qualité (CQ) et d'assurance qualité dans l'industrie alimentaire est impératif pour garantir la qualité des produits et la satisfaction des consommateurs. Les consommateurs d'aujourd'hui exigent des produits sûrs et fiables qui respectent tous les protocoles d'inspection de la qualité. La dernière chose que vous souhaitez, c'est qu'un produit soit rappelé en raison de problèmes de santé potentiels.

Selon Fabrication de produits alimentaires, le contrôle qualité est l’un des aspects les plus importants de l’industrie agroalimentaire. Les fabricants qui effectuent des inspections de routine des produits à chaque étape du processus de production augmentent considérablement leurs chances de livrer des articles exempts de risques et de responsabilités pour la santé. Mais au-delà d’éviter ces préoccupations, standardiser et numériser la qualité procédures profite à l'ensemble de l'opération.

En fin de compte, la prévention et la détection des problèmes de qualité peuvent améliorer la qualité des produits, réduire les déchets, augmenter les bénéfices, accroître la réputation de la marque et éviter les catastrophes médiatiques ou de sécurité alimentaire. Apprenez-en davantage sur le CQ et l'assurance dans l'industrie alimentaire et sur la façon de l'améliorer pendant que nous discutons :

contrôle qualité industrie agroalimentaire

Types de mesures de contrôle qualité à prendre

Il existe certaines mesures de contrôle qualité que vous pouvez prendre pour vous assurer que toutes les marchandises répondent aux normes de qualité, des inspections régulières des machines à la formation des travailleurs. Ils se répartissent en deux catégories générales : préventif et réactif.

Contrôle de qualité préventif (proactif): Minimiser le nombre de déficiences commence par la mise en œuvre de solutions préventives de CQ. Lorsque les travailleurs peuvent détecter les erreurs avant même qu'elles ne se produisent, ils préviennent les défauts du produit. Les mesures préventives de CQ doivent être pratiquées de manière routinière et peuvent aller de l'inspection des machines et de l'équipement à l'offre d'opportunités de formation aux employés. En fournissant aux travailleurs des informations et des conseils en temps réel via des solutions de travail mobiles et connectées, les fabricants leur permettent de prendre de meilleures décisions concernant la qualité des produits, de réduire le risque d'erreurs et d'identifier les problèmes de qualité potentiels avant que les produits ne soient expédiés aux clients, réduisant ainsi le risque de perte de produit. rappels et préserver la confiance des consommateurs.

Contrôle qualité réactif: Détecter chaque défaut sur le plancher de production est presque impossible, même si les stratégies les plus infaillibles sont prises. C'est pourquoi la création d'un plan d'action avant une crise peut aider à résoudre les problèmes de qualité au fur et à mesure qu'ils surviennent.

Ce qu'il faut mettre dans votre plan dépendra des problèmes potentiels. Par exemple, vous pouvez inclure des instructions spécifiques sur ce qu'il faut faire si une machine tombe en panne ou s'arrête de manière inattendue. Il est essentiel de collecter toutes les données à ce stade. L'analyse de ces données peut vous aider à améliorer le contrôle qualité préventif à l'avenir pour vous assurer que les mêmes problèmes ne se reproduisent plus.

Conseil de pro

En utilisant l'IA et les technologies numériques modernes, les entreprises peuvent connecter, engager et responsabiliser les travailleurs de première ligne pour améliorer la qualité, résoudre les problèmes de qualité plus rapidement et partager des informations en temps opportun avec les équipes de toute la chaîne de valeur.

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Gardez à l'esprit que la pratique du contrôle de la qualité dans l'industrie alimentaire devrait faire partie de chaque processus de fabrication, de l'idéation et du développement du produit à la production et à la livraison. Des problèmes peuvent survenir à tout moment, il est donc crucial de suivre des protocoles à chaque étape de la production pour éviter la moindre erreur.

Tous les travailleurs doivent également respecter les protocoles de contrôle qualité et d'assurance dans leurs tâches quotidiennes afin d'assurer une amélioration continue des produits.

Une meilleure organisation des équipements peut également aider les travailleurs à comprendre comment l'action de l'un affecte l'autre pour résoudre tout problème potentiel. C'est un autre avantage de l'intégration de votre hiérarchie d'actifs avec une solution de travail connecté. En un mot, des hiérarchies solides constituent une base solide pour une gestion et une fiabilité de maintenance appropriées.

Comment améliorer les procédures de contrôle qualité et d'assurance dans la production alimentaire

Des procédures efficaces de contrôle et d'assurance de la qualité empêchent les produits alimentaires défectueux de se retrouver dans les épiceries et les maisons. C'est pourquoi les fabricants doivent documenter la qualité de leurs produits à chaque étape du processus opérationnel. Des stratégies telles que la qualité du premier coup (FTQ) ou le succès du premier coup, associées à des solutions intelligentes et connectées, aident à réduire les défauts des produits et à accroître la satisfaction des clients.

