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Field Service News, un journal en ligne de premier plan dédié à l'industrie du service sur le terrain, a récemment publié un article présentant Augmentir comme l'un de leurs trois premiers choix pour les meilleurs nouveaux fournisseurs de solutions dans le secteur des services sur le terrain pour la réalité augmentée (RA) d'entreprise optimisée par l'IA. Field Service News s'est entretenu avec des professionnels de la gestion des services sur le terrain et des fournisseurs de solutions de services sur le terrain du monde entier sur une période de 12 mois pour sélectionner les trois meilleures solutions répondant à leurs besoins.

Qu'est-ce qui a fait atterrir Augmentir sur cette liste notable ?

1.) Équipe de direction solide
La première raison est la solide équipe de direction avec des efforts fondateurs chez Wonderware, Lighthammer et ThingWorx. L'équipe d'Augmentir dispose d'un expérience éprouvée dans la fourniture de solutions de pointe dans les secteurs industriels et manufacturiers.

2.) Approche alimentée par l'IA
En outre, Field Service Now souligne qu'Augmentir se distingue des nombreux fournisseurs de réalité augmentée d'entreprise qui ont soudainement remarqué le potentiel du secteur des services sur le terrain et déclare : « Ce qui est vraiment intéressant à propos d'Augmentir, c'est qu'ils sont allés bien au-delà de l'offre initiale. approche que beaucoup de leurs pairs proposent en matière de réalité augmentée (AR) et se sont plongés directement dans une approche basée sur l'intelligence artificielle (IA). Selon leurs propres mots, ils se positionnent comme la première plateforme logicielle construite sur l’Intelligence Artificielle dans le monde du travailleur augmenté ou connecté.

3.) Plate-forme puissante avec une interface facile à utiliser
Enfin, il est important d'adopter une approche basée sur l'IA lorsqu'il s'agit d'utiliser la RA dans Field Service, car lorsqu'elle est utilisée aux côtés de l'IA, la RA devient beaucoup plus utile et puissante. Augmentir est une première entreprise 100% AI et comprend que la réalité augmentée est l'interface qui a le plus de sens pour les opérations de service sur le terrain modernes.

À propos d'Augmentir

Augmentir est le seul au monde Suite pour travailleurs connectés intelligents. Augmentir est utilisé par les entreprises manufacturières et de services pour permettre à leurs travailleurs de première ligne de donner le meilleur d'eux-mêmes et d'apporter des améliorations constantes en matière de sécurité, de qualité et de productivité, année après année.

Demander un démo en direct aujourd'hui pour en savoir plus sur les raisons pour lesquelles les principaux fabricants choisissent nos solutions pour améliorer leurs processus de fabrication.

Cet article du PDG d'Augmentir Russ Fadel a été initialement publié le Moyen.

Je suis un fan de Marc Andreessen depuis l'époque de Netscape – il a toujours prédit les changements macroéconomiques dans de nombreux marchés avant pratiquement tout le monde. Récemment, je regardais Marc sur Youtube »Pourquoi devriez-vous être optimiste quant à l'avenir» et a trouvé sa discussion sur l'intelligence artificielle (IA) particulièrement éclairante et en parfaite adéquation avec le parcours d'Augmentir. La vidéo entière vaut la peine d’être regardée, mais la discussion sur l’IA se déroule entre 7h00 et 9h00.

Certaines des citations les plus perspicaces (paraphrasées) incluent :

• « Il y a une question plus fondamentale : l’intelligence artificielle est-elle une fonctionnalité ou une architecture ?
• "A16z voit cela avec la plupart des présentations de démarrage maintenant -" voici les 5 choses que mon produit fait... et oh ouais, l'IA est toujours la puce numéro 6. " Numéro 6 parce que c'était la balle qu'ils ont ajoutée après avoir créé le jeu »
• "Si l'IA est une fonctionnalité, alors c'est correct, où chaque produit sera saupoudré d'IA."
• "Nous (a16z) pensons que l'IA est une architecture, et si c'est le cas, tout ce qui précède devra être réécrit."
• "En fin de compte, le but de l'IA est de répondre aux questions, avant même qu'elles ne soient posées."

Chez Augmentir, nous avons dû prendre une décision stratégique au moment de la création de l'entreprise (fin 2017) : si l'intelligence artificielle allait être une fonctionnalité de notre plateforme de travail connecté ou si elle allait être l'architecture de notre travailleur connecté. la fonctionnalité a fonctionné. Nous n'avons pas formulé la décision avec autant d'élégance que Marc, mais nous nous sommes néanmoins demandé : « l'IA sera-t-elle une fonctionnalité de notre produit ou sera-t-elle omniprésente ? »

Même si personne dans notre espace n'avait choisi cette voie, nous avons décidé que l'IA serait omniprésente. Nous avons postulé que le but d'une plateforme de travailleurs connectés n'était pas de fournir des instructions et une assistance à distance à un travailleur de première ligne, mais plutôt d'optimiser les performances de l'écosystème des travailleurs connectés. Nous savions que l'IA était la seule capable de répondre aux macrotendances fondamentales des lacunes croissantes en matière de compétences et de la perte des connaissances tribales. 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, nous avons prédit qu'il y avait des dizaines d'opportunités d'améliorer les performances.

