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Découvrez comment la technologie des travailleurs connectés contribue à éliminer les pannes dans la fabrication, augmentant ainsi la disponibilité, l'efficacité et la résilience opérationnelle.

Les pannes sont l'un des facteurs de perturbation les plus importants dans les opérations de production. Qu'elles soient dues à une défaillance mécanique, une erreur humaine ou un manque de maintenance, les pannes d'équipement entraînent des temps d'arrêt imprévus, des pertes de productivité et une augmentation des coûts d'exploitation. Pour les fabricants en quête de performances de pointe, Élimination des pannes (BDE) est un pilier fondamental de la maintenance axée sur la fiabilité et de l’excellence opérationnelle.

élimination des pannes dans la fabrication

Dans cet article, nous explorons ce qu'implique l'élimination des pannes, comment la technologie Connected Worker transforme l'approche de la gestion des pannes et comment des plateformes innovantes comme Augmenter donner aux équipes de première ligne les moyens de conduire des améliorations durables.

Qu'est-ce que l'élimination des pannes ?

L'élimination des pannes est une approche proactive visant à identifier, analyser et éliminer définitivement les causes profondes des pannes d'équipement. Elle constitue un pilier de Maintenance productive totale (TPM) et Fabrication au plus juste, visant à améliorer l'efficacité globale des équipements (OEE) grâce à la résolution systématique des problèmes et à l'amélioration des processus.

L'élimination des pannes s'attaque directement aux arrêts imprévus, l'un des Six grandes pertes dans le secteur manufacturier, en réduisant les pannes d'équipement et en augmentant la disponibilité. Un entrepreneur japonais Seiichi Nakajima Le TPM et les six grandes pertes ont été développés comme un cadre pour réduire le gaspillage et apporter plus de valeur au client. L'élimination des pannes améliore la disponibilité et contribue à compenser les autres pertes liées à la performance et à la qualité, ce qui en fait un facteur clé de l'efficacité globale.

Contrairement à la maintenance réactive, où l'accent est mis sur la réparation des machines après une panne, la BDE met l'accent sur :

  • Analyse des causes profondes (RCA) pour comprendre les problèmes sous-jacents
  • Implication de première ligne dans l'identification et la résolution des problèmes
  • Cycles d'amélioration continue pour éviter les récidives
  • Un travail standardisé pour maintenir les acquis

L'objectif n'est pas seulement de restaurer la fonctionnalité, mais aussi de mettre en œuvre des mesures correctives et préventives pour éviter que le problème ne se reproduise. Les programmes BDE réussis reposent souvent sur une collaboration interfonctionnelle entre les opérateurs, les équipes de maintenance, les ingénieurs et la direction.

Conseil de pro

L’utilisation d’outils numériques et de technologies de travailleurs connectés peut contribuer à soutenir l’élimination des pannes à chaque étape, de la détection à la résolution et à la prévention à long terme.

UN

L'impact de l'élimination des pannes

L'élimination des pannes génère une valeur significative dans les opérations de fabrication, notamment :

  • Temps d'arrêt réduits:L'identification et la résolution des causes systémiques de défaillance augmentent la disponibilité des équipements
  • Productivité accrue:Avec des actifs plus fiables, les niveaux de production augmentent sans coûts supplémentaires.
  • Coûts de maintenance réduits:La prévention des pannes réduit les réparations d’urgence, l’utilisation de pièces de rechange et les heures supplémentaires.
  • Sécurité améliorée:L’élimination des pannes fréquentes de l’équipement réduit le risque d’accidents et de blessures.
  • Un meilleur engagement des employés:Donner aux travailleurs de première ligne les moyens de résoudre les problèmes favorise l’appropriation et le moral.

Malgré ses avantages, la BDE peut s'avérer difficile à mettre en œuvre sans les outils adéquats. Les systèmes papier traditionnels ralentissent souvent la collecte de données, obscurcissent la visibilité sur les problèmes récurrents et entravent la collaboration en temps réel.

