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En tant que leader sur le marché des logiciels pour travailleurs connectés, nous avons connu les hauts et les bas que la pandémie a amenés au marché des travailleurs industriels de première ligne. Un domaine qui se démarque particulièrement est l’espace de service sur le terrain des équipements. Les équipementiers OEM prennent généralement en charge l'installation, le démarrage, la maintenance et la réparation de leurs produits par le biais d'une combinaison d'une force de service directe, d'un réseau de service de concessionnaire ou de leurs clients. Cela a créé un réel problème lorsque la pandémie de COVID s’est propagée. puisque les « instructions » disponibles pour prendre en charge ces services étaient conçues pour des techniciens qui savaient déjà comment effectuer le travail, et qu'une grande partie de l'équipement était très sophistiquée et nécessitait des visites sur le site du client..  Les OEM ont dû trouver rapidement un moyen de projeter un type de présence virtuelle ou une solution « d'expert à distance », pour imiter le plus fidèlement possible la présence sur site.. 

Cela a conduit à une précipitation pour mettre en œuvre soit des outils experts industriels à distance, des produits de collaboration d'entreprise comme Cisco Webex et Microsoft Teams, ou des produits grand public comme FaceTime pour prendre en charge les activités de service sur le terrain.

Bien que ces solutions aient réussi à fournir un pansement à court terme pour soulager le symptôme, elles ne résolvent pas vraiment le problème sous-jacent : le manque de flux de travail riches et interactifs capables de guider les techniciens possédant un large éventail de compétences pour effectuer ces tâches en toute sécurité, correctement et à un niveau de productivité acceptable. C'est un scénario similaire à la prise d'aspirine pour traiter la fièvre d'une infection - l'aspirine peut apporter un soulagement à court terme, mais en fin de compte, elle masque la présence et réduit l'urgence de traiter la cause sous-jacente. Sans regarder vers l'avenir et passer à l'étape suivante du parcours des travailleurs connectés, les OEM seront toujours tenus de fournir une assistance en direct synchrone 100% pour s'assurer que ces tâches sont effectuées correctement et que les clients sont satisfaits.

Atteindre la maturité numérique pour réduire les coûts de support et améliorer la satisfaction client 

Chez Augmentir, nous considérons les organisations « numériquement matures » comme celles qui progressent continuellement sur le continuum numérique et ont la capacité de conduire une amélioration continue grâce à l'adoption d'outils qui aident à connecter numériquement leur main-d'œuvre. 

Pour les équipementiers, nous voyons la maturité numérique se dérouler en quatre étapes du parcours du travailleur connecté : 

Étape 1 – Expert et assistance à distance

L'assistance à distance industrielle basée sur la réalité augmentée et les solutions d'experts à distance qui fournissent des conseils et une assistance aux travailleurs constituent une première étape simple dans le parcours du travailleur connecté. Conçues pour être utilisées par les techniciens de service sur le terrain ou les clients, ces solutions industrielles permettent aux entreprises de fournir une assistance experte à distance via de riches supports interactifs (chat, voix, vidéo) aux techniciens sur le terrain ou aux clients pour résoudre un besoin immédiat.

Étape 2 – Instructions augmentées et guidées 

Avec une main-d'œuvre connectée, les équipementiers peuvent accroître leur efficacité en numérisant les instructions de travail et les procédures de maintenance/réparation sur papier. Les instructions de travail numériques aident à guider intelligemment les techniciens (ou clients) de tous niveaux de compétence pour effectuer ces tâches de manière indépendante et correcte. 

Dans ce scénario de service sur site, l'expert et l'assistance à distance jouent un rôle de soutien (comme il se doit) pour garantir la satisfaction du client. Les clients ont des taux de satisfaction plus élevés car le travail est effectué selon leur calendrier et les OEM constatent une réduction de leurs coûts de support directs.  

Étape 3 - Bots de support AI

Les équipementiers peuvent optimiser davantage les services grâce à des robots de support IA qui fournissent une assistance numérique autonome.

Les techniciens de service qui ont besoin d'une assistance supplémentaire peuvent bénéficier de robots IA qui fournissent de manière autonome des réponses aux questions, du contenu numérique tel que des dessins, des images et des vidéos, et de riches ensembles d'instructions de travail numériques, pour aider les travailleurs à résoudre les problèmes et à terminer le travail de manière indépendante. Cela permet de traiter de manière autonome une partie des demandes d'assistance à distance des clients, ce qui augmente encore la satisfaction des clients et réduit les coûts d'assistance directs.

Étape 4 - Aperçu des opportunités basé sur l'IA

Selon Recherche LNS, 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, peuvent obtenir un aperçu des domaines où existent les plus grandes opportunités d'amélioration pour leur prestation de services. L'intelligence artificielle établit une base basée sur les données pour une amélioration continue dans les domaines de la productivité, de la qualité et du développement de la main-d'œuvre, ouvrant la voie pour répondre aux besoins d'une main-d'œuvre en constante évolution.