En construisant notre plateforme de travail connecté sur une architecture d'IA, toutes les données sont automatiquement canalisées, étiquetées et nettoyées, et sont immédiatement disponibles pour commencer à générer des informations et des recommandations. Au cours de ce voyage, l'étendue de ce pour quoi nous pouvons utiliser l'IA nous a même surpris. Nos réflexions initiales portaient sur la personnalisation des instructions et du contenu pour que chaque travailleur de première ligne exécute cette tâche actuelle en toute sécurité et aussi rapidement que possible, compte tenu de ses compétences actuelles. Cela s'est immédiatement étendu à un système généralisé True Opportunity ™ qui utilise l'IA pour empiler le classement là où une organisation a les plus grandes opportunités capturables parmi toutes les parties prenantes. L'éventail de ces éléments est stupéfiant : quels emplois offrent les meilleures opportunités mensuelles, quels travailleurs peuvent bénéficier d'une formation ciblée, quel est le moment optimal pour effectuer une tâche donnée, quel matériel de formation en ligne peut bénéficier d'une mise à jour, quel contenu/procédures en bénéficieraient tirer le meilleur parti d'une mise à jour, etc.

L'avenir s'annonce encore plus fantastique - les bots IA offrent une opportunité réaliste de capturer les connaissances tribales et de les convertir en un actif d'entreprise évolutif, et les bots de diagnostic IA pour faire de chacun un expert immédiat.

Cela n'est possible que lorsque vous considérez l'IA comme une architecture, et non comme une fonctionnalité.

D’innombrables changements technologiques ont eu lieu au cours des deux dernières décennies : apprentissage automatique, cloud computing, Internet des objets, intelligence artificielle et réalité augmentée (pour n’en nommer que quelques-uns). Mais avec tous ces progrès technologiques, les 350 millions de travailleurs du secteur manufacturier sont appelés à effectuer des tâches de plus en plus complexes en utilisant une technologie qui est restée relativement inchangée depuis 20 ans et, selon Deloitte, le secteur manufacturier fait déjà face à une pénurie potentielle de main-d’œuvre qualifiée de 2,4 millions de travailleurs au cours de la prochaine décennie. Que ce soit parce que les solutions logicielles d'entreprise sont coûteuses, techniquement complexes, difficiles à mettre en œuvre ou manquent d'opportunités d'amélioration continue, ces utilisateurs et processus ont été mal desservis et nécessitent une stratégie de transformation numérique bien planifiée pour rester compétitifs.

Bien qu’il y ait eu une tendance récente vers une transformation numérique visant à appliquer de nouvelles technologies pour améliorer les processus opérationnels, les travailleurs qui exécutent réellement ces processus ne sont pas pris en compte. Pour cette raison, le travailleur de première ligne est largement déconnecté du fil numérique de l’entreprise et l’amélioration de la productivité semble stagner.

Principaux défis auxquels les fabricants sont confrontés aujourd'hui

Comme pour tout changement transformationnel, adopter une stratégie de transformation numérique n'est pas une tâche facile. Nous voyons actuellement 4 défis clés auxquels les organisations industrielles sont confrontées lors de l'adoption d'une stratégie de transformation numérique :

1.) Connaissances tribales et "déficit de compétences"
Les cadres supérieurs de la production et les experts en la matière ont accumulé une expérience et des connaissances précieuses, qui ont généralement été difficiles à capturer et à convertir en un atout pouvant être facilement partagé et utilisé par d'autres. La main-d'œuvre plus jeune qui entre dans le secteur manufacturier n'a pas les connaissances que possèdent ses pairs plus âgés, mais on s'attend à ce qu'elle exécute les mêmes emplois, au même niveau de productivité et de qualité.

2.) Manque de perspicacité
Le manque de compréhension de la façon dont les travailleurs exécutent leur travail au quotidien est également un problème. Il n'y a pas de détails précis concernant l'activité des travailleurs - comment les travailleurs fonctionnent-ils par rapport aux repères, ont-ils des problèmes à certaines étapes, qu'est-ce qu'ils font bien, ont-ils des commentaires sur les procédures opérationnelles qui pourraient aider le reste de la main-d'œuvre ? Ce manque de données et de connaissances a rendu extrêmement difficile l'amélioration des performances des travailleurs de première ligne. En conséquence, il y a peu ou pas de base pour prendre des décisions d'amélioration dans l'ensemble de l'organisation.

3.) Manque de conseils et d'informations précises
Les organisations sont aux prises avec la qualité des processus centrés sur l'humain, car elles souffrent souvent d'instructions de travail inexactes et obsolètes sur papier. Dans de nombreux cas, la productivité est également un problème parce que les travailleurs ne sont pas équipés des bons outils ou instrumentés avec les conseils appropriés qui les aideraient à effectuer leur travail à une productivité maximale.