Technologie des travailleurs connectés et élimination des pannes

Découvrez la technologie des travailleurs connectés : des plateformes numériques qui permettent aux travailleurs de première ligne d'accéder en temps réel à l'information, aux conseils et aux outils de collaboration. Les solutions pour travailleurs connectés jouent un rôle transformateur dans l'élimination des pannes en répondant à plusieurs besoins essentiels :

1. Collecte de données en temps réel

Les plateformes de travailleurs connectés permettent aux opérateurs et aux techniciens d'enregistrer numériquement les pannes au fur et à mesure qu'elles surviennent. Cette saisie immédiate garantit l'exactitude des données, leur horodatage et leur enrichissement contextuel (photos, données de capteurs ou clips vidéo, par exemple), essentiels à une analyse efficace des causes profondes.

2. Flux de travail guidés et normalisation

Les instructions de travail et les procédures opérationnelles standard (SOP) numériques permettent de standardiser les interventions en cas de panne. Lorsqu'un opérateur rencontre un problème récurrent, il peut suivre un guide de dépannage optimisé, réduisant ainsi les incertitudes et les approximations.

3. Communication et collaboration améliorées

Les outils Connected Worker favorisent la communication en temps réel entre les services et les équipes. Les équipes de maintenance peuvent être alertées instantanément, les ingénieurs peuvent consulter à distance les tendances en matière de pannes et les meilleures pratiques peuvent être partagées entre les sites.

4. Analyse et amélioration continue

Grâce à des analyses intégrées, les plateformes Connected Worker permettent aux fabricants d'identifier des tendances dans les données de panne. Les cartes thermiques, les diagrammes de Pareto et les tableaux de bord d'indicateurs clés de performance (KPI) mettent en évidence les problèmes systémiques et aident à prioriser les améliorations à fort impact.

5. Autonomisation des personnes en première ligne

Les opérateurs ne sont plus des signaleurs passifs de problèmes ; ils participent activement à leur résolution. Grâce aux formulaires numériques, aux outils d'escalade et aux boucles de rétroaction, ils contribuent à éliminer définitivement les causes des pannes.

Comment Augmentir favorise l'élimination des pannes

Augmentir, une plateforme leader pour les travailleurs connectés alimentée par l'intelligence artificielle (IA), fournit une suite complète d'outils conçus pour soutenir l'élimination des pannes à chaque étape, de la détection à la résolution et à la prévention à long terme.

Augmentir est le système d'exploitation numérique de première ligne pour votre stratégie TPM. Avec Augmentir, vous pouvez numériser, gérer et optimiser tous les aspects de vos opérations de première ligne :

  • Réglage de la direction quotidienne (DDS)
  • Système de gestion quotidienne (DMS)
  • Gestion de la ligne centrale
  • Processus de nettoyage, d'inspection et de lubrification
  • Gestion des défauts
  • Élimination des pannes
  • Gestion du changement
  • Transfert de quart de travail
  • Audits de processus 5S et en couches
  • Gestion de la qualité en atelier
  • Sécurité

Augmenter la plateforme des travailleurs connectés – système d'exploitation de première ligne numérique pour les services informatiques

Voici comment Augmentir aide les fabricants à éliminer les pannes :

1. Instructions et orientations de travail pilotées par l'IA

Les flux de travail numériques d'Augmentir guident les opérateurs tout au long des procédures d'inspection, de dépannage et de maintenance, étape par étape. En numérisant les procédures opérationnelles standard et en activant une logique de branchement intelligente, Augmentir garantit que la bonne action est prise au bon moment, à chaque fois.

En cas de panne d'équipement, les opérateurs peuvent accéder rapidement à des instructions de travail contextuelles en fonction du mode de défaillance spécifique, réduisant ainsi le temps de diagnostic et améliorant la précision des réparations.

De plus, avec des outils comme Augie d'Augmentir, un assistant d'IA génératif pour les opérations de première ligne, les opérateurs peuvent accéder à des ressources de dépannage en temps réel et à des conseils numériques.