Par exemple, après le déploiement d'Augmentir pendant plusieurs mois, notre moteur d'IA commencera à identifier des modèles dans les données qui vous permettront de concentrer vos efforts sur les domaines qui présentent les plus grandes opportunités de satisfaction client, de productivité et de développement de la main-d'œuvre du service sur le terrain. Cela vous permettra de répondre à des questions telles que :

• Où dois-je investir pour obtenir la plus grande amélioration de la satisfaction client ?
• Quelles tâches de service ont la plus grande opportunité de productivité ou de qualité ?
• Où une formation ciblée me rapporterait-elle le plus ?

Le moteur True Opportunity™ d'Augmentir met à jour en permanence ses informations pour permettre aux entreprises de se concentrer sur leurs plus grands domaines d'opportunité, ce qui vous permet d'améliorer d'année en année les indicateurs clés du service client.

Quelle est votre maturité numérique ?

Imaginez, à mesure que vous avancez dans votre parcours de travailleur connecté, augmenter la satisfaction client tout en réduisant les coûts d'assistance, tout en rendant votre prestation de services plus productive - au sein de votre personnel direct, de vos revendeurs ou de vos clients finaux.

Contactez-nous aujourd'hui pour passer notre évaluation de la maturité numérique et commencer votre voyage vers une entreprise connectée numériquement.

À en juger par la pléthore d'images que nous voyons dans les médias d'individus portant des ensembles de réalité augmentée (AR) dans tous les aspects de leur vie professionnelle, on pourrait supposer que Enterprise AR a été largement adopté par de nombreuses entreprises. Cependant, la réalité d'Enterprise AR est que la plupart des entreprises industrielles ont eu du mal à créer de la valeur durable lorsqu'elles ont tenté de mettre en œuvre la technologie. L'une des raisons en est que la plupart des premiers fournisseurs de RA se concentraient trop sur la fourniture d'informations et d'instructions de travail numériques aux travailleurs industriels via des appareils portables, ce qui n'a pas produit les avantages d'efficacité escomptés.

Étant donné que bon nombre des premiers utilisateurs de solutions AR n'ont pas réussi à justifier le coût et la complexité par rapport aux gains d'efficacité minimes, ils se sont retrouvés coincés dans le « purgatoire pilote » où ils n'ont pas été en mesure de sortir avec succès d'une initiative initiale de preuve de concept.

La première vague de solutions AR n'a pas réussi à être largement adoptée

Mais pourquoi une technologie qui promettait de générer un succès global et des économies de ressources, de coûts et de temps n'a-t-elle pas été à la hauteur ? Si nous prenons du recul et examinons la première vague de RA d'entreprise, nous pouvons identifier certaines des raisons pour lesquelles la RA d'entreprise à elle seule n'a pas été en mesure de fournir la valeur que les fabricants recherchent, ce qui entraîne un manque d'adoption généralisée :

• Les premières solutions AR se caractérisent par des coûts élevés et de longs cycles de mise en œuvre, ce qui les rendait accessibles uniquement aux plus grandes entreprises manufacturières disposant de budgets d'innovation élevés et de ressources importantes.
• Les solutions n'étaient pas adaptées aux petites et moyennes entreprises manufacturières. 
• Des solutions logicielles mal mises en œuvre et du matériel initial qui n'a pas fourni le confort, la sécurité et la fiabilité attendus par les utilisateurs
• Les solutions existantes ne fournissent des informations qu'aux travailleurs de première ligne et n'ont pas été en mesure de fournir de la valeur au-delà du gain de productivité ponctuel initial. 

Mais surtout, une fois les solutions finalement déployées, il est devenu évident que le logiciel n'apportait pas de valeur au-delà du gain ponctuel initial de productivité, ce qui était fréquemment observé dans les cas d'utilisation où le fonctionnement mains libres était la véritable source de bénéfices tirés.

Élargir la proposition de valeur de la RA d'entreprise en se concentrant sur le travailleur connecté

Mais ce n'est pas parce que la première vague d'implémentations de la RA a pour la plupart échoué que la technologie n'a pas le potentiel de générer de grands gains d'efficacité pour les entreprises industrielles. Nous devons simplement adopter une nouvelle approche. 

Ce qui a été négligé jusqu'à présent, c'est le potentiel découlant de la collecte de données sur le travail grâce à cette nouvelle connectivité avec le travailleur via solutions de travail connecté. 

Si vous pouviez envisager les travailleurs comme une nouvelle source d'informations pour améliorer vos processus, et si vous utilisiez l'IA pour analyser ces données afin de créer des informations sur chaque aspect de leur productivité et de leur formation, vous pourriez bénéficier à l'ensemble de l'organisation.