Les entreprises manufacturières de l'industrie alimentaire doivent respecter les exigences spécifiques établies par la Food and Drug Administration (FDA), le système de bonnes pratiques de fabrication (BPF) et l'analyse des risques et les points de contrôle critiques (HACCP). Les lignes directrices établies par ces organismes de réglementation peuvent donner aux entreprises une meilleure idée de l'apparence de leurs processus et des données qu'elles doivent collecter et communiquer.

Les données doivent être collectées pour les processus de production en temps réel. Celles-ci varient selon le produit, mais peuvent aller du refroidissement du produit et du traitement thermique au test des matières premières pour les toxines métalliques et autres dépôts chimiques.

Les étapes suivantes fournissent une feuille de route sur la façon d'améliorer le contrôle de la qualité dans l'industrie alimentaire.

Étape 1 : Trouvez les bons ingrédients

Une chaîne de montage réussie commence par la recherche et l'utilisation des bons ingrédients. Quelques éléments à prendre en compte lors du choix des ingrédients : d'où provient la matière première, quand et son état.

Étape 2 : Incluez une liste de fournisseurs approuvés

Assurez-vous que chaque ingrédient a une liste de fournisseurs approuvés. Une bonne règle empirique consiste à inclure trois fournisseurs par ingrédient et à enregistrer l'ingrédient avec le nom, l'adresse et le numéro de code de chaque fournisseur sur la liste. Plus vous incluez d'informations, mieux c'est. Avoir une liste de fournisseurs approuvés garantit que toutes les parties sont correctement contrôlées par l'entreprise de fabrication et répondent à ses exigences en matière de qualité et de distribution.

Étape 3 : Documenter la création du produit et de la recette

Documenter la fabrication de chaque aliment et sa recette permet d'établir les normes de qualité des produits finis. Cette documentation peut également être utile lors de l'amélioration du développement de produits à l'avenir. Votre document doit inclure les types d'ingrédients utilisés, leurs codes, le rendement du lot, la formule de pourcentage, etc.

Étape 4 : Procédures de production du catalogue

Il est également essentiel d'enregistrer tous les détails d'un processus de production, y compris la manière dont les matériaux doivent être livrés, les conditions appropriées pour stocker les aliments, l'ordre dans lequel chaque ingrédient doit être ajouté au lot, les outils nécessaires et qui est responsable de chacun. tâche.

Notez que cette étape est différente de la documentation du développement du produit et de la recette car elle comprend les instructions réelles pour effectuer chaque procédure. Par exemple, un travailleur peut être invité à préchauffer le four à une certaine température pour s'assurer que la nourriture est prête à être distribuée au client.

Étape 4 : Enregistrer les processus en temps réel

Les opérateurs de machines doivent enregistrer en temps réel chaque détail de la création des marchandises pendant la production réelle. Cela peut inclure des facteurs tels que la taille du produit, son poids, sa date d'expiration, l'état de l'équipement, etc.

Étape 5 : Numériser les processus d'assurance et d'inspection

L'IA et les systèmes de travail intelligents et connectés aident à numériser et à relier les inspections et les autres procédures de contrôle de la qualité. Cela crée une couche de défense supplémentaire, protégeant les clients et prévenant les problèmes de qualité avant qu'ils n'aient un impact sur la production.

Comment Augmentir aide au contrôle et à l'assurance qualité

Augmentir offre un moyen plus intelligent d'améliorer le contrôle qualité dans l'industrie alimentaire en normalisant et en optimisant efficacement les procédures d'assurance qualité et d'inspection pour tous les travailleurs de première ligne. Grâce à nos solutions intelligentes et connectées associées à des logiciels alimentés par l'IA, les fabricants de produits alimentaires ont amélioré le contrôle et l'assurance qualité en :

  • Suivi et analyse des données pour identifier les tendances et les opportunités d'amélioration
  • Réduire l'erreur humaine lors des inspections en normalisant et en améliorant les procédures et processus de formation
  • Transformer les travailleurs connectés en capteurs humains capables de traiter de manière proactive les problèmes de qualité et de sécurité qui surviennent pendant les opérations de fabrication

standardiser et numériser les procédures d'assurance qualité

 

Nos solutions de travailleurs connectés alimentées par l'IA fournissent des instructions de travail numériques pour aider les employés à mieux effectuer les contrôles d'inspection et à réduire le nombre d'erreurs de production et de reprises.