IA générative du copilote de première ligne pour le dépannage

2. Capture intelligente des données

Augmentir permet une capture fluide des données sur le lieu de travail. Les opérateurs consignent les interruptions de service, leurs causes et les mesures correctives via leurs appareils mobiles, tablettes ou lunettes connectées. Ces données alimentent directement les tableaux de bord d'analyse, sans saisie manuelle ni délai.

La capture de photos et de vidéos enrichit encore davantage l’ensemble de données, en fournissant des preuves visuelles qui aident à l’analyse des causes profondes et à la formation.

3. Apprentissage continu avec AI Insights

Le moteur d'IA d'Augmentir analyse les données de performance des travailleurs, des machines et des processus afin d'identifier les lacunes en matière de compétences, les inefficacités des processus et les schémas de défaillance fréquents. Ces informations permettent de prioriser les efforts de BDE et d'orienter les interventions ciblées.
Par exemple, si un actif particulier subit des arrêts mineurs fréquents en raison d’une erreur de l’opérateur, Augmentir peut recommander une formation personnalisée ou suggérer des ajustements de procédure.

4. Collaboration interfonctionnelle

L'élimination des pannes nécessite souvent l'intervention de plusieurs services. Augmentir favorise la collaboration en permettant une communication en temps réel et la délégation des tâches au sein d'une plateforme unique. Les problèmes peuvent être remontés, suivis et résolus de manière collaborative, réduisant ainsi le délai moyen de réparation (MTTR).

collaboration industrielle utilisant Augmentir pour soutenir l'élimination des pannes dans la fabrication

5. Conservation et transfert des connaissances

L'élimination des pannes nécessite de recueillir et de partager les enseignements tirés. Augmentir crée une base de connaissances dynamique où les meilleures pratiques, les solutions efficaces et les conclusions de l'analyse des causes profondes peuvent être stockées et consultées à la demande. Les nouveaux employés bénéficient d'un accès instantané aux connaissances de l'équipe, ce qui améliore le temps de montée en charge et réduit les pannes répétées.

 

 

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Optimisez vos processus de nettoyage, d'inspection et de lubrification (CIL) avec des outils numériques modernes pour améliorer l'efficacité, garantir la conformité et réduire les temps d'arrêt des équipements.

Dans le secteur manufacturier, ce sont souvent les routines les plus simples qui ont le plus d'impact. Prenons l'exemple de CIL :Nettoyer, inspecter, lubrifier, un élément clé de Maintenance autonomeLa maintenance continue (CIL) est l'une des premières activités de maintenance apprises par les opérateurs, et l'une des plus fréquemment réalisées. Mais le problème est le suivant : bien réalisée, la CIL peut devenir un puissant moteur de fiabilité des équipements, d'efficacité et d'appropriation des équipes.

nettoyer, inspecter, lubrifier les cils avec des outils numériques d'augmentir

Malheureusement, dans de trop nombreuses usines, le CIL est resté figé dans le passé : listes de contrôle papier, exécution incohérente et manque de visibilité sur sa mise en œuvre. Il devient un exercice de coche plutôt qu'un processus générateur de valeur.

Chez Augmentir, nous changeons cela.

Faire passer le CIL au-delà de l'entretien des machines

Le CIL ne se limite pas à l'entretien des machines : il s'agit de libérer le plein potentiel de vos équipes de terrain. Souvent considéré comme une tâche fondamentale pour maintenir les machines en fonctionnement, nous pensons que le CIL joue un rôle bien plus stratégique dans la production. C'est l'une des rares occasions pour les opérateurs d'interagir avec leurs équipements et de contribuer à leur bon fonctionnement, à leurs performances et à leur longévité. Bien réalisé, le CIL améliore la fiabilité des équipements, minimise les temps d'arrêt imprévus et constitue la base de la réussite. Maintenance productive totale (TPM) et Fabrication au plus juste—principes fondamentaux de la Système de production Toyota.