4.) Les travailleurs sont déconnectés
Et enfin, les travailleurs de première ligne ne sont pas intégrés à leur milieu de travail. Les flux de travail centrés sur l'humain et spécifiques au travail ne sont pas intégrés numériquement dans l'environnement commercial global et les systèmes d'entreprise (ERP, CRM) qui sont essentiels à l'entreprise. La réalité de la main-d'œuvre de première ligne d'aujourd'hui dans le secteur manufacturier est que les travailleurs ne sont pas connectés au tissu numérique de l'entreprise.

Combler le fossé de la réalité numérique

La bonne nouvelle est qu'il existe un certain nombre de nouvelles stratégies et technologies que les entreprises manufacturières mettent en œuvre pour résoudre ces problèmes. En particulier, l'essor de la réalité augmentée d'entreprise a entraîné un changement majeur dans l'amélioration de la productivité de la main-d'œuvre de première ligne des organisations manufacturières.

Bien qu'il s'agisse d'un premier pas important, la réalité augmentée d'entreprise ne suffit pas à elle seule à apporter une valeur durable à la fabrication. Afin de voir de véritables résultats transformationnels, il est essentiel d'avoir une combinaison des éléments suivants :

• RA d'entreprise : Fournit des améliorations initiales de la productivité et de la qualité pour la main-d'œuvre de première ligne.
• Consumérisation des logiciels : Permet la facilité d'utilisation et l'omniprésence dans le paysage de la fabrication.
• Intelligence artificielle: Favorise l'amélioration continue dans toute l'organisation.

Ce n'est que lorsque ces trois éléments sont combinés que vous constaterez des améliorations continues de la productivité de votre personnel de première ligne.

Découvrir comment la réalité augmentée d'entreprise, l'intelligence artificielle et la consumérisation des logiciels apportent une valeur transformationnelle dans le secteur manufacturier téléchargez notre livre blanc, « The Rise of the Augmented Worker ».

Récemment, j'ai cofondé Augmentir avec trois dirigeants clés de ma précédente start-up, ThingWorx, et j'ai exploré Enterprise AR. ThingWorx est la société qui a créé la catégorie des plateformes d'applications IoT industrielles et a sans doute été la start-up la plus performante dans le domaine de l'IIoT, acquise par PTC début 2014. L'acquisition de ThingWorx a été la première acquisition non en difficulté dans le domaine et a directement conduit à la vague d’acquisitions qui ont remodelé le paysage de l’IIoT.

Avant de fonder Augmentir, j'ai plongé assez profondément dans le marché d'Enterprise AR et j'ai trouvé que cela me rappelait le premier espace IIoT - fragmenté avec de nombreuses entreprises occupant des niches :

• Constructeurs de solutions personnalisées autour des lunettes intelligentes
• Constructeurs de solutions verticales
• Fournisseurs de verre intelligent
• Fournisseurs de technologie
• Et plus

Gartner La récente publication du « Magic Quadrant » de l’IIoT était à la fois réaffirmante et décevante. C'était personnellement réaffirmant de voir que ThingWorx, sous la direction de Jim Heppelmann, PDG de PTC, occupe la position « la plus magique » dans l'espace IIoT. Cependant, il est décevant de constater qu’après dix ans, l’espace IIoT n’a pas encore « franchi le gouffre », comme en témoigne le fait qu’aucun fournisseur ne figure dans LE Magic Quadrant.

Pourquoi l'IIoT, un espace qui a tant d'histoires de retour sur investissement convaincantes, serait-il toujours coincé entre les premiers utilisateurs et le grand public ? J'ai un point de vue à ce sujet - bien que les solutions IIoT puissent être extrêmement précieuses et transformatrices, elles doivent être faciles à posséder afin de parvenir à une adoption généralisée. L'IIoT est tout sauf "facile à posséder": cela commence par le processus de vente d'entreprise traditionnel à friction élevée, les longs pilotes, la tarification coûteuse et "basée sur la valeur", les cycles de mise en œuvre longs et risqués et le verrouillage des fournisseurs/les coûts de changement élevés. Cela rend difficile l'adoption complète, même pour les grandes entreprises, et compte tenu de cette dynamique, il est facile de comprendre comment les petites et moyennes entreprises ont été essentiellement exclues de l'opportunité IIoT.

Malheureusement, dans Enterprise AR, je vois la même dynamique se dérouler. Les ventes et les POC à friction élevée, combinés à de longs cycles de mise en œuvre et à des prix élevés, maintiendront Enterprise AR embourbé dans la phase d'adoption précoce. Déjà, les ventes de lunettes intelligentes pour l'entreprise sont extrêmement décevantes, signalant que le marché se déroule beaucoup plus lentement que ne l'avaient prévu les analystes. Cela décevra de nombreux investisseurs et anéantira les espoirs de nombreuses startups qui croient aux projections du marché, sans se rendre compte qu'elles sont un élément clé du problème.

Certes, nous avons besoin d'une nouvelle direction si Enterprise AR a le moindre espoir de franchir le gouffre et d'être adopté par le grand public.