Ces solutions personnalisées incluent également :

  • Procédures opérationnelles normalisées numériques (SOP) pour savoir comment effectuer les tâches de la chaîne de montage. Ces instructions étape par étape peuvent considérablement améliorer l'efficacité du flux de travail, accroître la conformité réglementaire et réduire les erreurs dans l'atelier.
  • Flux de travail numériques qui convertissent vos processus papier en instructions de travail numériques et les personnalisent en fonction des besoins de chaque travailleur.
  • Traçabilité améliorée des produits pour réduire le temps de configuration des équipements, réduire les incohérences de processus et mieux répondre aux attentes des clients. Nos instructions numériques vous aident à suivre facilement les matériaux de la chaîne d'approvisionnement, des stocks et de chaque processus de production.

Si vous souhaitez savoir pourquoi les entreprises choisissent Augmentir pour les aider à améliorer leurs processus de contrôle et d'assurance qualité, consultez notre cas d'utilisation de qualité – ou contactez-nous pour planifier un démo en direct.

 

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Apprenez à numériser vos opérations et à construire une usine sans papier dans ce guide de fabrication sans papier d'Augmentir.

La gestion et le suivi manuels de la production dans le secteur manufacturier appartiennent désormais au passé. En effet, les fabricants adoptent une nouvelle approche numérique : la fabrication sans papier.

La fabrication sans papier utilise des logiciels pour gérer l'exécution de l'atelier, numériser les instructions de travail, exécuter les flux de travail, automatiser la tenue des dossiers et la planification, et communiquer avec les employés de l'atelier. Plus récemment, cette approche numérise également le suivi des compétences et les évaluations des performances des employés d'atelier afin d'aider à optimiser l'intégration, la formation et la gestion continue de la main-d'œuvre. Cette technologie est composée de logiciels basés sur le cloud, de technologies mobiles et portables, d'intelligence artificielle, d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'analyses avancées.

fabrication sans papier et usine numérique

Le logiciel de fabrication sans papier utilise des écrans interactifs, des tableaux de bord, une collecte de données, des capteurs et des filtres de reporting pour afficher des informations en temps réel sur les opérations de votre usine. Si vous souhaitez en savoir plus sur les processus de fabrication sans papier, explorez ce guide pour en savoir plus sur les éléments suivants :

Qu’est-ce qu’une usine sans papier ?

Une usine sans papier utilise un logiciel basé sur l'IA pour gérer la production, conserver une trace des enregistrements et optimiser les tâches exécutées dans l'atelier. La fabrication sans papier est destinée à remplacer la tenue de registres écrits ainsi que les instructions de travail, les listes de contrôle et les SOP sur papier, et à conserver une trace numérique des enregistrements.

Par exemple, dans la plupart des opérations de fabrication, tout, depuis les inspections de qualité jusqu'aux tournées des opérateurs et à la maintenance planifiée et autonome, est effectué régulièrement pour garantir que les équipements de l'usine fonctionnent correctement et que les normes de qualité et de sécurité sont respectées. Dans la plupart des usines de fabrication, ces activités sont effectuées manuellement avec des instructions, des listes de contrôle ou des formulaires sur papier.

Les opérateurs et les ouvriers des usines sans papier utilisent des logiciels pour exécuter des procédures de travail et visualiser les tâches de production dans des séquences ordonnées, ce qui leur permet de mettre en œuvre les tâches en conséquence. Les travailleurs peuvent visualiser les procédures opérationnelles, ou instructions de travail numériques, en utilisant des appareils mobiles (wearables, tablettes, etc.) en temps réel.

avantages des instructions de travail numériques

En outre, la fabrication sans papier intègre la numérisation de la formation en atelier, le suivi des compétences, les certifications et les évaluations. Cette approche numérique utilise logiciel de gestion des compétences aide à optimiser les processus RH qui étaient auparavant gérés sur papier ou à l'aide de feuilles de calcul, et inclut la possibilité de :

  • Créer, suivre et gérer les compétences des employés
  • Visualisez instantanément les lacunes en compétences de votre équipe
  • Planifiez ou attribuez des tâches en fonction du niveau de compétence et des compétences des travailleurs.
  • Combler les lacunes en matière de compétences grâce à l'apprentissage continu
  • Prendre des décisions opérationnelles basées sur les données

gestion des compétences numériques dans une usine sans papier

Quels sont les avantages de la dématérialisation dans le secteur manufacturier ?

Il existe un certain nombre de raisons pour lesquelles les usines optent pour la dématérialisation, depuis la rentabilité jusqu'à l'augmentation de la productivité et de la durabilité. Un système sans papier peut révolutionner les processus de production, la gestion des effectifs et les opérations commerciales.