Cependant, l'approche traditionnelle du CIL – listes de contrôle papier, journaux manuels et formations incohérentes – limite son potentiel. Sans visibilité ni standardisation en temps réel, ces tâches peuvent facilement être bâclées ou négligées, transformant le CIL en un processus réactif, voire oublié. C'est pourquoi nous abordons le CIL comme un processus numérique, centré sur l'humain. Lorsque le CIL est intégré aux flux de travail quotidiens, soutenu par des conseils intuitifs et lié à des analyses basées sur les données, il devient bien plus qu'une routine : il devient un moteur de fiabilité, d'engagement des collaborateurs et d'amélioration continue. En bref, nous considérons le CIL comme un tremplin vers des opérations plus intelligentes et une formidable opportunité de valoriser le rôle des collaborateurs de terrain.

nettoyer inspecter lubrifier entretien autonome liste de contrôle du CIL

Il s’agit de créer un environnement de fabrication plus intelligent, plus proactif et plus connecté, qui prévient les problèmes au lieu d’y réagir.

Moderniser le CIL pour les employés d'aujourd'hui avec Augmentir

Chez Augmentir, nous pensons que le CIL n'est pas seulement une tâche, c'est un moment crucial. Un moment où les opérateurs prennent le temps de prendre soin des équipements qui alimentent vos opérations. Bien que simple, cet acte a le potentiel de connecter les personnes, les processus et les machines pour garantir fiabilité et performance à long terme.

Pourtant, dans de nombreux environnements industriels, le CIL reste une routine sous-estimée. Or, nous savons que ce n'est pas tout. Ces actions quotidiennes – nettoyage d'une pièce, inspection d'usure, lubrification – sont le point de départ de l'excellence opérationnelle. Elles constituent le premier rempart contre les pannes d'équipement, les problèmes de qualité et les pertes de productivité. Plus important encore, elles constituent l'un des rares points de contact quotidiens où les travailleurs peuvent influencer directement les performances.

Voici comment Augmentir modernise CIL pour que chaque instant compte :

1. Flux de travail CIL numériques qui guident et responsabilisent

Les travailleurs de première ligne peuvent accéder à des instructions étape par étape sur n'importe quel appareil mobile ou tablette. Grâce à des visuels clairs, des consignes de sécurité et des instructions spécifiques à chaque machine, chaque tâche est exécutée correctement, à chaque fois. Finies les incertitudes et les classeurs papier.

2. Des informations intelligentes qui incitent à l'action

Notre plateforme, optimisée par l'IA, capture et analyse chaque activité CIL, vous aidant ainsi à identifier les inefficacités, les étapes manquées et les problèmes récurrents. La maintenance de routine devient un puissant moteur d'amélioration continue.

3. Visibilité et responsabilité en temps réel

Les superviseurs et les équipes de maintenance bénéficient d'une visibilité instantanée sur toutes les lignes et tous les quarts de travail. Ils peuvent voir quels équipements ont été entretenus, qui a effectué les travaux et quels problèmes ont été signalés, sans avoir à consulter des listes de contrôle ni à se fier à leur mémoire.

4. Développement des connaissances et des compétences intégrées

Le CIL est également une opportunité de perfectionnement. Augmentir intègre les connaissances tribales aux flux de travail, permettant aux opérateurs d'apprendre sur le terrain et de fournir des retours précieux qui renforcent l'ensemble du système.

Grâce aux données en temps réel et à l'IA, la CIL transforme une tâche simple en un atout stratégique. Elle optimise la prise de décision, révèle les problèmes cachés, favorise la maintenance autonome et responsabilise vos équipes. Résultat ? Plus de disponibilité, plus de cohérence, des équipes de terrain plus engagées et moins de gaspillage.

Chez Augmentir, nous nous engageons à transformer ces moments du quotidien en un impact mesurable. Avec les bons outils, même les tâches routinières peuvent stimuler l'innovation et la résilience.

Prêt à transformer votre programme CIL en un avantage concurrentiel ?

