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Augmentir présenté comme un fournisseur clé d'ouvriers d'usine connectés dans le cycle de battage médiatique de Gartner pour la fabrication de biens de consommation

16 août 2021

Augmentir a une fois de plus été reconnu par Gartner comme un fournisseur clé de la technologie Connected Factory Worker. Dans le dernier Cycle de battage médiatique de Gartner pour les biens de consommation, Augmentir a été souligné comme un fournisseur important pour Ouvrier d'usine connecté logiciel et Expériences immersives dans la fabrication. C'est la septième fois en 2021 qu'Augmentir est reconnu par Gartner pour son leadership dans les technologies émergentes pour la fabrication.

La technologie numérique - Une priorité clé pour les PDG des biens de consommation

Ce rapport de Gartner identifie la technologie comme une priorité clé pour les PDG de biens de consommation et déclare que "79% des PDG de biens de consommation prévoient d'augmenter leurs investissements dans les capacités numériques".

Selon le rapport sur le cycle de battage médiatique, "les investissements dans des initiatives numériques longtemps retardées sont passés au premier plan en raison de la pandémie". Les initiatives de transformation numérique ont été mises au point et mises au premier plan en raison de l'impact de la pandémie, de l'augmentation du travail à distance et des perturbations de la chaîne d'approvisionnement, et de nombreux grands fabricants de biens de consommation ont été « poussés à investir dans des plans numériques longtemps retardés ».

Gartner a souligné que Connected Factory Workers et Immersive Experience in Manufacturing offrent des avantages transformationnels aux fabricants de biens de consommation, et mentionne Augmentir comme un fournisseur de logiciels clé dans chaque catégorie.

  • Ouvrier d'usine connecté: Les ouvriers d'usine connectés utilisent divers outils numériques pour améliorer la sécurité, la qualité et la productivité des tâches qu'ils effectuent. Dans la fabrication de biens de consommation, cela peut inclure l'activation de la numérisation des procédures de maintenance, des procédures de changement, des procédures de verrouillage/étiquetage EHS, des listes de contrôle qualité et des visites d'usine via des instructions numérisées étape par étape ou des flux de travail guidés. Cette technologie aide à connecter les travailleurs au « tissu numérique » de l'entreprise, en fournissant un aperçu des tâches qu'ils effectuent afin qu'elles puissent être optimisées et améliorées en permanence.
  • Expérience immersive dans les opérations de fabrication: Selon Gartner, les expériences immersives consistent à permettre la perception d'être physiquement présent dans un monde non physique ou à enrichir la présence des personnes dans le monde physique avec du contenu du monde virtuel. Gartner considère que l'utilisation d'expériences immersives est importante pour "accélérer la résolution de problèmes et élargir le dialogue d'amélioration continue grâce à un accès virtuel ou à distance". Cette approche est utilisée pour les tâches de qualité et de maintenance, la connexion à distance avec les employés qui ne peuvent pas être sur place ou les appareils portables pour la gestion de la sécurité.

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

Accélérez votre parcours numérique avec Augmentir

De nombreux grands fabricants de biens de consommation, y compris Colgate Palmolive, ont adopté Augmentir pour connecter leur personnel de première ligne et accélérer leurs efforts de numérisation. La plateforme de travail connecté basée sur l'IA d'Augmentir offre une technologie de travail connecté avec des instructions de travail augmentées. Équipés d'appareils numériques pouvant inclure des tablettes, des téléphones portables ou même des lunettes intelligentes industrielles compatibles avec la RA, les travailleurs de première ligne peuvent recevoir des instructions entièrement augmentées et guidées sur n'importe quel appareil pour améliorer la productivité, la qualité et permettre aux travailleurs d'effectuer leur travail de manière plus indépendante. Ceux-ci aident à guider les travailleurs avec des aides visuelles, des expériences AR/MR et des informations contextuelles.

Par exemple, depuis la sélection d'Augmentir en novembre 2020, Colgate a déjà réalisé d'énormes progrès vers ses objectifs de transformation numérique et a numérisé plus de 1000 flux de travail dans 10 usines mondiales, ce qui a entraîné des améliorations significatives de la valeur et de la productivité dans les tâches de maintenance, les changements de ligne et les changements d'équipe.

Optimiser les performances des travailleurs avec l'IA

Gartner recommande en outre aux fabricants de biens de consommation : "Concentrez-vous sur la création d'une culture "axée sur les données" dans les opérations de fabrication". Cela inclut non seulement l'intégration de la main-d'œuvre de l'usine à son environnement virtuel et physique, mais également la conduite d'un changement de culture vers l'optimisation des performances et le développement de la main-d'œuvre basés sur les données.

L'intelligence artificielle (IA) est un fondement essentiel de la transformation axée sur les données au sein de la main-d'œuvre manufacturière.

À mesure que les travailleurs deviennent plus connectés, les entreprises ont accès à une nouvelle source riche d'activités, d'exécution et de données tribales, et avec des outils d'IA appropriés, elles peuvent obtenir des informations sur les domaines où existent les plus grandes opportunités d'amélioration. L'intelligence artificielle établit une base basée sur les données pour une amélioration continue dans les domaines de la productivité, de la qualité et du développement de la main-d'œuvre, préparant le terrain pour répondre aux besoins d'une main-d'œuvre en constante évolution.

Chez Augmentir, nous pensons que le but d'une plateforme de travailleurs connectés n'est pas simplement de fournir des instructions et une assistance à distance à un travailleur de première ligne, mais plutôt d'optimiser en permanence les performances de l'écosystème des travailleurs connectés. L'IA est la seule capable de répondre aux macrotendances fondamentales de la variabilité des compétences et de la perte de connaissances tribales au sein de la main-d'œuvre. Avec un écosystème d'auteurs de contenu, de travailleurs de première ligne, d'experts en la matière, de responsables des opérations, d'ingénieurs en amélioration continue et de spécialistes de la qualité, il existe des dizaines d'opportunités d'améliorer les performances.

Intéressé à en savoir plus?

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

Transformation numérique et coût de ne rien faire

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Pourquoi ne pas commencer aujourd'hui ?

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

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

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

Les impacts commerciaux de faire quelque chose sont clairs :

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

Avec le bon Outils de travail connecté alimentés par l'IA, vos employés deviennent plus intégrés et vous accédez à une nouvelle source riche de données d'activité, d'exécution et tribales qui mènent à des informations précieuses sur les domaines où existent les plus grandes opportunités d'amélioration. L'IA établit une base basée sur les données pour une amélioration continue dans les domaines du soutien à la performance, de la formation et du développement de la main-d'œuvre, préparant le terrain pour répondre aux besoins de la main-d'œuvre en constante évolution d'aujourd'hui.

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

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

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

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

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

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

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

Transformer le fonctionnement des machines

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

Révolutionner le sol de l'usine

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

Catalyser l'Internet industriel des objets (IIoT)

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

 

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

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

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

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

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

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

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

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

Passer du papier au numérique

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

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

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

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

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

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

Entraînement

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

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

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

 

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