Voici les principaux avantages de la dématérialisation :

  1. Accélérez l’intégration des employés: En numérisant l'intégration et en intégrant la formation dans le flux de travail, les fabricants peuvent réduire le temps d'intégration des nouveaux employés de 82%.
  2. Augmentation de la productivité: La numérisation des opérations de fabrication signifie qu’il n’y a plus de collecte ou de tenue de registres manuels sur papier. Les travailleurs ont plus de temps pour faire fonctionner leur équipement, exécuter des tâches en atelier et trouver des solutions aux problèmes.
  3. Améliorez la précision des données: Les gens sont enclins à commettre des erreurs, mais la capture et la validation des données numériques peuvent aider à compenser les erreurs humaines et à améliorer la précision.
  4. Gestion améliorée des effectifs: Le suivi des compétences numériques et l'analyse de la main-d'œuvre basée sur l'IA peuvent aider à optimiser les opérations de production et à maximiser le rendement des travailleurs.
  5. Gérer les opérations en temps réel: Les systèmes d'interface homme-machine éliminent le besoin de papier, de fichiers et de bons de travail. Cela signifie que les employés peuvent analyser les stocks et d'autres données en temps réel.
  6. Économiser de l'argent: Même si la dématérialisation signifie que le coût du papier est éliminé, les économies vont bien au-delà. Avec une productivité accrue, des opérations en temps réel et une optimisation améliorée de la production, les coûts peuvent être réduits dans de nombreux domaines.

Comment passer au sans papier dans l’industrie manufacturière ?

La transition vers la dématérialisation commence par la numérisation des activités dans l'ensemble de l'usine pour augmenter la productivité, et par l'extension de cette valeur grâce à une connexion numérique entre l'atelier et les systèmes de fabrication de l'entreprise. Nous décrivons ci-dessous les quatre étapes de base pour passer au sans papier dans le secteur manufacturier :

Étape 1 : Numérisez et connectez vos opérations de première ligne.

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

Étape 2 : Améliorez vos collaborateurs grâce à l'IA et à la technologie Connected Worker.

Les solutions pour travailleurs connectés basées sur l'IA peuvent aider à la fois à numériser les instructions de travail et à fournir ces conseils d'une manière personnalisée en fonction de chaque travailleur et de ses performances. Les robots IA qui exploitent l'IA générative et les modèles d'IA de type GPT peuvent aider les travailleurs avec la traduction linguistique, les commentaires, les réponses à la demande, l'accès aux connaissances via le langage naturel et fournir un outil complet d'assistance aux performances numériques.

À mesure que les travailleurs deviennent plus connectés, les entreprises ont accès à une riche source de données sur l'activité professionnelle, l'exécution et les données tribales, et, avec des outils d'IA appropriés, elles peuvent obtenir des informations sur les domaines où existent les plus grandes opportunités d'amélioration.

Conseil de pro

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

UN

Étape 3 : Configurez des capteurs IoT pour la surveillance de l’état des machines.

L'Internet industriel des objets (IoT) utilise des capteurs pour dynamiser les processus de fabrication. Les capteurs IoT sont connectés via le Web à l’aide de réseaux sans fil ou 4G/5G pour transmettre des données directement depuis l’atelier. L’utilisation d’outils de surveillance de l’état des machines ainsi que de la technologie des travailleurs connectés peut fournir une solution complète pour l’atelier.

Étape 4 : Connectez votre frontline à votre entreprise.

Les solutions d'opérations de première ligne connectées numériquement permettent non seulement aux entreprises industrielles de numériser les instructions de travail, les listes de contrôle et les SOP, mais leur permettent également de créer des flux de travail et des intégrations numériques qui intègrent pleinement les travailleurs de première ligne dans le fil numérique de leur entreprise.

Le fil numérique représente un flux de données connecté dans une entreprise de fabrication, y compris les personnes, les systèmes et les machines. En intégrant les activités et les données de ces travailleurs auparavant déconnectés, les processus métier sont accélérés et cette nouvelle source de données offre de nouvelles opportunités d'innovation et d'amélioration.

 

Augmentir fournit une solution unique de travail connecté qui utilise l'IA pour aider les entreprises manufacturières à intégrer, former, guider et soutenir intelligemment les travailleurs de première ligne afin que chaque travailleur puisse contribuer de son mieux, contribuant ainsi à atteindre les objectifs de production dans l'ère actuelle de perturbation de la main-d'œuvre.

Notre solution est une suite d'outils logiciels basée sur SaaS qui aide les clients à numériser et à optimiser tous les processus de première ligne, y compris la maintenance autonome et préventive, la qualité, la sécurité et l'assemblage.

usine sans papier

 

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