 

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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 Dans les entreprises de papier et d'emballage comme Graphic Packaging et WestRock, les informations qui, dans notre champ d'action, sont des documents d'entreprise, des documents techniques, des données opérationnelles, des données sur les bons de travail, des données sur les personnes - peuvent être leur matrice de compétences et leur historique de formation et des choses comme ça, mais tout cela est contenu dans leur entreprise. Nous ne regardons pas en dehors de cela, c'est vraiment un ensemble de données restreint. 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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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 comme base de leur transformation industrielle stratégie visant à donner à leurs employés des données exploitables en temps réel, à favoriser une meilleure prise de décision et à 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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L’évolution de l’IA dans le secteur manufacturier a connu une croissance considérable au cours des dernières décennies, devenant désormais plus adaptative et collaborative, et étant utilisée pour augmenter et soutenir directement les travailleurs de première ligne.

L’évolution des technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique dans le secteur manufacturier a connu une croissance considérable au cours des dernières décennies, avec des progrès technologiques stupéfiants et des transformations à l’échelle de l’industrie.

évolution de l'IA dans le secteur manufacturier

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

usine sans papier

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

Le voyage AI-First d'Augmentir

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

Le premier voyage de l'IA d'Augmentir

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

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

entreprise connectée

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

Dites bonjour au dernier ajout à la plateforme Augmentir, Augie – l'assistant numérique pour la fabrication alimenté par GenAI.

Dites bonjour à l'avenir du travail dans le secteur manufacturier avec le dernier ajout à la suite d'outils pour travailleurs connectés d'Augmentir, Augie™.

augie générative ai assistant pour la fabrication

Augie est un assistant numérique pour les opérations de première ligne qui utilise l'IA générative et des modèles de langage étendus (LLM) exclusifs, adaptés et pré-entraînés, pour améliorer l'efficacité opérationnelle, la résolution de problèmes et la prise de décision pour les travailleurs industriels de première ligne les moins expérimentés d'aujourd'hui. Il exploite les données à l'échelle de l'entreprise, fournit un accès instantané aux informations pertinentes, comble les lacunes en matière de compétences grâce à un soutien personnalisé, offre un aperçu de l'inventaire des tâches et des compétences standard et identifie les opportunités d'amélioration continue.

Augie est le résultat de notre engagement à responsabiliser les travailleurs de première ligne, à tirer parti de l'IA pour soutenir les opérations de fabrication et à fournir aux travailleurs de la fabrication de meilleurs outils pour effectuer leur travail en toute sécurité et plus efficacement.

Continuez à lire ci-dessous pour en savoir plus sur le fonctionnement d'Augie et sur les avantages qu'il peut apporter à votre main-d'œuvre de première ligne et à vos opérations de fabrication :

Comment fonctionne notre assistant propulsé par GenAI

Les assistants de fabrication intelligents génératifs basés sur l'IA sont conçus pour fournir une assistance personnalisée, sécurisée et basée sur les rôles aux travailleurs de première ligne, aux ingénieurs et aux gestionnaires de divers secteurs, y compris l'industrie manufacturière.

Ils travaillent en tirant parti de l'intelligence artificielle et des intégrations dans différents systèmes logiciels, fournissant des conseils et une assistance dans diverses tâches pour améliorer la productivité et les performances. Cela inclut la fourniture d'informations sur les données, de recommandations sur les actions visant à améliorer les performances et la possibilité de créer des analyses et des tableaux de bord avec un assistant basé sur le langage naturel.

Une majorité de fabrication intelligente les assistants tirent uniquement leurs informations des systèmes d'exécution de fabrication (MES), sans se connecter à d'autres systèmes importants nécessaires au succès de la fabrication de première ligne.

Augie, cependant, est différent. Il exploite les données à l'échelle de l'entreprise en reliant les informations provenant d'un large éventail de plates-formes, notamment les données opérationnelles, les données de formation et de gestion des effectifs, les données sur les travailleurs connectés et l'ingénierie, ainsi que les informations provenant des systèmes d'entreprise.

fabrication industrielle génération ai

Comment Augie profite à votre personnel de première ligne

Augie est unique parmi les autres assistants de fabrication intelligents. Il s'appuie sur des LLM propriétaires pré-entraînés et une IA générative, associés à une sécurité et des autorisations robustes, pour aider les directeurs d'usine, les opérateurs et les ingénieurs à améliorer l'efficacité, à résoudre les problèmes plus rapidement et à éviter les temps d'arrêt.

Grâce aux informations facilement disponibles via Augie, les travailleurs de première ligne peuvent prendre des décisions plus rapidement, réduire les temps d'arrêt et améliorer le dépannage grâce à un accès instantané à des faits résumés pertinents pour un travail ou une tâche. De plus, Augie est multimodal, ce qui signifie qu'il peut renvoyer des informations exploitables sous la forme de procédures de travail, de vidéos de formation, de collaborations enregistrées, de documents d'ingénierie et de SOP, ainsi que de connaissances tribales.

Grâce à Augie, les industriels peuvent instantanément :

  • Combler les déficits de compétences et d’expérience avec un accompagnement personnalisé
  • Obtenez un aperçu du travail standard de Leader
  • Obtenez de nouvelles informations sur les inventaires de compétences
  • Convertir les connaissances tribales en actifs numériques d'entreprise
  • Identifier les opportunités d’amélioration continue
  • Prévoir les problèmes opérationnels potentiels

augie gen ai assistant industriel dépannage

Avec Augie à vos côtés, vous pouvez rationaliser les opérations de fabrication, optimiser les performances, responsabiliser votre personnel de première ligne et garder une longueur d'avance dans le paysage concurrentiel et en évolution rapide d'aujourd'hui.

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6 façons dont les fabricants peuvent utiliser GenAI aujourd'hui

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Améliorez l'efficacité opérationnelle avec Augie et Augmentir

La numérisation des processus de première ligne est devenue incontournable pour suivre la vitesse du changement – mais pas seulement la numérisation… la numérisation intelligente. Récemment, Deloitte a constaté que 86% des dirigeants du secteur manufacturier estiment que les solutions d'usines intelligentes seront les principaux moteurs de compétitivité au cours des cinq prochaines années. Tirer parti de solutions intelligentes pour les travailleurs connectés, basées sur l'IA, qui permettent aux organisations industrielles de soutenir au mieux leurs effectifs de première ligne et d'optimiser leurs processus pour les rendre plus sûrs et plus efficaces, est essentiel au succès global de l'entreprise.

Chez Augmentir, nous avons rencontré un succès continu dans nos efforts pour transformer les opérations de fabrication. Notre base brevetée Smart AI aide les organisations manufacturières à boucler la boucle entre la formation et l'exécution du travail, en fournissant les données et les informations en ligne nécessaires pour améliorer continuellement l'excellence opérationnelle, jour après jour, année après année. Augmentir est le leader mondial solution de travail connecté, combinant les technologies de travailleur connecté intelligent et GenAI pour favoriser l'amélioration continue et renforcer les initiatives de gestion des performances dans le secteur manufacturier.

L'ajout d'Augie à notre plateforme change la donne pour les usines et les autres travailleurs de première ligne, permettant un dépannage de référence rapide et des informations utiles et contextualisées à fournir au moment où cela est nécessaire. De plus, avec Augie, les travailleurs moins expérimentés bénéficient d'un soutien supplémentaire et d'un accompagnement individualisé en fonction des besoins du poste ou de la tâche.

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

 

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Découvrez comment numériser les programmes et processus de fiabilité pilotée par l'opérateur (ODR) avec une plateforme de travailleurs connectés alimentée par l'IA pour une efficacité, une précision et des résultats améliorés.

Les programmes de fiabilité pilotés par l'opérateur, également appelés programmes ODR, permettent aux opérateurs de première ligne de jouer un rôle actif dans la maintenance et la fiabilité des équipements. Ils reconnaissent qu'en raison du contact constant des opérateurs avec les équipements, ils sont les mieux placés pour détecter tout problème potentiel et prendre des mesures préventives avant que des dommages ne soient causés.

programme odr de fiabilité piloté par l'opérateur

Bien que les programmes ODR soient avant-gardistes et appliquent les mêmes principes de fabrication allégée que ceux de maintenance autonome, dans de nombreux cas, des améliorations sont encore possibles. Par exemple, dans de trop nombreux cas, les programmes ODR de fabrication sont encore réalisés à l'aide de procédures papier obsolètes. Cela fait que des tâches telles que les tournées des opérateurs d'usine prennent beaucoup plus de temps que si les rapports, les listes de contrôle et les instructions de travail étaient numérisés et transmis via une plateforme de travailleurs connectés et intelligents.

Ainsi, non seulement la maintenance et la fiabilité des équipements seraient simplifiées et plus rapides, mais une empreinte numérique serait également disponible pour les activités opérationnelles telles que l'amélioration des processus, l'analyse des données, les rapports d'audit, etc. Lisez ci-dessous pour découvrir les avantages d'un programme ODR numérique, y compris les meilleures pratiques, des exemples concrets et des informations sur l'avenir de l'ODR et la dynamique de la main-d'œuvre dans le secteur manufacturier.

Les avantages d’un programme ODR numérique

Les programmes de fiabilité pilotés par l'opérateur numérique (ODR) offrent des avantages significatifs par rapport aux méthodes traditionnelles papier-crayon. Les plateformes de travailleurs connectés pilotées par l'IA jouent un rôle crucial en offrant des intégrations avec des systèmes existants tels que ERP, CMMS, MES et QMS, en soutenant la formation ODR avec un support guidé et des tutoriels, en encourageant l'amélioration continue grâce au suivi des performances et aux évaluations des compétences numériques, et même en facilitant une collaboration industrielle améliorée grâce à une communication en temps réel et au partage des connaissances entre équipes.

Les autres avantages d’un programme ODR numérique comprennent :

  • Amélioration de la collecte et de l'analyse des données: Plateformes de travailleurs connectés permettent la capture de données en temps réel auprès des opérateurs sur l'état de l'équipement et les analyses basées sur l'IA sont capables d'identifier les tendances, d'offrir des informations exploitables et de prédire les problèmes potentiels.
  • Optimisation du flux de travail numérique: Instructions de travail numériques et les listes de contrôle optimisent et rationalisent les tâches et les procédures, normalisant les activités ODR et automatisant les attributions de tâches et les rappels pour une augmentation de l'efficacité et de la précision.
  • Informations et prise de décision basées sur l'IA:Les outils basés sur l'IA couplés aux données collectées via des plateformes de travailleurs connectés offrent une visibilité sur la main-d'œuvre de première ligne comme jamais auparavant, permettant une meilleure renseignements sur la main-d'œuvre, des décisions éclairées sur la maintenance et la fiabilité des équipements, une maintenance prédictive basée sur des données historiques, et bien plus encore.
  • Documentation numérique et conformité:Les formulaires et listes de contrôle numériques permettent la journalisation automatique des activités ODR et des interventions sur les équipements, un accès facile aux procédures opérationnelles standard (SOP) à jour et des pistes d'audit numériques pour la conformité réglementaire. Dans l'ensemble, la numérisation des processus de documentation des programmes ODR garantit une meilleure responsabilisation et un meilleur respect de la réglementation.
Conseil de pro

Grâce à la technologie des travailleurs connectés basée sur l’IA, les fabricants peuvent numériser efficacement leurs programmes ODR, améliorant ainsi considérablement la fiabilité des équipements, réduisant les temps d’arrêt et améliorant l’efficacité opérationnelle globale dans les environnements de fabrication.

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Fiabilité pilotée par l'opérateur numérique – Meilleures pratiques et exemples

La mise en œuvre d’un programme ODR numérique aide les fabricants à responsabiliser les opérateurs de première ligne, en impliquant les travailleurs dans un rôle actif dans la maintenance et la fiabilité des équipements, ce qui conduit à une réduction des temps d’arrêt, à une amélioration de la productivité et à de meilleures performances globales des équipements.

Vous trouverez ci-dessous quelques bonnes pratiques et exemples sectoriels de programmes ODR numériques dans des situations réelles.

Bonnes pratiques pour les programmes ODR numériques :

  • Mettre en œuvre des systèmes robustes de collecte et d'analyse de données
  • Offrir une accessibilité mobile aux opérateurs
  • Utiliser des instructions de travail et des listes de contrôle numériques
  • Permettre la communication et la collaboration en temps réel
  • Intégration aux systèmes existants (ERP, EAM, CMMS, MES)
  • Exploitez les analyses et la maintenance prédictive basées sur l'IA
  • Offrir des outils de formation numérique, de gestion des connaissances et de développement des compétences

fiabilité pilotée par l'opérateur numérique avec liste de contrôle de maintenance autonome cil

 

Liste de contrôle de maintenance autonome
Modèle gratuit
Normalisez vos routines de maintenance autonome avec notre modèle gratuit de liste de contrôle de maintenance autonome. Téléchargez notre modèle PDF pour commencer et apprenez-en plus sur la numérisation de votre processus de maintenance autonome avec Augmentir.

Exemples sectoriels de RLL numérique en action :

  • Usines de fabrication de produits chimiques – Les opérateurs de raffineries et de produits chimiques effectuent des inspections et des réglages réguliers des vannes, en utilisant des outils de planification des tournées des opérateurs numériques pour planifier les routines et automatiser les notifications.
  • Production d'aliments et de boissons – Les opérateurs de lignes de conditionnement qui inspectent les mécanismes d’étanchéité pour s’assurer de leur bon fonctionnement peuvent enregistrer les données sur l’état de l’équipement dans les systèmes numériques, nettoyer et lubrifier les raccords de l’équipement et fournir des observations aux équipes de maintenance appuyées par des ressources multimédias numériques telles que des images et des vidéos.
  • Usines de pâtes et papiers – Les opérateurs effectuent des inspections visuelles régulières du fil Fourdrinier (le tamis à mailles qui forme la feuille de papier) pour détecter des signes d’usure, de dommages ou de désalignement et d’utilisation, en utilisant des listes de contrôle numériques pour rationaliser et normaliser les processus d’inspection et documenter toute réparation ou ajustement mineur effectué pendant leur quart de travail.

Grâce aux pratiques ODR numériques, les opérateurs de première ligne de la fabrication peuvent aider à détecter les premiers signes de problèmes, à maintenir des performances optimales des machines et à contribuer à réduire les temps d'arrêt et à améliorer la qualité des produits.

L'avenir des programmes ODR et de la main-d'œuvre du secteur manufacturier

Le secteur manufacturier est actuellement confronté à une série de crises, allant d’une grave pénurie de travailleurs qualifiés à une augmentation insurmontable de la demande des clients. Les organisations industrielles travaillent dur pour maintenir leurs installations en production et la tête hors de l’eau tout en maintenant les normes de l’industrie.

De nombreux fabricants continuent de connaître des taux élevés de désengagement et d’attrition des travailleurs de première ligne, selon une étude récente de L'Institut de fabrication et PwC a déclaré que plus d'un tiers des fabricants ont signalé des taux de rotation élevés, tandis que seulement 58% ont mené des initiatives appropriées d'engagement des employés de première ligne.

L'utilisation de plateformes de travailleurs connectés pilotées par l'IA pour numériser des programmes tels que l'ODR qui intègrent les opérateurs de première ligne et les engagent dans des tâches significatives en utilisant leur expertise est la meilleure voie à suivre pour les entreprises de fabrication, quel que soit leur secteur d'activité. Ces plateformes permettent une adoption rapide de nouveaux processus et une adaptation des processus actuels en fonction des besoins/demandes du marché. Elles soutiennent les travailleurs de première ligne comme jamais auparavant, en leur donnant accès à des outils tels que assistants IA génératifs et des connaissances et des conseils d'experts à tout moment.

L'avenir de l'industrie manufacturière repose entre les mains des prochaines générations de travailleurs et il incombe aux organisations industrielles de les équiper des bons outils pour assurer leur sécurité et garantir qu'ils peuvent s'acquitter efficacement de leurs tâches.

Intéressé à en savoir plus?

Pour en savoir plus sur la numérisation de la fiabilité pilotée par l'opérateur (ODR) et sur la façon de transformer vos activités de fabrication de première ligne avec notre plateforme de travailleurs connectés alimentée par l'IA, planifier une démo avec l'un de nos experts produits.

 

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